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灾备的下一个趋势:智能化

来源:作者:gaoxuan发表于:2017-09-15点击:

智能化是灾备行业上的王冠吗?

相信很多人是抱着“来看看这篇垃圾文章是怎么吹牛”的心态点开这篇文章的。

的确,从10年前的智能手机,到现在的人工智能,智能已经不是什么新鲜的概念了,似乎一切可以和智能发生关系的,都已经发生了关系。

但即使现在如火如荼的人工智能领域,仍然存在强人工智能与弱人工智能之分,前者的工作方式是“识别”,后者的工作方式是“理解”。发展了60多年的人工智能之所以能够在今天成为第一关键词,首先自然要感谢机器学习等算法取得的巨大进步。

算法可以帮助我们去计算、去识别,但却无法真正理解。识别和理解存在本质的不同,弱人工智能无法真正“理解”,但在识别方面,弱人工智能已经做得足够优秀。比如我们日常所使用的淘宝、美图等工具,这些工具的功能以及内容推送已经优于几年前我们所熟知的,每一个产品背后都是一种人工智能技术的具体应用。每天我们在使用美图工具的同时,都是为智能算法的一次一次数据收集与学习提供了相关的数据基础,一个保存动作就可以告诉机器学习技术这是一个正向的美化,而一个删除动作则可以告诉机器学习技术这是一个反向的美化。

以上,希望可以让你对包括人工智能在内的智能有个初步概念。

那么接下来,我们再来说说另一个关键词——灾备。

不管是备份还是容灾,我们理解的时候,更多的将它定义为一个模块,这个模块可能会依托于存储、数据库、中间件、操作系统等不同环节。而随着智能概念的提出,灾备的外延不仅进一步扩大,更逐渐演化为一条线,一条链接网络、计算、存储等各个环节的线。

在这条线上的存储通过一整套包括感知、检测、管理等功能在内的智能体系,提供了智能管理、资源调度等十几个服务模型。通过应用性能的识别、QoS需求的识别、容量识别等功能,实现准确分配、自动预警等功能。

而在网络层面,带宽智能化则是最重要的体现。英方联合华为、运营商合作的智能灾备项目成为行业内首个落地项目。

在实际的灾备场景中,灾备是分时段的,有时是全备份,有时只需备份变化的数据量,对于传统的灾备方案,这就存在一个带宽成本的问题。比如全备份是在规定时间内完成,如果规定时间越短,带宽速度就要越大,成本越高,但是不做全备份时,实际使用带宽会成倍下降,如果不做调整将会造成带宽的浪费。在英方与运营商的合作项目中对上述问题进行了有效的解决,二者通过API将灾备软件与带宽管理联接,通过统一管理平台实现带宽资源的自动按需分配(比如全备份使用100M带宽,增量备份使用2M带宽),大幅降低成本。

当然,如果这就是智能的话,那么你又让elastic情何以堪呢?

正如我们前面所提到的,智能不仅仅是一种手动或自动的调节、切换,而是需要具有一定的反馈和调整机制,能够通过用户的具体业务习惯进行正向反馈,帮助用户优化自身的操作。一个智能的灾备系统需要具有“预测”能力,可以实现对业务迁移、接管所需时间、所需时机的准确预测。

以高可用场景为例:在传统的灾备方案中,切换往往依靠手工,如果人工不干预,那数据中心烧毁了也不会切换。但是另一方面,切换又不能太随意,比如网络断线又马上恢复,或者人为误操作,灾备端就不能进行切换。

在这样的现实需求下,英方依托核心技术研发的智能灾备系统,可以监测到业务的停止需不需要切换,让切换更加智能,并且在灾备演练和客户真实发生故障时,都能够达到秒级高可用切换,帮助用户实现RPO与RTO接近理想值。

此外,还需要充分运用云计算的弹性特点,实现灾备端计算负荷的智能调整是灾备智能化的第三个核心特征。比如,灾备端没有业务系统运转负荷时,仅仅只是作为接收数据,那就只需要很少的内存和CPU计算资源。但是切换接管主业务系统时,灾备系统要根据业务应用的计算量,实现自动无缝扩展以适应业务能力的计算需求。

所以,灾备智能化是一个涵盖智能动态带宽调节、智能弹性计算、智能切换监测等在内的统一灾备系统。它基于英方智能灾备管理平台,实现整个IT系统数据安全、业务连续性的智能化管理。灾备智能化将更加满足云计算、大数据时代下数据在不同物理机、虚拟机、中间件、数据库、云平台、不同混合环境下对数据自由流动、保护、分享的实际需求。

智能化灾备相比传统容灾模式更有成本和性能的优势

 

如果说互联网有“互联网+”的话,那么人工智能同样存在“AI+”。现阶段,很多企业的数据依然可以根据商业场景取得数据,然后结合AI相关技术帮助企业实现业务升值。

距离强人工智能还有很长的一段路要走,虽然人工智能会像安卓系统一样,在未来一定会出现众多的“工具箱”,但眼下,人工智能还是需要依靠科学家们不断的进行调整、设置,这是目前弱人工智能最大的特点。同样,智能灾备需要灾备企业根据自己的技术能力,不断对灾备系统进行优化、调整。

这是目前弱人工智能发展的正确方向。同时,也是IT行业发展的正确方向。

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