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自动化工具可望协助绘制DR方案

Watchstor.com  佚名丨2009-11-24 09:51 标签:机房 灾难恢复 

古往今来天灾人祸不断发生,但人类总学不会教训,经常得等到自己成为受灾户了,才会想要回头省视防灾救灾问题。一般的受灾户还可仰赖来自官方、民间等众多团体的援助抒困,但如果企业成了数据遗失受灾户,只会得到幸灾乐祸的同业,客户更不是唱一首「Sorry Sorry」就可以打发掉的;最糟的状况,大概就是连重建的机会都没有,从此消失于商场。因此,企业想在信息时代存活,可行的DR方案是必备的,而良善有效的DR方案绝对不只是单纯的「备份」,更需与Critical Mission的Failover息息相关。

在上一次的讨论中,我们谈到了一些可以在DR测试中回避的基本错误,可帮助企业加倍落实DR方案的执行。然而,根据Rubicon Consulting在2008年时所进行的调查显示,依旧仅有1/4的美国中小企业在遭受资料遗失事故时,能够完全将数据抢救回来。因此企业若想要提高,仰赖自动化工具提升DR测试的信度与效度不失为一有效方法。

目前市面上已有一些自动化解决方案,可协助企业找出定期手动DR测试的盲点与漏洞,并抢先一步在这些潜藏危机扩大之前防范于未然。运用自动化工具的好处,就是可以随时、快速地处理人力无法解决的复杂问题;例如自动DR监控工具,可以随时比对处于变更状态的资料,并在Production与DR Site之间进行比对,避免设定错误、RTO规则错误或是数据不同步。

部分自动化工具配备先进的自动搜索引擎,可以寻找位于储存管理框架、服务器与数据库中的设定数据,有利于应用程序与底层架构的同步作业,对于应用在定期DR测试中也非常方便。此外,过去许多人认为DR和服务层级协议(SLA)八竿子打不着关系,但在自动化工具的协助下,系统可进一步找出分散在每个服务器中的重复数据以及版本判别,并透过仪表版(dashboard)清楚呈现数据状况,备份状况一览无遗,就可间接减少RTO违规,缩减回复时间,提高SLA。

利用自动化工具搜集数据最大的帮助,就是藉由这些数据建立一份详尽的DR地质图(Disaster Recovery Topology Map)。DR地质图是根据应用程序与基础架构的应变/依变关系而描绘,可帮助企业找出最适合的DR方案设定。企业若是拥有大型架构,而数据散落于众多服务器,并且有困难达成Production与DR Site的同步,这样的DR地质图就能协助产出危机报表,让管理人员抢先降低风险。

然而,自动化工具虽然好用,但这仅是针对数据比对而言,如果没有一套好的规则设定,恐怕还是容易出错。因此,实行重大的DR决策,其实还是要仰赖管理人员的智慧,以及详尽、例行的DR方案测试,才能让企业尽量免于灾难的侵袭。

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