자연 또는 기타 갑작스러운 재해로 인한 기업의 생존과 발전에 따른 피해를 효과적으로 줄이고 막기 위해 업계는 무중단 업무 운영과 재해 복구 구분을 요구했습니다. 그러나 기술의 발전과 연구가 심화됨에 따라 이 두 개념은 점차 융합되고 있으며, 관련 조치는 일반적으로 BCP (무중단 업무 운영 계획) 로 통일되어 국내 습관적으로' 재해 복구 계획' 이라고 불린다.
재해 복구 계획 구현의 핵심은 데이터입니다. 오늘날 기업의 발전과 성공은 데이터 정보의 파악 및 관리에 점점 더 의존하고 있으며, 데이터는 기업의 가장 중요한 자산이 되었습니다. 재해 복구 시스템은 재해 발생 시 데이터 복구 및 유지 관리 관련 애플리케이션을 위해 구축되었습니다. 그러나 현재의 기술 조건 하에서 완벽한 재해 복구 시스템을 구축하려면 여전히 골치 아픈 데이터 처리 및 보안 문제를 해결해야 합니다.
1. 재해 복구 시스템의 데이터 처리 및 보안 문제
데이터의 양이 빠르게 증가하고 있습니다.
2008 년 3 월 IDC 보고서에 따르면 2007 년 각종 신규 데이터 총량 (28 1 AI 바이트) 은 전년보다 약 75% 증가하여 사용 가능한 모든 스토리지 미디어의 총 용량 (264 AI 바이트) 을 약 6% 초과했다. 2006 년 20 1 1 의 총 데이터 양이 10 에 이를 것으로 예상됩니다. 기업에서 범용 애플리케이션 데이터의 급속한 증가 외에도 ERP, CRM, 전자 상거래 등과 같은 새로운 정보 기술이 등장하고 있습니다. ) 효율성을 높이는 동시에 많은 양의 데이터를 생성합니다.
빠르게 증가하는 데이터의 양이 재해 복구 시스템에 미치는 가장 직관적인 문제는 스토리지 공간이 부족하여 더 많은 스토리지 미디어 (테이프 또는 디스크) 를 구입해야 한다는 것입니다. 시스템의 총 스토리지 용량이 늘어남에 따라 미디어 구입 비용 외에 장비 배포 공간, 냉각, 전력 소비량 등의 부수적 수요도 빠르게 증가하고 있습니다.
반면에, 데이터의 증가는 또한 시스템의 처리 능력에 엄청난 압력을 가하고 있다. 스토리지 미디어와 달리 시스템의 처리 능력 (예: CPU, 입출력 버스 등) 입니다. ) 일반적으로 확장하기가 어렵고 전체 하드웨어 업그레이드를 통해서만 가능합니다. 기술적 수단을 통해 데이터 증가에 대한 시스템 처리 능력에 대한 부담을 효과적으로 억제할 수 없다면 시스템 안정성은 빈번한 하드웨어 업그레이드의 심각한 과제에 직면하게 될 것입니다. 동시에 시스템에 대한 투자는 충분히 활용될 수 없다.
또한 재해 복구 시스템은 일반적으로 서로 다른 곳에 배포해야 합니다. 데이터의 양이 증가하면 원격 데이터 전송에 더 높은 대역폭 요구 사항이 제기됩니다. 전송 대역폭 제한으로 인해 전송 시간이 길어지면 시스템 효율성이 저하될 수 있으며 오프사이트 데이터 전송도 적시에 완료되지 않아 재해 복구 시스템이 실패할 수 있습니다.
민감한 데이터 보호
완벽한 정보 보안은 AIC 의 세 가지 원칙을 따라야 합니다. 즉, 데이터 보호는 가용성, 무결성, 기밀성이라는 세 가지 주요 특징에 초점을 맞추어야 합니다. 응용 프로그램 시나리오마다 요구 사항이 다르지만, 시스템 설계에서는 이 세 가지 특징을 충분히 중시해야 합니다. 현재 국내 재해 복구 시스템은 가용성에만 초점을 맞추고 무결성과 기밀성에 필요한 관심이 부족한 경우가 많다.
재해 복구 시스템을 구축하는 목적은 재해 발생 후 적시에 애플리케이션을 복구하여 관련 업무를 효율적으로 운영할 수 있도록 하는 것입니다. 따라서 데이터 유효성은 시스템 설계에서 가장 중요한 고려 사항입니다. 이와 함께 정보기술이 점점 더 광범위하게 적용됨에 따라 민감한 데이터가 유출되거나 변조될 위험이 커지고 있습니다. 일단 사고가 발생하면 기업은 치열한 시장 경쟁에서 중상을 입거나 심지어 파멸적인 타격을 입게 될 것이다.
