写点什么

我们为什么要在上云前先做主备机房切换这件事?

  • 2020-04-15
  • 本文字数:1922 字

    阅读完需:约 6 分钟

我们为什么要在上云前先做主备机房切换这件事?

开书之前,需要先把「为什么要在上云前先做主备机房切换这件事?」的始末原由说明白。


简单来说,主备机房切换只是我们 “上云五步骤” 中的初始化环节,最终实现将我们的应用逐步逐步的搬上云:



看到这样的步骤,许多老师会萌生吐槽的极大冲动,您先别急,容我来对 “上云五步骤” 做些解释:


1、出于成本的考虑,除 UCloud 之外(包括阿里与腾讯),没有一家供应商允许将 ‘IOE’ 搬入他们的机房,所以最终选择在 ‘UCloud 万国模块’ 内搭建我们的新机房,然后通过内网与 UCloud 进行互联。

2、出于成本的考虑,专线扩容的申请被 CEO 驳回,最终无法实现伪双活的方案(要求拿出应用视角的流量数据提供参考,由于缺乏完美的监控体系,无法做到)。

3、出于成本的考虑,也同时考虑到将来迁移至云机房后的折旧因素,新机房的硬件投入只有老机房的 50%。


除了以上三点之外,还有一些细节,因为不是重点就不一一举例了,说多了都是泪。

那些客观条件下的迁移方案

方案一:整体冷切

策略:利用周末交易停止,访问量下降的环境优势,进行整体环境切换。


方式:核心业务数据库 1:0.5 建立环境,核心业务应用 1:0.3 建立环境、非核心业务数据库直接搬迁,非核心业务应用直接搬迁


优势:


  • 只须考虑搬迁设备的安全及留足设备上下架时间

  • 只须考虑域名及 CDN 切换时间


缺点:


  • 整机搬迁存在设备搬迁后故障,无法启动的问题,设备搬迁的数量较多,此情况易出现,搬迁前须做好数据库导出独立存储的准备;

  • 设备一次性迁移数量较多,搬迁过程中上下架时间较长,加上外高桥机房对设备有严格的出入管理,报关、检查时间较长;

  • 当发现备节点无法承接业务时,回退时间较长;

  • 停机时间较长;

方案二:降级冷切

  • 策略:利用周末交易停止,访问量下降的环境优势,进行主机房降级,备机房升级的切换。

  • 方式:将主节点所有业务应用+数据库数量由 1:0.5,将下架设备集中运往备份节点,进行环境调试,完成备份机房由 0.5 升级为 1 的过程。


优势:


  • 停机时间短,预计总停机时间在数小时内(第二次切换须进行大面积程序验证,预计耗时 N 小时以上)

  • 数据风险较小,核心及非核心业务数据部分在切换前都采用热备方式进行双向同步

  • 提供回退保障,在备份节点业务出现无法启动情况下,可以快速将服务切换回原主节点

  • 在切换前可以通过提前验证的方式提高切换质量

  • 部分关键设备(如数据库),由单机转换成大容量虚拟机,可有效保障切换顺利

  • 切换时间可控性强,包括联合测试、运营进行线上检测也可灵活安排

  • 缺点:

  • 整须提前搭建环境,须前期占用一部分人力资源搭建第二套全环境

方案三:伪双活逐步切换

  • 策略:两端通过负载均衡设备进行访问均衡,逐步将业务从主节点切换至备份节点。

  • 方式:利用机房内负载均衡设备将部分主机房流量引入备份机房,然后备份机房配置数据库实现写回源、读本地,逐步将访问全部切换至备份机房,然后直接将访问切换至备份机房。

  • 优势:

  • 访问停机少,前期分流存在多次闪断,后期有一次 N 分钟的 DNS 切换

  • 缺点:

  • 业务访问环境构建复杂,除两节点搭建前端应用外,还须快速配置后端访问节点,易出现人为操作故障(在数据库配置错误的情况下也易出现脏数据,届时对清算、交易可能产生较大的数据恢复难度)

  • 前端应用在未实现统一配置管理的情况下,靠人工配置危险系数极高

  • 双向伪双活对主备间带宽要求较高,目前 X 兆带宽只能保证业务数据库的同步

  • 产生的成本最高,线路费用、人工费用、多次搬迁存在的风险



其实,最终我们执行的是方案一和方案二的结合:


