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如何搞定 TB 級數據上云備份保護

云計算 云安全
多備份從目前10萬多用戶中發掘的大型客戶分析得出,很多企業數據輕松超過TB級,但是他們都沒有做過系統的保護,本文多備份創始人陳元強從自身的技術實踐出發,分享多備份是如何輕松搞定TB級數據的上云備份保護的。

大規模數據備份保護現狀

從多備份目前10萬多用戶中發掘的大型客戶看,業務規模稍微大一點,日志,DB歸檔,在線編輯,生產加工產生的數據,設計類文檔,及日常運營的累積的數據等就輕松超過TB級。而對于TB級數據,有幾種場景定義和區別:

  • 單個節點的數據量上TB級
  • 總量上TB級,但分布在多個節點
  • 總量上TB,但單個文件量上百GB
  • 總量上TB, 文件數規模很大,上萬千,甚至過億
  • 總量上TB,類型不一樣,有的是DB備份后的壓縮文件,有的是圖片,有的是文檔類

TB級數據是用戶產生,從用戶中來,到用戶中去,比如視頻,圖片等UGC內容,對于這類冷的數據,逐步也需要進行歸檔冷備起來

對于目前以上6種情況,我們了解到,絕大部分企業,并沒有做比較系統的保護,或者說做了系統的保護,但都是在本地環境做的,一旦遇到人為原因,軟件缺陷,或 者存儲故障等,數據丟失的風險相當大; 有相當能力的,自己做了異地或自己做云存儲備份方案,但在靈活,系統化的,擴展性,成本方面并沒有優勢,畢竟對企業來說這不是核心運營的業務。

目前市面上的一些現有解決方案的特點:

策略一般就是全量+增量結合,選用專用的存儲設備,接上高速的光纖通道,配上專用的系統維護人員,這類方案在本地有足夠的優勢,備份和恢復快,但缺點也是相當的明顯,而且從設計理念上來看,以下的幾個點基本只有廠家自己革命才能解決:

第1:復雜,配置、部署以及使用操作維護都需要專業的管理人員,基本上在互聯網企業看,即使是做完B/C/D輪的,甚至IPO后的企業,出得起錢,也是不會考慮如此方案。

第2:升級擴展復雜,預先估計容量,后續擴展起來相當麻煩,必須的改變存儲策略,或重新離線做數據遷移分布。如果初始購買的存儲擴展有限,后期還不能很好的升級擴展。

第3:3-5年左右的生命周期,也就是說,數據經過幾年后,改造升級,購買新的方案是必須的,這樣當數據上到百TB級別,整個工程實施也是相當復雜了。

第4:難于對接互聯網+的思路轉換, 由于是離線的備份存儲方案,如果和業務系統對接,實際上基本上就是不太可能,尤其是目前不少企業開始加強互聯網+的運營思路的調整,數據不斷會和外部系統進行交換或對接。

第5:貴,特別的貴,如果對原始TB級數據做專業備份保護,投入得數十萬,具體到不同的行業,、性能和保護窗口參數稍微提升,投入立即上升到***。

當然如果對于非常有資源和有足夠多的預算,這一切都看起來都不是問題;而事實上,這類用戶還是只有在相當土豪的機構和企業里面才有,就連銀行都無法徹底按照嚴謹的實施和維護方案落實,才會出現接二連三的銀行機房燒毀數據丟失,或者宕機幾十個小時的情況。

終歸原因,對于關鍵的業務系統的備份保護,不緊緊是上了一套專業的方案,或者做了異地災備,事情就可以***解決;更重要的是,還得有操作簡單,容易驗證,應急性強的方案。

解決思路

多備份從2013年成立以來,一直以互聯網的簡單、親民的服務化思路演化,目前服務過的客戶,包括GB級的到TB級,涉及到關鍵運營業務系統數據庫,也包含 企業日常運營產生的文檔資料存儲備份保護等。經過上PB級的數據訓練,多備份從第1代全云的架構方案,到目前迭代的到***的第2代基于混合云架構的保護方 案。

第2代方案設計的目標主要面向TB級數據保護需求,徹底切分TB級數據6個構成面,并主要分解為如下幾個點:

  • ***化降低備份存儲空間,數倍降低企業TCO投入
  • 簡化使用門檻,包括配置流程,以及保護策略
  • 數據備份和恢復的速度要在基于云的架構下,足夠的快
  • 按需在線擴展,永不停機,足夠可靠
  • 支持數據按需流動,真正意義讓數據在必要的時候,能動起來
  • 僅由客戶全程加密掌控數據,充分保護數據隱私
  • 基于以上6個設計目標,我們從幾個方面來剖析多備份是如何做到的
  • 以云為核心,外網IT存儲設施混合的本地+云的混合設計模型

 

多備份創始人解析如何搞定TB級數據上云備份保護

首先,多備份整體架構,圍繞云來設計,充分利用云的幾個特點

  • 按需擴展,對客戶,對多備份自身服務的投入按需增加
  • 可靠,云的計算和存儲分布特點,使得系統在計算和存儲都具備傳統結構不具備的數倍的可靠性
  • 安全,基礎云服務商自身在安全方面不計成本,比起自己構建IT設施,來得更加專業
  • 擴展,開放性更好,使得構建的服務,更容易外部系統對接

