SlideShare a Scribd company logo
1 of 18
Защита данных
и датацентров
от катастроф
Максим
Шапошников
Защита данных.
Принципы (снизу вверх).
• Отказ от RAID, в особенности аппаратных
• Интеллектуальная распределенная ФС (локализация I/O)
• Двойное или тройное резервирование блоков данных
• Резервирование путей доступа к данным
• Распределение данных с учетом аппаратных компонент
• Интегрированные снапшоты «на лету»
• Полный контроль над расписанием и политиками
• Минимизация RPO / RTO
• Асинхронная и синхронная репликация VM и датасторов
• Резервирование в публичные облака
Защита данных.
Нюансы.
• Общий принцип – приложение знает
лучше как резервировать / реплицировать свои данные
 Существует множество приложений, не умеющих это
делать или делающих плохо
• Синхронная репликация безопаснее всего,
нулевая потеря данных
 На больших расстояниях (больше сотен километров)
latency убьёт производительность
• Асинхронная репликация данных – потеря данных
в случае аварии
 Да, поэтому проектируйте или бизнес-логику исходя
из возможной потери данных, или датацентры располагайте рядом
Защита данных.
Лучшие практики.
• Гибридная защита – уровень приложений там где возможно,
асинхронная репликация как общее решение,
метро-кластера для ключевых данных.
• Выбор правильного решения, большинство аппаратных
средств (СХД) репликация не проектировались с учетом «облачных»
реалий (работают на уровне архаичных LUN, не VM-centric)
• Репликация данных не заменяет бэкап.
Как минимум – использовать регулярные снапошоты данных, в
идеале – независимые бэкап решения
Nutanix Distributed File System
базируется на доработанной Cassandra
VM VM
Гипервизор
Контроллерная VM
Гипервизор
Контроллерная VM
Гипервизор
Контроллерная VM
DEF GHI
VM
ABCданные данные данные
Резервирование данных
внутри кластера
Настраиваемый уровень защиты
100% программно
RF-3 защищает от одновременного выхода
из строя двух дисков, нодов и сетевых карт
Выбор RF-2 и RF-3
Уровень репликации (защиты)
выставляется на уровне контейнера
Динамическая настройка различных
уровней защиты для разных
приложений в одном кластере
VM
DEFданные
Гипервизор
Контроллерная VM
Гипервизор
Контроллерная VM
Гипервизор
Контроллерная VM
VM
ABCданные
VM
GHIданные
VM
ABCданные
Высокая доступность (HA)
Резервирование пустей доступа
Программное решение
Автоматическое переключение на
другой виртуальный контроллер в
случае сбоя
Прозрачно для гипервизора и
виртуальных машин
Продолжает работать даже если
недоступен виртуальный контроллер
– обеспечение гарантированной
доступности
 Защищает от потери блока
целиком (4 cервера /
контроллера в кластере
одновременно)
 Доступно начиная с трех
блоков
Распределение данных
между аппаратными
блоками
Распределение по аппаратным
блокам
Интегрированная защита данных
 Безлимитные локальные
снапшоты с Time Stream
 Восстановление данных
«одним кликом»
 WAN-оптимизированная
репликация для DR
 Работает с ESXi, Hyper-V и
KVM
Управление расписанием
cнапшотов данных - локальных
и «на расстоянии» для целей
резервного копирования и
восстановления из аварий
vdisk
Локальные
снапшоты
Снапшоты в другом ДЦ
DR Кластер
Основной кластер
Локальные бэкапы (вне
кластера)
Он-сайт вторичные
Интеграция с
бэкап ПО
Настройка политик удаления
резервных копий локально и на
других кластерах (ДЦ)
Настройка расписания снапшотов для
домена защиты (группы VM)
Управление расписанием защиты
Резервирование данных
в облаках – ключевые параметры
RTORPO Nutanix
Минуты Минуты Time Stream
Часы Часы Cloud Connect
Ноль Минуты Metro Availability
Минуты Минуты Remote Replication
Незначительные
инциденты
Cерьезные
инциденты
Recovery point objective Recovery time objective
Аварийное восстановление
Гибкая защита
Одновременная двунаправленная репликация между
дата-центрами (1 to 1, 1 to many, many to many)
Модель «мастер-мастер» с множеством путей
Сценарии защиты VM
Гранулярные снапшоты и политики на каждую
виртуальную машину
Значительно лучше чем LUN или файловая система
Защита данных
Восстановление виртуальных машин и приложений
Гибкие домены защиты для групп виртуальных
машин и их политик
Metro Availability
(синхронные датацентры)
 Настройка за несколько
минут, управляет один
инженер
 Не требуется идентичного
оборудования в двух ДЦ
 До 400 километров (5ms
RTT)
 Любой L3 линк, не требуется
темная оптика
Cloud Connect
Nutanix поддерживает резервирование и
восстановление данных на облачных провайдеров
(в настоящий момент Amazon, в скором будущем
Azure и другие).
Пример
• Проект федерального масштаба /
государственного значения в РФ (вы точно
читали о нем)
• Сотни нодов Nutanix, включая «тяжеловесы»
• Датацентры, разнесенные более чем на тысячу
километров, 10 гигабит связность между ДЦ
• Десятки петабайт данных
• Круглосуточная загрузка и обработка данных с
сотен тысяч объектов
• Крайне высокие требования к резервированию и
доступности данных и сервисов
Cпасибо за внимание!
www.nutanix.ru
m.shaposhnikov@nutanix.com

