云中SQL Server高可用性最佳实践
相比于本地部署的数据库,云数据库可以为用户提供更多的灵活性和可扩展性,而且价格也更加的低廉。但是云系统经常会出现问题,所以我们必须要时刻关注高可用性和灾难恢复。
SIOS技术公司的高级技术推广人员David Bermingham在SQL Server集群管理软件公司举办的网络研讨会上,详细介绍了一组针对云用户的SQL Server高可用性最佳实践,同时还对比了Microsoft Azure、AWS和Google云提供的高可用性功能。
Bermingham表示,可靠的高可用性策略可以帮助为基于云的SQL Server系统创建高效的工作流程、正常的运行时间和有效的灾难恢复程序。如果替代方案不是那么理想,那可能就会发生数据库停机,数据丢失和其他令SQL Server数据库管理员(DBA)头痛的问题。
以下是Bermingham对SQL Server高可用性最佳实践的一些建议。
在使用云平台之前阅读细则
Azure的服务级别协议(SLA)承诺每月只有22分钟的数据库停机时间。但是,Bermingham表示,只有当SQL Server的两个或多个实例被分组到一个由多个虚拟机(VMs)组成的可用性集中时,才会出现这种情况。如果你自己只设置了一个实例,你可能最终得到的只是“a dial tone”,它可以ping,可以在线,但并不能保证存储空间可用。”
而在AWS针对SQL Server系统的SLA中,其承诺每月有4.5分钟的停机时间,或者是99.99%的正常运行时间。不过,与Azure的SLA类似,正常运行时间保证仅适用于两个或多个彼此配对的数据库实例。
谷歌云平台同样承诺每月只需4.5分钟的数据库停机时间。但谷歌SLA中停机时间的定义有所不同,指的是“所有运行实例的外部连接或持久磁盘访问的丢失”,部署时将实例放置在同一计算区域的两个或多个区域之间。
为系统中断做好准备
云虽然是一种非常有用的资源,但是更重要的是我们也要认识到云服务并非绝对可靠,其有失败的可能性。也正是因为此,Bermingham才会分享SQL Server高可用性最佳实践,以及在发生中断时,应该做出哪些应急计划。
Bermingham表示,首先你要确保有冗余的互联网接入,以及有应用程序如何连接到SQL Server以及客户端如何连接到应用程序的计划。意外丢失互联网服务是用户需要找到应对或解决方法的单点故障。
除此之外,还需要用户考虑的一件事是在云中部署SQL Server要使用多个可用区。因为可用区域可能会完全不可用,所以Bermingham建议跨区域部署数据库来弥补完全中断。
Bermingham强调了实施灾难恢复计划的重要性,因为云中的数据可能会以各种方式丢失,火灾和洪水等自然灾害可能会破坏持有重要数据的物理服务器,不过,现在我们所看到的大部分中断都是由于某种人为错误造成的。
利用高可用性工具
在基于云系统实施SQL Server高可用性最佳实践时,必须要确保重要数据无论在何种情况下都可以使用。
Bermingham表示,即使你是在云端运行SQL Server,那么你也需要管理它,确保它时刻在线。而SQL Server中的高可用性功能也可以帮助DBA在云中管理数据库,例如Always On Availability Groups和Always On Failover Cluster Instances。
SQL Server 2012中,Always On Availability Groups将一组主数据库绑定到多达八个相应的辅助数据库集,这些辅助数据库配置为在发生中断时一起进行故障转移。Bermingham表示因为SQL Server是在每个实例上运行,因此该技术可以实现非常快速的故障转移。
他补充道,页面修复可以在不使用第三方产品的情况下自动完成,并且DBA能够在辅助系统上进行备份和运行报告。不过,Always On Availability Groups仅保护用户数据库,并不保护用于管理和维护SQL Server的系统数据库。
Always On Failover Cluster Instances使用了微软Windows Server Failover Clustering (WSFC)的功能为整个SQL Server实例提供高可用性保护。故障转移集群实例跨多个WSFC节点部署,以便在出现故障时实现冗余。因此,DBA不需要管理可用性或在多个实例中维护密码和用户名。
每个云平台提供商还提供了管理SQL Server系统中存储可用性的功能。例如,微软提供了Azure Managed Disks,这个软件程序发布于2007年,通过在不同存储单元之间传输数据,减少Azure VMs的潜在存储中断。
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341