大数据容灾的重要性：一篇文章让你明白

#中小企业如何进行云灾备?#

随着数字经济浪潮来袭，数据已被公认为最重要的生产要素。但数据与石油类似，也需经过采集、处理才能被广泛应用，这使得以Hadoop为代表的开源大数据处理平台获得了广泛认可。

就中国市场而言，经历多年的发展，大数据平台产品的普及率逐步提升，在金融、政务、运营商等多个行业中得到了广泛应用。尤其是随着大量智慧应用的涌现，AI/ML与大数据处理平台融合的趋势明显，让大数据平台产品重要性日趋凸显。

据IDC预测，2027年中国数据量规模将超过76.6ZB，其中企业数据量占比将从60%增长至76%。在数据规模不断提升的大背景下，大数据安全问题也迫在眉睫。如何保证Hadoop等大数据平台安全、高效、稳定运行正在成为很多企业头疼的难题。

大数据保护的几大误区

当前，大数据平台已经成为了许多企业、组织乃至整个社会的关键基础设施。这些平台承载着海量的数据，涉及用户信息、业务数据、交易记录等多个方面，对于企业的运营决策、风险管理以及创新发展都具有不可替代的作用。为此，确保大数据平台的安全稳定运行至关重要。

事实上，近年来大数据安全事件屡见不鲜，但企业对于大数据平台的安全保护误区却依旧存在。

比如，如今很多企业的数据规模达到了PB级，虽然大数据平台拥有多个数据副本，但多数企业却认为并不需要单独的备份/恢复工具；

又如，大数据包含了大量非结构化数据，很多企业认为备份PB级别的大数据往往是一件不切实际且没有意义的事情；

再如，企业认为大数据丢失的话，可以通过原始数据快速且轻松地重构……

显然，这些误区是企业过去多年固有认知造成的。当下，无论是数据规模、数据种类，还是数据处理需求均在发生根本性变化。

大数据容灾，刻不容缓

现阶段，千亿参数的大语言模型和AIGC应用的兴起，带来了更加复杂、多样的数据处理需求。大数据不仅收集所有数据，还在持续不断地产生新的数据。这些新数据往往具有多样性、实时性和不确定性等特点，因此难以全面收集。

此外，大数据的收集过程本身也耗时耗力，且伴随着一定的挑战：数据量庞大，数据处理速度快，数据类型繁多，对数据的实时性、准确性和完整性要求极高。一旦发生数据丢失或处理中断，可能会给企业带来严重的后果。

为了有效应对这些挑战并确保数据收集和分析的正常开展，企业和组织需从业务连续和数据安全的角度出发进行灾备系统建设，进而确保数据的安全和可靠性，最终在数字经济时代获得核心竞争力。

当前，随着大数据平台重要性等级的提升以及频频发生的宕机事件，其灾备系统建设的合规性要求愈发严格。

为此，企业组织大数据平台的灾备建设需要遵循一系列合规要求，包括遵守数据保护法规、建立完善的灾备管理制度和流程、采用先进的技术手段、加强设备和系统的监测和维护以及与业务需求和技术发展保持同步等。