More Related Content

What's hot

Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использования
Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использованияРаспределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использования
Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использованияDevDay
 
Обзор файловой системы GlusterFS
Обзор файловой системы GlusterFSОбзор файловой системы GlusterFS
Обзор файловой системы GlusterFSOSLL
 
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp Yaryomenko
 
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов Veeam
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов VeeamРезервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов Veeam
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов VeeamYaryomenko
 
Обзор Btrfs
Обзор BtrfsОбзор Btrfs
Обзор BtrfsOSLL
 
Резервное копирование виртуальных машин
Резервное копирование виртуальных машинРезервное копирование виртуальных машин
Резервное копирование виртуальных машинКРОК
 
Lustre file system for seismic processing (159060)
Lustre file system for seismic processing (159060)Lustre file system for seismic processing (159060)
Lustre file system for seismic processing (159060)Vsevolod Shabad
 
Krizhanovsky Ddos
Krizhanovsky DdosKrizhanovsky Ddos
Krizhanovsky DdosLiudmila Li
 
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)Ontico
 
Cisco Hyperflex
Cisco HyperflexCisco Hyperflex
Cisco HyperflexКРОК
 
Нереляционный SQL
Нереляционный SQLНереляционный SQL
Нереляционный SQLAndrei Nikolaenko
 
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проекте
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проектеАлексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проекте
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проектеVolha Banadyseva
 
Обзор новых моделей EMC VNX
Обзор новых моделей EMC VNXОбзор новых моделей EMC VNX
Обзор новых моделей EMC VNXКРОК
 
Гиперконвергентные решения Nutanix
Гиперконвергентные решения NutanixГиперконвергентные решения Nutanix
Гиперконвергентные решения NutanixКРОК
 
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективность
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективностьГиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективность
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективностьКРОК
 
Введение в Apache Cassandra
Введение в Apache CassandraВведение в Apache Cassandra
Введение в Apache CassandraAlexander Tivelkov
 
Непрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовНепрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовКРОК
 
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системах
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системахCassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системах
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системахAlexander Mezhov
 

What's hot (20)

Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использования
Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использованияРаспределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использования
Распределенное хранилище Ceph. Обзор и практические способы использования
 
Обзор файловой системы GlusterFS
Обзор файловой системы GlusterFSОбзор файловой системы GlusterFS
Обзор файловой системы GlusterFS
 
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp
Технологии эффективного хранения данных, ключевые дифференциаторы NetApp
 
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов Veeam
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов VeeamРезервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов Veeam
Резервное копирование не только виртуальных сред при помощи продуктов Veeam
 
Обзор Btrfs
Обзор BtrfsОбзор Btrfs
Обзор Btrfs
 
Резервное копирование виртуальных машин
Резервное копирование виртуальных машинРезервное копирование виртуальных машин
Резервное копирование виртуальных машин
 
Lustre file system for seismic processing (159060)
Lustre file system for seismic processing (159060)Lustre file system for seismic processing (159060)
Lustre file system for seismic processing (159060)
 