2. 기존 솔루션 및 단점
이러한 문제를 해결하기 위해 스토리지 업계는 데이터 감소 기술을 통해 백업 데이터의 총량을 효과적으로 줄일 수 있는 솔루션을 제시했습니다. 암호화 기술을 사용하면 중요한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
현재 널리 사용되는 데이터 합리화 기술은 주로 중복 제거 및 데이터 압축입니다. 중복 제거 기술은 일반적으로 10: 1 에서 20: 1 까지 스토리지 중 중복된 데이터 블록을 제거하여 총 데이터 양을 줄입니다. 즉, 중복 제거 기술을 적용한 후 총 데이터 양이 원본 데이터 양의/kloc 으로 줄어듭니다 데이터 압축 기술은 데이터를 다시 인코딩하여 데이터 중복을 줄임으로써 데이터 양을 줄입니다. 일반 데이터의 압축비는 약 2: 1 입니다. 즉, 데이터를 원래 크기의 절반 정도로 압축할 수 있습니다. 이 두 기술은 서로 다른 수준의 타겟을 가지고 있어 결합하여 데이터 감소율을 높일 수 있습니다. 데이터 중복 제거와 데이터 압축 기술을 모두 적용할 경우 일반적으로 데이터 압축 기술을 사용하기 전에 데이터 삭제 기술을 적용하여 시스템 처리 능력 사용을 최소화할 수 있다는 점에 유의해야 한다.
스토리지 시스템의 데이터를 효과적으로 보호하기 위해 업계는 올해 초 IEEE1619/1619./kloc-를 공식 통과시켰다 IEEE 16 19 는 새로운 암호화 알고리즘 모드 XTS-AES 를 사용하여 디스크 드라이브와 같은 블록 지향 스토리지 디바이스의 데이터 암호화 문제를 효과적으로 해결합니다. Ieee1619.1주로 대형 디스크 드라이브에 사용되며 CBC, GCM 등 다양한 AES 암호화 인증 알고리즘 모드를 사용할 수 있습니다. 키 관리 등 기타 후속 관련 기준도 질서 있게 제정되고 있다.
그러나 이러한 솔루션은 재해 복구 시스템이 직면한 방대한 양의 데이터와 보안 문제를 별도로 처리할 수 있지만 실제 시스템 설계 및 배포에는 여전히 문제가 있습니다. 분산 기술의 실현은 과도한 자원 점유, 비효율적인 시스템 운영, 높은 복잡성, 낮은 신뢰성 등의 문제를 야기합니다. 업계에서는 이러한 모든 문제를 완벽하게 해결할 수 있는 고도로 통합된 새로운 전체 솔루션이 절실히 필요합니다.
더욱 두드러진 문제는 데이터 보호에 도입된 암호화 프로세스가 데이터 축소 기술의 응용을 근본적으로 제한하는 것이며, 이러한 기술들 사이에는 근본적인 모순이 있다는 것입니다. 중복 제거와 데이터 압축 기술의 기초는 대량의 데이터에 유사하거나 동일한 특징이 있다는 것입니다. 암호화 후 데이터의 유사성 또는 유사성이 완전히 파괴될 수 있습니다.
3.hifn express dr 융합 기술 프로그램 소개
이러한 데이터 감소 및 보안 기술을 최대한 활용하고 완벽한 재해 복구 시스템을 구축하려면 이러한 프로세스를 신중하게 조정해야 합니다. 스토리지 및 네트워크 혁신의 원동력인 Hifn Express DR 은 데이터 간소화 및 암호화 처리 기술에 대한 깊은 이해와 재해 복구 시스템 스토리지 애플리케이션에 대한 정확한 파악을 통해 다음과 같은 새로운 솔루션을 제시했습니다.
Hifn Express DR 솔루션을 기반으로 한 데이터는 추가 처리를 제출하기 전에 압축되어 시스템의 I/O 대역폭을 증가시켜 기존 시스템의 하드웨어 투자를 극대화하고 보호합니다. 내부적으로 처리되면 먼저 입출력 모듈에서 가져온 소스 데이터의 압축을 푼 다음 특정 알고리즘 (일반적으로 SHA- 1/2 사용) 을 사용하여 데이터 블록의 식별 정보를 계산합니다. 데이터 중복 제거 메타데이터 블록은 압축되어 데이터 양을 더욱 줄일 수 있다. 포괄적인 데이터 보호를 위해 압축된 데이터 블록을 암호화할 수 있습니다. 암호화 알고리즘 및 처리 방법은 IEEE 16 19 시리즈 표준을 엄격히 준수합니다. 전체 프로세스는 관련 하드웨어 처리 장치에 의해 자동으로 수행되므로 시스템 프로세서 및 스토리지 장치의 생산성이 크게 향상됩니다.
이 아키텍처를 기반으로 하는 차세대 Hifn Express DR 시리즈 가속 카드는 중복 제거, 데이터 압축 및 암호화 기술을 종합적으로 적용함으로써 재해 복구 시스템의 데이터 양을 5% 이하로 줄여 데이터를 완벽하게 보호하고 처리 성능도 기록적인 1 600mb 에 이를 수 있도록 지원합니다