Grandes datos

Deje de procrastinar: cree un plan de recuperación ante desastres de Big Data hoy

Tarde o temprano, se pregunta a los departamentos de TI sobre sus planes de copia de seguridad, recuperación y recuperación de interrupciones catastróficas de big data. Arme su plan de recuperación ante desastres específico para big data con esta guía.

what if the data tells you something you dont like three potential big data pitfalls

Pocas empresas definen un plan de recuperación ante desastres (DR) para Big Data, pero a medida que Big Data asume un papel más crítico en la empresa, DR debe convertirse en un punto focal.

Por supuesto, no todos están de acuerdo.

Cuando el experto en rendimiento de sistemas y bases de datos Lockwood Lyon pregunta a los administradores de bases de datos cómo implementan la recuperación ante desastres en entornos de big data, dice que hay dos respuestas comunes:

  • Big data se usa para análisis, no para datos de misión crítica, por lo que no se requiere un plan de recuperación ante desastres; y
  • Big data es demasiado grande para la copia de seguridad y la recuperación ante desastres debido a la cantidad de espacio y tiempo de recuperación necesarios para acomodar grandes conjuntos de datos.

Esta vista solo persistirá si Big Data no se considera de misión crítica en términos de disponibilidad continua. Pero a medida que más y más organizaciones planean ejecutar análisis de big data en entornos dinámicos de ventas en línea que se basan en análisis para responder al comportamiento cambiante del consumidor (u operar sistemas de transporte basados ​​en estados cambiantes del sistema), y A medida que las empresas comienzan a operar y confían estratégicamente en análisis para resultados comerciales, es solo cuestión de tiempo antes de que TI comience a ser cuestionada sobre sus planes de respaldo, recuperación y recuperación de interrupciones catastróficas de big data.

LEER  Cómo podría funcionar el plan de una startup para romper los grilletes de TI sobre los datos

No puede aplicar el mismo conjunto de mejores prácticas de DR a big data para los sistemas de registro tradicionales. Es por eso que los departamentos de TI que desarrollan planes de recuperación ante desastres de big data deben considerar estos puntos clave a medida que desarrollan sus planes.

1: ¿Qué tan rápido necesita restaurar grandes datos?

Los grandes datos necesarios para el análisis casi en tiempo real deben almacenarse para una recuperación rápida. Las opciones de almacenamiento de datos basadas en la nube pueden ser la respuesta, o las opciones de almacenamiento rápido en el sitio, como el almacenamiento en memoria replicado continuamente en varios servidores. Para datos grandes que se requieren pero no instantáneos, puede ser factible almacenar estos datos en medios más lentos (quizás incluso en cinta), aunque el tiempo de recuperación es mayor.

2: ¿Qué datos debe recuperar?

Los grandes datos son enormes: no necesita una recuperación rápida ante desastres para todos ellos. Se debe realizar una reunión con la unidad de negocio final para acordar qué datos restaurar en el esfuerzo de recuperación ante desastres. Se debe implementar un plan de retención de datos para evitar el almacenamiento innecesario de datos irrelevantes, lo que solo prolongará el tiempo de recuperación de datos.

3: ¿Cumple la solución de recuperación ante desastres de big data sus requisitos reglamentarios?

Algunos reguladores de la industria exigen que las empresas conserven sus grandes datos durante largos períodos de tiempo, mientras que otros no lo hacen. Algunas empresas, especialmente si se basan en información de tendencias a largo plazo, optan por almacenar big data durante décadas, mientras que otras consideran que la información no es importante. Su plan de recuperación ante desastres de big data debe cumplir con los requisitos reglamentarios y comerciales de su empresa.

4: ¿Cuál es su gran punto de recuperación de datos?

Para los datos transaccionales, el punto de recuperación de DR es el punto de recuperación más cercano a donde ocurrió la interrupción del servicio. Hasta cierto punto, lo mismo es cierto para los grandes datos, pero hay una consideración adicional: debe decidir en qué «forma» desea restaurar los grandes datos. En otras palabras, ¿restaura los grandes datos «sin procesar», tal como llegaron por primera vez a su sistema? ¿O su estrategia es recuperar big data que ha sido ETLed (extraído, transformado y cargado) en una forma refinada de big data donde realmente se puede realizar el análisis? La mayoría de las empresas eligen este último.

5: Actualice su lista de contactos de proveedores y practique su DR

Los planes de recuperación ante desastres de big data deben coordinarse y probarse con los departamentos de usuarios finales y los proveedores, tal como lo haría con los planes de recuperación ante desastres transaccionales. Aunque los usuarios comerciales finales no siempre están felices de cooperar con la preparación y prueba del plan, lo entenderán. Conseguir que los proveedores de big data utilicen tablas DR es probablemente lo más difícil porque sus clientes empresariales no esperaban mucho hasta ahora.

¿Cuenta con un plan de recuperación ante desastres de big data? Si es así, ¿qué consideraciones clave para crear un plan de recuperación ante desastres agregaría a nuestra lista? ¿Qué obstáculos, si los hubo, encontró al desarrollar y/o probar el plan? Háganos saber en la discusión.

LEER  Los sistemas de datos en la nube y la IA perimetral están teniendo un gran impacto en la ciencia de datos hoy en día.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba