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陕西地税数据备份与异地灾备系统建设方案

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3.79MB | 更新于2024-06-28 | 5 浏览量 | 9 下载量 举报 收藏
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"该文档提供了一份关于XX地税本地数据备份及异地数据级灾备项目建设的详细方案。方案涵盖了项目分析、调研、需求分析、系统规划、设计原则、选型比较、建设方案以及恢复策略等多个方面,旨在确保税务数据的安全与高效管理。" 本地数据备份与异地数据级灾备是保障关键业务连续性和数据安全性的重要措施。在这个项目中,首先进行了数据备份及异地灾备系统项目分析,强调了在经济快速发展和税收信息化需求增长的背景下,保护海量税务数据的重要性。税务信息系统通过"秦税工程"实现了省地税数据中心的集中,但同时也提出了对数据保护的新挑战。 项目调研部分深入探讨了国际灾备系统的定义、容灾级别、构成原则以及可能的风险因素,包括自然灾害、系统故障和人为因素。通过分析国内外的计算机灾难案例,展示了建立灾备系统以应对这些风险的必要性。 国税总局的灾备调研部分详细阐述了其备份系统的设计原则和存储备份管理设计思路,为陕西地税的数据级灾备需求分析提供了参考。陕西地税的需求分析明确了建设目标,详细列出了备份管理系统、各区服务器备份及容灾、技术指标等方面的具体需求。 在系统规划阶段,制定了数据备份规划和设计原则,确保了数据的安全性和可用性。同时,针对不同组件如备份软件、自动磁带库、数据远程复制软件和存储系统,设定了具体的技术规格要求。 选型比较过程旨在寻找最适合的解决方案,以实现高效且经济的灾备策略。随后的数据备份及异地容灾系统建设方案和恢复策略详细描述了实施步骤和方法,确保在发生灾难时能够快速恢复业务运行。 整个方案详尽周到,不仅关注技术层面,还兼顾了法规遵从性和成本效益,为陕西地税构建了一个全面的数据保护体系,以适应税务信息化的快速发展,并确保关键数据的完整性和业务连续性。

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手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个技术。在这个项目中,我们使用神经网络来解决这一问题,这是一项基于深度学习的方法,可以自动从输入图像中提取特征并进行分类。 神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,它通过多层非线性变换对输入数据进行建模,以完成学习任务。在手写数字识别中,神经网络通常用于识别MNIST数据集中的0到9的手写数字图像。MNIST数据集是一个广泛使用的标准基准,包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本都是28x28像素的灰度图像。 神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。在手写数字识别任务中,输入层接收28x28像素的图像,隐藏层负责特征学习,而输出层则为10个节点,对应0到9的10个数字类别。常用的神经网络架构如卷积神经网络(CNN)特别适合图像处理任务,因为它能有效地捕获图像的局部特征。 在实现过程中,首先需要预处理数据,包括图像归一化(将像素值缩放到0到1之间)和数据增强(如旋转、翻转以增加训练样本多样性)。接着,定义网络结构,包括选择合适的激活函数(如ReLU、sigmoid或tanh),损失函数(如交叉熵损失)以及优化器(如随机梯度下降SGD、Adam等)。然后,通过反向传播算法更新网络权重,以最小化损失函数。训练过程会反复进行,直到模型收敛或达到预设的训练轮数。
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