无论灾难规模大小,用户对于恢复的速度和无缝过渡的期望在加大。然而IT预算却并未因此而留下空间,没有关系,我们可以通过技术来弥补,在设计或更新DR策略时,IT工作者可参考以下5步来削减灾难恢复的成本。
第一步:了解恢复需要
降低成本最重要的一种方法是了解在一个数据中心宕机事件中你需要恢复什么。通过为每个应用建立恢复点目标和恢复时间目标,你就能做到,但要注意考虑到非结构化数据。
尽管大多数数据中心都被应用吞没,但这中间只有5%是任务关键型的。尽管这些应用只占据数据中心总存储容量的一小部分,但它们对性能都有极高的要求。
第二步:准确的估计DR存储系统的规模
当IT专业人员在估计灾难恢复站点的存储系统时,通常做出这样的假设:达到与主系统相同或者类似的容量和性能。但大多数情况下,并非如此。在一个真实的灾难恢复场景,只有任务关键应用需要快速恢复,并且这些应用只需要访问最近的数据副本。
如果IT团队已经做了前端评估工作,就能据此降低灾难恢复成本。因为用户只需要立即访问他们经常使用的文档——一般在两周以内——DR站点的存储容量可以小一点。这就是为什么在数据中心里100TB的容量到了DR站点10TB就足够支持的原因。
DR系统要提供一定的性能给这些应用。如果主存储中心为这些应用配置了闪存,那么DR站点也至少需要一个缓存层。需要强调的是,即使那些任务关键服务器对性能都有要求,但它们也只代表数据中心工作负载的一小部分,因此DR系统的性能要求也不必要与主存储一致。
第三步:依靠虚拟化
即使主数据中心并没有完全虚拟化,DR站点也应该虚拟化。虚拟化将服务器成本降至最低并且还能通过支持数据重删和压缩降低容量需求。除此之外,虚拟化让DR测试随心所欲。IT规划者们能够创建虚拟的隔离测试网络,在不影响生产的情况下进行应用副本的DR演练。
第四步:灾难恢复即服务
DRaaS将虚拟化DR的概念带到了极致。云备份厂商争相追捧DRaaS,与单纯备份到供应商的云中不同,DRaaS还支持企业在云中实例化虚拟机、借助其计算能力快速恢复。DRaaS能够帮助企业节约下创建DR站点以及由此带来的服务器、存储和人员成本。
对于中小企业这种缺乏二级存储但有人员支撑的企业类型,DRaaS在灾难恢复的成本节约和可操作方面很有吸引力。而对于储备二级站点的数据中心,在云上存储备份也是不切实际的。也就是说,企业可以从DRaaS供应商那里偷师并且实施到自己的方案中。
第五步:实施你自己的DRaaS
DRaaS依赖二级数据中心不仅仅是存储备份数据,还要交付满足在数据中心故障事件中支撑应用的计算能力。企业可以建立自己的DRaaS服务,并且有更好的成本控制。
与其将所有备份放到云上并据存储计费,企业可以将其最关键任务数据复制到像Amazon、google或Microsoft这样的云供应商。有软件能够提供这样的功能。一些应用也会从企业虚拟镜像转换成虚拟云镜像,这样应用就能在公有云中自如运行。这将有助于节约成本。
DR的期待不断加大。用户需要IT人员快速、无缝并经济的做任意恢复。清楚的了解你的应用和数据是降低DR成本极为关键的第一步,而遵从上述步骤将最小化你的资本支出。
好文章,需要你的鼓励
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE,重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者,建立双向咨询机制和标准化文档系统,解决AI编程中的质量控制难题,为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
苹果在iOS 26公开发布两周后推出首个修复更新iOS 26.0.1,建议所有用户安装。由于重大版本发布通常伴随漏洞,许多用户此前选择安装iOS 18.7。尽管iOS 26经过数月测试,但更大用户基数能发现更多问题。新版本与iPhone 17等新机型同期发布,测试范围此前受限。预计苹果将继续发布后续修复版本。
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM,通过收集15家医院20万病例和147万超声图像,采用专家混合架构,实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题,为医生提供智能辅助,推动医疗AI向专业化发展。