Курсовая работа (т): Технологии реплицирования данных

Технологии реплицирования данных

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Казанский национальный исследовательский технологический университет»

(ФГБОУ ВПО «КНИТУ»)

Тема проекта Технологии реплицирования данных

РЕФЕРАТ

Руководитель проекта___________________________(В.Я. Пономарев )

Казань 2014 г.

Содержание

Введение

1. Понятие о компьютерном математическом моделировании

1.1 Общие сведения о компьютерном математическом моделировании

.2 Классификация математических моделей

. Основная идея реплицирования

.1 Основополагающий принцип построения и функционирования распределенных систем

.1 Алгоритм «Клиент-сервер»

3. Частичная реплика

. Технологии объектного связывания данных

. Технологии удалённого доступа и системы БД, тиражирование и синхронизация в распределённых системах БД.

.1 Модель удаленного доступа к данным

.2 Модель сервера базы данных

.3 Модель сервера приложений

. Мониторы транзакций

6.1 Механизм изоляции транзакций и преодоления ситуаций несогласованной обработки данных основывается на технике сериализации транзакций.

7. Технологии тиражирования (реплицирования) данных

. Примеры применения в производстве

. Реплицирование данных предложенные в Access 7.0

Список используемой литературы

Введение

В важности резервного копирования данных сомневаться не приходится. С другой стороны, постоянно совершенствуются технологии хранения данных, требования как к хранилищам данных, так и к системам резервного копирования становятся все более жесткими. Что же мы имеем сейчас и что нас ожидает?

До недавнего времени хранение данных было лишь малой частью компьютерной инфраструктуры на предприятии. По мере роста объемов и ценности, увеличивалась и значимость данных, а их хранение стало одной из важнейших составляющих современного центра обработки данных. Если в 2000-2001 годах объемы вкладываемых в системы хранения средств примерно соответствовали объемам средств, тратившихся на сами серверы, то к 2003 году соотношение изменилось, и объем средств, вкладываемых в системы хранения данных существенно превысил аналогичный объем для серверов (примерно 25% против 75%). Правда, теперь к стоимости самого оборудования прибавляется стоимость средств для управления данными [1].

Можно сказать, что хранение данных стало ключевым ресурсом современных информационных технологий и важность этого ресурса постоянно растет.

Совершенствование сетевых технологий, эволюция архитектур и быстродействия процессоров обусловили развитие сегодняшнего компьютерного мира. Также эволюционировали инфраструктуры систем хранения данных. При изменении требований к этим системам улучшались и технологии записи и чтения магнитных лент. В настоящее время основными областями применения магнитных лент являются резервное копирование, архивирование, системы HSM (иерархическое хранение данных).

Наиболее часто магнитные ленты используются для резервного копирования данных. Развитие технологии хранения данных привело к упрощению организации совместного пользования устройствами, увеличению пропускной способности соединений, оптимизации поддержки работоспособности и лучшему масштабированию.

Цели: 1. Дать определение понятию «реплицирование данных»

. Определить технологии методы реплицирования данных

. Использование технологий реплицирования данных в производстве.

1.    Понятие о компьютерном математическом моделировании

1.1     Общие сведения о компьютерном математическом моделировании

Модель - материальный объект, система математических зависимостей или программа, имитирующая структуру или функционирование исследуемого объекта.

Моделирование - представление различных характеристик поведения физической или абстрактной системы с помощью другой системы.

Математическое моделирование - метод исследования процессов и явлений на их математических моделях.

Изучение компьютерного математического моделирования открывает широкие возможности для осознания связи информатики с математикой и другими науками - естественными и социальными. Компьютерное математическое моделирование в разных своих проявлениях использует практически весь аппарат современной математики.

Математическое моделирование не всегда требует компьютерной поддержки. Каждый специалист, профессионально занимающийся математическим моделированием, делает все возможное для аналитического исследования модели. Аналитические решения (т.е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее численных. Возможности аналитических методов решения сложных математических задач, однако, очень ограничены и, как правило, эти методы гораздо сложнее численных. В компьютерном моделировании доминируют численные методы, реализуемые на компьютерах. Однако понятия «аналитическое решение» и «компьютерное решение» отнюдь не противостоят друг другу, так как:

а) все чаще компьютеры при математическом моделировании используются не только для численных расчетов, но и для аналитических преобразований:

б) результат аналитического исследования математической модели часто выражен столь сложной формулой, что при взгляде на нее не складывается восприятия описываемого ей процесса. Эту формулу нужно представить графически, проиллюстрировать в динамике, иногда даже озвучить, т.е. проделать то, что называется «визуализацией абстракций». При этом компьютер - незаменимое техническое средство.