Krizhanovsky Ddos
Krizhanovsky DdosKrizhanovsky Ddos
Krizhanovsky Ddos
 
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)
Технологии хранения для больших проектов / Сергей Платонов (RAIDIX)
 
Cisco Hyperflex
Cisco HyperflexCisco Hyperflex
Cisco Hyperflex
 
Нереляционный SQL
Нереляционный SQLНереляционный SQL
Нереляционный SQL
 
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проекте
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проектеАлексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проекте
Алексей Чумаков. Apache Cassandra на реальном проекте
 
Обзор новых моделей EMC VNX
Обзор новых моделей EMC VNXОбзор новых моделей EMC VNX
Обзор новых моделей EMC VNX
 
Гиперконвергентные решения Nutanix
Гиперконвергентные решения NutanixГиперконвергентные решения Nutanix
Гиперконвергентные решения Nutanix
 
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективность
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективностьГиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективность
Гиперконвергентность в трех измерениях: решения, технологии, эффективность
 
Введение в Apache Cassandra
Введение в Apache CassandraВведение в Apache Cassandra
Введение в Apache Cassandra
 
Data line cloud solutions
Data line cloud solutionsData line cloud solutions
Data line cloud solutions
 
Red Hat Storage 3.0
Red Hat Storage 3.0Red Hat Storage 3.0
Red Hat Storage 3.0
 
Непрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисовНепрерывность работы критичных сервисов
Непрерывность работы критичных сервисов
 
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системах
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системахCassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системах
Cassandra: быстрая запись данных в высоконагруженных системах
 

Similar to Защита датацентров и данных от катастроф на базе технологий Nutanix / Максим Шапошников (Nutanix)

Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...Ontico
 
Azure for IT pro - TechDays Armenia
Azure for IT pro - TechDays ArmeniaAzure for IT pro - TechDays Armenia
Azure for IT pro - TechDays ArmeniaAlexey Bokov
 
Презентация Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития ...
Презентация Защита данных от Dell Software:  краткий обзор и планы  развития ...Презентация Защита данных от Dell Software:  краткий обзор и планы  развития ...
Презентация Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития ...Marina Gryshko
 
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития продуктов
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы  развития продуктов   Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы  развития продуктов
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития продуктов BAKOTECH
 
Серия EMC Data Domain DD600
Серия EMC Data Domain DD600Серия EMC Data Domain DD600
Серия EMC Data Domain DD600КРОК
 
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)Andrey Akulov
 
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов хранения
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов храненияРешения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов хранения
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов храненияDell_Russia
 
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекам
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекамДедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекам
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекамКРОК
 
Защита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareЗащита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareDell_Russia
 
Защита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareЗащита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareDell_Russia
 
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знатьSkillFactory
 
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспекты
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспектыОблака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспекты
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспектыDe Novo
 
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОК
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОКУправление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОК
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОККРОК
 
De Novo Hybrid Backup as a Service
De Novo Hybrid Backup as a ServiceDe Novo Hybrid Backup as a Service
De Novo Hybrid Backup as a ServiceDe Novo
 
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасности
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасностиBackup-as-a-Service: облачная подушка безопасности
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасностиКРОК
 

Similar to Защита датацентров и данных от катастроф на базе технологий Nutanix / Максим Шапошников (Nutanix) (20)

Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...
Защита данных и датацентров от катастроф. Подход Nutanix / Максим Шапошников ...
 
Azure for IT pro - TechDays Armenia
Azure for IT pro - TechDays ArmeniaAzure for IT pro - TechDays Armenia
Azure for IT pro - TechDays Armenia
 
Azure for retails
Azure for retailsAzure for retails
Azure for retails
 
Acronis backup 12.5
Acronis backup 12.5Acronis backup 12.5
Acronis backup 12.5
 
Mmx cvk-2015
Mmx cvk-2015Mmx cvk-2015
Mmx cvk-2015
 
Презентация Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития ...
Презентация Защита данных от Dell Software:  краткий обзор и планы  развития ...Презентация Защита данных от Dell Software:  краткий обзор и планы  развития ...
Презентация Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития ...
 
