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QGIS DB Manager: cargar como nueva capa sin cargar

QGIS DB Manager: cargar como nueva capa sin cargar


Después de ejecutar con éxito una consulta SQL en dos tablas y algunos resultados en 3 columnas, realmente me gustaría poder mostrarlo en el lienzo. Aparentemente, esa función no está haciendo nada, ni siquiera tanto como lanzar un error para saber si algo está sucediendo.

¿Qué tengo que hacer? Con suerte, esta captura de pantalla ayudará.

* Estoy usando el administrador de base de datos porque el complemento SPIT no me permitía importar shapefiles. * QGIS versión 2.8.2 en Windows


Después de varios intentos, logré crear una tabla con mis resultados, sin embargo, no es lo que buscaba.

crear resultados de tabla como (SELECT bati_1948.objectid gid48, bati_1971.objectid gid71, ST_Area (ST_Intersection (bati_1948.geom, bati_1971.geom)) / ST_Area (bati_1971.geom) ratio FROM bati_1948 RIGHT JOIN bati_Within_1971. .geom, 5) DONDE bati_1948.objectid ES NULL O ST_Area (ST_Intersection (bati_1948.geom, bati_1971.geom)) / ST_Area (bati_1971.geom) <> 1);

¿Alguien sabría cómo podría convertir esto en un shapefile?


Debe tener una salida de columna de geometría en su consulta. Parece que no es así.


En mi versión (2.16.3), si desmarco la casilla junto a 'Columna de geometría', puedo cargar como una nueva capa el resultado de una consulta sin ningún problema aunque no tenga ningún dato de geometría ...


Fronteras en las ciencias de la tierra

Este artículo es parte del tema de investigación

Big Earth Data para la reducción del riesgo de desastres Ver los 6 artículos

Editado por
Lei WANG

Instituto de Teledetección y Tierra Digital (CAS), China

Revisado por
Yuchu Qin

Instituto de Investigación de Información Aeroespacial, Academia de Ciencias de China, China

Weiguo Han

University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), Estados Unidos

Las afiliaciones del editor y los revisores son las últimas proporcionadas en sus perfiles de investigación de Loop y pueden no reflejar su situación en el momento de la revisión.


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    Mensajes de constante FlushCache de registro de errores de SQL

    Un servidor que forma parte de un grupo de disponibilidad Always on (BAG) de SQL 2017 he notado un aumento de estos mensajes. Entiendo que estos son mensajes que aparecen en el registro como estándar desde 2012 (marca de seguimiento antes de 2012) pero durante los últimos 2 días aparecen cada pocos minutos, no hay copias de seguridad en ejecución ni trabajos de mantenimiento en estos momentos.

    El servidor actúa como el socio secundario de conmutación por error no legible y el servidor principal no muestra el mismo comportamiento.

    09/04/2020 10: 52: 24, spid82s, Desconocido, FlushCache: limpió 2303 búfer con 1881 escrituras en 81090 ms (evitó 11 nuevos búfer sucios) para db 7: 0 09/04/2020 10:52:07, spid52s, Desconocido, último destino pendiente: 2 avgWriteLatency 86 04/09/2020 10: 52: 07, spid52s, Desconocido, promedio de escrituras por segundo: 17.70 escrituras / segundo rendimiento promedio: 0.19 MB / seg Saturación de E / S: 13073 conmutadores de contexto 15434

    También hay una advertencia en el registro de errores del sistema sobre el problema del disco, segundos después de esto, el grupo de disponibilidad falló desde que aumentaron los mensajes de FlushCache.

    ¿Alguien ha experimentado algo similar o tiene algún consejo? Mi administrador de sistemas también está analizando el estado de SAN y VMware.


    Empezando con GeoMesa usando Geodocker

    En una publicación anterior, mostré cómo usar Docker para ejecutar una sola aplicación (GeoServer) en un contenedor y conectarlo desde su instalación local de QGIS. La publicación de hoy & # 8217s trata sobre la ejecución de un montón de contenedores que interactúan entre sí. Más específicamente, estoy usando las imágenes proporcionadas por Geodocker. El repositorio de Geodocker proporciona una configuración que contiene Accumulo, GeoMesa y GeoServer. Si aún no está familiarizado con GeoMesa:

    GeoMesa es una base de datos espacio-temporal, distribuida y de código abierto construida sobre una serie de sistemas de almacenamiento de datos distribuidos en la nube. # 8230 GeoMesa tiene como objetivo proporcionar tanta consulta espacial y manipulación de datos a Accumulo como PostGIS lo hace a Postgres.

    Las siguientes secciones muestran cómo cargar datos en GeoMesa, realizar consultas básicas a través de la línea de comandos y, finalmente, publicar datos en GeoServer. El contenido se basa en gran medida en dos tutoriales de GeoMesa: Geodocker: Bootstrapping GeoMesa Accumulo y Spark en AWS y Map-Reduce Ingest de GDELT, así como la publicación Diethard Steiner & # 8217s sobre los conceptos básicos de Accumulo. La diferencia clave es que este tutorial está escrito para ejecutarse localmente (en lugar de AWS o una infraestructura similar) y que detalla todos los nombres de usuario y contraseñas preconfigurados en Geodocker.

