灾备的下一个趋势：智能化

时间：2017-09-15 栏目：

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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南宫NG·28收集与学习提供了相关的南宫NG·28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、南宫NG·28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。南宫NG·28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南宫NG·28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。在南宫NG·28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，那南宫NG·28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，南宫NG·28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，仅仅只是作为接收南宫NG·28，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。它基于南宫NG·28智能灾备管理平台，实现整个IT系统南宫NG·28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、大南宫NG·28时代下南宫NG·28在不同物理机、虚拟机、中间件、南宫NG·28库、云平台、不同混合环境下对南宫NG·28自由流动、保护、分享的实际需求。