第一篇：試論雙機熱備在廣播電視臺數據同步中的應用

論文關鍵詞：雙機熱備 數據同步 “零”時間切換 雙機冗余工作

論文摘要：論述雙機熱各技術在提高廣播電視臺數據同步中起到的作用，通過對實現雙機熱備系統的兩個方案的對比，并結合廣播電視臺的實際情況，提出較為理想的雙機冗余工作的方式并提出具體方案和注意事項。

0、引言

在八九十年代，星期二可能是大多數人最不愿意度過的一天。所有的廣播電視臺都將停止播放節目，取而代之的是統一的圓形彩條畫面。因為在那一天，廣播電視臺的設備維護人員都要對所有的設備進行全面的檢修，以保證服務器能在接下來的一周中安全運行。現如今，圓形彩條已經永遠成為了過去。絕大多數廣播電視臺都提供了24小時全天候服務，這就使得廣播電視臺的節目播控系統對數據的安全性要求越來越高。服務器作為為整個提供節目播控服務的核心，能夠持續穩定的運行就越來越重要。由于計算機軟硬件都不可避免的會發生故障，一旦服務故障導致系統數據丟失，不僅會使系統文件、財務賬目、客戶資料、節目文件等的丟失，而且要恢復正常工作起碼也需要幾小時、幾天甚至更長的時間，這樣節目播出就會陷入癱瘓。因此，如何有效地保護現有數據，使得業務能夠穩定運行就顯得尤為重要。雙機熱備技術就是解決由軟硬件引起的數據安全性降低的有效措施。

1、雙機熱備的概念及實現模式

所謂雙機熱備，就是有兩臺以Active(活動)與Standby(備用)方式存在的服務器，它們共同使用一個共享的存儲設備。在同一時間內只有一個服務器運行，當其中運行的服務器出現故障無法立即恢復時，另一臺備用服務器通過心跳診測將備用服務器激活，從而最大限度的縮短系統恢復正常工作所需要的時間。

雙機熱備有兩種實現模式，一種是基于共享的存儲設備的方式(圖1所示)，另一種是純軟件方式(圖2所示)。對于第一種方式來說，由兩臺服務器和使用共享的存儲設備組成。工作時，兩臺服務器將以一個虛擬的IP地址對外提供服務。如果其中一臺服務器出現故障，另一臺服務器會根據心跳偵測的情況進行切換和接管服務。由于使用共享的存儲設備，兩臺服務器使用的實際上是同樣的數據，并由雙機或集群軟件統一管理。第二種純軟件的方式，通過鏡像軟件實現數據在服務器間的實時復制，如果一臺服務器出現故障，就能及時切換到另一臺服務器上。

2、雙機熱備的實現方式

1)商業化的雙機熱備軟件的方式

現在市面上有很多雙機熱備軟件(例如Compaq的Decsafe和IBM的HACMP)都宣稱可以“零”時間切換，其實這是無法做到的。從實際應用的效果上來看，所謂的“零”時間切換只是相對而言的。一般情況下系統能在1分鐘內進行主備機間的切換就已經比較理想了。另外，由于商業化的雙機備份軟件需要借助共享盤，硬件方面投資很大

第二篇：雙機熱備的數據備份和災難備份方案

雙機熱備的數據備份和災難備份方案

一、方案背景

1.用戶目前數據環境及需求

根據提供的信息，目前用戶的系統環境如下描述： 操作系統：Windows 操作系統，關鍵數據：VSS數據庫 現在用戶要備份的服務器為2臺數據庫服務器做雙機熱備集群，整個系統對于備份的要求：備份系統穩定可靠，保證隨時能夠備份/還原關鍵數據；對服務器有災備的考慮，操作系統崩潰時能通過災難備份快速恢復操作系統。同時考慮遠期建設目標平滑過渡，避免重復投資。