    Esta guía fue probada en Ubuntu y asume que Docker ya está instalado. Si aún no lo ha hecho, puede instalar Docker como se describe en Instalar usando el repositorio.

    Para configurar Geodocker, necesitamos obtener el código de Github y ejecutar el comando docker-compose:

    Cuando termine docker-compose, use una segunda consola para verificar el estado de todos los contenedores:

    En el momento de escribir este post, la versión de Geomesa instalada de esta forma es la 1.3.2:

    Cargando datos

    Primero necesitamos obtener algunos datos. Los tutoriales disponibles a menudo se refieren a datos publicados por el proyecto GDELT. Deje que & # 8217s descargue los datos durante tres días, descomprímalos y cópielos en el contenedor geodockeraccumulogeomesa_accumulo-master_1 para su posterior procesamiento:

    La carga o importación de datos se denomina & # 8220ingesting & # 8221 en el lenguaje de Geomesa. Dado que el formato de los datos GDELT ya está predefinido (el mapeo CSV se define en geomesa-tools / conf / sfts / gdelt / reference.conf), podemos ingerir los datos:

    Una vez que se ingieren los datos, podemos echar un vistazo a la tabla creada pidiéndole a GeoMesa que describa el esquema creado:

    En segundo plano, nuestros datos se almacenan en tablas Accumulo. Para ver más de cerca, abra una terminal interactiva en la imagen maestra de Accumulo:

    y abra el caparazón de Accumulo:

    Cuando almacenamos datos en GeoMesa, no solo hay una tabla sino varias. Cada tabla tiene un propósito específico: almacenar metadatos, registros o índices. Todas las tablas tienen como prefijo el nombre de la tabla de catálogo:

    Por defecto, GeoMesa crea tres índices:
    Z2: para consultas con componente espacial pero sin componente temporal.
    Z3: para consultas con componente espacial y temporal.
    Registro: para consultas por ID de función.

    Pero dejemos & # 8217s volver a GeoMesa & # 8230

    Consulta de datos

    Ahora estamos listos para consultar los datos. Deje que & # 8217s realice primero una consulta de atributo simple. Asegúrese de estar en la terminal interactiva en la imagen maestra de Accumulo:

    Esta consulta filtra para un determinado ID de evento:

    Si la consulta de atributos se ejecuta correctamente, podemos avanzar a alguna bondad geográfica & # 8230 que & # 8217s por qué estamos interesados ​​en GeoMesa después de todo & # 8230 y realizar una consulta espacial:

    Las funciones que se pueden utilizar en las consultas / filtros de comandos de exportación son, en su mayor parte, funciones (E) CQL de geotools. Las consultas más sofisticadas requieren SparkSQL.

    Publicar tablas de GeoMesa con GeoServer

    Para ver datos en GeoServer, vaya a http: // localhost: 9090 / geoserver / web. Inicie sesión con admin: geoserver.

    Primero, creamos un nuevo espacio de trabajo llamado & # 8220geomesa & # 8221.

    Luego, podemos crear una nueva tienda de tipo Accumulo (GeoMesa) llamada & # 8220gdelt & # 8221. Utilice los siguientes parámetros:

    Luego podemos configurar una Capa que publique el contenido de nuestro nuevo almacén de datos. Es bueno verificar la configuración del sistema de referencia de coordenadas e insertar la información del cuadro delimitador:

    Para obtener una vista previa del WMS, vaya a GeoServer & # 8217s preview:

    Que se verá algo así:

    Datos de GeoMesa filtrados usando CQL en la vista previa de GeoServer

    Para obtener más opciones de visualización, consulte el tutorial oficial de GeoMesa.

    Si revisa la URL de vista previa más de cerca, notará que especifica una ventana de tiempo:

    Aquí es exactamente donde QGIS TimeManager podría entrar en juego: usando TimeManager para capas WMS-T. ¡Interoperatividad para ganar!


    Balanceo de carga

    Uso de un equilibrador de carga de software para la supervisión de aplicaciones, la seguridad y la inteligencia del usuario final

    • Los administradores pueden tener conocimientos prácticos sobre las aplicaciones al alcance de la mano
    • Reduzca el tiempo de resolución de problemas de días a minutos
    • Evite señalar con el dedo y potencia la resolución colaborativa de problemas


    La declaración de la sección de configuración personalizada de ASP.NET rompe el Editor de configuración del Administrador de IIS

    Tengo un componente de configuración personalizado de .NET simple que me permite especificar un grupo de configuración personalizado y una sección en el archivo web.config de mi aplicación web ASP.NET 2.0 (el proyecto web apunta a .NET Framework 3.5):

    En mi web.config tengo las siguientes declaraciones:

    Hay un par de clases que brindan acceso a esta sección de configuración personalizada que reside en un proyecto de biblioteca de clases llamado CustomSettingsLib:

    El código para leer el valor de MySetting es similar a (Default.aspx.cs):

    Esto funciona muy bien y mi aplicación web puede leer el valor MySetting de mi archivo web.config.

