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前言
提到震惊全世界的美国9.11事件,相信很多人都记忆犹新.伴随着位于纽约曼哈顿的世界贸易中心大厦的轰然倒塌,不仅砸醒了世人对恐怖袭击的认识,同时也触动了诸多IT人员关于IT系统容灾建设的神经.因为在倒塌的世贸大厦废墟下,深埋着800多家公司和机构的重要数据,包括金融界的巨头一一一摩根士丹利.当时,相信绝大多数人都认为摩根士丹利也将成为这一恐怖袭击事件的殉葬品之一.可正当大家为此扼腕叹息时,这个金融界的巨头并没有因此倒下,并且奇迹般的宣布其全球营业部在第二天就可恢复到正常的工作中.这完全得益于摩根士丹利在异地的灾备中心,并且他们也切实做到了日常对数据的良好保护和备份.与之相反的,那些因为没有容灾系统或者是容灾措施做的不是很有效而倒闭破产的公司,也多的不计其数.
由此可见,一个IT系统建设的好与坏,除了具有高效的应用系统外,还需要一套完整、可用、切合实际的容灾机制.正因为有了完备的容灾机制,才可以保障我们的IT系统在出现天灾、人祸等一系列不可抗力下的突发情况时,可以快速、完全的恢复到生产之中.
我们花费了大量的资金、人员以及时间来建设我们的IT系统,以及灾备系统,但有一点一定不要忘记,这些都只是方法、手段,而这些方法和手段的最终目的,则是保障我们的业务得以正常、快速、安全、稳定、持续的运行.
何谓容灾?
所谓容灾,宏观上来说,指的是当灾难发生时,通过一系列的技术手段和机制,保障和维持系统业务的连续运行.根据其最终目的,我们用一句话来概括容灾技术一一一关键性业务连续技术.
在此,我们将灾难大体分为三类,分别是自然灾难、社会灾难以及人为灾难.
自然灾难
包括火灾,水灾,风灾,地震等突发自然灾害造成机房或者业务系统的瘫痪.
社会灾难
包括区域性电力系统故障,恐怖分子制造的爆炸,战争引起的定点破坏等灾难.美国的9.11事件就是一个很好的例子,那些没有任何容灾措施的企业由于核心业务数据的破坏而最终破产.
人为灾难
包括IT系统管理人员的误操作,来自网络的恶意攻击,计算机病毒发作造成数据灾难.
当遇到上述灾难时,如果我们没有一套完备的容灾系统,或者建立的容灾系统无法按照我们预先所设想的要求达到业务恢复的目的,那么最直接的后果就是令我们斥巨资所建设的IT系统和为之花费的大量人力物力付之东流.由此可见,容灾对所有机构和IT负责人的意义是多么重大.既然容灾对IT建设来说有着这么重要的意义,那么,我们该如何建立呢?什么样的容灾系统才可以保障我们的业务当灾难发生时真的可以按照我们的设想恢复到我们要求的状态呢?
容灾的分类
首先,我们先从容灾的分类说起.
在这里,我们不去讨论各大存储厂商或者数据库厂商各自对容灾的定义和技术,因为所有的商业机构关心的都只是自己的部分.当然这并不是说他们的技术不够好,不够先进,只是他们的视觉角度过于单一和片面.既然是容灾,那么最根本也是最核心的应该是被容灾的对象,大到一个机房、一个数据中心,小到一个数据库、一张数据库中的表.我们按照需要容灾的对象的不同,来进行容灾的分类划分.基于这样的原则,我们将容灾大体上分为3类：数据的容灾、设备的容灾和应用的容灾.
数据的容灾是容灾建设中最根本,也是最关键的部分.对于一套IT系统来说,数据同样是最为重要的,因为它代表了整套IT系统的核心和灵魂.想象一下,一家经营电子商务的公司,若没有了数据会是什么结果?找不到用户交易的单子；用户资料丢失；用户登录系统后无法傲任何交易.再试想一下,一个内容服务提供商,当它没有了数据,将会是什么情形,不错,它的站点上将再无任何内容可言.由此可见,数据是IT系统的一切.因此,在探讨容灾系统的建设时,数据的容灾必然也是必须的首要建设目标.
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设备的容灾指的是IT系统中的各个物理设备的容灾,诸如服务器、交换机、路由器以及确保设备正常工作所需的机房环境、电力供应、通讯线路等,我们也可把设备的容灾视为机房的容灾.
那么什么是应用的容灾呢?在介绍应用容灾之前,我们先提出两个专业术语——RPO与RTO.
RPO(Recovery Point Objective)：即数据恢复点目标.主要指的是业务系统所能容忍的数据丢失量,在同步数据复制方式下,RPO等于数据传输时延的时间；在异步数据复制方式下,RPO基本为异步传输数据排队的时间.
RTO(Recovery Time Objective):即恢复时间目标.主要指的是所能容忍的业务停止服务的最长时间,也就是从灾难发生到业务系统恢复服务功能所需要的最短时间周期.RTO描述了恢复过程需要花费的时间.例如：假设在时间点tl启动恢复过程并且在时间点t2完成恢复,那么RTO就等于t2-tl.RTO值越小,代表容灾系统的数据恢复能力越强.
RPO针对的是数据丢失,而RTO针对的是服务丢失,二者没有必然的关联性.RTO和RPO的确定必须在进行风险分析和业务影响分析后根据不同的业务需求确定.对于不同企业的同一种业务,RTO和RPO的需求也会有所不同.RPO与RTO越小,系统的可用性就越高,当然用户需要的投资也越大.
我们建立容灾系统的最终目的,是为了在灾难发生后能够以最快的速度恢复数据服务,从上述关于RTO和PRO的描述中我们不难发现,容灾建设的设计指标主要是与容灾系统的业务恢复能力有关.
那么,什么样的业务恢复能力是最合适的呢?恐怕这个不是由我们主观可以决定的.在互联网高速发展的今天,各种各样的业务、服务、内容提供商,都将自己的业务系统搬到了互联网上.而对互联网而言,是没有时间、空间之说的,你无法预估你的客户会在什么时间,什么地点来访问你的哪些应用.因此,任何时候关键的业务系统瘫痪都可能造成严重的不良影响甚至是无法挽回的后果.
举个例子,我们有一套业务系统,也为此系统做了数据的容灾,是不是这样就足够了呢?当然不是,首先,只有数据而没有设备、没有系统,那再多的数据也是白费.有了数据之后,还需要有承载数据的业务系统和相应的硬件环境,包括机房和线路等.但是不是这样就万事大吉了昵?想想看,我们通过互联网访问的东西,几乎都是通过域名访问的,而当灾难发生时,我们首先需要将数据在灾备中心进行恢复,也就是将其变成可供应用系统直接使用的一种状态；之后我们还要进行业务切换,就是将原先域名对应的IP更改为灾备中心的IP地址,这样才能保证在线业务可被外界正常访问.假设用于恢复数据的时间为Tl,域名对应IP变更所需的时间为T2（DNS的收敛）,那么,从灾难发生起,到恢复我们的业务系统运行,也就是所谓的RTO至少需要T1+T2的时间,在这里还不算上中途的某个环节发生意外的时间和运送数据磁带的时间.这样来看,要想使我们的业务系统可以更快的恢复到生产使用中,只有缩短Tl或者T2所消耗的时间.可是面对为缩短RPO与RTO所付出的高昂成本,是不是有其他切实有效并且较为廉价的方式呢?答案是肯定的一一应用容灾.
应用容灾正是在基于上述环境下孕育而生的.它的核心功能,就是在当数据容灾和设备容灾都建设完成后,从业务的角度,针对互联网上的应用,进行基于策略的可控的应用流量智能导向,将业务流引导到当前可用的数据中心.这样做的实质是降低甚至有些情况下可以消除T2所消耗的时间,从另一个角度和出发点来降低了RTO.
传统的容灾建设
在传统的容灾建设中,使用者和相关厂商所关注的都是在数据层面.一谈到容灾建设,大家往往都会想到诸如数据备份、数据复制、镜像、快照等存储相关的技术.这点无可厚非,数据作为用户业务系统中最为关键的部分,做好它的容灾是最根本也是必须的.可是,只有数据层面的容灾是不全面、不完整的.当灾难发生时,我们手里保存着全部的数据,若没有可以承载数据的服务器、机房、可用通讯线路,那我们光抓着这些数据也毫无用处.再往下看,如果发生灾难的系统是一个关键业务系统,一个不允许中断或者只能中断有限的时间的业务系统,那我们又如何保证RTO可满足业务系统容灾的需要呢?这些都是当前环境下传统容灾系统建设所面临的问题和挑战.
全面的容灾建设
为了确保当灾难发生时,我们的容灾系统可以真正的发挥作用,帮助我们在最短的时间内恢复业务的正常运行,我们在设计容灾机制的时候就必须将数据的容灾、设备的容灾和应用的容灾统统考虑进去,只有这样,设计出来的容灾方案才真的是可行并且可靠的.