2.用戶目前狀態和存在的問題

目前用戶雙機服務器拓撲圖如下，這樣的方式存在以下問題：

a)由于主機與備機及磁盤陣列中的數據都沒有備份，一旦發生磁盤陣列數據丟失、主機與備機數據丟失事故時，將會造成重大損失。

b)當服務器操作系統崩潰時，無法快速恢復。

二、設計方案

1.設計原則

根據上述問題建議的備份方案應該遵循以下原則：備份系統應該支持Open File 熱備份功能磁盤陣列連接在專用的備份服務器上、對雙機集群中的2臺機器都能進行數據備份、備份軟件支持定時計劃備份、備份軟軟件支持服務器災難備份、備份軟件提供網絡集中備份功能，能集中備份網絡上其余SQL Server、ORACLE或文件數據，提供良好的擴展性。

2.方案的設計

依據上述設計原則，建議采用愛數備份軟件專業備份軟件安裝在一臺備份服務器上，通過網絡對雙機系統進行數據備份和操作系統災難備份。Backup Exec 作為專業的備份軟件，具有以下優點：

c)專業的企業網絡集中備份解決方案，一臺備份服務器可以備份網絡上多臺服務器數據（文件服務器、VSS服務器、數據庫服務器、郵件服務器等）

d)備份軟件支持Open file 熱備份功能，能對正在使用的數據進行備份。

e)能根據需要制定靈活多變的備份計劃任務

f)支持服務器操作系統崩潰災難備份/恢復

g)支持集群，不論集群服務在主機還是輔機上，均能進行數據備份。

h)拓撲圖如下：

3.愛數備份軟件產品和模塊介紹

愛數軟件公司的愛數備份軟件是一種多線程、多任務的存儲管理解決方案，專為在單一的或多節點的Windows Servers(包括NT4，windows 2000,windows XP)企業環境中進行數據備份、恢復、災難恢復而設計，適用于單機Windows servers工作站、小型局域網以及異構的企業網絡。

愛數備份軟件由以下幾個模塊組成：

a)管理控制臺是備份的核心模塊，主模塊是愛數備份系統中必不可少的模塊。安裝在備份服務器上。每臺備份服務器需要購買主模塊

b)Windows服務器客戶端代理為主機與輔機做數據備份，并且優化了數據傳輸，包括對本地注冊表與系統狀態信息的備份。獨一無二的技術，通過在客戶端提供源數據級壓縮和分布式處理，實現備份和恢復性能的最大化，由此減少網絡流量，最大限度地增加數據吞吐量。

c)SQL Server客戶端代理，該代理能夠為SQL Server 數據庫提供細致的備份服務，可以精細到單個數據庫或文件組。采用自動截斷技術，可以執行差分備份，以及事務處理日志備份。通過時間點恢復技術，對最后一次全備份以及以后的任意備份，按照一個作業進行恢復，或者進行回溯式恢復，使數據庫能夠恢復到某個特定時刻，而不是根據上次的備份作業恢復到特定恢復點，可以對其進行一致性檢查。為用戶提供了最可靠、最快速的方法，進行完整的SQL服務器備份。每臺需要備份的SQL Server 服務器需要購買。

d)Open File Option 本模塊確保本地或遠程服務器上的文件在被使用過程中也能備份。使用本選件，您無需提前知道哪些文件是正在使用的，只需點擊鼠標，設定預定備份即可。每臺需要Open file 備份的文件服務器需要購買

e)IDR（災難備份/恢復）模塊 智能災難恢復選件能夠實現服務器恢復的自動化，減少恢復時間，讓您快速恢復業務。為本地和遠程 Windows服務器實施服務器恢復解決方案，無需首先向曾經崩潰的服務器上加載操作系統。采用磁盤、CD-R/CD-RW，智能災難恢復選件能夠快速恢復停機的服務器，使用戶能夠從最近的一次完整備份中恢復，包括完全備份、增量備份。智能災難恢復選件與Windows Server2003 和Windows XP 中的微軟自動化系統恢復（ASR）功能直接集成，在Windows服務器上提供完全災難恢復。基于LAN、采用英特爾64位安騰處理器的遠程計算機也可以獲得這種全面的保護。