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития продуктов
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы  развития продуктов   Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы  развития продуктов
Защита данных от Dell Software: краткий обзор и планы развития продуктов
 
Серия EMC Data Domain DD600
Серия EMC Data Domain DD600Серия EMC Data Domain DD600
Серия EMC Data Domain DD600
 
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)
Новые возможности распределенной обработки данных в памяти (Coherence)
 
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов хранения
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов храненияРешения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов хранения
Решения Dell для защиты данных и оптимизации ресурсов хранения
 
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекам
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекамДедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекам
Дедупликация. Нет громоздким ленточным библиотекам
 
EMC avalability
EMC avalability EMC avalability
EMC avalability
 
Защита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareЗащита данных от Dell Software
Защита данных от Dell Software
 
Защита данных от Dell Software
Защита данных от Dell SoftwareЗащита данных от Dell Software
Защита данных от Dell Software
 
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать
5 продвинутых технологий VMware, которые нужно знать
 
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспекты
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспектыОблака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспекты
Облака в Украине и ЕС как инструменты защиты ИТ: практические аспекты
 
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОК
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОКУправление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОК
Управление информацией в страховой компании: лучшие решения из практики КРОК
 
De Novo Hybrid Backup as a Service
De Novo Hybrid Backup as a ServiceDe Novo Hybrid Backup as a Service
De Novo Hybrid Backup as a Service
 
Backup commvault data_line
Backup commvault data_lineBackup commvault data_line
Backup commvault data_line
 
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасности
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасностиBackup-as-a-Service: облачная подушка безопасности
Backup-as-a-Service: облачная подушка безопасности
 

More from Ontico

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...Ontico
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Ontico
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Ontico
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Ontico
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Ontico
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)Ontico
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Ontico
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Ontico
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)Ontico
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)Ontico
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Ontico
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Ontico
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Ontico
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Ontico
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)Ontico
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Ontico
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Ontico
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...Ontico
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Ontico
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Ontico
 

More from Ontico (20)

One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
 
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
Масштабируя DNS / Артем Гавриченков (Qrator Labs)
 
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
Создание BigData-платформы для ФГУП Почта России / Андрей Бащенко (Luxoft)
 
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
Готовим тестовое окружение, или сколько тестовых инстансов вам нужно / Алекса...
 
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
Новые технологии репликации данных в PostgreSQL / Александр Алексеев (Postgre...
 
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
PostgreSQL Configuration for Humans / Alvaro Hernandez (OnGres)
 
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
Inexpensive Datamasking for MySQL with ProxySQL — Data Anonymization for Deve...
 
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
Опыт разработки модуля межсетевого экранирования для MySQL / Олег Брославский...
 
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
ProxySQL Use Case Scenarios / Alkin Tezuysal (Percona)
 
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
MySQL Replication — Advanced Features / Петр Зайцев (Percona)
 
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
Внутренний open-source. Как разрабатывать мобильное приложение большим количе...
 
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
Подробно о том, как Causal Consistency реализовано в MongoDB / Михаил Тюленев...
 
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
Балансировка на скорости проводов. Без ASIC, без ограничений. Решения NFWare ...
 
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
Перехват трафика — мифы и реальность / Евгений Усков (Qrator Labs)
 
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
И тогда наверняка вдруг запляшут облака! / Алексей Сушков (ПЕТЕР-СЕРВИС)
 
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
Как мы заставили Druid работать в Одноклассниках / Юрий Невиницин (OK.RU)
 
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
Разгоняем ASP.NET Core / Илья Вербицкий (WebStoating s.r.o.)
 
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
100500 способов кэширования в Oracle Database или как достичь максимальной ск...
 
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
Apache Ignite Persistence: зачем Persistence для In-Memory, и как он работает...
 
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
Механизмы мониторинга баз данных: взгляд изнутри / Дмитрий Еманов (Firebird P...
 