对于数据的容灾和设备的容灾,由于其技术手段都已经较为成熟,在这里只做简单的描述.
我们可以通过数据的备份和复制技术来达到数据的容灾,对于实时性和同步性要求较高的应用,可以采用SAN环境下基于存储级别的逻辑卷（数据）镜像的手段达到2个数据中心的数据实时同步的目的.
设备的容灾则是在同城或异地建设灾备中心,并按照主生产中心的网络环境、服务器分布情况来建设部署一套同样的数据中心.对于同城的灾备中心,可通过DWDM设备进行光纤连接；而异地的则可以通过租用专用的广域网线路,以达到2个中心进行数据通讯的目的.
应用的容灾
在这里,我们主要讨论一下应用容灾.在描述应用容灾的时候,我们已经提到过,应用容灾的目的就是在当数据容灾和设备容灾都建设完成后,从业务的角度,针对互联网上的应用,进行基于策略的可控的应用流量智能导向,将业务流引导到当前可用的数据中心.那么引导业务流,就是应用容灾最基本也是最核心的功能.有些数据库厂商将数据库的容灾技术视为应用容灾,其实这样的说法是不正确的,因为数据库的容灾技术的本质功能,是在数据库层面确保了2个或多个数据中心的数据的一致性,它所服务的目标还是数据.
真正的应用容灾,应该是一种智能的流量牵引技术.它可以按照使用者的策略,对互联网上的业务访问流量进行引导,或引导主中心,当出现灾难的时候引导流量到灾备中心；或引导流量同时到两个中心,同时利用两个数据中心的全部资源,这样还可以更有效的利用灾备中心,只要做好两个中心数据的一致性即可.
当前业界中可实现流量牵引技术的方法从实质上讲,只有一种一一一智能DNS解析技术.它的实现原理是基于域名的智能动态解析,按照预先设置的策略,为前来查询域名的请求解析出不同的IP地址,之后访问者再通过解析出的地址来访问到我们所希望他们访问的数据中心去.对于策略的设置,可以为地理位置解析、高可用性解析、ISP解析等.
地理位置解析
判断用户所处的地理位置,来将其解析到相应的数据中心.比如我们主数据中心在北京,同时在香港也有自己的数据中心,那么我们就可以通过地理位置解析的策略,将大陆的用户访问都引导到北京中心,而将香港周边的访问请求或者是国际的访问请求都引导到香港中心上去.
高可用性解析
高可用性解析是根据数据中心的可用性,来进行流量的牵引.比如我们有一个主数据中心,和一个灾备中心,我们可以通过高可用性解析的方法,在正常情况下,将全部的业务请求都转发到我们的主数据中心.一旦主中心发生灾难,并导致无法提供服务,那么可以自动的将全部业务流量转移到我们的灾备中心上.
ISP解析
ISP解析就是通过精准的地址表,将访问请求按照其所属的ISP线路的不同,来解析到不同的数据中心去.假如我们有一个数据中心是电信的链路,另一个是联通的链路,那么我们就可以通过ISP解析将电信用户引导到电信的数据中心,将联通用户引导到联通的数据中心.在这种解析策略中,最为关键的就是IP地址表的准确程度和覆盖范围是否全面.
通过上述方式,我们可以按照最切合自己实际的方式来做流量的牵引.并且可以在满足我们应用容灾的需要时,还可以达到充分利用灾备中心的目的,保证我们为灾备建设所进行的投资可以发挥其更大的作用.
说到这里,有心的读者可能会说,不是还有一种叫做CDN的技术可以做应用的容灾吗?其实CDN的本质是内容分发,它的主要目的是通过在不同的数据中心部署CACHE服务器（缓存服务器）,当有用户访问相同的内容时,将其请求引导到相应的CACHE服务器上去.而CDN所使用的引导技术,也是基于智能DNS解析技术.而且如果是使用商业CDN,那么有谁会将自己的核心业务服务器以及数据放到CDN服务提供商的机房中去昵,在商业CDN中,我们只会将WEB服务器以及简单页面内容托管出去.不妨再设想一下,如果我们在2个或多个地点都建设了自己的数据中心,并且也采用了智能DNS解析来作为应用的容灾手段,那么,这是不是已经和CDN没有什么区别了呢?
（作者单位：论文范文社技术局网络处）
总结：该文是关于数据业务论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
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