第三篇：大數據在制造業中的應用

大數據在制造企業中的應用

近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短和市場需求變動大等問題，使得制造業正面臨新一波轉型挑戰。如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等制造業發達國家無不積極推動“工業4.0”。“工業4.0”本質上是通過信息物理系統實現工廠的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產[1]。大數據的作用不僅局限于此，它可以滲透到制造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料采購、產品制造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。大數據使得訂單處理方式有了質的變化

大數據的核心作用在于預測。大數據可以快速精準地預測市場趨勢和客戶需求，并對客戶進行細分，為其提供量身定制的合適服務。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節[2]。即企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。如海爾集團于2013年1月構建了SCRM（社交化客戶關系管理）會員大數據平臺。銷售人員可進行大數據分析，精準預測出個體消費者的需求，實現了在客戶下單之前進行訂單處理。大數據使得倉儲運輸和批發經營不復存在

由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。大數據使原料采購更加科學

大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理，可以根據輕重緩急，更加科學合理地安排企業的財政支出。其次，利用大數據的海量存儲與快速數據處理功能，可以對采購的原料的附帶屬性（節能、節水、環保等）進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。此外，大數據能預測原材料的價格以及原材料品質的好壞。這使制造業企業更加科學地采購原材料成為可能，企業可以采購到質優價低的原材料。大數據使得產品設計制造更加優化

借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質[3]。大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏[3]。例如，日本汽車公司Honda將大數據分析技術應用于電動車電池上。由于電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步了解電池在什么情況下，績效表現最好、使用壽命最長。Honda公司通過大數據技術，可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車制造公司預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。

再如BMW公司應用大數據分析，在短短的12周時間內降低80%的零件報廢率。一臺汽車需要的零件有很多種，其中一個是與引擎結合的引擎上蓋。以前，BMW要等到最終引擎組裝階段，將引擎上蓋組裝完成后才知道到這個零件能否使用，如果不能使用就只好將整個引擎報廢。而通過大數據技術，BMW公司在引擎生產線上可以做即時的檢測與分析，倘若品管沒有問題則直接進到最后的組裝程序，但若零件品質不好且無法修補則直接報廢，或者零件品質不好但能經過其他方式修補，則在修補后再度進行品管測試，借此提高生產效率并降低報廢率。大數據使得終端零售暢通無阻

通過大數據技術，企業可以了解整個供應鏈中需求和供應的變化，從而促進了產品的終端零售。如沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。

當今，世界各國始終致力于以技術創新引領產業升級，而大數據的利用使得資源節約、環境友好、可持續發展，智能化、綠色化的發展趨勢得以實現[4]。因此，大數據背景下的制造業領域將具備廣闊的市場空間和前景，這是制造業企業的莫大機遇。

第四篇：淺談大數據在教育管理中的應用

淺談大數據在教育管理中的應用

大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。大數據越來越廣泛應用于教學，通過在線測試、實時調查等方式獲取學生的基本情況、了解學生的學習潛能等，從而使教師更容易針對問題，因材施教。

學校已有的信息采集設備對我們的數據收集具有重大意義。例如：網上閱卷系統，高考、中考閱卷早已采用網上閱卷。可能很多老師知道網上閱卷的優點，如評卷的公正性、準確性、高效性。其實網上閱卷系統更是一個數據的采集系統，采用網上閱卷系統對數據的采集、統計和分析的深度還是廣度都大大地超越人工所能及的范圍。

如10月中我校進行了本學期第一次統考，語文試題主觀題共設了22個采分點，評卷系統采集了22個得分點的數據，很容易發現各知識點的得分情況。教學過程中的成功之處和薄弱點得到了極其詳細的反映。網上閱卷的統計分析結果還能對試卷的質量如難度、信度、區分度、效度等指標進行科學的分析，使命題中存在的問題也得以全面地反映。由此可見，玩轉當前的 “小數據”對現實的教學有益，也是迎接大數據時代到來的一種準備。

