在了解備份軟件解決方案如何使用云存儲之前，IT專業人員必須了解使用云存儲背后的“原因”。利用云存儲作為備份基礎設施一部分的主要原因是降低備份存儲成本。

 

令人驚訝的是，將云存儲成本與本地備份存儲進行比較可能不會立即顯示出成本的節省。備份存儲系統(例如高容量、重復數據消除的存儲設備和磁帶庫)可能比云計算提供的訂閱模型具有價格優勢。但是，這些初步的比較具有欺騙性。他們并沒有考慮到組織需要預先支付本地存儲費用。而在完全使用存儲系統的容量之前，組織并沒有意識到節省的成本。一旦考慮到總體擁有成本，許多組織就會發現公共云存儲是一種更經濟的存儲備份數據的方式，尤其是在數據保護軟件智能地使用云存儲的情況下。

 

使用云存儲的另一個優點是它會自動創建數據的異地副本。組織無需為配備災難恢復數據中心或在其數據中心中維護另一個備份存儲系統而進行操作或支付費用。云存儲還可以自動擴展和刷新。IT團隊不再需要擔心升級其當前備份存儲硬件，如果擔心正在使用橫??向擴展備份存儲系統而添加節點，至少從客戶的角度來看，云存儲會自動擴展。

 

 

備份軟件使用云存儲有三種常見方式：第一個是云計算鏡像，它實質上將所有備份數據從本地復制到云中。內部部署備份數據從未存檔，備份數據的云計算副本用于災難恢復。因此，客戶只能看到備份存儲成本的適度降低，因為它消除了第二個備份存儲系統和維護第二個站點的成本。

 

備份軟件使用云存儲的第二種方式是只使用云存儲，與云計算鏡像相反。此方法只在云存儲上獨占存儲數據。僅限云存儲備份數據的方法顯著降低了本地備份存儲基礎設施的成本。該組織還獲得了上述云存儲的所有好處。問題是，只使用云計算的方法會引入云延遲，這會影響備份數據的查詢和恢復時間。

 

備份軟件使用云存儲的第三種方式是云分層，它在利用本地和云平臺方面提供了更好的平衡，隨著時間的推移將較舊的備份作業移到云平臺中。問題在于，云分層僅對特定數據集具有意義，并且備份軟件必須智能地利用這兩個層，以便客戶看到好處。

 

 

行業研究機構發現，超過85%的恢復請求來自前一天的備份。從理論上講，如果組織僅在本地存儲兩個或三個最新的備份數據副本，則這兩個或三個版本應該可以滿足幾乎所有恢復請求。該機構還發現，超過65%的組織具有超過五年的備份保留策略。如果組織將幾周之前的任何備份數據存檔或移動到云存儲中，則可以顯著減少本地備份基礎設施和成本，同時又不犧牲其滿足各種服務級別目標的能力。

 

 

為了從云分層概念中獲取全部價值，IT團隊需要將其應用于正確的數據集，而備份軟件則需要以能夠智能地將其歸檔到云中的方式來存儲信息。當今大多數組織中有兩個需要關注的數據集，即數據庫和非結構化數據。數據庫由記錄(或行)組成，并且用戶幾年甚至幾十年都沒有訪問過其中一些記錄。問題是，如果IT團隊需要滿足對數據庫的恢復請求，則IT團隊需要還原整個數據庫。在大多數情況下，數據庫無法在本地部署20%的數據，而將80%以上的數據保留在云中。由于從云中恢復數據庫的速度很慢，因此大多數組織需要將其數據庫備份副本的100%保留在本地。

 

第二種數據類型是非結構化數據，即用戶和計算機創建的文件。由于每個文件都是獨立實體，因此其他文件通常不依賴于該文件，因此將較舊的文件備份版本存儲在云存檔中是有意義的。非結構化數據可為云分層投資提供更高的回報，因為非結構化數據消耗的容量通常比結構化數據要大得多，并且在緊急恢復的情況下，組織僅需要最新創建或更改的非結構化數據版本。

