信息系统容灾技术综述

《信息系统容灾技术综述》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、信息系统容灾技术综述朱晓龙摘要建立健全的容灾系统是当前信息安全的一大课题，本文主要从容灾的概念，当前的技术及容灾的应用范围，前景等做以综述，解析该技术的基本原理，例举一些关键技术的应用，分析容灾技术的发展趋势，最后再总结概括。1引言随着信息时代的到来，数据越来越突出地成为社会正常运作的核心。对于一个企业来讲，数据更是影响其生存和发展的关键，各行业的用户和企业对网络应用和数据信息的依赖日益强烈，使得突发性灾难如火灾、洪水、地震或者恐怖事件等对整个企业的数据和业务生产会造成重大影响。因此，如何保证在灾难发生时企业数据不丢失，保证系统服务尽快恢复运行，成为人们关注的话题，容灾技术日益成为

2、各个行业关注的焦点。【1】尖端技术的应用，先进科技的开发自然不可避免更加难以预知的灾难，容灾技术正是针对这一问题进行的深入研究。容灾的必要性？建议加入具体事例予以说明格式！！！2容灾的相关概念建议参考课件容灾不是简单备份　真正的数据容灾就是要避免传统冷备份所具有先天不足，它能在灾难发生时，全面、及时地恢复整个系统。容灾按其容灾能力的高低可分为多个层次，例如国际标准SHARE78定义的容灾系统有七个层次具体说明哪7个层次，不应该在此处说明，应置后：从最简单的仅在本地进行磁带备份，到将备份的磁带存储在异地，再到建立应用系统实时切换的异地备份系统，恢复时间也可以从几天到小时级到分钟级、秒

3、级或0数据丢失等。无论是采用哪种容灾方案，数据备份还是最基础的，没有备份的数据，任何容灾方案都没有现实意义。但光有备份是不够的，容灾也必不可少。容灾对于IT而言，就是提供一个能防止各种灾难的计算机信息系统。从技术上看，衡量容灾系统有两个主要指标：RPO（RecoveryPointObject）和RTO（RecoveryTimeObject），其中RPO代表了当灾难发生时允许丢失的数据量；而RTO则代表了系统恢复的时间。【2】应置后1.容灾的定义　　在给出容灾的概念之前，有必要先给出灾难的定义。从一个计算机系统的角度讲，一切引起系统非正常停机的事件都可以称为灾难。大致可以分成以下三个

4、类型：A.自然灾害：包括地震、火灾、洪水、雷电等，这种灾难破坏性大，影响面广；B.设备故障：包括主机的CPU、硬盘等损坏，电源中断以及网络故障等，这类灾难影响范围比较小，破坏性小；C.人为操作破坏，包括误操作、人为蓄意破坏等等。容灾（DisasterTolerance），就是在上述灾难发生时，在保证生产系统的数据尽量少丢失的情况下，保持生存系统的业务不间断地运行。定义不全，建议再找资料补充　　2.容灾的评价指标　　现在工业界都以数据丢失量和系统恢复时间作为标准，对某个容灾系统进行评价，公认的评价标准是RPO和RTO。　　▲RPO（RecoveryPointObjective）:恢复

5、点目标，以时间为单位，即在灾难发生时，系统和数据必须恢复到的时间点要求。RPO标志系统能够容忍的最大数据丢失量。系统容忍丢失的数据量越小，RPO的值越小。　　▲RTO（RecoveryTimeObjective）:恢复时间目标，以时间为单位，即在灾难发生后，信息系统或业务功能从停止到必须恢复的时间要求。RTO标志系统能够容忍的服务停止的最长时间。系统服务的紧迫性要求越高，RTO的值越小。　　RPO针对的是数据丢失，RTO针对的是服务丢失，两者没有必然的联系，并且两者的确定必须在进行风险分析和业务影响分析之后根据业务的需求来确定。　　3.容灾的分类　　由于容灾包含的内容比较广泛，对容

6、灾的分类也可以从多个方面进行。总的来讲，可以从容灾的范围和容灾的内容来区分。　　从容灾的范围讲，容灾可以分为本地容灾、近距离容灾和远距离容灾。这三种容灾能容忍的灾难是不相同的，采用的容灾技术也是不同的。　　从容灾的层次讲，容灾又可以分成数据容灾和应用容灾，本质上讲，这两种容灾是密不可分的。数据容灾是应用容灾的基础，没有数据的一致性，就没有应用的连续性，应用容灾也是无法保证的。数据容灾是指建立一个备用的数据系统，该备用系统对生产系统的关键数据进行备份。应用容灾则是在数据容灾之上，建立一套与生产系统相当的备份应用系统。在灾难发生后，将应用迅速切换到备用系统，备份系统承担生产系统的业务运

7、行。　　4.容灾的等级划分　　由于容灾系统需要考虑众多的因素，目前，根据容灾系统中数据的丢失程度、生产系统和备用系统的距离，以及灾难恢复计划的状态等因素，公认的容灾级别划分如下：　　A.本地容灾：即将系统数据或应用在本地备份，无异地后援。这一级别的容灾，仅能应付本地的硬件损坏或人为因素造成的灾难。　　B.异地数据冷备份：即将系统数据备份到物理介质（磁盘、磁带或光盘）上，然后送到异地进行保存。这种方案成本低、易于实现。但是在灾难发生时，数据的丢失量大，并且系统需要很长的