    Debido a que estas configuraciones se usarán en muchas aplicaciones web en Windows 2008 R2 + IIS7.5, luego creé una extensión de esquema de configuración de IIS para permitir que esta configuración se edite en la función Editor de configuración del Administrador de IIS en lugar de tener que editar manualmente el archivo web.config .

    Agregué un archivo de extensión de esquema de configuración de IIS a:

    Luego agregué la siguiente definición de sección al archivo applicationHost.config de IIS en el elemento & ltconfigSections & gt:

    El problema que tengo es que cuando abro el Editor de configuración del Administrador de IIS para el sitio:

    Luego, seleccione SimpleConfigGroup de la lista desplegable de la sección que informa el siguiente error vago:


    Sistema de gestión inteligente de la información basado en Hadoop

    Para explorar la gestión de la información, se aplica la tecnología de computación en la nube al campo del sistema de información geográfica, y se estudia y realiza el sistema de gestión y almacenamiento de datos de teledetección basado en Hadoop. La función principal de este sistema incluye que el módulo de almacenamiento de datos de detección remota proporciona la función de descarga de datos de detección remota para el administrador de datos, admite el protocolo HTTP y la descarga HTTP distribuida de múltiples subprocesos del protocolo FTP. El módulo realiza el algoritmo de construcción en paralelo de la imagen de teledetección de Pyramid basado en Map Reduce, y se lleva a cabo el corte en capas y el almacenamiento en bloque de datos masivos de teledetección. Se utiliza la biblioteca de código abierto GDAL adecuada para datos ráster de lectura rápida y proporciona un recurso de datos para el corte paralelo de datos de teledetección. Además, se adopta el middleware del servicio de mapas de mosaicos de código abierto Geo Web Cache y se introduce HBase como soporte de almacenamiento de mosaicos, que puede hacer frente a una gran cantidad de visitas de usuarios, incluida la carga y arrastre de mapas. La prueba del sistema se lleva a cabo para verificar la efectividad y viabilidad del método propuesto. Los resultados de la prueba pueden mostrar que el sistema de gestión y almacenamiento de datos de teledetección basado en Hadoop puede manejar eficazmente los datos de teledetección y mejorar la experiencia del usuario. Se concluye que el sistema de gestión de la información tiene alta efectividad y buena practicabilidad.

    Esta es una vista previa del contenido de la suscripción, acceda a través de su institución.


    Encontré esta publicación de blog de Alen Siljak que describe cómo puede evitar que se inicie al iniciar sesión. Hay dos métodos diferentes para resolver el problema. La primera y más sencilla es una casilla de verificación en el propio Administrador del servidor. El segundo consiste en modificar el registro, que se puede utilizar para automatizar y programar el proceso para una gran cantidad de servidores.

    Método UI - En el programa "Administrador del servidor" se encuentra la sección "Resumen del servidor -> Información del equipo". En la parte inferior de la sección hay una casilla de verificación "No mostrarme esta consola al iniciar sesión". Marque esta casilla y salga del programa y en el próximo inicio de sesión no verá el Administrador del servidor.

    Método de registro - Vaya al editor de registro y HKLM Software Microsoft ServerManager y establezca la variable DoNotOpenServerManagerAtLogon en 1. Luego, vaya a otra entrada en HKCU Software Microsoft ServerManager y configure CheckedUnattendLaunchSetting en 0 (tenga en cuenta que esto solo lo configurará para el usuario actual). Después de cerrar la sesión y volver a iniciarla, ya no debería ver el administrador del servidor.


    Este error generalmente ocurre si está ejecutando sqlplus como un usuario diferente (que no sea el que instaló el software de Oracle), debido a problemas de permisos

    Verifique la nota de Oracle: 356850.1

    Pude resolver este problema copiando el contenido de la carpeta SQLPLUS en la carpeta Instant_Client_12_1. Entonces SQLPlus pudo lanzarse.

    De lo contrario, compruebe si puede acceder al directorio lib de arriba.

    Acabo de implementar Instant Client en un directorio y, después de actualizar LD_LIBRARY_PATH (incluido el directorio lib de Instant Client) y ORACLE_HOME, me enfrentaba al mismo problema. Ahora he actualizado PATH (incluido el directorio bin para Instant Client) y esto resolvió el problema.

    Y, a veces, seguir la documentación de Oracle resuelve algunos problemas.

    Asegúrese de que Basic Instant Client esté implementado antes de ejecutar el script de instalación ODBC.

    Descomprima el paquete ODBC Instant Client, luego ejecute el script odbc_update_ini.sh con el directorio instalado de Driver Manager como argumento de línea de comando. (Para obtener la sintaxis completa, ejecute "odbc_update_ini.sh" sin ningún argumento de línea de comando). Por ejemplo, si Driver Manager está instalado en el directorio / home / DriverManager

    Agregará la entrada DSN en $ HOME / .odbc.ini y /etc/odbcinst.ini con el nombre DSN como OracleODBC-11g

    Después de la instalación, el entorno debe configurarse de la siguiente manera. Agregue el directorio a la variable de entorno del sistema LD_LIBRARY_PATH. De lo contrario, el administrador de ODBC no podrá cargar / encontrar el controlador.

