灾难&故障 你IT系统的业务连续性有保障吗？（获奖名单已公布-2013-6-7）

xiaodylan

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？
   A、数据库层:数据能转型的前提:
   我会选择Mongdb replice set + sharding 集群
   因为Mongo自带的集群模式和节点互备的方式，以及故障自动剔除做的还是很不错的，目前在用，大概有10G+的数据
   B、programs or system file .....    做到多机+定时备份应该没有问题了

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？
   本地跨机房备份+异地备份(当然如果能做到这点的相信数据已经是Very High Safe Level了)
   理想特色:在安全基础上 方便、快捷、实时、最好能自动化 呵呵。

to407

回复 14# wolfop


    备份和容灾 更多时候是被sales那些家伙讲得绕到一起了，反正怎么绕客户绕晕了算数。

    近场备份， 镜像， 同步， 快照等， 基本上是用于主应用服务器的临时出问题， 是High availability, Load Balance要考虑的
    大的容灾项目， 基本上大的公司都会做，就像一个图书馆一把火烧了全没了，关键业务不允许这样， 要最大限度的提升关键业务的存活性，MMA 和 DT 就不太讲究性能或者少量的data/txn lost

     两者 项目规模 花钱多少 目标功能 本身 还是有很明显的区分度， 讲多了 就区分不多了。。。

yimizqc

坐等高人高见。:wink:

ddd010

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？
目前部门有三个服务器，备份数据不超过5T。哈哈，这肯定不算是大数据。


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？
不知道哦。。。


真喜欢那个杯子。。

send_linux

ddd010 发表于 2013-04-11 15:07
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？
目前部门有三个服务器，备份数据不超过5T。哈哈 ...

你说的是？

ddd010

回复 25# send_linux


    老大，那个保温杯哦。

样式中规中矩，外观是我喜欢的外观。再加上今年骑行正好缺个杯子。。。

现在这个季节，骑行是如此的舒服。

xdsnet

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？
      什么才算大数据？这是一个需要考虑的问题。
      其实我认为我们已经面对大数据备份的问题了，因为涉及视频采集，质量高的视频数据量是相当大的，现在如果我们直接保存原始采集数据（已经有压缩，但是原始设备的高码率压缩），基本上每日数据量是100G左右，这个量还是比较大的。我们囿于条件没有办法直接保存这些数据（估计一些大的电视台或者影视编辑工程中会保留这样的数据，甚至更高质量的数据），只能及时再在满足要求的情况下有损压缩到一个保存质量，就是这样，我们也没有足够的资源实现直接在线多备份模式进行数据热备份，只能做到在线一份、再离线2份实现异质、异地的备份。离线备份采用支持raid1的可插换式移动硬盘组，这样可以只拷贝一次就实现2份异质离线备份了。

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？
      其实无论何种解决方案都需要对需备份数据有一个合适的分析，一些应用中的规范或者备份流程可以减少不必要的数据备份。例如在我们的应用中从数据产生时就有一定规范使得线上数据都是必须备份的，已经去重了（不过更多的是较宏观层面的去重）。如果系统能够更准确的自动去重，以实现更少的数据实际存储，这对备份是有益的。

（1）数据备份速度要快、稳定，能很好的支持增量备份
（2）不影响现有业务的正常运行，最好能后台自动运行
（3）数据的存储空间问题，能实现异质、异地备份
（4）备份数据后有及时的校验，特别是对离线备份数据在脱离系统前要校验检查保障备份的完整性
     

nokianihao

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？
一般我会考虑根据情况灵活双向并列使用重复数据删除和数据压缩
重复数据删除和数据压缩可以大大削减数据存储性能要求，节省90%以上的数据备份。备份数据的减少可以降低硬件及管理的成本，但因为实际操作经验不足中小型企业及部门往往无法应用这些技术。
另外当部署一个基于硬件的解决方案时还要考虑到其对备份性能的影响。基于硬件的数据压缩设备还具有兼容预配置应用程序的优势，而不需要去购买、安装、配置及管理那些零碎产品。在寻找数据备份缩减设备时，不要考虑单独的备份服务器，因为其会增加备份的复杂性，并且增加备份基础设施的整体成本。
备份数据压缩必须解决总部及远程工作室的备份服务器，并且将备份数据发送到灾难恢复站上。当然首要前提是备份应该是单一、持续、集中、方便管理的。
但更有效的策略还是选择确保将数据移动到备份窗口内安全的地方，同时提供高效的重复数据删除。并行处理、确定的接收速率、重复数据删除和复制是企业环境的关键因素。
说个我碰到的实际案例：
今天备份某论坛文档资料时，发现tmsgs这个数据超过100M，备份后出现部份备份卷大小为0，可能是论坛剩余空间不够所致。弄了半天找到如下变通方法:
（1）将论坛附件目录下载到本地,在ftp删除附件,然后备份,下载了备份文件后删除备份文件,再重新上传论坛附件~
（2）分表备份,备份完成部分先下载然后删除,再备份其它的~

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？
我理想中的大数据灾备方案应有以下特色：
（1）即时恢复和快速备份的执行效率
（2）在有限的备份窗口内，能否确保大规模数据量备份环境的安全
（3）能否实现最优化容量的减少，同时保持高性能

meego2012

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？
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？

采集的时候，是有所侧重的，另外采集的数据存储也是不同的，不同热度的数据存储的地方和介质是不一样的。
灾备也是同样道理，按照不同的价值和重要性，数据的灾备安全等级是有划分的。不是所有的数据都是同样的灾备方案，那样我们会死的很惨的

2、我理解的大数据灾备，和其他的数据灾备一样，首先能够满足业务的需求，然后是性价比，能够在纷繁复杂的内容中获取我们想要的内容是大数据灾备中应该能够凸显的特点。

xw721xw

关注中。。。