VMware备份与恢复脚本:轻松实现数据保护

4星 · 超过85%的资源 需积分: 2 5 下载量 83 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 4KB ZIP 举报
脚本由两部分组成:restore_win.py和backup_win.py。" 知识点一:VMware vCenter Server概述 VMware vCenter Server是VMware虚拟化解决方案的管理核心,它为数据中心提供了集中式的管理控制台。vCenter Server可以监控、管理和自动执行各种操作,以优化虚拟基础设施的性能和可用性。它支持各种vSphere功能,如vMotion、HA(高可用性)、DPM(分布式电源管理)等,并且可以管理成千上万的主机和虚拟机。vCenter Server的一个重要组成部分是vSphere Client,它是一个基于Web的界面,允许管理员远程连接和管理vCenter Server。 知识点二:数据备份与恢复的重要性 数据备份是指创建数据的副本,以防原始数据丢失或损坏。备份是信息存储策略的关键部分,确保在发生硬件故障、数据损坏、病毒攻击、人为错误或其他灾难性事件时,数据的完整性和可用性。数据恢复则是从备份中恢复数据的过程,它包括将数据恢复到其原始位置或新的位置,以便可以访问和使用。 知识点三:Python脚本在VMware vCenter中的应用 Python是一种广泛用于编写自动化脚本的语言,VMware提供了VMware vSphere PowerCLI,这是一套基于PowerShell框架的命令行工具和脚本库,用于与VMware vCenter Server和ESXi主机进行交互。通过Python脚本,管理员可以自动化备份和恢复过程,提高效率,降低人为错误的风险。Python脚本可以利用VMware的API来管理虚拟机、主机、存储器等,并执行各种任务,如数据备份、恢复、监控和报告。 知识点四:restore_win.py脚本功能 restore_win.py脚本是用于Windows环境下的VMware vCenter Server数据恢复的工具。使用该脚本时,管理员可以通过预先配置的备份文件来恢复vCenter Server的系统状态和数据。这个脚本通常会处理网络设置、数据库连接、备份文件的选择和数据的恢复过程。在执行恢复操作之前,脚本可能会先停止相关的服务,确保数据的一致性和完整性。执行恢复后,可能需要重启服务,并验证系统的正常运行。 知识点五:backup_win.py脚本功能 backup_win.py脚本用于执行Windows环境下的VMware vCenter Server数据备份操作。该脚本允许管理员配置备份计划,选择备份的数据类型和存储位置,并自动执行备份过程。备份操作可能包括系统设置、虚拟机配置、事件日志和其他重要数据的备份。备份完成后,管理员可以将备份文件安全地存档在外部存储设备或云存储服务中,以确保数据的安全性和灾难恢复的能力。在设计备份脚本时,考虑了数据的完整性校验、压缩备份文件以节省存储空间、以及确保备份操作的自动化和无人值守执行。 知识点六:文件压缩技术 "2091961_windows_backup_restore.zip"文件名中的.zip扩展名表示这是一个使用ZIP压缩技术的压缩文件。ZIP是一种常用的压缩格式,它能够将多个文件和文件夹打包成一个压缩包文件。压缩文件在传输和存储时占用空间更小,同时也可以保护文件内容不被未授权访问。在备份和恢复的场景中,压缩技术可以用于减少备份文件的体积,加快备份和恢复过程,同时减少所需的存储资源。 知识点七:版本控制与备份策略 在设计备份脚本时,应考虑版本控制和备份策略。版本控制确保历史备份的存储,当需要回滚到之前的备份时,能够提供所需的备份版本。备份策略则涉及到备份的频率、时间、数据保留期限等方面,这是确保数据安全性和快速恢复的关键。例如,全备份、增量备份和差异备份等不同的备份策略应结合具体需求和业务影响分析(BIA)来确定。 综上所述,"2091961_windows_backup_restore.zip"压缩包内的restore_win.py和backup_win.py脚本为VMware vCenter Server提供了强大的数据备份和恢复能力。这些脚本通过Python语言编写,并利用VMware vSphere的API进行自动化操作,适用于Windows环境下的系统管理。管理员可通过这些脚本执行备份和恢复,确保虚拟环境的稳定运行和数据的安全性。同时,文件压缩技术和合适的备份策略进一步确保备份过程的高效性和可靠性。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

219 浏览量
147 浏览量

class MainWindow: def init(self, master): self.option_list = [] self.master = master master.title("點檢系統") # 获取屏幕的宽度和高度 screen_width = master.winfo_screenwidth() screen_height = master.winfo_screenheight() # 将窗口的大小设置为屏幕的大小 master.geometry("%dx%d" % (screen_width, screen_height))# 创建菜单栏 menu_bar = tk.Menu(master) # 创建“文件”菜单 file_menu = tk.Menu(menu_bar, tearoff=0) file_menu.add_command(label="5M點檢表", command=self.read_from_excel) file_menu.add_command(label="Router首件检查记录表", command=self.read_from_excel1) file_menu.add_command(label="板组作业首件检查记录表", command=self.read_from_excel2) # 创建“保养”菜单 maintenance_menu = tk.Menu(menu_bar, tearoff=0) maintenance_menu.add_command(label="日保養", command=self.read_from_excel3) maintenance_menu.add_command(label="周保養", command=self.read_from_excel4) # 创建“测试”菜单 test_menu = tk.Menu(menu_bar, tearoff=0) test_menu.add_command(label="人工測試站表單", command=self.read_from_excel5) test_menu.add_command(label="自動化測試站表單", command=self.read_from_excel6) # 将子菜单添加到菜单栏 menu_bar.add_cascade(label="首件確認表單", menu=file_menu) menu_bar.add_cascade(label="保养表單", menu=maintenance_menu) menu_bar.add_cascade(label="F/T表單", menu=test_menu) # 将菜单栏添加到主窗口 master.config(menu=menu_bar)在這個函數中將這個代碼中的菜單欄位添加儅用戶點擊某個菜單時將相應的名稱變個顔色,20分鐘后變回來

2023-05-24 上传