备份和灾难恢复计划

众所周知，风暴、飓风、洪水等自然灾害无论预测与否都会发生。但是这种规模的灾难并不是每天都会发生的事情，当它发生时，它可能会导致您的业务暂时或永久关闭。我们上面讨论的所有这些自然灾害都是一些引人注目的例子，但还有很多其他的可能性，如人为错误、硬件或系统故障、软件损坏、恶意软件攻击等。

上述任何情况都有可能发生。您的业​​务可能会出现问题并导致中断。因此，我们需要为他们做好准备。在这种情况下，企业需要制定备份和灾难恢复(BDR) 计划，以便在出现问题时重回正轨。请查看以下清单以获得简单的灾难恢复计划，这将帮助您随时可用。

1. RPO 和 RTO
2. 验证备份
3. 有效的数据保留策略
4. 具有即时恢复功能的多个恢复选项
5. 不同位置不同媒体中的多个数据副本

恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO)

备份和灾难恢复计划中的重要和关键因素之一是定义恢复目标，例如 RTO 和 RPO，这取决于机器的关键性或您备份的数据。

恢复点目标

恢复点目标 (RPO) 定义为在影响业务运营之前您可以承受的数据丢失量。在解释任何特定系统/应用程序的 RPO 之前，需要知道它的最大可接受停机时间。

例如：

1. 众所周知，电子邮件是业务关键型应用程序之一。如果它不工作一个小时，则会发生更多的生产力损失。

2. 之后是数字交易等关键操作。即使这些应用程序的几分钟停机时间也可能导致财务和声誉损失。

因此，根据业务类型和数据的重要性，RPO 可能会有所不同。

它有助于确定您需要多久执行一次备份。考虑到最大可接受的数据丢失量，可以每隔几分钟、每隔几个小时、每天一次甚至每周一次设置 RPO。因此，RPO 被称为自上次备份以来您可以承受丢失多少数据的阈值。

恢复时间目标 (RTO)

1. 恢复时间目标 (RTO) 定义为恢复特定系统或应用程序以使业务恢复正常运行所需的时间量。

2. 为了避免灾难发生后的不满意结果，业务交互应尽快恢复到过去的状态。尽管如此，并非所有数据/应用程序/系统对于日常业务一致性都具有重要意义，因此它们不再具有类似的 RTO。

3. RTO 越小，您可以越快返回到典型业务任务的进程。今后，必须将重点放在资产上，以便在大多数资产之前重建具有较低 RTO 的资产。

4. 简单来说，RTO 只不过是让应用程序或数据可用。

验证您的备份

1. 数据备份活动不仅仅是最终目标。我们应该可以选择在需要时恢复数据。

2. 在持续计数的关键时刻，想象一个错误的场景，说您的备份无法恢复。

3.您可能会认为，如果您有备份，您的数据就会受到保护，您可以随时访问。尽管如此，您的备份很有可能被破坏并变得无用。在有机会恢复备份数据之前，您可能无法理解这一点。

4. 尽管您有备份，但届时您将一无所有。

5. 这就是检查备份的可恢复性很重要的原因。

6. 尽管如此，每次手动检查备份绝不是一个可实现的周期。您需要设置自动验证。有了这个，您可以确信您将以以前的方式获得数据备份。

有效的数据保留政策

1. 根据业务理念和数据类型，不同国家的法律规定了不同的维护期。因此，符合合法指南的适当维护策略设置至关重要。

2. 除了合法需要做的事情外，在很长一段时间内持有您的信息背后还有一些令人信服的商业目的。

3. 随后，当您选择一个答案时，您需要确保它允许您满足合法的数据维护需求和您自己的业务维护需求。

具有即时还原功能的多个恢复选项

1.当客户偶然删除一个文件或文件夹时，您需要有一个粒度恢复的有用性。从映像级备份执行粒度文档还原，无需还原整个备份机器，让您能够快速选择和还原所需内容。

2. 从本质上讲，如果您的任何基本机器出现故障，您需要立即重建容量，以便在灾难发生后迅速恢复，以便在网络上恢复信息和管理。

3. 要处理上述情况，这只是冰山一角，您应该有许多恢复选择，允许根据您的业务需求、灾难类型、基础设施选择如何恢复系统/应用程序/数据，和 SLA。

在不同位置的不同媒体中的多个数据副本

1. 想象你的整个生产环境都处于危险之中。对于这种情况，您在本地站点中的备份数据也容易出现风险。

2. 为了让您的数据在任何站点崩溃的情况下始终可访问，规定在异地保存您的数据副本。异地副本既可以托管在远程位置，例如远程/分支机构，也可以托管在云中。

3. 将您的数据复制到云端有助于您为您的业务安排半品种发送。无论本地存放的本地和异地数据是否受到损害，这都可以让您做好灾难准备。

4. 沿着这些思路，在多个位置拥有不同的数据副本可能是在几乎任何令人失望的情况下保护您的信息的最佳实践。

要尝试这一点，组织需要遵循 3-2-1 备份策略。

备份的 3-2-1 规则意味着您应该：

• 至少拥有三份数据副本。
• 将副本存储在两种独特的介质（磁盘和磁带）上
• 在异地保留一份备份副本（云/异地数据中心）