1.2     Классификация математических моделей

К классификации математических моделей можно подходить по-разному, положив в основу классификации различные принципы.

1)  Классификация моделей по отраслям наук (математические модели в физике, биологии, социологии и т.д.);

2)      Классификация моделей по применяемому математическому аппарату (модели, основанные на применении обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных, стохастических методов, дискретных алгебраических преобразований и т.д.)[2];

)        Классификация моделей с точки зрения целей моделирования.

§ дескриптивные (описательные) модели;

§  оптимизационные модели;

§  многокритериальные модели;

§  игровые модели;

§  имитационные модели.

Пример.

1)  Моделируя движение кометы, вторгшейся в Солнечную систему, мы описываем (предсказываем) траекторию ее полета, расстояние, на котором она пройдет от Земли и т.д., т.е. ставим чисто описательные цели. У нас нет никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то изменить.

2)      Меняя тепловой режим в зернохранилище, мы можем стремиться подобрать такой, чтобы достичь максимальной сохранности зерна, т.е. оптимизируем процесс.

Часто приходится оптимизировать процесс по нескольким параметрам сразу, причем цели могут быть весьма противоречивыми. Например, зная цены на продукты и потребность человека в пище, организовать питание больших групп людей (в армии, летнем лагере и др.) как можно полезнее и как можно дешевле.

3)  Игровые модели могут иметь отношение не только к детским играм (в том числе и компьютерным), но и к вещам весьма серьезным.

4)      Бывает, что модель в большой мере подражает реальному процессу, т.е. имитирует его.

Имитационная модель - описание системы и ее поведения, которое может быть реализовано и исследовано в ходе операций на компьютере.

Имитационное моделирование - исследование поведения сложной системы на ее модели[3].

Можно сказать, что чаще всего имитационное моделирование применяется для того, чтобы описать свойства большой системы при условии, что поведение составляющих ее объектов очень просто и четко сформулировано. Математическое описание тогда сводится к уровню статистической обработки результатов моделирования при нахождении макроскопических характеристик системы. Такой компьютерный эксперимент фактически претендует на воспроизведение натурного эксперимента.

Имитационное моделирование позволяет осуществить проверку гипотез, исследовать влияние различных факторов и параметров.

2.     
Основная идея реплицирования

Во многих случаях узким местом распределенных систем, построенных на основе технологий «Клиент-сервер» или объектного связывания данных, является недостаточно высокая производительность из-за необходимости передачи по сети большого количества данных. Определенную альтернативу построения быстродействующих распределенных систем предоставляют технологии реплицирования данных.

Репликой называют особую копию базы данных для размещения на другом компьютере сети с целью автономной работы пользователей с одинаковыми (согласованными) данными общего пользования.

Основная идея реплицирования заключается в том, что пользователи работают автономно с одинаковыми (общими) данными, растиражированными по локальным базам данных, обеспечивая с учетом отсутствия необходимости передачи и обмена данными по сетимаксимальную для своих вычислительных установок производительность. Программное обеспечение СУБД для реализации такого подхода соответственно дополняется функциями тиражирования (реплицирования) баз данных,включая тиражирование как самих данных и их структуры, так и системного каталога с информацией о размещении реплик, иначе говоря, с информацией о конфигурировании построенной таким образом распределенной системы[4].

2.1 Основополагающий принцип построения и функционирования распределенных систем

компьютерный математический моделирование данные

При этом, однако, возникают две проблемы обеспечения одного из основополагающих принципов построения и функционирования распределенных систем, а именно - непрерывности согласованного состояния данных:

обеспечение согласованного состояния во всех репликах структуры данных.

Обеспечение согласованного состояния общих данных, в свою очередь, основывается на реализации одного из двух принципов:

принципа непрерывного размножения обновлений (любое обновление данных в любой реплике должно быть немедленно размножено);

принципа отложенных обновлений (обновления реплик могут быть отложены до специальной команды или ситуации).

Принцип непрерывного размножения обновлений является основополагающим при построении так называемых «систем реального времени», таких, например, как системы управления воздушным движением, системы бронирования билетов пассажирского транспорта и т. п., где требуется непрерывное и точное соответствие реплик или других растиражированных данных во всех узлах и компонентах подобных распределенных систем.