Защита датацентров и данных от катастроф на базе технологий Nutanix / Максим Шапошников (Nutanix)

  • 1. Защита данных и датацентров от катастроф Максим Шапошников
  • 2. Защита данных. Принципы (снизу вверх). • Отказ от RAID, в особенности аппаратных • Интеллектуальная распределенная ФС (локализация I/O) • Двойное или тройное резервирование блоков данных • Резервирование путей доступа к данным • Распределение данных с учетом аппаратных компонент • Интегрированные снапшоты «на лету» • Полный контроль над расписанием и политиками • Минимизация RPO / RTO • Асинхронная и синхронная репликация VM и датасторов • Резервирование в публичные облака
  • 3. Защита данных. Нюансы. • Общий принцип – приложение знает лучше как резервировать / реплицировать свои данные  Существует множество приложений, не умеющих это делать или делающих плохо • Синхронная репликация безопаснее всего, нулевая потеря данных  На больших расстояниях (больше сотен километров) latency убьёт производительность • Асинхронная репликация данных – потеря данных в случае аварии  Да, поэтому проектируйте или бизнес-логику исходя из возможной потери данных, или датацентры располагайте рядом
  • 4. Защита данных. Лучшие практики. • Гибридная защита – уровень приложений там где возможно, асинхронная репликация как общее решение, метро-кластера для ключевых данных. • Выбор правильного решения, большинство аппаратных средств (СХД) репликация не проектировались с учетом «облачных» реалий (работают на уровне архаичных LUN, не VM-centric) • Репликация данных не заменяет бэкап. Как минимум – использовать регулярные снапошоты данных, в идеале – независимые бэкап решения
  • 5. Nutanix Distributed File System базируется на доработанной Cassandra
  • 6. VM VM Гипервизор Контроллерная VM Гипервизор Контроллерная VM Гипервизор Контроллерная VM DEF GHI VM ABCданные данные данные Резервирование данных внутри кластера
  • 7. Настраиваемый уровень защиты 100% программно RF-3 защищает от одновременного выхода из строя двух дисков, нодов и сетевых карт Выбор RF-2 и RF-3 Уровень репликации (защиты) выставляется на уровне контейнера Динамическая настройка различных уровней защиты для разных приложений в одном кластере
  • 9. Резервирование пустей доступа Программное решение Автоматическое переключение на другой виртуальный контроллер в случае сбоя Прозрачно для гипервизора и виртуальных машин Продолжает работать даже если недоступен виртуальный контроллер – обеспечение гарантированной доступности
  • 10.  Защищает от потери блока целиком (4 cервера / контроллера в кластере одновременно)  Доступно начиная с трех блоков Распределение данных между аппаратными блоками Распределение по аппаратным блокам
  • 11. Интегрированная защита данных  Безлимитные локальные снапшоты с Time Stream  Восстановление данных «одним кликом»  WAN-оптимизированная репликация для DR  Работает с ESXi, Hyper-V и KVM Управление расписанием cнапшотов данных - локальных и «на расстоянии» для целей резервного копирования и восстановления из аварий vdisk Локальные снапшоты Снапшоты в другом ДЦ DR Кластер Основной кластер Локальные бэкапы (вне кластера) Он-сайт вторичные Интеграция с бэкап ПО
  • 12. Настройка политик удаления резервных копий локально и на других кластерах (ДЦ) Настройка расписания снапшотов для домена защиты (группы VM) Управление расписанием защиты
  • 13. Резервирование данных в облаках – ключевые параметры RTORPO Nutanix Минуты Минуты Time Stream Часы Часы Cloud Connect Ноль Минуты Metro Availability Минуты Минуты Remote Replication Незначительные инциденты Cерьезные инциденты Recovery point objective Recovery time objective
  • 14. Аварийное восстановление Гибкая защита Одновременная двунаправленная репликация между дата-центрами (1 to 1, 1 to many, many to many) Модель «мастер-мастер» с множеством путей Сценарии защиты VM Гранулярные снапшоты и политики на каждую виртуальную машину Значительно лучше чем LUN или файловая система Защита данных Восстановление виртуальных машин и приложений Гибкие домены защиты для групп виртуальных машин и их политик
  • 15. Metro Availability (синхронные датацентры)  Настройка за несколько минут, управляет один инженер  Не требуется идентичного оборудования в двух ДЦ  До 400 километров (5ms RTT)  Любой L3 линк, не требуется темная оптика
  • 16. Cloud Connect Nutanix поддерживает резервирование и восстановление данных на облачных провайдеров (в настоящий момент Amazon, в скором будущем Azure и другие).
  • 17. Пример • Проект федерального масштаба / государственного значения в РФ (вы точно читали о нем) • Сотни нодов Nutanix, включая «тяжеловесы» • Датацентры, разнесенные более чем на тысячу километров, 10 гигабит связность между ДЦ • Десятки петабайт данных • Круглосуточная загрузка и обработка данных с сотен тысяч объектов • Крайне высокие требования к резервированию и доступности данных и сервисов