目前在具體的基礎實施平臺中,重點包括阿里云,騰訊云,AWS,金山云,微軟AZURE,移動云,七牛,百度云等平臺,這些都是全球或國內知名的大型云平臺。

其次,為了更好融合企業IT場景,以及一些合規規定,多備份在第1代云的基礎上,增加了外圍對接,支持數據備份存儲在本地環境的存儲設施,如NAS, SAN 或者節點的另外的磁盤分區等,這樣一來有3個好處:

  • 數據可以在本地存儲一份,特別是熱一點的數據, 其他數據可以部分或者全部上云進行備份保護起來
  • 常規的備份和恢復任務的會第1時間在本地環境完成,數據會在本地完成后,最快的時間同步上云
  • 一些政企合規的數據可以保存在內部,其他的非敏感類的數據可以加密上云。

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數據發現,傳輸,存儲等全部采用全增量+時間點版本映射結構設計

具備時間刻度特性的,本地和云兩級全增量索引

為了實現更低的存儲開銷,更快的備份和恢復速度,多備份從索引的設計,數據版本組織策略上都采用全增量模型,并且支持任意時間點的版本和索引的映射,這樣就為任一時間點的數據恢復或下載等提供了可行支持。

 

多備份創始人解析如何搞定TB級數據上云備份保護

索引是構成整個系統的關鍵,數據的變化,無論從本地往云,還是從云往本地,都以來索引來快速找到對應的數據塊。而傳統的方案里面,索引也存在。多備份的特點 在于,結合了云以后,索引全部采用分區分段構建云索引中心的擴展模型,在量級,動態遷移是傳統的方案無法比較的。理論上,客戶越多,數據越大,邊際效應就 越好,給客戶回饋的成本優勢就更越明顯。

在這里,本地的索引用來快速支持數據的變化檢查,云端的索引用于本地失效后的變化檢測,以及在線數據服務接口的支持。

在每一次的數據備份時刻,都會記錄相應的數據映射關系,這樣可以滿足任意時間點的數據恢復和使用檢索需求。

按 照目前的設計,在本地可以支持2TB的數據索引關系,支持的數據量可以到達PB級,文檔(含數據庫備份壓縮備份歸檔數據文件)數量可以到達十億級別規模。 而在云上集中的存儲規模理論上受限于云平臺本身的存儲容量,幸運的是,即使在這一刻,多備份也可以正常運行,原因在于,多備份底層已經支持多個云的分布或 聚合。

本地+云兩級全增量策略保護模型,更快,更省的本性

 

多備份創始人解析如何搞定TB級數據上云備份保護

多備份在數據策略化組織這里全部采用增量模型,與傳統的定期全量+增量模型在存儲空間和效率方面有著顯著的區別。一般原始數據在500GB規模的,按照通常的服務溝通模型下來,3個月下來也得有10TB級規模了,如果采用傳統的方案,成本將到達***投入規模。

多備份依托于云存儲的冗余分布特性,在時間和空間分布的可靠性方面已經遠遠大于本地存儲。正因為如此,多備份的增量備份存儲策略機制在保持最小的數據開銷規模下,每次的備份效率都出奇的高,同樣,按照時間點任意恢復數據的時候速度也相當快。

同樣,由于其邊掃描邊備份,實時增量檢測,塊級存儲的增量特性,以及壓縮策略智能化,單個幾百GB規模的文件,文本和圖片視頻,還是在數量眾多的***規模下都可以勝任。

基于云的兩級增量模型***的好處就是在TB級數據規模下,具備超低投入,甚至低至傳統方案的1/10 TCO,高速度;同樣,具備時間刻度恢復的特點、

端到端AES256加密機制,與Cloud 5分塊算術冗余分布機制,讓數據足夠的安全與可靠

 

多備份創始人解析如何搞定TB級數據上云備份保護

在多備份的整個體系設計中,安全是從端到后臺,整體設計全程考慮,不打折扣,嚴格從機制上保證數據上云的機密性。

數據從客戶端接入數據后,立即進行AES256加密,加密后的數據分布在云存儲中,而加密用的密鑰則是在安裝過程中,由客戶端產生并有客戶自己保存下來。對 于特別要求可靠的數據,Cloud 5技術可以在保持2倍的成本投入下,進一步在多個不同種類的云存儲,或者單個云的多個存儲中心之間提高備份數據可靠性,幾乎就是永不丟失。

圍繞80%的場景設計, 安裝設置與維護盡可能快和簡單

多備份在具體的部署方案上,分成控制中心和客戶端設計,當然還有無安裝模型。目前無論是控制中心,還是客戶端都采用80/20場景適應的原則來考慮,在具體 使用流程和參數布局上,全面改變傳統的幾百個令人發暈的參數配置方案。所有的標準化操作考慮80%的場景覆蓋,除了頻率,內容設置,速度限制,必要的鏈接 參數外,其他都不在多備份主流程中。這樣在具體的功能組合,流程模板顯示,操作菜單,以及按鈕都可以保持非常簡單的流程和交互設計。

作者介紹:

聯合創始人& CTO - 陳元強 曾就職于寶德、騰訊、盛大(旅游)、宜搜、4399,歷任經理、總監等核心研發崗位。主導過***IT安全系統研發和實施;負責家庭戰略項目的產品研發管 理工作,主導QQ空間大數據分析和騰訊網分布式流量分析平臺的研發。在海量用戶、數據安全、網絡通訊和大數據挖掘等應用領域方面具有豐富的經驗。

博文出處:http://my.oschina.net/jiequer/blog/414751

責任編輯:Ophira 來源: oschina博客
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