    Defina la variable de entorno TNS_ADMIN para señalar el directorio de archivos .ora para OCI.


    Apéndice: referencia del producto

    Esta sección describe la arquitectura y las capacidades de recuperación ante desastres de los productos de Google Cloud que se utilizan con más frecuencia en las aplicaciones de los clientes y que se pueden aprovechar fácilmente para lograr sus requisitos de recuperación ante desastres.

    Temas comunes

    Muchos productos de Google Cloud ofrecen configuraciones regionales o multirregionales. Los productos regionales son resistentes a las interrupciones de zona, y los productos multirregionales y globales son resistentes a las interrupciones de la región. En general, esto significa que durante una interrupción, su aplicación experimenta una interrupción mínima. Google logra estos resultados a través de algunos enfoques arquitectónicos comunes, que reflejan la guía arquitectónica anterior.

      Despliegue redundante: Los backends de la aplicación y el almacenamiento de datos se implementan en múltiples zonas dentro de una región y en múltiples regiones dentro de una ubicación de múltiples regiones.

    Replicación de datos: Los productos utilizan replicación sincrónica o asincrónica en las ubicaciones redundantes.

    Sincrónico replicación significa que cuando su aplicación realiza una llamada a la API para crear o modificar datos almacenados por el producto, recibe una respuesta exitosa solo una vez que el producto ha escrito los datos en múltiples ubicaciones. La replicación sincrónica garantiza que no pierda el acceso a ninguno de sus datos durante una interrupción de la infraestructura de Google Cloud porque todos sus datos están disponibles en una de las ubicaciones de backend disponibles.

    Aunque esta técnica proporciona la máxima protección de datos, puede tener compensaciones en términos de latencia y rendimiento. Los productos multirregionales que utilizan la replicación síncrona experimentan esta compensación de manera más significativa, generalmente del orden de 10 o 100 milisegundos de latencia adicional.

    Asincrónico replicación significa que cuando su aplicación realiza una llamada a la API para crear o modificar datos almacenados por el producto, recibe una respuesta exitosa una vez que el producto ha escrito los datos en una única ubicación. Después de su solicitud de escritura, el producto replica sus datos en ubicaciones adicionales.

    Esta técnica proporciona una latencia más baja y un rendimiento más alto en la API que la replicación síncrona, pero a expensas de la protección de datos. Si la ubicación en la que ha escrito los datos sufre una interrupción antes de que se complete la replicación, perderá el acceso a esos datos hasta que se resuelva la interrupción de la ubicación.

    Manejo de interrupciones con equilibrio de carga: Google Cloud utiliza el equilibrio de carga de software para enrutar las solicitudes a los backends de la aplicación adecuados. En comparación con otros enfoques como el equilibrio de carga de DNS, este enfoque reduce el tiempo de respuesta del sistema ante una interrupción. Cuando se produce una interrupción de la ubicación de Google Cloud, el balanceador de carga detecta rápidamente que el backend implementado en esa ubicación se ha vuelto "insalubre" y dirige todas las solicitudes a un backend en una ubicación alternativa. Esto permite que el producto continúe atendiendo las solicitudes de su aplicación durante una interrupción de la ubicación. Cuando se resuelve la interrupción de la ubicación, el equilibrador de carga detecta la disponibilidad de los backends del producto en esa ubicación y reanuda el envío de tráfico allí.

    Compute Engine

    Compute Engine es la infraestructura como servicio de Google Cloud. Utiliza la infraestructura mundial de Google para ofrecer máquinas virtuales (y servicios relacionados) a los clientes.

    Las instancias de Compute Engine son recursos zonales, por lo que, en caso de una interrupción de la zona, las instancias no están disponibles de forma predeterminada. Compute Engine ofrece grupos de instancias administrados (MIG) que pueden escalar automáticamente VM adicionales a partir de plantillas de instancias preconfiguradas, tanto dentro de una sola zona como en varias zonas dentro de una región. Los MIG son ideales para aplicaciones que requieren resistencia a la pérdida de zona y no tienen estado, pero requieren configuración y planificación de recursos. Se pueden utilizar múltiples MIG regionales para lograr la resistencia a las interrupciones de la región para aplicaciones sin estado.

    Las aplicaciones que tienen cargas de trabajo con estado aún pueden usar MIG con estado (beta), pero se debe tener especial cuidado en la planificación de la capacidad, ya que no se escalan horizontalmente. En cualquier escenario, es importante configurar y probar correctamente las plantillas de instancia de Compute Engine y los MIG con anticipación para garantizar que las capacidades de conmutación por error funcionen en otras zonas. Consulte la sección Patrones de arquitectura anterior para obtener más información.