Editor's Notes

  1. The notes section should have a detailed description of how the feature works. De-duplication of data on disk: An administrator can enable disk de-dupe on a container level and/or a vdisk level to reclaim capacity across the cluster. This feature will be available to new as well as existing customers after they upgrade their clusters to NOS 4.0. The feature is disabled by default and has to be explicitly enabled. Once enabled, NDFS deduplicates data in chunks of 4KB blocks (although block size for dedupe is configurable - it works optimally at 4KB). When enabled, upon a write IO request, NDFS calculates and stores SHA01 fingerprint in metadata - data is not deduped at this point. The system performs dedupe when a subsequent read occurs for that data. Curator process scans the data resident on the disks and compares SHA01 fingerprint of the 4KB blocks (which was calculated at the write time and stored along with the metadata). If the fingerprint of a new block matches another existing block, then it updates the metadata to point to the existing block and releases the newly created block. This feature de-dupes data at block level. The block size used by de-dupe is 4KB by default (its configurable). Block Awareness /RF is done at a level below dedupe. So the system has only 2 copies (or 3 copies in case of RF3) of a unique block across the cluster, which are spread over the cluster. Dedupe comes in two flavors - inline and post-process (async). With inline dedupe, there is a performance penalty since it competes with CVM resources (CPU memory) that are being used for servicing user IO at the same time. Whereas, with async/post-processing the performance penalty is minimal. How much CPU/Memory resources of the CVM controller are consumed when de-duplicating disk data? Will we have disk de-dupe inline or post process in Danube? Inline is target. Post process will definitely be there. Inline needs to be turned on for ingest. SE/User should turn it OFF after ingest else performance impact. Which workloads are helped by compression and De-dupe? Can we turn on both compression and De-dupe at the same time? Do we prevent our users to do so at the same time? We do not prevent users to do that from the UI. However, when both are enabled on a container, compression wins today in the backend and de-dupe is disabled. How does de-dupe interoperate with snapshots, backups and quick clones etc.? De-dupe works with snapshots, backups and quick clones. It is not recommended to use de-dupe with shadow clones. Compression and de-dupe? Will prism let them do it? Confirm. They use different block sizes. We don’t recommend mixing both. But the UI lets the user do it. Which workloads should be targeted towards de-dupe and compression? Josh Rodgers: Check best practice. Can a user get any indication of how much space savings he can expect if he enables disk de-dupe on a given Nutanix container before turning de-dupe ON? Dedupe may yield significant savings for workloads (VDI), but may not yield similar returns for all workloads (e.g. server virtualization). Therefore, one should keep this in mind when enabling dedupe for a container/vdisk.
  2. Seamless HA Metaданные service can access replicas from anywhere New copies are created to ensure continued fault tolerance
  3. The notes section should have a detailed description of how the feature works. De-duplication of data on disk: An administrator can enable disk de-dupe on a container level and/or a vdisk level to reclaim capacity across the cluster. This feature will be available to new as well as existing customers after they upgrade their clusters to NOS 4.0. The feature is disabled by default and has to be explicitly enabled. Once enabled, NDFS deduplicates data in chunks of 4KB blocks (although block size for dedupe is configurable - it works optimally at 4KB). When enabled, upon a write IO request, NDFS calculates and stores SHA01 fingerprint in metadata - data is not deduped at this point. The system performs dedupe when a subsequent read occurs for that data. Curator process scans the data resident on the disks and compares SHA01 fingerprint of the 4KB blocks (which was calculated at the write time and stored along with the metadata). If the fingerprint of a new block matches another existing block, then it updates the metadata to point to the existing block and releases the newly created block. This feature de-dupes data at block level. The block size used by de-dupe is 4KB by default (its configurable). Block Awareness /RF is done at a level below dedupe. So the system has only 2 copies (or 3 copies in case of RF3) of a unique block across the cluster, which are spread over the cluster. Dedupe comes in two flavors - inline and post-process (async). With inline dedupe, there is a performance penalty since