 

 

備份軟件對云分層的支持在很大程度上取決于備份軟件存儲數據的方式。大多數備份應用程序都將結構化和非結構化數據存儲為它們正在保護的卷的映像。基于圖像的備份是保護非結構化數據的一種特別流行的方法，因為備份軟件不需要經過非常耗時的過程，即掃描可能數以百萬計的文件來查找新的或更改的文件。備份軟件將非結構化數據所在的整個卷備份為一個大對象，以創建基準基礎副本。后續備份掃描卷以查找更改的塊。如果在掃描期間出現新的或更改的塊，則這些塊將一起存儲在增量備份作業中。如果備份管理員希望將卷恢復到最新版本，則備份軟件將首先恢復卷的基準副本，然后從增量備份中覆蓋已更改的塊。

 

大多數基于映像的備份解決方案要求IT人員在完成相對少量(4～6個)的增量作業后，定期創建新的基準映像。該軟件可以通過將增量作業合并到基準映像中來創建新的基準映像，或者IT團隊可以運行完整的備份。但是，這兩種方法都非常耗時。

 

在基于映像的備份作業中，可以進行歸檔的唯一組件是軟件或IT創建新基準之后的較舊基準副本。問題是新基準和舊基準的大小非常相似。盡管組織并未像云分層所暗示的那樣節省總容量，但確實節省了一些容量費用。通常，組織在本地存儲較舊的基礎備份副本，但現在他們可以將它們存儲在云中。問題在于云存儲層在基礎副本之間具有高度的冗余，因此組織每月要支付額外的費用來存儲相同的數據副本。

 

 

相比之下，逐個文件備份確實掃描了整個非結構化數據集。與基于圖像的方法相比，這些掃描更加耗時。但是，下一代非結構化備份解決方案在原始掃描(尤其是后續掃描)所需的時間上有了顯著改善。傳統的逐個文件備份除了掃描速度較慢外，還仍將每個逐個文件備份作業存儲為單個卷。主要原因是為了更有效地將數據保存到磁帶。將10,000個1兆字節的文件寫入磁帶是一項長時間的操作。下一代非結構化備份解決方案既可以將數據寫入本地磁盤又可以將數據寫入磁盤，并且可以存儲文件，因此可以對它們進行精細訪問。精細的文件存儲不僅使這些下一代解決方案能夠提供對備份文件類型的深入了解，而且還可以更智能地使用云計算。

 

下一代解決方案不需要執行整合作業來創建新的完整性。在初始掃描之后，軟件可以繼續以增量方式長期備份文件系統。增量永久策略加上詳盡的洞察力，意味著下一代非結構化數據保護軟件還可以基于更改率、類型或分類將特定文件從本地備份存儲細粒度地移動(而不是復制)到公共云存儲。它可以使用相同的信息將更重要的文件保留在本地，以實現更快速的恢復。

 

這些新一代解決方案的細粒度移動功能可以顯著減少本地備份數據集的大小。與基于映像的備份解決方案相比，它還可以顯著降低云存儲層的大小要求，因為它不會連續地將相同的數據復制到云平臺上。

 

這些下一代非結構化數據保護解決方案的一個重要組成部分是維護有關本地備份的元數據。元數據信息的本地副本意味著組織可以在不訪問云計算副本的情況下執行所有查詢。其結果是備份軟件能夠快速響應查詢，而不會招致云計算提供商的出口費用，而且該組織能夠使用云計算提供商提供的最深層的存檔層。

 

 

對于許多組織而言，使用公共云存儲作為備份存儲是有意義的，因為它具有降低成本的潛力。IT部門面臨的挑戰是確保備份軟件將正確的數據集分層到云中。通常，組織不會通過對結構化數據進行分層來節省費用，如果這樣做，則可能會滿足恢復預期的風險。如果備份軟件可以精細地保護非結構化數據并將其精細地移動到云中，則非結構化數據可以通過智能地利用公共云存儲來節省大量資金。

 

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