В этой статье я рассмотрю стратегии резервного копирования Caché с использованием систем внешнего резервного копирования и приведу примеры интеграции с решениями на основе снимков состояния виртуальной машины (VM snapshot, снапшот). Большинство решений, с которыми я сталкиваюсь сегодня, развернуты на базе Linux и VMware, поэтому я приведу примеры решений именно с использованием снапшотов VMware.
В Яндекс.Деньгах хранится масса важной для комфортной работы пользователя информации. Настройки профилей и подписки на штрафы тоже нужно бэкапить, чем и занимается у нас связка из Barman Backup & Recovery for PostgreSQL и pg_receivexlog.
В статье расскажу о том, почему архитектура стала такой, какой стала, а также расскажу, как реализовать подобный сценарий для вашей базы PostgreSQL.
System Monitor — это гибкая, настраиваемая утилита, поставляемая с Caché (Ensemble, HealthShare), которая собирает показатели операционной системы и Caché. Также System Monitor уведомляет администраторов о неполадках с Caché и операционной системой, когда один или несколько показателей достигают заданных администратором значений.
Я занимаюсь АТСками. И как-то так сложилась, что с самого первого заказа от меня хотели отказоустойчивости. Одним из ключевых компонентов современной АТС (как и любой информационной системы, наверное) является БД, где хранятся как данные о текущем состоянии системы, так и всякие конфигурационные параметры. Естественно, падение БД приводит к поломке всей системы. Начиналось все с MASTER-MASTER репликации в MySQL (исключительно для оперативности переключения), потом были эксперименты с MySQL over DRBD. Все это жило в pacemaker/corosync инфраструктуре. Там ездили IP-адреса, шлюзы и прочая лабудень. Со временем оно даже стало работать как-то более-менее устойчиво. Но тут мне попалась пара серверов, на которых DRBD сделать было нельзя, в MASTER-MASTER я разочаровался довольно давно (постоянно она у меня ломается, такая репликация), а без отказоустойчивой БД терялся весь смысл решения. На глаза мне попалось название InnoDB cluster и я решил: "была-не-была". Что из этого получилось — смотрите под катом.
