试论双机热备在广播电视台数据同步中的应用（五篇范文）

第一篇：试论双机热备在广播电视台数据同步中的应用

论文关键词：双机热备 数据同步 “零”时间切换 双机冗余工作

论文摘要：论述双机热各技术在提高广播电视台数据同步中起到的作用，通过对实现双机热备系统的两个方案的对比，并结合广播电视台的实际情况，提出较为理想的双机冗余工作的方式并提出具体方案和注意事项。

0、引言

在八九十年代，星期二可能是大多数人最不愿意度过的一天。所有的广播电视台都将停止播放节目，取而代之的是统一的圆形彩条画面。因为在那一天，广播电视台的设备维护人员都要对所有的设备进行全面的检修，以保证服务器能在接下来的一周中安全运行。现如今，圆形彩条已经永远成为了过去。绝大多数广播电视台都提供了24小时全天候服务，这就使得广播电视台的节目播控系统对数据的安全性要求越来越高。服务器作为为整个提供节目播控服务的核心，能够持续稳定的运行就越来越重要。由于计算机软硬件都不可避免的会发生故障，一旦服务故障导致系统数据丢失，不仅会使系统文件、财务账目、客户资料、节目文件等的丢失，而且要恢复正常工作起码也需要几小时、几天甚至更长的时间，这样节目播出就会陷入瘫痪。因此，如何有效地保护现有数据，使得业务能够稳定运行就显得尤为重要。双机热备技术就是解决由软硬件引起的数据安全性降低的有效措施。

1、双机热备的概念及实现模式

所谓双机热备，就是有两台以Active(活动)与Standby(备用)方式存在的服务器，它们共同使用一个共享的存储设备。在同一时间内只有一个服务器运行，当其中运行的服务器出现故障无法立即恢复时，另一台备用服务器通过心跳诊测将备用服务器激活，从而最大限度的缩短系统恢复正常工作所需要的时间。

双机热备有两种实现模式，一种是基于共享的存储设备的方式(图1所示)，另一种是纯软件方式(图2所示)。对于第一种方式来说，由两台服务器和使用共享的存储设备组成。工作时，两台服务器将以一个虚拟的IP地址对外提供服务。如果其中一台服务器出现故障，另一台服务器会根据心跳侦测的情况进行切换和接管服务。由于使用共享的存储设备，两台服务器使用的实际上是同样的数据，并由双机或集群软件统一管理。第二种纯软件的方式，通过镜像软件实现数据在服务器间的实时复制，如果一台服务器出现故障，就能及时切换到另一台服务器上。

2、双机热备的实现方式

1)商业化的双机热备软件的方式

现在市面上有很多双机热备软件(例如Compaq的Decsafe和IBM的HACMP)都宣称可以“零”时间切换，其实这是无法做到的。从实际应用的效果上来看，所谓的“零”时间切换只是相对而言的。一般情况下系统能在1分钟内进行主备机间的切换就已经比较理想了。另外，由于商业化的双机备份软件需要借助共享盘，硬件方面投资很大

第二篇：双机热备的数据备份和灾难备份方案

双机热备的数据备份和灾难备份方案

一、方案背景

1.用户目前数据环境及需求

根据提供的信息，目前用户的系统环境如下描述： 操作系统：Windows 操作系统，关键数据：VSS数据库 现在用户要备份的服务器为2台数据库服务器做双机热备集群，整个系统对于备份的要求：备份系统稳定可靠，保证随时能够备份/还原关键数据；对服务器有灾备的考虑，操作系统崩溃时能通过灾难备份快速恢复操作系统。同时考虑远期建设目标平滑过渡，避免重复投资。

2.用户目前状态和存在的问题

目前用户双机服务器拓扑图如下，这样的方式存在以下问题：

a)由于主机与备机及磁盘阵列中的数据都没有备份，一旦发生磁盘阵列数据丢失、主机与备机数据丢失事故时，将会造成重大损失。

b)当服务器操作系统崩溃时，无法快速恢复。

二、设计方案

1.设计原则

根据上述问题建议的备份方案应该遵循以下原则：备份系统应该支持Open File 热备份功能磁盘阵列连接在专用的备份服务器上、对双机集群中的2台机器都能进行数据备份、备份软件支持定时计划备份、备份软软件支持服务器灾难备份、备份软件提供网络集中备份功能，能集中备份网络上其余SQL Server、ORACLE或文件数据，提供良好的扩展性。

2.方案的设计

依据上述设计原则，建议采用爱数备份软件专业备份软件安装在一台备份服务器上，通过网络对双机系统进行数据备份和操作系统灾难备份。Backup Exec 作为专业的备份软件，具有以下优点：

c)专业的企业网络集中备份解决方案，一台备份服务器可以备份网络上多台服务器数据（文件服务器、VSS服务器、数据库服务器、邮件服务器等）

d)备份软件支持Open file 热备份功能，能对正在使用的数据进行备份。

e)能根据需要制定灵活多变的备份计划任务

f)支持服务器操作系统崩溃灾难备份/恢复

g)支持集群，不论集群服务在主机还是辅机上，均能进行数据备份。

h)拓扑图如下：

3.爱数备份软件产品和模块介绍

爱数软件公司的爱数备份软件是一种多线程、多任务的存储管理解决方案，专为在单一的或多节点的Windows Servers(包括NT4，windows 2000,windows XP)企业环境中进行数据备份、恢复、灾难恢复而设计，适用于单机Windows servers工作站、小型局域网以及异构的企业网络。

