买方手册:

数据保护策略应该包括本地的云应用程序

Cybrain——Fotolia

本文是我们的买方指南的一部分:学习如何为您的业务选择最好的备份软件

企业备份软件提供了数据保护的基础

了解备份和恢复软件是如何发展的,以及它为需要保护云和虚拟环境及其他数据源的it企业提供了哪些特性。

企业备份软件将数据从主要存储平台和应用程序转移到次要存储。在历史上,磁带和磁盘一直被用作辅助媒体。但是,越来越多的供应商也将支持公共云存储作为一项长期战略。

在现代IT实现中,备份工具已经从一个仅仅复制数据的应用程序发展到一个更复杂的数据管理应用程序,该应用程序可以保护部署的应用程序。这包括本地和公共云IaaS或SaaS产品。

人们很容易认为企业备份软件是理所当然的,并且认为所有产品基本上都是相同的。现实是备份恢复软件市场已经发展到满足广泛的数据恢复需求。因此,备份应用程序之间存在显著差异。要理解这些差异,需要解决每个差异共有的内部特性。

数据移动

首先要考虑的是数据移动,这是备份应用程序用来将数据从主存储获取到备份存储平台的过程。早期的备份和恢复软件运行在每台服务器上,只是简单地写入本地磁带驱动器或磁盘设备。这种方法不可扩展,并且引入了相当大的硬件和管理成本。

供应商已经将他们的产品发展为基于网络的备份。这些系统实现一个或多个集中式备份服务器,从每个源应用程序服务器跨网络提取数据。可伸缩性可以通过添加更多的备份服务器和存储介质(如磁带和磁盘驱动器)来实现。只要足够的网络带宽可用,备份可以扩展以满足需求。

随着时间的推移,网络备份系统不断进步,以提高数据移动的效率。部分产品通过快照和复制直接从存储平台读取数据。其他系统使用数据保护hypervisor和超融合基础设施平台中可用的api。

编者按:通过对数据备份和恢复市场的广泛研究,TechTarget的编辑们将这篇文章系列聚焦于来自传统和新进入市场的数据保护产品,这些产品解vwin德赢ac米兰合作伙伴决了当今IT的许多数据源。我们的研究数据来自TechTarget的调查和其他知名研究公司的报告,包括Gartner。

随着备份在混合环境(包括公共云)中运行的发展,网络带宽再次成为一个挑战。企业备份软件供应商已经引入了数据等技术重复数据删除和压缩这减少了穿越网络所需的数据量。客户端重复数据删除识别已经存在于备份平台上的数据,因此可以将其标记为已备份,而无需再次发送。

一些供应商已经实现了将数据保存在本地和公共云中的产品。这有助于快速恢复,同时确保数据是安全的,在整个站点丢失的事件。从本质上讲,关键是优化布局辅助数据确保弹性,满足恢复时间和恢复点的目标。

数据管理

一旦数据到达备份平台,就必须对其进行管理。在最基本的层次上,这意味着使用元数据来跟踪从每个源应用程序备份了哪些文件。这个过程还在不断发展,因为应用程序不再直接连接到物理或虚拟服务器。IT组织需要保护SaaS平台(如Salesforce或Office 365)以及传统数据库和NoSQL数据库中的信息。

人们很容易认为企业备份软件是理所当然的,并且认为所有产品基本上都是相同的。

集中存储在备份中的数据已从物理介质(如磁带)转移到使用flash和硬盘的混合.与管理下的逻辑数据量相比,目标端重复数据删除减少了使用的物理存储量。由于公共云存储成为备份数据的目标,组织必须在数据写离站点之前使用重复数据删除,因为公共云提供商无法提供任何可以通过数据缩减实现的节省。

企业备份软件供应商已经调整了他们的产品,提供更多类似google的备份数据搜索。这意味着提供搜索控制台和与文件名和数据源匹配的高效模式。

备用供应商也在设计他们的产品辅助数据重用,这就需要新的方法来存储和跟踪可能用于播种测试和开发环境或用于数据分析的内容。一些供应商开发了新的内部扩展文件系统,允许组织直接从备份平台访问备份映像。一些供应商对备份数据进行了自我描述。这使得组织能够将数据推送到公共云存储,并直接访问它,在备份产品本身之外,而无需恢复内容来访问它。

我们可以期待看到更多的例子数据重用,因为供应商将IT中的开销转化为业务价值。

作业管理

作业管理在底层是指备份软件对备份任务和其他管理功能的调度。早期的备份产品要求管理员大量参与备份时间的管理,以匹配基础设施的带宽能力。

如今,供应商正在转向基于策略的方法,其中数据保护基于服务水平目标(SLOs).然后,备份软件负责调度备份,以确保实现了slo。对于想要保护数千个虚拟服务器和其他数据源的组织来说,手动调度是不可能的。相反,自动化调度与增强的报告一起实现,可以显示整个应用程序中数据保护的遵从性状态。

至少,企业备份软件应该提供备份和灾难恢复等特性。但今天的后备产品正变得越来越多集成到数据管理企业中的流程。同时,备份和恢复软件需要提供选项以满足分散的、高度可伸缩的和动态的企业。这意味着独立于数据源处理数据,并更多地将其与应用程序关联起来,而不是物理构造(如VMs和服务器)。

下一个步骤

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