У статті описано оптимізацію процесу аварійного відновлення сервісів інформаційної інфраструктури за рахунок впровадження можливості відновлення роботи сервісу без застосування повного відновлення з місця зберігання резервних копії. Описані критерії та параметри мережі які мають критичний вплив для відновлення при настанні надзвичайних ситуацій, що дозволяє оцінити ефективність рішення при відновленні після аварій. Пропонується модифікація для параметра MTTR (середній час до відновлення) у випадках відновлення елемента системи з резервної копії або через відновлення конфігурації сервісу через інфраструктурний код, а данні які необхідні для працездатності сервісу з місця збереження резервних копії, таким чином прискорюючи процес відновлення сервісу інформаційної інфраструктури, що вийшов з ладу. Наведено схему організації відновлення інфраструктури шляхом створення резервної локації (Cold Site) для локальної інфраструктури за допомогою провайдерів виділеної хмари. Запропоноване рішення використовує можливості Proxmox Backup Server для створення регулярних резервних копій критично важливих компонентів дата-центру. Розроблено блок схему методу відновлення сервісу з Cold Site та проведено дослідження за результатами якого було зроблено висновок, що для деяких сервісів відновлення конфігурації з коду є більш ефективне і прискорює сам процес відновлення в порівнянні з повноцінним відновленням сервісу з місця зберігання резервних копій.
[1] J. Blough. “5 Basics for Disaster Recovery in the Data Center.” ServiceExpress.com. https://serviceexpress.com/resources/5-basics-disaster-recovery-preparat... (accessed May 15, 2023).
[2] NAKIVO Team. “Data Center Disaster Recovery: A Complete Guide.” nakivo.com. https://www.nakivo.com/blog/data-center-disaster-recovery-a-complete-guide/ (accessed Jun. 5, 2023).
[3] B. Brazil, “Alerting,” in Prometheus: Up & Running: Infrastructure and Application Performance Monitoring, 1th ed. Sebastopol, CA, USA: O’Reilly media, 2018, pp. 291-303.
[4] M., Pokharel, S., Lee, J. S. Park, “Disaster recovery for sys-tem architecture using cloud computing,” 2010 IEEE/IPSJ 10th International Symposium on Applications and the Internet (SAINT), 2010, pp. 303-308. doi: 10.1109/SAINT.2010.23.
[5] S. Hochstetler, O. Magroski and P. Glasmacher, “High availability solutions,” in Deploying Mission Critical Applications with Linux on POWER, 1th ed. Armonk, NY, USA: IBM Redbook, 2007, pp. 55-82. [Online]. Available: https://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg247286.pdf
[6] S. Peterson and J. Hilliard. “Network disaster recovery plan.” techtarget.com. https://www.techtarget.com/searchdisasterrecovery/definition/Network-dis... (accessed May 22, 2023).
[7] K. Elgdamsi, M. Embarak, “Implementing a Disaster Recovery Solution for Datacenters Using VMware Site Recovery Manager,” TUJES, vol. 04, no. 01, June 2023.
[8] W. Ahmed, “Chapter 10. Proxmox High Availability,” in Mastering Proxmox - Third Edition: Build virtualized environments using the Proxmox VE hypervisor, 3th ed. Birmingham, United Kingdom: Packt, 2017, pp. 491-520.
[9] B. Meijer, L. Hochstein and R. Moser, “Chapter 22. CI/CD and Ansible,” in Ansible: Up and Running, 3th ed. Sebastopol, CA, USA: O’Reilly media, 2022, pp. 567-589.
[10] M. Heap, “Chapter 7: Orchestrating AWS,” in Ansible From Beginner to Pro, 1th ed. New York, NY, USA: Apress Media, 2016, pp. 99-124.
[11] J. Turnbull, “Scaling and Reliability,” in Monitoring with Prometheus, 1th ed. Brooklyn, NY, USA: Turnbull Press, 2018, pp. 217-237.
[12] Proxmox VE Administration Guide RELEASE 8.1.3, 2023. Proxmox Server Solutions GmbH.