智能化运维是近2年比较热的一个话题,券商、交易所、AI厂商、包括大学等多方都在协力大力推进。目前应该取得了一些效果,比如通过识别故障事件自动发起工单,机器人机房巡检等。
我司的集中交易系统的数据一般采用分库方式存放,交易库一般保留3个月的数据库,其余存放在历史库。历史库又分3年内的和3年以上的。 交易库重点是确保快速读写,备份和恢复耗时短,一般存放在闪存存储,访问频繁。 历史库(3年内
后台数据同步:1、基于数据库 (占多数)1)基于Oracle:DSG、九桥、ADG2)DB2:hadr,CDC3)SqlServer:AllwaysOn 2、基于SAN(对链路要求高,早期多,现在少了)1)通过IBM SVC实现数据复制2)存储底层负责(PPRC、SDRF)
1、目前 五大柜台软件提供商:恒生、金证、 顶点 、新利、金仕达, 占据国内95%以上市场份额。1)恒生UF2.0 (后台数据库为Oracle RAC,后台一般为:Power主机+EMC vmax存储,现在存储趋势为闪存,如IBM FS系列)2)金证新一代 (后台
1、选择测试基线(OS、DB、应用) 1)不同的Power芯片都有对应的AIX版本,确定合适的操作系统 2)根据操作系统选择对应的数据库 3)确定应用版本2、确定测试样本 用相同的样本进行不同组合测试,确定最优
不同行业监管要求不同,所以采取方法也不同,这个不是技术问题。
我们的做法是:资源审批、变更、创建放在云管平台,监控目前2边都有,后续计划是逐步归口到智能化运维平台(可能就是自动化平台),CMDB在智能化运维平台中,云平台数据通过kafka采集到CMDB
赞同邓工的观点。云管平台是负责资源管理,对运维管理系统(智能运维平台)而言云管平台只是运维管理的一个client端而已。
容量管理一直是个难点,对于CPU我们的做法是不同的环境制定不同的超分比来控制。对于存储,通过容量动态趋势分析来对未来一定阶段存储容量做预估,从而实现业务需求。对于最大化共享、最高效利用,目前也是在追求中。
分布式存储大部分是基于ceph的,一般基于openstack的都支持ceph。测试主要读写混合情况的IO和延迟率
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