日前，针对中小企业容灾市场，浪潮存储推出了自己的解决方案--平民化容灾。浪潮认为，用户虽然都需要容灾，但是由于应用环境和自身状况的不同，对于容灾需求的级别也有所差别。通过对用户需求的深度分析，结合其需求提供和实施定制化的解决方案，完全可以满足用户对于数据安全以及业务连续性的需求，同时也能够帮助用户最大限度的降低在容灾上的成本投入。这就是平民化容灾的核心思路。

一份来自美国的调查报告显示，在发生灾难性数据损坏之后，只有6%的公司可以在数据丢失后生存下来，43%的公司将会彻底关门，51%的公司会在两年之内消失。

容灾的重要性无需多谈，但提起容灾，更多企业的CIO首先想到的就是要付出的巨大成本。设备采购成本、软件购买成本、部署成本、后续维护成本……在很长时间内，正是因为成本的限制，容灾才成为大中型企业独享的盛宴。

定制：平民化容灾的关键

要实现定制化，首要的事情便是对用户的需求进行一个清晰的界定。浪潮认为，界定用户的需求可以从两个方面入手，即风险评估和数据依赖度。所谓风险评估，是指综合各方面因素，对于用户数据所面临的风险度进行整体评估，风险越高，需要的容灾级别也就越高。举例来说，如果一个企业所处的位置在地震或者台风高发区，那么实现异地容灾就是必要的选择；反之，则完全可以基于本地构建容灾系统。所谓数据依赖度则是指用户业务运行对于数据的依赖程度，在信息化程度较高的企业，一旦信息系统发生问题，就会造成业务员的停滞，这就是所谓的企业对于数据的依赖度高，反之则为低。

通过定制化，浪潮提供的容灾解决方案在满足用户数据安全需求的同时也能最大限度的降低其在容灾上的投入，在多个方面帮助用户降低TCO：

系统成本：通过解决方案的定制，浪潮可以保证满足用户需求的基础上实现系统成本的最小化；不仅如此，由于存储基础技术标准的开放趋势，在应用过程中一旦需要升级，只需要购买新的设备即可，而不需要对原有的系统进行重构。

硬件成本：经过多年的积累，浪潮能够提供解决方案中的大部分产品，而高性价比正是浪潮存储产品最重要的特点。

使用成本：浪潮可以通过完善的培训帮助用户降低系统维护人员上的投入成本。

维护成本：浪潮完善的售后服务可以快速响应用户需求，帮助用户最大限度降低维护成本。

浪潮平民化容灾方案巡礼

基于对中国用户需求的深入理解，浪潮推出了一系列的平民化解决方案，目前已经在不同的领域得到了广泛应用。

针对核心数据的容灾解决方案

对于偏重核心数据安全的容灾需求，浪潮提供了两种容灾解决方案。一种是利用虚拟带库进行数据复制的解决方案。在生产中心和灾备中心分别部署一台同样规格的虚拟带库，先将磁盘存储系统的数据集中备份至生产中心的虚拟带库上，然后通过远程网络备份至灾备中心的虚拟带库上。由于虚拟带库本身具有丰富的增值软件功能，可以方便的配置两台虚拟带库之间的自动数据复制。这样的方式可以不占用存储系统以及服务器主机的资源，因而不会对原有的系统运行形成影响。在灾备中心，还可以配置物理带库，用以备份虚拟带库中的核心数据，从而同时实现容灾和核心数据的备份。

另外一种是基于主机复制的解决方案。在服务器上安装数据复制软件，或是应用程序提供的数据复制、容灾恢复工具，利用WAN网络连接到远端的容灾服务器，实现异地数据复制。这种方式在主机数量较少的情况下成本较低，用户不需要改变现有的系统架构，也不用担心后端存储系统的兼容性问题。如果用户对于数据恢复的时间要求不是很高，且应用系统架构相对简单，本方案是一种不错的选择。

针对业务系统的容灾解决方案

如果用户的业务运行对于数据依赖度非常之高，则针对业务系统进行容灾是必须的选择。在此，浪潮也提供了两种解决方案。

第一种解决方案是利用磁盘阵列的复制技术。如下图所示，在灾备中心部署一套存储系统，利用网络（根据需求可以选择IP网络、DWDM或者光纤通道）进行连接。通过存储系统内建的操作系统或者固件将数据以同步或者异步的方式复制到远端。一旦本地存储系统的数据出现问题，则可以立即实现数据切换，前端应用服务器可以通过远程链路直接访问灾备中心的存储系统，从而保障业务的连续性。

对于数据依赖度高且潜在数据风险较大的用户，可以选择下面所述的容灾解决方案。这种容灾解决方案基于智能SAN虚拟存储设备复制技术，其关键是构建网络存储型远程容灾架构。在这种方案中，需要在前端应用服务器和存储系统之间的存储区域网络加入一层存储网关，这个网关结合了专用管理器，存储网络中的所有I/O都由它控制。在生产站点和灾备站点间采用光纤或者IP网络链接，实现数据的复制。容灾管理器带有丰富的软件功能，利用其内部的极细粒度的快照技术可提供持续的数据保护，这种保护容灾级别较高，一旦生产站点的系统出现故障，灾备中心的存储系统可以立即提供备份数据，恢复业务系统的正常工作。此外，如果有需要，还可以将灾备中心升级成生产中心，这样可以大幅度提高灾备中心的利用效率，使容灾投资得到最大化的利用。