爱数备份软件由以下几个模块组成：

a)管理控制台是备份的核心模块，主模块是爱数备份系统中必不可少的模块。安装在备份服务器上。每台备份服务器需要购买主模块

b)Windows服务器客户端代理为主机与辅机做数据备份，并且优化了数据传输，包括对本地注册表与系统状态信息的备份。独一无二的技术，通过在客户端提供源数据级压缩和分布式处理，实现备份和恢复性能的最大化，由此减少网络流量，最大限度地增加数据吞吐量。

c)SQL Server客户端代理，该代理能够为SQL Server 数据库提供细致的备份服务，可以精细到单个数据库或文件组。采用自动截断技术，可以执行差分备份，以及事务处理日志备份。通过时间点恢复技术，对最后一次全备份以及以后的任意备份，按照一个作业进行恢复，或者进行回溯式恢复，使数据库能够恢复到某个特定时刻，而不是根据上次的备份作业恢复到特定恢复点，可以对其进行一致性检查。为用户提供了最可靠、最快速的方法，进行完整的SQL服务器备份。每台需要备份的SQL Server 服务器需要购买。

d)Open File Option 本模块确保本地或远程服务器上的文件在被使用过程中也能备份。使用本选件，您无需提前知道哪些文件是正在使用的，只需点击鼠标，设定预定备份即可。每台需要Open file 备份的文件服务器需要购买

e)IDR（灾难备份/恢复）模块 智能灾难恢复选件能够实现服务器恢复的自动化，减少恢复时间，让您快速恢复业务。为本地和远程 Windows服务器实施服务器恢复解决方案，无需首先向曾经崩溃的服务器上加载操作系统。采用磁盘、CD-R/CD-RW，智能灾难恢复选件能够快速恢复停机的服务器，使用户能够从最近的一次完整备份中恢复，包括完全备份、增量备份。智能灾难恢复选件与Windows Server2003 和Windows XP 中的微软自动化系统恢复（ASR）功能直接集成，在Windows服务器上提供完全灾难恢复。基于LAN、采用英特尔64位安腾处理器的远程计算机也可以获得这种全面的保护。

第三篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

第四篇：浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。

第五篇：浅谈大数据在人力资源管理中的应用

浅谈大数据在人力资源管理中的应用

目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。

一、大数据概述及其对人力资源管理的作用

1、大数据概述

大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。

2、大数据对人力资源管理的作用

目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。

大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。

二、大数据在人力资源管理中的应用

1、大数据在人员招聘中的应用

企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行為特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。

人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。

当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资源管理中应用大数据，并且也取得了很好的成果。比如在人员招聘的时候，其发明了智能化招聘，就是通过网络中的数据来分析和统计不同的职位所对应的面试模式，这样能够鉴别出面试者的隐藏价值，并且鉴定其是否能够达到岗位工作的要求。通过应用大数据，谷歌不仅使得人员招聘的效率和准确性更高，并且为企业获得了更多的人才，促进了企业的快速发展。

2、大数据在人员培训中的应用

人力资源管理需要对新入职的员工进行培训，这样能够使人力资源增殖，并且提高企业的整体生产力。传统的企业中，管理者都能够了解员工培训的重要性，并且都有自己的管理制度和培训体系。但是由于员工培训的时效性和针对性都比较强，这样很多企业的培训都不能进行持续性的培训，到时培训的效果比较差。而大数据在人力资源的培训中也发挥着重要的作用。人力资源管理者能够利用大数据来分析员工的行为以及其学习方式，然后分析出合适的培训内容和培训方式。同时，还能够根据员工的特点为其量身制作培训计划以及培训课程。这样，不仅能够提高员工培训的积极性，同时也使得员工培训工作更加有针对性，使员工能够更好的胜任岗位的要求。

人力资源管理者还可以利用大数据对培训反馈机制以及监督机制进行优化，能够使得培训的过程和结果更加青瓷。随着科学技术的不断发展，很多大型企业都依靠大数据建立了自己的网络培训平台，这样员工就可以通过网络随时接受培训。这样不仅能提高培训的效率以及员工的积极性，同时还能够帮助人力资源管理者了解培训的效果，以便进行改进。

3、大数据在绩效管理中的应用

人力资源管理中重要的组成部分还有绩效管理，其能够帮助企业营造一个透明、公正的竞争环境，使得员工的工作积极性以及满意度都得到提高，有利于企业战略目标的实现。绩效管理一般分为绩效考评、绩效计划、绩效反馈以及绩效改进等。传统的人力资源管理中，绩效管理主要是通过绩效指标来考评员工的成绩，并且对员工的绩效数据进行分析，以便进行绩效改进。但是这种传统的方式有着一定的局限性，主观性比较强，并且绩效计划并不科学，这样绩效指标就不能准确的反应员工的能力。而随着大数据在人力资源管理中的应用，绩效管理也发生了一些变化。人力资源管理者可以根据大数据来分析不同岗位的特点，然后制定出比较科学的绩效指标。可以通过大数据的处理能够对员工的工作情况进行分析得出绩效考核的结果。这样不仅能够使绩效考核结果更加准确，同时也能够使得绩效考核的效率更高。人力资源管理者可以通过大数据来对岗位和绩效指标的相关性进行分析，然后分析员工不良绩效和优秀绩效的能力以及行为。

4、大数据在薪酬管理中的应用

人力资源管理中不可缺少的一项内容是薪酬管理，其有利于企业总体绩效的提升以及企业公平环境的营造。传统的薪酬管理中主要是通过技能或者岗位来制定薪酬，比较静态化，不能够充分反映出员工的价值。而在大数据的应用下，人力资源管理者能够记录员工每天的工作情况，并且通过大数据的分析能力来得到员工的薪酬，这样使得薪酬管理的效率更高、更准确。人力资源管理者还能够通过数据库来对企业的薪酬水平进行分析，并且根据实际情况调整薪酬制度。这样能够提高薪酬和岗位的契合度，也使得薪酬管理增加准确和科学，促进企业的良好健康发展。