    Dataproc

    Dataproc proporciona capacidades de procesamiento de datos por lotes y transmisión por secuencias. Dataproc está diseñado como un plano de control regional que permite a los usuarios administrar clústeres de Dataproc. El plano de control no depende de una zona individual en una región determinada. Por lo tanto, durante una interrupción zonal, conserva el acceso a las API de Dataproc, incluida la capacidad de crear nuevos clústeres.

    Los clústeres se ejecutan en Compute Engine. Debido a que el clúster es un recurso zonal, una interrupción zonal hace que el clúster no esté disponible o destruye el clúster. Dataproc no captura automáticamente el estado del clúster, por lo que una interrupción de la zona podría causar la pérdida de los datos que se están procesando. Dataproc no conserva los datos del usuario dentro del servicio. Los usuarios pueden configurar sus canalizaciones para escribir resultados en muchos almacenes de datos; debe considerar la arquitectura del almacén de datos y elegir un producto que ofrezca la resistencia a desastres necesaria.

    Si una zona sufre una interrupción, puede optar por volver a crear una nueva instancia del clúster en otra zona, ya sea seleccionando una zona diferente o usando la función Ubicación automática en Dataproc para seleccionar automáticamente una zona disponible. Una vez que el clúster está disponible, se puede reanudar el procesamiento de datos. También puede ejecutar un clúster con el modo de alta disponibilidad habilitado, lo que reduce la probabilidad de que una interrupción parcial de la zona afecte a un nodo maestro y, por lo tanto, a todo el clúster.

    Flujo de datos

    Dataflow es el servicio de procesamiento de datos sin servidor y totalmente administrado de Google Cloud para canalizaciones de transmisión por lotes. Los trabajos de Dataflow son de naturaleza zonal y, en la configuración predeterminada, no conservan los resultados de los cálculos intermedios durante una interrupción zonal. Un enfoque de recuperación típico para estas canalizaciones de Dataflow predeterminadas es reiniciar un trabajo en una zona o región diferente y volver a procesar los datos de entrada.

    Arquitectura de canalizaciones de Dataflow para alta disponibilidad

    En caso de interrupción de una zona o región, puede evitar la pérdida de datos si reutiliza la misma suscripción al tema de Pub / Sub. Como parte de la garantía de exactamente una vez de Dataflow, Dataflow solo registra los mensajes en Pub / Sub si persistieron en el destino, o si un mensaje pasó por una operación de agrupamiento / ventana de tiempo y se guardó en la canalización duradera de Dataflow. Expresar. Si no hay operaciones de agrupamiento / ventana de tiempo, una conmutación por error a otro trabajo de Dataflow en otra zona o región mediante la reutilización de la suscripción no genera pérdida de datos en los datos de salida de la canalización.

    Si la canalización usa agrupaciones o ventanas de tiempo, puede usar la funcionalidad de búsqueda de Pub / Sub o la funcionalidad de reproducción de Kafka después de una interrupción zonal o regional para volver a procesar elementos de datos para llegar a los mismos resultados de cálculo. La pérdida de datos de las salidas de la canalización se puede minimizar hasta 0 elementos, si la lógica empresarial utilizada por la canalización no se basa en los datos antes de la interrupción. Si la lógica empresarial de la canalización se basa en los datos que se procesaron antes de la interrupción (por ejemplo, si se utilizan ventanas deslizantes largas o si una ventana de tiempo global almacena contadores cada vez mayores), Dataflow ofrece una función de captura de instantáneas (actualmente en versión preliminar). que proporciona una copia de seguridad instantánea del estado de una tubería.

    BigQuery

    BigQuery es un almacén de datos en la nube rentable, altamente escalable y sin servidor diseñado para la agilidad empresarial. BigQuery admite dos opciones de configuración diferentes relacionadas con la disponibilidad para los conjuntos de datos de los usuarios.

    Configuración de región única

    En una configuración de una sola región, los datos se almacenan de forma redundante en dos zonas dentro de una sola región. Los datos escritos en BigQuery se escriben primero en la zona principal y luego se replican de forma asíncrona en una zona secundaria. Esto protege contra la indisponibilidad de una sola zona dentro de la región. Los datos que se escribieron en la zona principal pero que no se han replicado en la zona secundaria en el momento de una interrupción de la zona no estarán disponibles hasta que se resuelva la interrupción. En el improbable caso de que se destruya una zona, esos datos pueden perderse de forma permanente.

    Configuración multirregional (EE. UU. / UE)

    De manera similar a la configuración de una sola región, en la configuración multirregional de EE. UU./ UE, los datos se almacenan de forma redundante en dos zonas dentro de una región. Además, BigQuery mantiene una copia de seguridad adicional de los datos en una segunda región. Si la región principal experimenta una interrupción, los datos se proporcionan desde la región secundaria. Los datos que no se han replicado no estarán disponibles hasta que se restaure la región principal.

    Google Kubernetes Engine

    Google Kubernetes Engine (GKE) ofrece un servicio de Kubernetes administrado al optimizar la implementación de aplicaciones en contenedores en Google Cloud. Puede elegir entre topologías de clúster regionales o zonales.

