REL09-BP01 Ermitteln und Sichern aller zu sichernden Daten oder Reproduzieren der Daten aus Quellen
Alle AWS-Datenspeicher bieten Backup-Möglichkeiten. Services wie Amazon RDS und Amazon DynamoDB unterstützen zusätzlich ein automatisiertes Backup, das eine zeitpunktbezogene Wiederherstellung (PITR) ermöglicht. So können Sie Backups zu einem beliebigen Zeitpunkt bis zu fünf Minuten oder weniger vor dem aktuellen Zeitpunkt wiederherstellen. Viele AWS-Services bieten die Möglichkeit, Backups in eine andere AWS-Region zu kopieren. AWS Backup ist ein Tool, mit dem Sie Datensicherungsprozesse über verschiedene AWS-Services hinweg zentralisieren und automatisieren können.
Amazon S3 kann als Backup-Ziel für selbstverwaltete und AWS-verwaltete Datenquellen verwendet werden. AWS-Services wie Amazon EBS, Amazon RDS und Amazon DynamoDB bieten integrierte Möglichkeiten zur Backup-Erstellung. Sicherungssoftware von Drittanbietern kann ebenfalls eingesetzt werden.
On-Premises-Daten können in AWS Cloud unter Verwendung von AWS Storage Gateway oder AWS DataSyncgesichert werden. Amazon S3-Buckets können genutzt werden, um diese Daten in AWS zu speichern. Amazon S3 bietet mehrere Speicherebenen wie Amazon S3 Glacier oder S3 Glacier Deep Archive, um die Datenspeicherkosten zu senken.
Möglicherweise können Sie Ihre Datenwiederherstellungs-Anforderungen erfüllen, indem Sie Daten aus anderen Quellen reproduzieren. So könnten beispielsweise
Amazon ElastiCache-Replikatknoten oder
RDS-Lesereplikate für das Reproduzieren von Daten verwendet werden, wenn die primären Daten verloren gegangen sind. Wenn solche Quellen für das Erreichen Ihrer
Recovery Time Objective (RTO) und Recovery Point Objective (RPO)genutzt werden können, benötigen Sie möglicherweise kein Backup. Weiteres Beispiel: Wenn Sie mit Amazon EMR arbeiten, ist es möglicherweise nicht erforderlich, Ihren HDFS-Datenspeicher zu sichern, solange Sie
die Daten in EMR von S3 reproduzieren können
Bei der Auswahl einer Backup-Strategie sollten Sie die für die Datenwiederherstellung benötigte Zeit berücksichtigen. Diese hängt von der Art des Backups (im Falle einer Backup-Strategie) oder von der Komplexität des Datenreproduktions-Mechanismus ab. Die benötigte Zeit sollte im RTO für die Workload enthalten sein.
Gewünschtes Ergebnis:
Datenquellen wurden basierend auf Kritikalität identifiziert und klassifiziert. Anschließend legen Sie eine auf dem RPO basierende Strategie für die Datenwiederherstellung fest. Diese Strategie involviert entweder die Sicherung dieser Datenquellen oder die Möglichkeit, Daten aus anderen Quellen zu reproduzieren. Im Falle eines Datenverlusts ermöglicht die implementierte Strategie die Wiederherstellung oder Reproduktion von Daten innerhalb der definierten RPO und RTO.
„Cloud-Reife“-Phase: Foundational
Gängige Antimuster:
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Nicht alle Datenquellen für die Workload und deren Kritikalität sind bekannt.
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Es erfolgen keine Backups kritischer Datenquellen.
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Es erfolgen nur Backups von manchen Datenquellen ohne die Verwendung von Kritikalität als Kriterium.
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Es wurde kein RPO definiert oder die Backup-Häufigkeit kann den RPO nicht erfüllen.
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Es erfolgt keine Bewertung, ob ein Backup erforderlich ist oder ob Daten aus anderen Quellen reproduziert werden können.
Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode: Durch das Identifizieren der Orte, wo Backups notwendig sind und das Implementieren eines Mechanismus zur Erstellung von Backups bzw. die Möglichkeit, die Daten aus externen Quellen zu reproduzieren, ist es einfacher, Daten während eines Ausfalls wiederherzustellen.
Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: Hoch
Implementierungsleitfaden
Sie sollten die Backup-Funktionen der von der Workload genutzten AWS-Services und -Ressourcen verstehen und nutzen. Die meisten AWS-Services stellen Funktionen für Backups von Workloaddaten bereit.
Implementierungsschritte:
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Identifizieren Sie alle Datenquellen für die Workload.. Daten können in einer Reihe von Ressourcen gespeichert werden, wie z. B. Datenbanken
, Volumes, Dateisystemen, Protokollierungssystemenund Objektspeicher. Im Abschnitt „Ressourcen“ finden Sie Relevante Dokumente zu verschiedenen AWS-Services, in denen Daten gespeichert werden, sowie die Backup-Funktionen dieser Services. -
Klassifizieren Sie Datenquellen basierend auf Kritikalität.. Unterschiedliche Datensätze haben unterschiedliche Kritikalitäts-Niveaus für eine Workload und damit auch verschiedene Anforderungen an die Ausfallsicherheit. So können beispielsweise bestimmte kritische Daten einen RPO erfordern, der gegen Null geht, während bei anderen, weniger kritischen Daten, ein höherer RPO und somit ein gewisser Datenverlust toleriert werden kann. Ebenso können unterschiedliche Datensätze auch unterschiedliche RTO-Anforderungen haben.
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Nutzen Sie AWS- oder Drittanbieterservices, um Backups der Daten zu erstellen. AWS Backup ist ein verwalteter Service, mit dem Backups verschiedener Datenquellen auf AWS erstellt werden können. Die meisten dieser Services verfügen auch über native Funktionen für die Backup-Erstellung. Der AWS Marketplace umfasst zahlreiche Lösungen, die diese Funktionen ebenfalls bieten. Unter „Ressourcen“ unten finden Sie weitere Informationen dazu, wie man Backups von Daten aus verschiedenen AWS-Services erstellt.
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Für Daten, die nicht gesichert werden, sollten Sie einen Datenreproduktions-Mechanismus festlegen. Es gibt verschiedene Gründe dafür, Daten, die aus anderen Quellen reproduziert werden können, nicht zu sichern. Möglicherweise ergibt sich die Situation, dass es günstiger ist, Daten bei Bedarf aus Quellen zu reproduzieren als ein Backup zu erstellen, da mit der Speicherung von Backups gewisse Kosten verbunden sind. Ein weiterer Grund wäre, wenn das Wiederherstellen aus einem Backup länger dauert als die Reproduktion der Daten aus anderen Quellen, was zu einer Nichteinhaltung des RTO führen würde. In solchen Situationen sollten Sie sich einen Kompromiss überlegen und einen gut definierten Prozess festlegen, wie Daten aus diesen Quellen reproduziert werden können, wenn eine Datenwiederherstellung erforderlich ist. Wenn Sie beispielsweise Daten zur Analyse aus Amazon S3 in ein Data Warehouse (wie Amazon Redshift) oder einen MapReduce-Cluster (wie Amazon EMR) geladen haben, kann es sich dabei z. B. um Daten handeln, die aus anderen Quellen reproduziert werden können. Solange die Ergebnisse dieser Analysen gespeichert werden oder reproduzierbar sind, besteht kein Risiko eines Datenverlusts durch einen Ausfall im Data Warehouse oder MapReduce-Cluster. Andere Daten, die aus Quellen reproduziert werden können, sind Cache-Inhalte (z. B. Amazon ElastiCache) oder RDS Read Replicas.
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Legen Sie eine Kadenz für die Sicherung von Daten fest. Das Erstellen von Datenquellen ist ein periodischer Prozess und die Häufigkeit sollte vom RPO abhängen.
Grad des Aufwands für den Implementierungsplan: Mittel
Ressourcen
Relevante bewährte Methoden:
REL13-BP01 Definieren von Wiederherstellungszielen bei Ausfällen und Datenverlusten:
Relevante Dokumente:
Relevante Videos:
Ähnliche Beispiele:
