扬长补短云备份 可靠性检测与恢复时间如何兼得
来源:IT华彩网专家推荐 更新时间:2013-11-11
 
云备份可能还不会取代磁带,但如果你知道如何使用它,它可以很多地方发挥很大的pe板的作用是什么。
    尝试使用云来代替传统的内部部署磁带备份仍有挑战。虽然对于没有长期保留数据需求的小型企业或大型的IT部门。云备份可以取代磁带。但企业很少会考虑使用云备份更换磁带。
  从算术角度来看,原因很明显:一家试图以云存储取代磁带备份系统的典型企业,要么失去它所需要的连通性,要么从长远来看需要支付更多的资金,为托管的备份档案和相关的连接费用。
云没有准备好完全取代磁带,并不意味它不能为保护企业数据发挥重要的pe板的作用是什么。考察云可以发挥怎么办的pe板的作用是什么。首先要明白云备份的强项和劣势。这里以卓越亚马逊S3存储和Glacier归档服务为例讨论。但同样适用于很多其他的云存储网站客服软件提供商的服务。IT华彩网专家推荐提醒,不要以为卓越亚马逊就是你合适的云存储供应商 英文。尽管它推涛作浪提供一个明显的例子。
  可靠性检测:云的优势
  谈论云计算的可靠性检测优势,可能有些奇怪。你更可能听到的云服务可靠性检测,是关于因为停电而丢失数据的恐怖故事。
  当你考虑到对象存储服务的脆性和可用性测试报告。如Amazon的S3(相对于更不可靠的主存储服务,如EBS或EC2实例存储)。你会看到一个不同的故事。卓越S3设计以提供每年99.999999999%的数据脆性。这意味每年存储的对象丢失将控制在0.000000001%。卓越一家公司在S3中存储10,000个对象,每1000万年才可能丢失1个对象。比起几乎任何类型你可以想象的存储介质。这是令人狐疑的耐用,也比自己建设更加经济。
  同样的数据可用性测试报告是不真实的。S3专为99.99%的数据可用性测试报告设计。而卓越亚马逊提供的初级服务的可用性测试报告低于99.9%。使用较低的SLA,意味你可能不期望能够检索一个给定的S3对象,每年接近9个小时。许多组织可能总是遇到类似的等待时间来检索异地备份介质。这是不坏的 - 但不要忘记它的存在。
  连接:云的劣势
  正如经常发生的,云计算最大的优势之一同时也是其最大的弱点。当涉及到备份和灾难恢复,你会发现在云中使用的系统和你的距离非常遥远,它可能是分散在全国违章查询各地,甚至是世界各地。当你坐在你的偷偷接吻。你想要从云端得到那些TB级的数据,你和云之间的距离。可能成为它的坦克世界阿喀琉斯之踵。
  为了应对通过使用开放的互联网络访问云存储网站客服软件提供商的性能和可靠性检测挑战,你可以直接连接到一些主要的云存储供应商 英文的专线网络。卓越亚马逊提供了一个称为Direct Connect的服务,便于建立一个可连接本地设施和卓越亚马逊的专线网络。你可以利用Direct Connect 建立专线联结将 AWS 与数据中心,偷偷接吻或主机托管上海区域相连接。价格变化基于带宽,千兆端口大约每月216美元。转移到AWS是免费的,而从AWS出来通常是2或3美分每GB。
  这个定价似乎是惊人的,考虑到你所做的一切是租用卓越亚马逊的服务器上的一个端口。你仍然需要得到该服务器的访问。如果你位于一个具有成熟的光纤基础设施的区域,这可能不是一个巨大的挑战,但如果你是在偏远地区,它可能过于昂贵或根本无法使用。
  恢复时间:代表性因素
  使用云存储备份要考虑的最后一个大细节。就是当你需要它的时候,你需要用多少时间来恢复数据。这在很大程度上涉及连接问题 - 使用1Gbps的直连光纤连接与使用商品20Mbps的SHDSL互联网络连接,你当然有不同预期的恢复时间体验。
  比你拥有多大的带宽更重要的,是你实际上用英语怎么说在云中存储了什么。假设你有一个虚拟机运行在你的基础设施。为你的企业承载一个绝对关键的数据库。包括操作系统,相关的软件和数据。SQL避雷器虚拟机大约在100GB。数据库可能只需要其中的20GB。每天定期的事务日志备份只需要几百兆。
如果你每天晚上都备份整个虚拟机到云中,并预期当你需要的时候从云端整个还原。结果可能会不那么乐观,除非你有很多的可用带宽。如果你使用其他方式(每周的磁带备份或定期的VM克隆到不同的存储介质)捕获到本机的通用配置,然后使用云备份变量,关键任务数据,恢复时间可能会容易接受得多 - 即使是在一个相对缓慢的连接。
  扬长补短
  可以肯定的是。当决定云能否在你的备份方案中发挥pe板的作用是什么,它可能会提供超过现有备份基础设施怎么办的价值时,还有许多其他的因素需要考虑。做最重要的是要记住,云存储有自己的优点和缺点,不应该视为对任何其他类型存储的一个简单的替换。如果您尝试以使用磁带或本地D2D备份系统一样的方式使用它,其结果可能总是不能让你满意。
  如果你只专注于使用云备份的优势 - 特别是其高度的可靠性检测(包括地理冗余)。和对于小数据集而言相对较快的恢复时间 - 你可能会找到一个很好的方式使用它,省心又省钱。

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