    • Al crear un grupo zonal, GKE aprovisiona una máquina del plano de control en la zona elegida, así como máquinas trabajadoras (nodos) dentro de la misma zona.
    • Para agrupaciones regionales, GKE aprovisiona tres máquinas de plano de control en tres zonas diferentes dentro de la región elegida. De forma predeterminada, los nodos también se distribuyen en tres zonas, aunque puede optar por crear un clúster regional con nodos aprovisionados solo en una zona.
    • Clústeres multizonales son similares a los clústeres zonales, ya que incluyen una máquina maestra, pero además ofrecen la capacidad de abarcar nodos en varias zonas.

    Interrupción zonal: Para evitar interrupciones zonales, use clústeres regionales. El plano de control y los nodos se distribuyen en tres zonas diferentes dentro de una región. Una interrupción de la zona no afecta el plano de control y los nodos trabajadores desplegados en las otras dos zonas.

    Interrupción regional: La mitigación de una interrupción regional requiere la implementación en varias regiones. Aunque actualmente no se ofrece como una capacidad de producto integrada, la topología multirregional es un enfoque adoptado por varios clientes de GKE en la actualidad y se puede implementar manualmente. Puede crear varios clústeres regionales para replicar sus cargas de trabajo en varias regiones y controlar el tráfico a estos clústeres mediante la entrada de varios clústeres.

    Servicio de gestión de claves en la nube

    Cloud Key Management Service (Cloud KMS) proporciona una gestión de recursos de claves criptográficas escalable y muy duradera. Cloud KMS almacena todos sus datos y metadatos en bases de datos de Cloud Spanner que brindan alta durabilidad y disponibilidad de datos con replicación síncrona.

    Los recursos de Cloud KMS se pueden crear en una sola región, en varias regiones o de forma global.

    En el caso de una interrupción zonal, Cloud KMS continúa atendiendo solicitudes de otra zona en la misma región o en una región diferente sin interrupción. Debido a que los datos se replican de forma síncrona, no hay pérdida ni corrupción de datos. Cuando se resuelve la interrupción de la zona, se restablece la redundancia total.

    En el caso de una interrupción regional, los recursos regionales en esa región estarán fuera de línea hasta que la región vuelva a estar disponible. Tenga en cuenta que incluso dentro de una región, se mantienen al menos 3 réplicas en zonas separadas. Cuando se requiere una mayor disponibilidad, los recursos deben almacenarse en una configuración multirregional o global. Las configuraciones multirregionales y globales están diseñadas para permanecer disponibles durante una interrupción regional mediante el almacenamiento y el servicio de datos con redundancia geográfica en más de una región.

    Cloud Identity

    Los servicios de Cloud Identity se distribuyen en varias regiones y utilizan el equilibrio de carga dinámico. Cloud Identity no permite a los usuarios seleccionar un alcance de recursos. Si una zona o región en particular experimenta una interrupción, el tráfico se distribuye automáticamente a otras zonas o regiones.

    Los datos persistentes se reflejan en varias regiones con replicación sincrónica en la mayoría de los casos. Por motivos de rendimiento, algunos sistemas, como los cachés o los cambios que afectan a un gran número de entidades, se replican de forma asincrónica en todas las regiones. Si la región principal en la que se almacenan los datos más actuales experimenta una interrupción, Cloud Identity ofrece datos obsoletos desde otra ubicación hasta que la región principal esté disponible.

    Disco persistente

    Los discos persistentes están disponibles en configuraciones zonales y regionales.

    Los discos persistentes zonales se alojan en una única zona. Si la zona del disco no está disponible, el disco persistente no estará disponible hasta que se resuelva la interrupción de la zona.

    Los discos persistentes regionales proporcionan una replicación sincrónica de datos entre dos zonas de una región. En caso de una interrupción en la zona de su máquina virtual, puede forzar la conexión de un disco persistente regional a una instancia de VM en la zona secundaria del disco. Para realizar esta tarea, debe iniciar otra instancia de VM en esa zona o mantener una instancia de VM en espera activa en esa zona.

    Almacenamiento en la nube

    Cloud Storage proporciona almacenamiento de objetos unificado, escalable y muy duradero a nivel mundial. Los depósitos de Cloud Storage se pueden crear en una sola región, regiones duales o múltiples regiones dentro de un continente.

    Si una zona sufre una interrupción, los datos de la zona no disponible se sirven de forma automática y transparente desde cualquier otro lugar de la región. Los datos y metadatos se almacenan de forma redundante en las zonas, comenzando con la escritura inicial. No se pierden escrituras cuando una zona deja de estar disponible.

    En el caso de una interrupción regional, los depósitos regionales de esa región estarán fuera de línea hasta que la región vuelva a estar disponible. Cuando se requiera una mayor disponibilidad, debería considerar almacenar datos en una configuración de región dual o multirregional. Las regiones duales y las multirregiones están diseñadas para permanecer disponibles durante una interrupción regional mediante el almacenamiento de datos con redundancia geográfica en más de una región mediante la replicación asincrónica.