it competes with CVM resources (CPU memory) that are being used for servicing user IO at the same time. Whereas, with async/post-processing the performance penalty is minimal. How much CPU/Memory resources of the CVM controller are consumed when de-duplicating disk data? Will we have disk de-dupe inline or post process in Danube? Inline is target. Post process will definitely be there. Inline needs to be turned on for ingest. SE/User should turn it OFF after ingest else performance impact. Which workloads are helped by compression and De-dupe? Can we turn on both compression and De-dupe at the same time? Do we prevent our users to do so at the same time? We do not prevent users to do that from the UI. However, when both are enabled on a container, compression wins today in the backend and de-dupe is disabled. How does de-dupe interoperate with snapshots, backups and quick clones etc.? De-dupe works with snapshots, backups and quick clones. It is not recommended to use de-dupe with shadow clones. Compression and de-dupe? Will prism let them do it? Confirm. They use different block sizes. We don’t recommend mixing both. But the UI lets the user do it. Which workloads should be targeted towards de-dupe and compression? Josh Rodgers: Check best practice. Can a user get any indication of how much space savings he can expect if he enables disk de-dupe on a given Nutanix container before turning de-dupe ON? Dedupe may yield significant savings for workloads (VDI), but may not yield similar returns for all workloads (e.g. server virtualization). Therefore, one should keep this in mind when enabling dedupe for a container/vdisk.
  4. The notes section should have a detailed description of how the feature works. De-duplication of data on disk: An administrator can enable disk de-dupe on a container level and/or a vdisk level to reclaim capacity across the cluster. This feature will be available to new as well as existing customers after they upgrade their clusters to NOS 4.0. The feature is disabled by default and has to be explicitly enabled. Once enabled, NDFS deduplicates data in chunks of 4KB blocks (although block size for dedupe is configurable - it works optimally at 4KB). When enabled, upon a write IO request, NDFS calculates and stores SHA01 fingerprint in metadata - data is not deduped at this point. The system performs dedupe when a subsequent read occurs for that data. Curator process scans the data resident on the disks and compares SHA01 fingerprint of the 4KB blocks (which was calculated at the write time and stored along with the metadata). If the fingerprint of a new block matches another existing block, then it updates the metadata to point to the existing block and releases the newly created block. This feature de-dupes data at block level. The block size used by de-dupe is 4KB by default (its configurable). Block Awareness /RF is done at a level below dedupe. So the system has only 2 copies (or 3 copies in case of RF3) of a unique block across the cluster, which are spread over the cluster. Dedupe comes in two flavors - inline and post-process (async). With inline dedupe, there is a performance penalty since it competes with CVM resources (CPU memory) that are being used for servicing user IO at the same time. Whereas, with async/post-processing the performance penalty is minimal. How much CPU/Memory resources of the CVM controller are consumed when de-duplicating disk data? Will we have disk de-dupe inline or post process in Danube? Inline is target. Post process will definitely be there. Inline needs to be turned on for ingest. SE/User should turn it OFF after ingest else performance impact. Which workloads are helped by compression and De-dupe? Can we turn on both compression and De-dupe at the same time? Do we prevent our users to do so at the same time? We do not prevent users to do that from the UI. However, when both are enabled on a container, compression wins today in the backend and de-dupe is disabled. How does de-dupe interoperate with snapshots, backups and quick clones etc.? De-dupe works with snapshots, backups and quick clones. It is not recommended to use de-dupe with shadow clones. Compression and de-dupe? Will prism let them do it? Confirm. They use different block sizes. We don’t recommend mixing both. But the UI lets the user do it. Which workloads should be targeted towards de-dupe and compression? Josh Rodgers: Check best practice. Can a user get any indication of how much space savings he can expect if he enables disk de-dupe on a given Nutanix container before turning de-dupe ON? Dedupe may yield significant savings for workloads (VDI), but may not yield similar returns for all workloads (e.g. server virtualization). Therefore, one should keep this in mind when enabling dedupe for a container/vdisk.
  5. Whiteboard this.