切换当天:整体冷切,将老机房的所有硬件数量由 1 容量,迁移至新机房的 0.5 容量,并通过降级、限流等手段,顺利的挺过了首个交易日。


切换后的三天内:将老机房的硬件逐步下架运往新机房,并完成备份机房由 0.5 升级为 1 的过程。

最后说两句

对于一家金融企业来说,IT 投入后的当即收益才是最重要的。


近几年以来,为了满足公司在效率、质量上不断攀升的需求,我们陆续推出了持续集成/中间件/自动化运维等多项自主研发平台,不仅利用 ‘适配器思维’ 帮助应用系统降低接入成本,而且确实帮助某些系统在松耦合、自动化上带来了颠覆性的变化。然而对于机房切换这种既无法量化收益,又开销不小的项目,期望在项目初期就获得较多投入是不太可能的,所以在方案制定的初期就要在成本上多加考虑。


去年在圈内流行过这么一句话,CTO 就是为了 CEO 曾经吹过的牛 B,含着泪也要去实现的人,至少不害死 CEO。


其实在我看来,对于大部分企业(尤其是金融企业)的 CTO,由于技术团队性质属于成本中心,所以与 CEO 之间多半都是成本与价格间的博弈。


在给你有限的资源与成本中,拿出可靠、可行的方案,并在不妨碍业务原则的前提下达到预期,才是我们该去做的。


本文转载自头哥侃码公众号。


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZwP3R7u8yJ5QdGoRMfDPSw


2020-04-15 16:441373

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

LED显示屏分为几类,特点分别是什么?

Dylan

LED显示屏 户外LED显示屏 户内led显示屏

UPS设备在物流机房中的应用浅析 | 京东物流技术团队

京东科技开发者

机房管理 企业号 7 月 PK 榜 UPS

Java 命令行参数解析方式探索(四):Spark & Flink

冰心的小屋

Java spark 命令行 command Parameter

MegEngine Python 层模块串讲(中)

MegEngineBot

Python 深度学习 开源

区块链服务网络的顶层设计与应用实践

BSN研习社

如何开发一对一视频源码

山东布谷网络科技

App 源代码

Apache Doris 1.2.6 版本正式发布|版本通告

SelectDB

数据库 大数据 后端 Doris

图解MySQL中SQL语句的执行过程

程序员小毕

Java MySQL 数据库 sql 程序员

亚信安慧通过ISO20000认证,AntDB数据库团队服务能力再上新台阶

亚信AntDB数据库

数据库 AntDB AntDB数据库 企业号 7 月 PK 榜

瀚元科技:利用A-OPS 智能运维助力边缘服务器运维效率提升30%

openEuler

Linux 运维 操作系统 openEuler 边缘

软件测试/测试开发丨Python 内置库 sys 学习笔记分享

测试人

Python 程序员 软件测试

【落下帷幕】2023 中国大学生计算机设计大赛大数据应用大类国赛评审

ModelWhale

云计算 数据分析 在线编程 数据科学竞赛 中国大学生计算机设计大赛

技术分享|GrowingIO分析云对ClickHouse的实践

极客天地

【实践篇】推荐算法PaaS化探索与实践 | 京东云技术团队

京东科技开发者

PaaS 推荐算法 PaaS平台化能力 企业号 7 月 PK 榜

并发编程-CompletableFuture解析 | 京东物流技术团队

京东科技开发者

并发编程 CompletableFuture JDK1.8 企业号 7 月 PK 榜

【好文推荐】敏捷绩效考核如何做?

ShineScrum

技术优化:降本增效的常规实践

有态度的马甲

电子科技大学入驻飞桨AI Studio高校专区,AI优质课程等你来学!

飞桨PaddlePaddle

人工智能 百度 paddle 飞桨 百度飞桨

PoseiSwap 即将开启质押,利好刺激下 POSE通证短时涨超 30%

西柚子

浅析 TiSpark v3.x 新变化

TiDB 社区干货传送门

版本测评 新版本/特性解读 7.x 实践

软件测试/测试开发丨Python 内置库 OS 学习笔记分享

测试人

Python 软件测试 测试开发 os内置库

河北幸福消费金融基于 Apache Doris 构建实时数仓,查询提速 400 倍!

SelectDB

数据库 大数据 数据分析 后端 Doris

如何基于 Apache Doris 构建新一代日志分析平台

SelectDB

数据库 大数据 数据分析 Doris

数据库优化器设计穿越探索之旅

阿里技术

数据库 架构

HDC.Together2023 HarmonyOS学生公开课议程抢先看!

HarmonyOS开发者

HarmonyOS

【7.21-7.28】写作社区优秀技术博文一览

InfoQ写作社区官方

热门活动 优质创作周报

暑期参加百度网盘AI大赛,夺万元现金、获大厂内推!

飞桨PaddlePaddle

人工智能 百度 paddle 飞桨 百度飞桨

防范地质灾害,北斗用芯监测

江湖老铁

我们为什么要在上云前先做主备机房切换这件事?_语言 & 开发_头哥侃码_InfoQ精选文章