Wie groß Daten verändert sich das Spiel für Backup und Recovery

Wie groß Daten verändert sich das Spiel für Backup und Recovery

Es ist eine wohlbekannte Tatsache, in der IT-Welt: ein Teil des Software-Stacks ändern, und es gibt eine gute Chance, dass Sie eine andere ändern musst. Für ein leuchtendes Beispiel, suchen Sie nicht weiter als große Daten.

Zuerst schüttelte große Daten auf die Datenbank-Arena auf, in einer neuen Klasse von „Scale-Out“ Technologien einleitete. Das ist das Modell am Beispiel von Produkten wie Hadoop, MongoDB, und Cassandra, wo Daten über mehrere Rohstoff Server verteilt wird, anstatt verpackt in einem massiven ein. Die Schönheit gibt, natürlich, ist die Flexibilität: Um mehr Petabyte zubringen, fügen Sie einfach eine andere preiswerte Maschine oder zwei statt „Scaling-up“ und viel Geld für eine größere Mammut zu zahlen.

Das ist alles toll, aber jetzt gibt es eine neue Knackpunkt: Backup und Recovery.

„Traditionelle Backup-Produkte Herausforderungen im Zusammenhang mit sehr großen Datenmengen haben“, sagte Dave Russell, Vice President bei Gartner. „Die Scale-out-Charakter der Architektur kann auch schwierig sein, für die traditionelle Backup-Anwendungen zu handhaben.“

Die heutige horizontal skalierbaren Datenbanken umfassen haben einige Funktionen für die Verfügbarkeit und Wiederherstellung, aber in der Regel sind sie nicht so robust wie jene IT-Anwender gewöhnt haben, Russell hinzugefügt.

Es ist ein Problem, dass große Unternehmen anfällig, wenn Ausfälle schlagen lassen. Aber es ist auch, wo eine neue Klasse von Datenschutzmitteln beginnt das Bild zu gelangen.

Datos IOs RecoveRx ist einer von denen.

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„Wenn Sie eine traditionelle Datenbank wie Oracle oder MySQL haben, ist es Scale-up, und es gibt immer die Vorstellung von einem dauerhaften log“, sagte Tarun Thakur, Datos IO-Mitbegründer und CEO.

In solchen Szenarien eine Kopie dieses Protokolls ist es, was eine Sicherung darstellt, wenn Probleme auftreten.

In der Welt der nächsten Generation Datenbanken von heute – wo Daten über kleine Maschinen verteilt wird – es ist nicht ganz so einfach.

„Es gibt kein Konzept eines dauerhaften log, weil es keinen Master ist – jeder Knoten auf seine eigenen Sachen funktioniert“, erklärt Thakur. „Verschiedene Knoten können unterschiedliche Rechte bekommen, und jeder Knoten eine andere Ansicht eines Betriebs hat.“

Das ist teilweise wegen eines Kompromisses, der worden ist erforderlich, um Platz für was man gemeinhin als die „drei V“ der großen Daten bezeichnet wird – Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Insbesondere die Skalierbarkeit zu bieten, während die verrückten Mengen an verschiedenen Daten Aufnahme bei uns fliegen in immer mehr-alarmierenden Geschwindigkeit, heutigen verteilten Datenbanken von den „ACID“ Kriterien abgewichen im Allgemeinen von den traditionellen relationalen Datenbanken versprochen. Stattdessen haben sie angenommen, was als „BASE“ Prinzipien sind bekannt.  

Es ist ein entscheidender Unterschied. Die meisten einschlägig ist, dass, wo traditionelle Datenbanken starke Konsistenz versprechen im ganzen Haus – dass das „C“ in ACID ist – verteilt diejenigen bemühen, anstatt für das, was heißt „Eventual Consistency.“ Updates werden in allen Knoten der Datenbank früher oder später reflektiert werden, aber es gibt eine Zeitverzögerung.

„Wenn Sie Skalierbarkeit benötigen, müssen Sie die Konsistenz zu geben – Sie haben das eine oder andere zu verzichten“, sagte Thakur.

Das macht es schwierig, eine zuverlässige Momentaufnahme des großen Bildes für Point-in-Time-Recovery zu erhalten. Nicht nur ist es schwieriger zu verfolgen, welche Daten möglicherweise verschoben haben, wo in einer verteilten Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt, aber die Elastizität Features, die oft „gebacken“ kommen in neueren verteilten Datenbanken – Replikation, zum Beispiel – werden Sie nicht schützen wenn die Daten beschädigt, sagte Simon Robinson, Research Vice President bei 451 Research.

„Sie replizieren nur, dass beschädigte Daten“, sagte er.

Anfang dieses Monats startete Datos IO RecoveRx diese Bedenken durch Funktionen zu adressieren einschließlich dessen, was es nennt skalierbare Versionierung und semantische Deduplizierung. Das Ergebnis ist eine Cluster-konsistente Backups, die sowohl platzsparende und in nativen Formaten sind, so das Unternehmen.

Souvik Das, der war bis vor kurzem CTO und Managing Vice President of Engineering mit CapitalOne Auto Finance hat die Backup-Crunch aus erster Hand zu spüren.

Nach Jahren der traditionellen Datenbanken, CapitalOne eine „massive Transformation“ vor ein paar Jahren erlebte die Einführung neuer Technologien verteilt enthalten wie Cassandra, sagte Das, der jetzt Senior an therapie Vice President of Engineering ist konzentriert Start Die große Runde.

Das ist für eine neue Strategie für die Sicherung und Wiederherstellung bedeutete suchen.

„Die meisten der Backup-Anbieter und Software sind in der Regel auf die Art der Systeme abgestimmt, dass sie die Sicherung“, erklärte er.

Mit einem älteren Stil Backup-Produkt mit einer neueren verteilten Datenbank könnte Schwierigkeiten buchstabieren, sagte er.

„Entweder das Software vollständig scheitern würden, weil sie keine Ahnung hat, wie man die neuen Datenspeicher zu sichern, oder es würde in einem sehr suboptimal arbeiten“, sagte Das. „Wir wussten vor, dass wir müssen verschiedene Backup-Lösungen haben würde.“

CapitalOne hat Datos IO sowie Talena evaluierte, ein weiterer wichtiger Akteur im Raum, sagte Das.

Anbieter von traditionellen Backup-Produkte sind ihre eigenen Technologien für große Datenmengen als auch nach und nach eingestellt werden.

„Es dauert in der Regel der etablierte Backup einige Zeit-Anbieter die neueren Technologien zu unterstützen“, 451 Research, sagte Robinson.

„10 Jahre zurückspulen und es war anfangs sehr schwierig, einfach Backups tun für virtuelle VMware-Maschinen“, fügte er hinzu. „Das öffnete die Tür für Spieler wie Veeam einzugeben und den VM-Backup-Markt unter den Nasen der etablierten Betreiber zu stehlen.“

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