Bazy danych - ciągłość działania, spójność danych i disaster recovery. Daniel Polek-Pawlak Jarosław Zdebik

HTML
DOWNLOAD

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bazy danych - ciągłość działania, spójność danych i disaster recovery. Daniel Polek-Pawlak Jarosław Zdebik"

Julia Nina Biernacka
7 lat temu
Przeglądów:

1 Bazy danych - ciągłość działania, spójność danych i disaster recovery Daniel Polek-Pawlak Jarosław Zdebik

3 Plan Prezentacji Wprowadzenie - podstawy. Co oznacza utrata danych dla niedużego sklepu. Czy dostępność danych i baz danych to to samo. Jak zagwarantować dostępność danych dla dla portalu z ponad miliardem odsłon miesięcznie. Jak nad tym wszystkim panować.

plik (kilka plików + pamięć) Nie jesteśmy w stanie zagwarantować konsystencji danych odtworzonych z backupu -

4 Wprowadzenie - Backup na poziomie FS Backup na poziomie file systemu: - Cyklicznie wykonywany jest backup Całkowity / Przyrostowy Backup wysyłany jest na inny serwer / do chmury - Baza danych to ciągle modyfikowany plik (kilka plików + pamięć) Nie jesteśmy w stanie zagwarantować konsystencji danych odtworzonych z backupu - Zatrzymanie maszyny :( Dump bazy :) Dump bazy obciąża bazę - wpływa na wydajność Synchronizacja Backupu bazy i FS

serwer / do chmury - Zakładamy, że mamy zrobione to dobrze ;) HV wysyła instrukcje do OS VS FS Freeze /

5 Wirtualizacja - rozwiązuje wszystkie problemy? Backup na poziomie maszyny wirtualnej: - Robimy snapshot całej maszyny Cyklicznie Wysyłany na zdalny serwer / do chmury - Zakładamy, że mamy zrobione to dobrze ;) HV wysyła instrukcje do OS VS FS Freeze / chwilowe zatrzymanie maszyny Baza danych jest konsystentna * Użytkownicy mogą być wylogowani. (AWS) Snapshot jest stosunkowo duży Możemy przemycić błędy na file systemie

Punkt w czasie do którego mamy przywrócić dane (ile danych

6 Średni sklep - sprzedaż Koszyk (avg v) = 160 zł L. zamówien = 30 Dzienny obrót = ZŁ Marża = 960 zł B RPO - Punkt w czasie do którego mamy przywrócić dane (ile danych stracimy) RTO - Czas w jakim mamy przywrócić dane (Ile czasu zajmie nam przywrócenie danych)

7 Czas kopiowania danych z backupu a RTO Koszyk (avg v) = 160 zł L. zamówien = 30 GB 1 Gbps 100 mbps minimalne straty 5 40 sekund 7 minut ~ 50 7 minut 1 godzina 10 minut 200 zł minut 2 godziny 20 minut 400 zł minut 4 godziny 40 minut zł godzina 7 minut 11 godzin 7 minut zł Dzienny obrót = ZŁ Marża = 960 zł

8 Co oznacza dostępność danych dla portalu A. B. C. D. E. MySQL (400) PostgreSQL (100) Oracle (11) NoSQL (100): redis, mongodb, Couchbase BigData (1,7 PT HDD, 2064 CPU Cores, 9 TB RAM) Odporność na awarie, Odporność na błędy ludzkie, Dostępność (wydajność), Odporność na Ataki, Spójność danych - pomiędzy bazami. Środowisko rośnie...

9 Architektura Baz

10 Skala Ruchu queries/sec Przykład dla jednej wybranej bazy rows/sec Ilość danych w jednej bazie niejednokrotnie przekracza 1000 GB

11 Bezpieczeństwo Danych (Replikacja) chroni przed awariami sprzętu nie błędami ludzkimi monitorowanie opóźnień replikacji ruch modyfikujący trafia do mastera

12 Bezpieczeństwo Danych (Backup i Recovery) Backupy należy wykonywać dedykowanymi narzędziami (sprawdzanie błędów, konsystencja danych, backup online, kompresja) Backupy należy BEZWZGLĘDNIE testowo odtwarzać cyklicznie! Codziennie wykonujemy pełny backup plus archivelogi (RPO) Archivelogi wysyłane co 15 minut na zdalny serwer Backupy wykonywane i na M (noc) i na S (12h później w dzień) Jeden backup trzymany na lokalnym serwerze (M i S), dodatkowo wysyłany na zdalne serwery Polityka trzymania backupów

13 Bezpieczeństwo Danych (Backup i Recovery) Ustawienie wagi dla baz (SLA/OLA) - którą bazę odtwarzamy jako pierwszą w chwili awarii? Lvm snapshot na bazach z myisam (mylvmbackup) Dbtool (backup, odtworzenie, przepięcie M-S) - wsparcie NOC

14 Monitoring (24 godziny na dobę) Icinga - ponad 30 checków (długie transakcje, obciążenie, opóźnień replikacji ale też: zmiany obiektów na bazie, zmiany konfiguracji, co urosło w bazie) Statystyki - ponad 500 metryk (użycie indeksów, buforów, tabel tymczasowych...) Baza centralna - monitoring innych baz NOC

15 Środowiska Bazodanowe Dev - do testów/zabawy, można psuć do woli (po to są) Itg - integracja kodu wielu developerów Staging - testy wydajnościowe Pre-Prod/RC/ UAT - testy użytkowe, import danych produkcyjnych Prod - nie dotykamy, świadoma polityka wdrożeń

16 Wydajność i Bezpieczeństwo Danych Proxy dla baz - proxy chroniące bazy Hermes - konsystencja danych pomiędzy bazami Baza centralna - monitoring wszystkich zmian

17 DBPROXY (ochrona baz) A. B. C. D. E. F. G. H. Pula połączeń do baz Cachowanie (mcrouter - pomocne w razie awarii) Agregacja zapytań Master/slave/sharding Security (sql injection trudne do wykonania), własny protokół Kto się może łączyć Transakcje globalne Wsparcie dla różnych baz MySQL, Oracle, PostgreSQL

18 HERMES A. B. C. Java Równoległe przetwarzanie komunikatów Przenosi dane między bazami

19 HERMES

20 Baza Centralna Monitoruje zmiany na bazach, stan bazy i replikacji Bazę centralną dodatkowo sprawdza niezależny system monitoringu

21 Jak nad tym wszystkim zapanować Rozproszone środowiska Automatyzacja Wirtualizacja Autorskie narzędzia / skrypty automatyzujące Standaryzacja (Sprzęt, Os, Software)

22 Jak nad tym wszystkim zapanować

23 DZIĘKUJEMY ZA UWAGĘ

Podobne dokumenty

Rozwiązania HPE Storage jak zapewnić pełne bezpieczeństwo Twoich danych?

Rozwiązania HPE Storage jak zapewnić pełne bezpieczeństwo Twoich danych? Marek Kozicki, Storage Solutions Architect, HPE 19 maja 2016 r. Przed czym powinniśmy zabezpieczyć nasze dane? Architektura sprzętowo-programowa