大數據時代教師需具備的三種基本能力：第一種能力是獲取及整合學生、學校數據的能力，第二是探索數據背后價值和制定精確教育教學行動計劃的能力，第三是把這些計劃快速實時地應用于教育教學工作中的能力，應用于課堂的能力。要實現這些能力的提升一方面有賴于學校及教育主管部門對教師的培訓，另一方面當然依靠我們老師自身與時俱進的學習。日益強大的互聯網、多媒體及概念軟件、開源軟件等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬。學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發。

大數據的應用在教學管理方面，較之傳統的教學，更加高效、開放和多元，教學活動參與者之間的溝通更加通暢，互動更加深入，教師的備課、作業批改、教學評價等更加智能化。大數據時代的到來，可以通過技術層面來評價、分析并進而提升教學活動。

第五篇：淺談大數據在人力資源管理中的應用

淺談大數據在人力資源管理中的應用

目前，很多領域中都開始使用大數據，其具有抓取能力強、刷新及時并且數據源充足等特點。大數據在人力資源管理中有著很大的作用，其能夠將人力資源管理的各項內容進行量化，然后使其更加準確和高效。人力資源管理者要掌握大數據的相關知識，并且加強其在人力資源管理中的應用。

一、大數據概述及其對人力資源管理的作用

1、大數據概述

大數據主要是針對一些數據類型多、數據量大并且傳統的數據處理工具無法處理的數據集，其能夠處理海量的數據并且處理速度較快。目前大數據已經滲透到人們生產生活中的各行各業，成為企業決策的重要依據。這就表明了社會已經開始朝著以數據作為生產力，并且以消費者為導向的數據消費方向發展。大數據還會通過云計算對這些數據進行專業化的處理，并且通過分布式的數據庫對數據進行儲存。

2、大數據對人力資源管理的作用

目前，大數據在人力資源管理中發揮著重要的作用。大數據的使用能夠減少傳統的教條主義對人力資源的影響，使得人力資源管理更加準確、客觀以及科學。大數據能夠為人力資源管理提供量化信息，這樣人力資源管理進行預測和決策的時候都有重要的理論依據。人力資源管理中的大數據主要是交互式的數據，這樣能夠將人力資源工作中的各項業務進行規范，并且進行深層次的優化。

大數據在人力資源管理應用的基礎是標準化。人力資源管理中可以利用大數據進行挖掘和分析人力資源信息，使得人力資源管理工作更加客觀和準確。通過對人力資源信息的挖掘能夠獲得一些人力資本生產率的指標，比如業績提升率、出勤率、主動流失率以及人均銷售額等情況，人力資源管理者可以根據這些指標進行分析和決策。而這些指標的獲取需要通過標準化的數據，比如員工的銷售數據、生產數據、人員變動信息、考勤記錄以及人員信息等情況。可以說，標準化是大數據應用的基礎。如果沒有標準化，那么進行人力資源管理的時候就不能發揮出大數據的優勢。

二、大數據在人力資源管理中的應用

1、大數據在人員招聘中的應用

企業要想獲得人力資源，首先需要進行人員招聘。人員招聘是企業能夠獲得重要人才的途徑，也是企業人才結構的重要保證。傳統方式的人力招聘，主要是求職者向人力資源管理者提供簡歷，被動地了解求職者的教育水平、興趣愛好以及工作經濟等情況。人力資源管理者對員工的錄取主要是通過自身的經驗來進行分析和判斷。這樣使得人力資源管理者對求職者的的了解程度有效，并且會受到求職者主觀偏好以及自身素質的影響。但是大數據對人力資源管理的作用比較大。首先，人力資源管理者可以通過大數據信息庫來了解求職者更多的信息，比如通過社交網站等來進行獲取，這樣能夠充分地了解求職者的性格、行為特點以及愛好等方面的信息，使得企業能夠找到更適合的人才。同時，人力資源管理者還可以對應聘者進行大數據分析，判斷其與崗位的匹配程度，這樣使得人員招聘更加客觀和精確，達到藝術與科學的互相結合。

