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[Raspberry pi] 陽台的老鼠偵測器

前言： 話說前陣子爸爸家陽台不斷出現米奇老鼠，立刻清理陽台所有東西，然後又跟市政部門反映問題，可是情況還沒有好轉，米老鼠來完一隻又一隻，我爸陽台在老鼠界應該是網紅打卡聖地(誤)，要不然就是米奇老鼠版米奇林三星餐廳(?) 雖然我們抓到了三隻，到上兩個禮拜為止還有至少一隻一直抓不到，每天淩晨還會來吃事後煙留下老鼠屎，真_北。 這隻老鼠對傳統攻擊有抗性，有IT9朋友前陣子用Raspberry pi自製了一台electric mouse trap ，用pi的超聲波雷達放在鞋盒裡，鞋盒裡有一堆食物，底部佈了鐵網，偵測到有老鼠進去以後立即關門通9V電，通個1分鐘再放牠離開，大推我自己也造一台 (Youtube片搜尋一大堆，人類真變態啊，朋友好變態啊)。可是我覺得這樣又好像有點太殘忍，不如先偵測牠們什麼時候來，嚇嚇牠們看看有沒有效果再說吧。 目的： 用Raspberry pi及手上有的感測器弄一隻放陽台用來偵測和嚇嚇老鼠的東西，並把紀錄圖像化到雲端給老爸使用。 邏輯及設計： 當老鼠進入偵測範圍，Motion Sensor偵測到生物活動Raspberry pi 處理來自Motion Sensor的訊號，如果夠強的話開始準備作出回應 Raspberry pi在Angry cats sounds中隨機選出叫聲，再經由Speaker輸出貓叫聲 Raspberry pi指示強光元件發出強光束照射目標 把偵測計數上傳到雲端圖表 材料： Sensor 在網路上看了一些Raspberry pi wild animal camera ，很多也是用Motion Sensor先偵測動物再來，我用的是PIR Motion Sensor被動式紅外線感測器，有低耗電成本便宜的好處。[1]，而且可手動調整靈敏度及反應時間。  PIR Motion Sensor就是下面這個 圖片來源: learn.adafruit.com 可手動調整敏感度還有反應時間，這個有點不好調，要試好多遍才找到最佳位置。 可以在Raspbian中輸入pinout查詢GPIO避免插錯 圖片來源: learn.adafruit.com . 一台Raspberry pi 這次使用較舊的Raspberry pi model B+ 萬一老鼠生氣被咬爛錢包也不太痛 . ...
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[SQL Server] Availability Group 無法正常運作復原筆記 (連案例測試)

案例分析：
前幾天公司一台SQL Server突然掛點導致大停工，筆記一下這一次的經驗及研究。
  • SQL Server軟體部分由兩台Replicas及一個Share File Witness所組成，硬體部分兩組Replicas分別位於兩台完全沒有關連的伺服器上。

  • 用Ping確認兩台伺服器生存情況，發現Secondary Replica沒有回應，到伺服器房間發現Secondary Replica硬體發生故障連呼吸燈都沒了，可是好奇Secondary Replica當掉為什麼整個服務會死，進入Primary Replica看看情況。

  • 在Primary Replica中：

    • AlwaysOn Dashboard已經沒有回應，並且錯誤，如下：
    • 在Object Explorer中，AlwaysOn的目錄發現Availiability Groups狀態為Resolving。Primary Replicas同樣顯示為Resolving，如下。


    • 再進入Windows的FailOver Cluster manager，發現整個node的選項都不見了，只剩下Cluster Events可以讀取，打開來看，發現Cluster整個掛了背脊涼涼的，並且出現去不到File Share Witness的情況。


解決流程:
  • 由於Cluster已經沒有功能已經有壯士斷臂的決心，以儘快救回服務為前題。
  • 在Primary的伺服器上進入Services，把Cluster Service Disable掉。
  • 然後進去Failover Cluster manager，嘗試 Force Cluster start without a Quorum，成功之後在Quorum Configuration中出現"Cluster is running in ForceQuorum state. brabrabra.." 資料庫還是不能連接。
  • 按照此篇文章的設定，手動設定node weight，全國最大的線上資料庫上線啦。
重新測試AG設計：
  • 事情發生後我在測試環境模擬了各種情況，結果如下:

總結：
這次經驗令我重新review了AG的技術，得出了以下的結論：
  • AlwaysOn技術真的是AlwaysOn? 前題是Quorum Voting機制要設計好，這篇例子正正就是公司所發生的事。
  • Windows Server Failover Cluster 跟 AlwaysOn絶對有生死與共的關係。
  • 很多時候AlwaysOn關注點是伺服器loose coupling層面，卻忘記了networking的問題。
  • 無論如何要保住File Share witness或者Disk share witness。
其他參考資料:

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[SQL Server] 解決log檔(ldf file)過度膨脹的實戰經驗

背景： 公司最近把一套每天有相對大量交易 (之前公司更大很多很多倍) 的系統轉移到SQL Server去，不到一個月交易檔(ldf)已經貼近數據檔(mdf)的size，真的好可怕啊。 身為SQL Server的DBA當然  要替月行道，警惡懲奸  不能讓這種情況繼續下去。 解決方案選擇： 第一個我想到的方法是把Database的Recovery model設成Simple，簡單來說就是不需要交易記錄，對於Insert Delete Update 很少的系統勉強還說得過去，不過對於交易量大的系統來說就不行了，沒有交易記錄萬一資料庫突然往生，總不能用full backup還原然後要User重新輸入一天的交易吧。 第二個方法是定時進行備份。為什麼log大小跟備份有關係呢? 簡單來說，資料庫的ldf檔就是用來儲存Full Backup後所發生的所有交易。如果你從今天從來沒有為資料庫進行過備份， 理論上ldf檔會無限的膨脹下去 ，而且利用Shrink指令也無法把交易檔壓縮。因為沒備份的話就等於ldf檔裡面的東西統統有用，當然沒辦法壓縮了。所以要保持交易檔案的size就是要持續保持備份，在每次備份完了以後自動把交易檔Truncate成初始大小，這樣可以長期保持相對小的交易檔。 所以，最後我選擇了方案二。 實作流程考慮因素： SQL Server的backup model一定要一份full backup再塔配其他備份檔一起使用( SQL Server的備份model解釋在此 )，要達到控制ldf檔案大小的目的，備份可以每天只是Full Backup，也可以是Full->T-log，也可以是最複雜Full->Diff->T-log，我考慮使用那一種的因素主要有以下： 資料庫本身只是約55GB不是太大； 每天交易量不多，每分鐘約10筆交易； 使用者允許少量的data loss，一天Data loss肯定不行； 資料庫只是辦公時間才會用。 我個人認為Backup Plan越簡單越好，發生狀況的時候已經很緊張，複雜的Backup只會令事情更糟。反正今天硬碟實在是太便宜，天天備份幾次也無所謂，因此在儘量簡化備份流程的前題之下，小弟傾向 每天Full BackUp一次，每小時備份一次T-lo...
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