數據千萬條，備份第一條，數據找不回，老闆兩行淚

摘要： 請帶着你的回憶看下文，想一想你這些年刪過的庫，被刪過的庫。。。

 

開工第一天，請帶着你的回憶看下文，想一想你這些年刪過的庫，被刪過的庫。。。

 

數據庫備份是個老生常談的話題，看似很簡單，但在實際操做過程當中，運維人員每每會遇到這樣或那樣的「坑」。

數據庫爲何要備份？時至今日，我認爲這個問題已經再也不是問題了，換個角度來看，數據庫備份能規避哪些風險？

其實從數據誕生時起就伴隨着丟失風險，好比，天然災難、電力故障、網絡故障、硬件故障、軟件故障、人爲故障等。

上面列舉了一大串風險，其現實意義是，你今天躲過了硬件bug，明天避開了雷劈，後天繞開了斷電，大後天仍是可能會「手滑」碰到誤刪除。

隨着DT時代的到來，企業對數據的依賴程度與日俱增，數據保護早已成爲企業的一門必修課。只有擁有先知先覺的防範意識和充分的技術準備，才能「覆巢之下，亦有完卵」。

與其承受天災人禍的擔心，爲什麼不選擇一個專業的數據庫備份方案：
阿里雲數據庫備份DBS已經商用，做爲數據庫備份通道，與對象存儲OSS一塊兒構建無門檻的雲數據庫備份解決方案，整個配置過程只需5分鐘，就能夠實現秒級RPO（Recovery Point Objective恢復點目標，通俗理解是當數據庫故障時，容許丟失多長時間數據，RPO越小越好）的實時備份。

典型應用場景

實時備份
當用戶對數據備份要求較高時，好比須要連續實時備份，且備份過程當中不影響業務運行，此時可購置阿里雲數據庫備份DBS服務，實現數據庫的熱備份，DBS可實現數據實時增量備份、精確到秒級的數據恢復能力。解決方案架構示例以下：

架構設計說明：

• 關鍵部件部署：

• 在用戶本地部署有兩套數據庫：生產數據庫和恢復庫，分別用於生產數據的存儲、故障後數據恢復。
• 在阿里雲的兩個區域（例如：華南一、華北1）分別購置存儲服務，例如OSS對象存儲或者NAS文件存儲。
• 購置阿里雲的DBS服務，用於用戶本地數據庫實時熱備份至雲上存儲。

• 雲下生產數據備份至雲上：
（可經過如下兩種方案中的任意一種將雲下生產數據備份至雲上）

• 用戶可在本地再部署一套存儲，將生產數據先備份至本地IDC的存儲，再經過本地IDC存儲災備拷貝至雲上存儲。
• 用戶本地的生產數據庫與雲上存儲之間經過阿里雲DBS，將生產數據庫中的數據直接熱備份至雲上兩個區域的存儲中。

• 數據恢復：

• 若是用戶本地IDC的生產數據庫發生故障，但本地IDC的存儲運行正常，可經過本地IDC的 存儲將數據恢復至本地IDC的恢復庫。
• 若是用戶本地IDC的生產數據庫和存儲均發生故障，或沒有部署本地存儲，則可經過DBS將雲上存儲將數據恢復至本地恢復庫。

• 架構特色：

• 優勢：技術要求高、一致性好，恢復時間短。
• 缺點：RTO隨着數據庫實例大小而變化。
• 應用場景：比較成熟的備份手段，適用於大部分的關係型數據庫。

除了爲數據庫提供連續數據保護、低成本的備份服務外，DBS還可在多種環境下提供強有力的數據保護，包括公共雲、企業自建數據中心及其餘雲廠商。DBS具有低成本、高性能、零風險等優點，爲用戶提供理想的雲數據庫備份解決方案。

 

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