    Cloud Storage usa Cloud Load Balancing para entregar depósitos de regiones duales y multirregionales de varias regiones. En el caso de una interrupción regional, el servicio no se interrumpe. Debido a que la redundancia geográfica se logra de forma asincrónica, es posible que algunos datos escritos recientemente no sean accesibles durante la interrupción y podrían perderse en el caso de la destrucción física de los datos en la región afectada.

    Registro de contenedores

    Container Registry proporciona una implementación de Docker Registry alojada escalable que almacena de forma segura y privada imágenes de contenedores de Docker. Container Registry implementa la API de HTTP Docker Registry.

    Container Registry es un servicio global que almacena de forma síncrona metadatos de imágenes de forma redundante en varias zonas y regiones de forma predeterminada. Las imágenes de contenedor se almacenan en depósitos multirregionales de Cloud Storage. Con esta estrategia de almacenamiento, Container Registry proporciona resistencia a la interrupción zonal en todos los casos y resistencia a la interrupción regional para cualquier dato que Cloud Storage haya replicado asincrónicamente en varias regiones.

    Pub / Sub

    Pub / Sub es un servicio de mensajería para la integración de aplicaciones y el análisis de transmisiones. Los temas de Pub / Sub son globales, lo que significa que son visibles y accesibles desde cualquier ubicación de Google Cloud. Sin embargo, cualquier mensaje se almacena en una única región de Google Cloud, la más cercana al editor y permitida por la política de ubicación de recursos. Por lo tanto, un tema puede tener mensajes almacenados en diferentes regiones de Google Cloud. La política de almacenamiento de mensajes de Pub / Sub puede restringir las regiones en las que se almacenan los mensajes.

    Interrupción zonal: Cuando se publica un mensaje de Pub / Sub, se escribe sincrónicamente en el almacenamiento en al menos dos zonas dentro de la región. Por lo tanto, si una sola zona deja de estar disponible, no hay impacto visible para el cliente.

    Interrupción regional: Durante una interrupción regional, los mensajes almacenados dentro de la región afectada son inaccesibles. Las operaciones administrativas, como la creación y eliminación de temas y suscripciones, son multirregionales y resistentes a una interrupción de cualquier región de Google Cloud. Las operaciones de publicación también son resistentes a las interrupciones regionales, siempre que al menos una región permitida por la política de almacenamiento de mensajes esté disponible y su aplicación utilice el punto final global (pubsub.googleapis.com) o varios puntos finales regionales. De forma predeterminada, Pub / Sub no restringe la ubicación de almacenamiento de mensajes.

    Si su aplicación se basa en el pedido de mensajes, revise las recomendaciones detalladas del equipo de Pub / Sub. Las garantías de pedido de mensajes se proporcionan por región y pueden interrumpirse si usa un punto final global.

    Cloud Composer

    Cloud Composer es la implementación de Apache Airflow administrada por Google Cloud. Cloud Composer está diseñado como un plano de control regional que permite a los usuarios administrar clústeres de Cloud Composer. El plano de control no depende de una zona individual en una región determinada. Por lo tanto, durante una interrupción zonal, conservas el acceso a las API de Cloud Composer, incluida la capacidad de crear nuevos clústeres.

    Los clústeres se ejecutan en Google Kubernetes Engine. Debido a que el clúster es un recurso zonal, una interrupción zonal hace que el clúster no esté disponible o destruye el clúster. Los flujos de trabajo que se están ejecutando actualmente en el momento de la interrupción pueden detenerse antes de completarse. Esto significa que la interrupción provoca la pérdida del estado de los flujos de trabajo ejecutados parcialmente, incluidas las acciones externas para las que el usuario configuró el flujo de trabajo. Dependiendo del flujo de trabajo, esto podría causar inconsistencias externas, como si el flujo de trabajo se detiene en medio de una ejecución de varios pasos para modificar los almacenes de datos externos. Por lo tanto, debe considerar el proceso de recuperación al diseñar su flujo de trabajo de Airflow, incluido cómo detectar estados de flujo de trabajo parcialmente no ejecutados, reparar cualquier cambio de datos parciales, etc.

    Durante una interrupción de la zona, puede optar por usar Cloud Composer para iniciar una nueva instancia del clúster en otra zona. Una vez que el clúster está disponible, el flujo de trabajo puede reanudarse. Dependiendo de sus preferencias, es posible que desee ejecutar un clúster de réplicas inactivo en otra zona y cambiar a esa réplica en caso de una interrupción zonal.

    Cloud SQL

    Cloud SQL is a fully managed relational database service for MySQL, PostgreSQL, and SQL Server. Cloud SQL uses managed Compute Engine virtual machines to run the database software. It offers a high availability configuration for regional redundancy, protecting the database from a zone outage. Cross-region replicas can be provisioned to protect the database from a region outage. Because the product además offers a zonal option, which is not resilient to a zone or region outage, you should be careful to select the high availability configuration, cross-region replicas, or both.

    Zone outage: La high availability option creates a primary and standby VM instance in two separate zones within one region. During normal operation, the primary VM instance serves all requests, writing database files to a Regional Persistent Disk, which is synchronously replicated to the primary and standby zones. If a zone outage affects the primary instance, Cloud SQL initiates a failover during which the Persistent Disk is attached to the standby VM and traffic is rerouted.