Реализация принципа непрерывного размножения обновлений заключается в том, что любая транзакция считается успешно завершенной, если она успешно завершена на всех репликах системы. На практике реализация этого принципа встречает существенные затруднения, связанные с тупиками, как и в технологиях синхронизационных захватов систем «Клиент-сервер». Предположим, что на одной вычислительной установке пользователь обновляет данные в своей реплике[2]. На время осуществления транзакции (транзакций) соответствующие записи в базе данных этой реплики ядром локальной СУБД заблокированы от изменения другими пользователями. Вместе с тем транзакция может быть зафиксирована и, следовательно, разблокированы соответствующие данные только тогда, когда данная транзакция послана и также завершена на других репликах системы. Предположим также, что в другой реплике системы, находящейся на другом компьютере сети, в это же время другой пользователь проводит свои обновления (транзакции) с теми же записями, которые, естественно, в этот момент также заблокированы от изменений для других пользователей[5]. Так образуется тупик. Одна транзакция не может быть зафиксирована в своей реплике, потому что заблокированы соответствующие записи в другой реплике. А разблокировка этих записей в другой реплике также невозможна до тех пор, пока не разблокируются соответствующие записи в первой реплике, т. е. когда завершится транзакция в первой реплике. Создается тупиковая ситуация.

.2 Алгоритм «Клиент-сервер»

Для обнаружения (распознавания) тупиков в реплицированных системах применяются такие же алгоритмы, которые были разработаны в мониторах транзакций централизованных систем «Клиент-сервер», - строится и поддерживается аналогичный граф ожидания транзакций и применяются аналогичные алгоритмы распознавания и разрушения тупиков, основанные в основном на технике приоритетов.

В целом ряде предметных областей распределенных информационных систем режим реального времени с точки зрения непрерывности согласования данных не требуется. Такие системы автоматизируют те организационно-технологические структуры, в которых информационные процессы не столь динамичны. Если взять, к примеру, автоматизированную информационную систему документооборота, то традиционная «скорость» перемещения и движения служебных документов соответствует рабочему дню или в лучшем случае рабочим часам. В этом случае обновление реплик распределенной информационной системы, если она будет построена на технологии реплицирования, требуется, скажем, только лишь один раз за каждый рабочий час, или за каждый рабочий день[6].

Такого рода информационные системы можно строить на основе принципа отложенных обновлений. Накопленные в какой-либо реплике изменения данных специальной командой пользователя направляются для обновления всех остальных реплик систем. Такая операция называется синхронизацией реплик. Возможность конфликтов и тупиков в этом случае при синхронизации реплик существенно снижается, а немногочисленные подобные конфликтные ситуации легко разрешить организационными мерами.

Решение второй проблемы согласованности данных, а именно - согласованности структуры данных, осуществляется через частичное отступление, как и в системах «Клиент-сервер», от принципа отсутствия центральной установки и основывается на технике «главной» реплики.

Суть этой техники заключается в том, что одна из реплик базы данных системы объявляется главной. При этомизменять структуру базы данных можно только в главной реплике. Эти изменения структуры данных тиражируются на основе принципа отложенных обновлений, т. е. через специальную синхронизацию реплик. Частичность отступления от принципа отсутствия центральной установки заключается в том, что в отличие от чисто централизованных систем, выход из строя главной реплики не влечет сразу гибель всей распределенной системы, так как остальные реплики продолжают функционировать автономно. Более того, на практике СУБД, поддерживающие технологию реплицирования, позволяют пользователю с определенными полномочиями (администратору системы) преобразовать любую реплику в главную и тем самым полностью восстановить работоспособность всей системы[7].

Процесс синхронизации реплик в современных СУБД включает обмен только теми данными, которые были изменены или добавлены в разных репликах. С этой целью в системном каталоге базы данных создаются специальные таблицы текущих изменений и организуется система глобальной идентификации (именования) всех объектов распределенной системы, включая раздельное поименование одинаковых объектов (вплоть до записей таблиц) в разных репликах. Такой подход несколько увеличивает объем базы данных, но позволяет существенно ограничить транспортные расходы на синхронизацию реплик.

Важным, сточки зрения гибкости и эффективности функционирования распределенных информационных систем, построенных на технологиях реплицирования, является возможность создания так называемых частичных реплик и включения в реплики как реплицируемых, так и нереплицируемых объектов[8].