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- 数据库运维高危操作的复核审批登录云堡垒机系统。 选择“运维 > 主机运维”。 单击“登录”,通过工具调用数据库客户端,登录数据库资源 RDS_A 。 步骤 2 以调用Navicat客户端登录数据库为例。运维用户User_A在资源RDS_A中,执行删除表内容操作,自动触发拦截DELETE命令,提示无权限删除。 步骤 3 运维用户User_A提交数据库授权工单,反馈给管理员admin_A审批。 运维用户User_A登录云堡垒机系统。 选择“工单 > 数据库授权工单”,查看因删除操作被拦截而产生的工单。
- 使用专属云分布式存储过程中的故障处理和影响本节介绍了使用专属云(存储独享型)过程中的故障处理和影响。 第一种情况服务器或者磁盘出现故障后,被踢出存储池,对外呈现的“总可用容量”会变小,故障处理后,“总可用容量”恢复原状。第二种情况服务器或者磁盘出现故障后,未被踢出存储池,则存储池降级,不影响存储池使用,故障处理后,存储池恢复正常。说明存储池降级指的是,存储池中部分数据由三副本变为两副本,并且在没有人工处理故障的情况下无法自动恢复成三副本。第三种情况服务器或者磁盘出现故障后,可能会中断业务。
- 使用触发器自动更新集群工作负载每当新推送的镜像命中触发器的Tag匹配条件时,则会新增一条触发记录,并且云容器引擎工作负载的镜像会自动更新。
- 步骤3：添加SNAT规则通过添加SNAT规则,云专线用户侧端的服务器可以通过共享弹性IP访问互联网。 一个网段对应一条SNAT规则,如果云专线用户侧有多个网段中的服务器需要访问公网,则可以通过创建多个SNAT规则实现共享一个或多个弹性IP资源。 操作前提 公网NAT网关创建成功。 操作步骤 登录管理控制台。 在系统首页,单击“网络 > NAT网关”。 进入公网NAT网关页面。 在公网NAT网关页面,单击需要添加SNAT规则的公网NAT网关名称。 在SNAT规则页签中,单击“添加SNAT规则”。
- 通过云主机创建整机镜像带有专属云独享存储磁盘的云主机不支持创建整机镜像。 整机镜像不支持如下操作:不允许导出、区域内复制。 使用Windows操作系统云主机制作整机镜像时,需修改云主机SAN策略为OnlineAll类型。否则可能导致使用镜像创建云主机时,云主机磁盘处于脱机状态。
- 将SQL Server同步到SQL Server目标库为天翼云RDS for SQL Server无需额外进行赋权,DTS会自动创建数据库并将该数据库的db_owner权限授予配置的连接目标库的普通用户。目标库为自建库或其他云数据库时,授予用户sysadmin角色权限:ALTER SERVER ROLE sysadmin ADD MEMBER 用户名; 注意当目标库为天翼云RDS SQL Server时,客户配置迁移实例的目标数据库连接时只需要填入普通用户即可,DTS会自动创建数据库并将该数据库的db owner权限授予配置的用户。
- 通过数据盘创建数据盘镜像数据盘镜像可用来创建新的云硬盘,从而实现用户业务数据的迁移。 如果您有以下使用场景,建议通过数据盘镜像来实现。 云主机上的业务数据迁移到另一个账号。 实现方式:A账号将数据盘制作成数据盘镜像,共享给B账号,然后B账号使用数据盘 镜像创建新的数据盘。 场景示例:通过制作数据盘镜像,将快到期云主机的磁盘数据导出。 背景知识 通过云主机的数据盘创建数据盘镜像的过程如下:从现有数据盘开始,挂载至云主机实例,初始化数据盘并写入数据,创建数据盘镜像,并最终创建新的数据盘,如下图所示。
- 性能资源类大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题 场景描述 数据库实例上存在大量并发的select count(0)慢操作,系统CPU耗尽,随时有宕机的风险。 Show processlist信息: 该sql慢日志查询信息: 原因分析 应用端大并发触发select count(0)慢操作,导致系统CPU资源耗尽。 解决方案 步骤 1 申请kill权限,间歇性批量执行kill select count(0)慢操作,定位select count(0)触发来源,停止来源,并拆分优化sql。
- 数据库迁移工具使用流程本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具使用流程。 使用数据库迁移工具,您需在迁移源数据库、目标数据库和数据库迁移工具控制台进行操作。迁移源数据库和目标数据库,需打通与节点的网络;通过数据库迁移工具控制台进行后续的任务配置等操作。 数据库迁移工具中迁移评估/数据迁移/数据同步/数据订阅服务流程总览如下图所示: 数据库传输工具中的迁移任务需要将数据库源端和目标端与子节点网络打通,具体请见组网视图:
- 使用MirrorMaker跨集群数据同步跨云厂商数据同步: 当使用多个云厂商的Kafka服务时,MirrorMaker可以用于将消息从一个云厂商的Kafka集群复制到另一个云厂商的Kafka集群,实现跨云厂商的数据同步和迁移。 数据聚合和分析: 当需要将多个Kafka集群中的消息聚合到一个集群中进行分析时,可以使用MirrorMaker将消息从多个集群复制到目标集群,以实现数据的聚合和分析。 需要注意的是,MirrorMaker在进行数据同步时,会引入一定的延迟,并且在网络传输和资源消耗方面会有一定的开销。
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