    During this process, the database must be initialized, which includes processing any transactions written to the transaction log but not applied to the database. The number and type of unprocessed transactions can increase the RTO time. High recent writes can lead to a backlog of unprocessed transactions. The RTO time is most heavily impacted by (a) high recent write activity and (b) recent changes to database schemas.

    Finally, when the zonal outage has been resolved, you can manually trigger a failback operation to resume serving in the primary zone.

    For more details on the high availability option, please see the Cloud SQL high availability documentation.

    Region outage: La cross-region replica option protects your database from regional outages by creating read replicas of your primary instance in other regions. The cross-region replication uses asynchronous replication, which allows the primary instance to commit transactions before they are committed on replicas. The time difference between when a transaction is committed on the primary instance and when it is committed on the replica is known as "replication lag" (which can be monitored). This metric reflects both transactions which have not been sent from the primary to replicas, as well as transactions that have been received but have not been processed by the replica. Transactions not sent to the replica would become unavailable during a regional outage. Transactions received but not processed by the replica impact the recovery time, as described below.

    Cloud SQL recommends testing your workload with a configuration that includes a replica to establish a "safe transactions per second (TPS)" limit, which is the highest sustained TPS that doesn't accumulate replication lag. If your workload exceeds the safe TPS limit, replication lag accumulates, negatively affecting RPO and RTO values. As general guidance, avoid using small instance configurations (<2 vCPU cores, <100GB disks, or PD-HDD), which are susceptible to replication lag.

    In the event of a regional outage, you must decide whether to manually promote a read replica. This is a manual operation because promotion can cause a split brain scenario in which the promoted replica accepts new transactions despite having lagged the primary instance at the time of the promotion. This can cause problems when the regional outage is resolved and you must reconcile the transactions that were never propagated from the primary to replica instances. If this is problematic for your needs, you may consider a cross-region synchronous replication database product like Cloud Spanner.

    Once triggered by the user, the promotion process follows steps similar to the activation of a standby instance in the high availability configuration: The read replica must process the transaction log and the load balancer must redirect traffic. Processing the transaction log drives the total recovery time.

    For more details on the cross-region replica option, please see the Cloud SQL cross-region replica documentation.

    Cloud Logging

    Cloud Logging consists of two main parts: the Logs Router and Cloud Logging storage.

    The Logs Router handles streaming log events and directs the logs to Cloud Storage, Pub/Sub, BigQuery, or Cloud Logging storage.

    Cloud Logging storage is a service for storing, querying, and managing compliance for logs. It supports many users and workflows including development, compliance, troubleshooting, and proactive alerting.

    Logs Router & incoming logs: During a zonal outage, the Cloud Logging API routes logs to other zones in the region. Normally, logs being routed by the Logs Router to Cloud Logging, BigQuery, or Pub/Sub are written to their end destination as soon as possible, while logs sent to Cloud Storage are buffered and written in batches hourly.

    Log Entries: In the event of a zonal or regional outage, log entries that have been buffered in the affected zone or region and not written to the export destination become inaccessible. Logs-based metrics are also calculated in the Logs Router and subject to the same constraints. Once delivered to the selected log export location, logs are replicated according to the destination service. Logs that are exported to Cloud Logging storage are synchronously replicated across two zones in a region. For the replication behavior of other destination types, see the relevant section in this article. Note that logs exported to Cloud Storage are batched and written every hour. Therefore we recommend using Cloud Logging storage, BigQuery, or Pub/Sub to minimize the amount of data impacted by an outage.

    Log Metadata: Metadata such as sink and exclusion configuration is stored globally but cached regionally so in the event of an outage, the regional Log Router instances would operate. Single region outages have no impact outside of the region.

    Cloud Spanner

    Cloud Spanner is a scalable, highly-available, multi-version, synchronously replicated, and strongly consistent database with relational semantics.

    Regional Cloud Spanner instances synchronously replicate data across three zones in a single region. A write to a regional Cloud Spanner instance is synchronously sent to all 3 replicas and acknowledged to the client after at least 2 replicas (majority quorum of 2 out of 3) have committed the write. This makes Cloud Spanner resilient to a zone failure by providing access to all the data, as the latest writes have been persisted and a majority quorum for writes can still be achieved with 2 replicas.

    Cloud Spanner multi-regional instances include a write-quorum that synchronously replicates data across 5 zones located in three regions (two read-write replicas each in the default-leader region and another region and one replica in the witness region). A write to a multi-regional Cloud Spanner instance is acknowledged after at least 3 replicas (majority quorum of 3 out of 5) have committed the write. In the event of a zone or region failure, Cloud Spanner has access to all the data (including latest writes) and serves read/write requests as the data is persisted in at least 3 zones across 2 regions at the time the write is acknowledged to the client.

    See the Cloud Spanner instance documentation for more information about these configurations, and the replication documentation for more information about how Cloud Spanner replication works.

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