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跨区域数据复制功能上线


阿里云对象存储OSS首发 跨区域复制功能!

能解决什么问题?
  • 保障业务连续性-通过跨区域数据复制功能实现异地容灾,当出现灾难,如地震、海啸、光缆挖断等,导致OSS某个区域的服务不可用时,用户可以使用备份区域的数据
  • 满足监管需求-对于某些领域规范要求数据备份所在的区域之间需要大于特定的地理距离,通过跨区域复制功能,选择地理位置距离跨度较大的 OSS 数据中心之间复制数据以满足合规要求。
  • 降低访问延迟-某创业互联网公司为例-该公司在北京、上海都有大量用户,客户使用阿里云对象存储OSS,利用跨域区复制功能,将两个区域的数据中心中的数据互相同步。用户上传数据只需就近写入最近的数据中心,利用阿里云的优质网络,客户数据在最短时间内同步到各个区域。异地读取数据时,可以直接从最近的数据中心获取资源,极大程度上降低了延迟。

跨区域复制具体能做什么?
  • 实时同步数据:数据实时同步,对于数据的增、删、修改能够实时同步到目标区域Bucket。对于5MB文件,能够做到分钟级别信息同步。保证不丢失任何一个数据修改类操作。
  • 历史数据迁移:同步历史数据,让原来Bucket中历史数据也能进行同步,完完全全形成相同的两份数据
  • 同步进度实时展示:能够针对实时数据展示
  • 便捷配置:OSS控制台提供便捷的界面管理配置


[url=http://oss.console.aliyun.com/index#/]
FAQ
1.    现在有哪些区域支持了这个功能?后续计划是什么?
当前只开放了北京、上海区域,后续会开放所有国内区域

2.    数据同步的延迟大概有多久?
5MB的文件,分钟级别可以完成

3.    能完成国内外之间的同步么?
暂不支持

4.    一个Bucket能否同步到多个Bucket?
目前只支持一对一

5.    这个功能费用如何收取?
流量部分,跨区域数据复制按照实际同步数据计费,按照流入区域的单价,不采用阶梯方式。
存储部分,跨区域复制在目的Bucket产生的数据将算入到目的Bucket的存储量中
请求次数,源Bucket读取数据产生的请求次数会记录到源Bucket的读取请求次数,目的Bucket的写入数据请求次数会记录到源Bucket的写入请求次数
区域 跨区域复制流量单价(元/GB)
北京 0.6
上海 0.56

6.    同步历史数据的速度大概是多少?
要看历史数据的大小,可以通过控制台查看历史数据同步进度




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terry.zhouh 2016-01-13 21:16:33 25046 0
16 条回答
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    使用这个跨区域复制,可以节省流量成本吗?还是不节省成本?
    2018-08-01 09:39:56
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    问个问题,如果本区域(A区域)写如消息m成功了,这时候这个A区域挂了。假设A区域永远不能恢复,能保证m是一定能最终同步到B区域的吗?  
    2016-04-13 20:00:40
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  • 关注云生态,专注云服务。
    除非数据量真的很小,否则价格不菲
    2016-03-18 10:12:37
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    上海到杭州之间什么时候开通?
    国内跟美国之间什么时候开通?
    2016-03-07 22:53:17
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    期待国内外同步
    2016-02-25 00:43:54
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    期待国内外同步
    2016-02-22 16:39:42
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    算算我的数据是 16TB,快17TB了~~用存储一个月就会破产。。。别说备份了~
    2016-02-05 15:28:01
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  • 回 5楼mawenjian的帖子
    新年许愿吧,说不定就实现了
    2016-02-03 17:49:00
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  • 还可以
    2016-02-03 08:17:19
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    赞一个
    2016-01-25 22:41:47
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  • Re跨区域数据复制功能上线


    2016-01-21 19:38:41
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  • 什么时候能同步到国外的数据中心就更好了。话说,国内区域包括香港节点吗?
    2016-01-21 18:37:02
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  • 阿里云用户
    好贵
    2016-01-21 18:24:05
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  • Re跨区域数据复制功能上线
    不错 支持
    2016-01-20 10:47:23
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  • 看标题就知道牛掰
    2016-01-16 15:15:21
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  • Serverless | Function Compute
    2016-01-15 10:54:02
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