Azure SDK for Python 中的 Azure Recovery Services Site Recovery 1.3.0 版本解析
Azure Recovery Services Site Recovery (ASR) 是微软 Azure 提供的一项关键业务连续性解决方案,它能够帮助企业在云和本地环境之间实现虚拟机和物理服务器的复制、故障转移和恢复。作为 Azure SDK for Python 的一部分,azure-mgmt-recoveryservicessiterecovery 模块为开发者提供了以编程方式管理 ASR 服务的接口。
1.3.0 版本核心更新
本次 1.3.0 版本带来了多项重要功能增强和改进,主要集中在集群保护和磁盘管理方面:
新增集群保护功能
-
集群保护切换操作:新增了
begin_switch_cluster_protection方法,允许开发者在保护容器级别执行集群保护切换操作,这为大规模环境中的保护策略调整提供了更灵活的编程接口。 -
集群恢复点管理:引入了两个新的操作组:
ClusterRecoveryPointOperations:提供对单个集群恢复点的管理能力ClusterRecoveryPointsOperations:支持批量操作集群恢复点
-
集群复制保护管理:新增
ReplicationProtectionClustersOperations操作组,专门用于管理复制保护集群的相关操作。
磁盘管理增强
-
扇区大小支持:多个模型新增了
sector_size_in_bytes参数,包括:- HyperVReplicaAzureDiskInputDetails
- HyperVReplicaAzureManagedDiskDetails
- InMageRcmDiskInput
- InMageRcmDisksDefaultInput
- VMwareCbtDiskInput
- InMageRcmProtectedDiskDetails
- VMwareCbtProtectedDiskDetails
这一改进使得开发者能够更精确地控制磁盘的物理扇区大小配置,对于某些特殊存储需求的应用场景尤为重要。
-
磁盘状态监控:
InMageRcmProtectedDiskDetails模型新增了disk_state属性,提供了更详细的磁盘状态信息,便于监控和故障排查。
操作系统和许可管理
-
Linux 许可类型支持:多个模型新增了
linux_license_type参数,包括:- HyperVReplicaAzureEnableProtectionInput
- InMageRcmEnableProtectionInput
- InMageRcmReplicationDetails
- InMageRcmUpdateReplicationProtectedItemInput
- VMwareCbtEnableMigrationInput
- VMwareCbtMigrationDetails
- VMwareCbtUpdateMigrationItemInput
-
SQL Server 许可管理:InMageRcm 相关模型新增了
sql_server_license_type参数,为 SQL Server 工作负载提供了更精细的许可控制。 -
用户选择的操作系统名称:新增
user_selected_os_name参数,允许记录和跟踪用户明确指定的操作系统名称。
安全性和标签管理
-
目标 VM 安全配置:多个模型新增了
target_vm_security_profile参数,支持在复制和迁移过程中配置目标虚拟机的安全设置。 -
资源标签支持:InMageRcm 相关模型新增了多种标签管理参数:
seed_managed_disk_tagstarget_managed_disk_tagstarget_nic_tagstarget_vm_tags
这些改进使得开发者能够更好地组织和分类资源,便于管理和成本分配。
技术应用场景
这些更新在实际应用中可以支持以下场景:
-
混合云灾难恢复:通过增强的集群保护功能,企业可以更灵活地在混合云环境中配置和管理灾难恢复策略。
-
合规性管理:新增的许可类型参数使得企业能够确保在灾难恢复过程中保持软件许可合规性。
-
精细化的存储控制:扇区大小和磁盘状态的详细控制,特别适合对存储性能有特殊要求的应用场景。
-
安全强化:目标 VM 安全配置的支持,使得在恢复过程中能够自动应用安全策略,降低安全风险。
升级建议
对于正在使用早期版本的项目,建议在测试环境中评估这些新功能的影响:
- 检查是否利用了新增的集群保护功能
- 评估磁盘扇区大小设置对现有工作负载的影响
- 规划如何利用新的标签管理功能改进资源组织
- 考虑如何将许可类型配置集成到现有的合规流程中
这些改进不仅增强了功能,也提高了管理的灵活性和精细度,是向更自动化、更安全的灾难恢复解决方案迈进的重要一步。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00