以前在 某事业单位用的是 novell 的解决方案，感觉还行
目前数据量比较小，备份比较简单，坐看大神发言
用最简单的方法，用最廉价的工具实现最优的方案。
宕机用容灾解决，这TMD谁的馊主意。
除了911或者地震才是真的是DR解决问题，有几个业务连续性的问题真的应该用DR解决或者DR能解决。
业务连续性的保障感觉很重要，其他的等着大神发言了。。。
1、如果您已经面对大数据带来的备份问题，您是如何解决的？
答：对于大数据的备份，我一般是两种
一种是把大数据拆成小数据，比如说是按照天或者小时拆分，每天备份或者每个小时就备份一次。
另外一种是使用RAID,实时备份到不同的硬盘中
2、如果您还在对您的大数据灾备解决方案进行选型，你理想中的大数据灾备解决方案有哪些特色？
答：1）对于数据保证恢复损失不小于1分钟；
2）能够保证不中断业务备份和恢复；
3）对服务器压力不能太高
4）能够做增量，或者全量备份
5）恢复时间在1小时内
业务连续性的最为重要的两大技术问题就是备份和恢复。
感觉这实施起来比较困难。
本帖最后由 tech坦克 于 2013-04-06 18:41 编辑
1、如果您已经面对大数据带来的备份问题，您是如何解决的？
这个问题，我想从以下角度来回答：
一、最主要的问题，是备份速度问题。
随着数据量的越来越大，备份作业数量也不断增加，所以肯定力求在最短的时间窗口内把所有的备份都完成。
所以，提升备份速度尤为关键。比如说将基于以太网络的备份尽量采用光纤介质。其次，升级现有的硬件架构，将之前的4G光纤网络升级为8G等等。
二、备份介质问题。
大数据量的备份，很容易造成现有存储介质不够用。过多的在线存储和离线磁带，势必造成预算超支。
所以，适当的采用重复数据删除技术，可能缓解当前的问题。
三、备份策略。
这个基本所有的备份软件都会提到，可以根据数据的重要性，来适当调节。
2、如果您还在对您的大数据灾备解决方案进行选型，你理想中的大数据灾备解决方案有哪些特色？
期望的几个特色如下，
一、操空简单，易于管理。
二、兼容性和和用户可编辑程度尽量高。
三、方案中尽量避免前后端的单点故障的存在。
四、价格控制，以及后期维护成本。
1、如果您已经面对大数据带来的备份问题，您是如何解决的？
答：没啥好方法，目前公司用的linux系统跑业务，数据都使用rsync同步到备份机。
最拙劣的备份方法啊，讲个笑话，据说某linux运维工程师失恋了，格式化服务器数据，哈哈哈
数据就这么没啦，脆弱啊。
2、如果您还在对您的大数据灾备解决方案进行选型，你理想中的大数据灾备解决方案有哪些特色？
答：保证业务正常运行，数据能够实时备份。
1 如果您已经面对大数据带来的备份问题，您是如何解决的？
采用分布式文件系统比如hdfs等,理论上可靠性=100%,国内有公司已经做到了
2 如果您还在对您的大数据灾备解决方案进行选型，你理想中的大数据灾备解决方案有哪些特色？
远程传输安全性 > 备份的同步性 > 备份速度