人力資源管理者可以通過一個能夠量化并且系統的模型來包含到崗位的所有要求，然后根據求職者的網絡信息以及簡歷，將其與崗位的要求相匹配，這樣能夠找到企業需要的人才。這樣做，使得人員招聘的質量以及效率都有所提高。目前，很多企業對大數據的使用都十分重視。

當大眾還不了解大數據的時候，作為互聯網巨頭的谷歌公司就開始在人力資源管理中應用大數據，并且也取得了很好的成果。比如在人員招聘的時候，其發明了智能化招聘，就是通過網絡中的數據來分析和統計不同的職位所對應的面試模式，這樣能夠鑒別出面試者的隱藏價值，并且鑒定其是否能夠達到崗位工作的要求。通過應用大數據，谷歌不僅使得人員招聘的效率和準確性更高，并且為企業獲得了更多的人才，促進了企業的快速發展。

2、大數據在人員培訓中的應用

人力資源管理需要對新入職的員工進行培訓，這樣能夠使人力資源增殖，并且提高企業的整體生產力。傳統的企業中，管理者都能夠了解員工培訓的重要性，并且都有自己的管理制度和培訓體系。但是由于員工培訓的時效性和針對性都比較強，這樣很多企業的培訓都不能進行持續性的培訓，到時培訓的效果比較差。而大數據在人力資源的培訓中也發揮著重要的作用。人力資源管理者能夠利用大數據來分析員工的行為以及其學習方式，然后分析出合適的培訓內容和培訓方式。同時，還能夠根據員工的特點為其量身制作培訓計劃以及培訓課程。這樣，不僅能夠提高員工培訓的積極性，同時也使得員工培訓工作更加有針對性，使員工能夠更好的勝任崗位的要求。

人力資源管理者還可以利用大數據對培訓反饋機制以及監督機制進行優化，能夠使得培訓的過程和結果更加青瓷。隨著科學技術的不斷發展，很多大型企業都依靠大數據建立了自己的網絡培訓平臺，這樣員工就可以通過網絡隨時接受培訓。這樣不僅能提高培訓的效率以及員工的積極性，同時還能夠幫助人力資源管理者了解培訓的效果，以便進行改進。

3、大數據在績效管理中的應用

人力資源管理中重要的組成部分還有績效管理，其能夠幫助企業營造一個透明、公正的競爭環境，使得員工的工作積極性以及滿意度都得到提高，有利于企業戰略目標的實現。績效管理一般分為績效考評、績效計劃、績效反饋以及績效改進等。傳統的人力資源管理中，績效管理主要是通過績效指標來考評員工的成績，并且對員工的績效數據進行分析，以便進行績效改進。但是這種傳統的方式有著一定的局限性，主觀性比較強，并且績效計劃并不科學，這樣績效指標就不能準確的反應員工的能力。而隨著大數據在人力資源管理中的應用，績效管理也發生了一些變化。人力資源管理者可以根據大數據來分析不同崗位的特點，然后制定出比較科學的績效指標。可以通過大數據的處理能夠對員工的工作情況進行分析得出績效考核的結果。這樣不僅能夠使績效考核結果更加準確，同時也能夠使得績效考核的效率更高。人力資源管理者可以通過大數據來對崗位和績效指標的相關性進行分析，然后分析員工不良績效和優秀績效的能力以及行為。

4、大數據在薪酬管理中的應用

人力資源管理中不可缺少的一項內容是薪酬管理，其有利于企業總體績效的提升以及企業公平環境的營造。傳統的薪酬管理中主要是通過技能或者崗位來制定薪酬，比較靜態化，不能夠充分反映出員工的價值。而在大數據的應用下，人力資源管理者能夠記錄員工每天的工作情況，并且通過大數據的分析能力來得到員工的薪酬，這樣使得薪酬管理的效率更高、更準確。人力資源管理者還能夠通過數據庫來對企業的薪酬水平進行分析，并且根據實際情況調整薪酬制度。這樣能夠提高薪酬和崗位的契合度，也使得薪酬管理增加準確和科學，促進企業的良好健康發展。