- 分析的重要性通常没有明确的定义,因为它从简单的收集数据发展到产生推动商业决策的洞察力.
- 随着分析及其源数据的不断增长, 对所有数据简单地应用相同的备份和DR策略的成本也太高了.
- 驱动分析引擎所需的计算能力是DR规划的另一个潜在的昂贵挑战.
我们的建议
关键的见解
- 依赖分析的业务用户不会考虑DR. IT部门需要积极主动地了解分析何时从“好到有”演变为关键, 在灾难发生之前.
- 并不是所有的源数据和/或生成的分析都需要相同的DR策略(例如.g. 这取决于历史数据用于推动分析的程度以及重新生成分析所需的时间).
- 老服务器退役, 常用于发放灾备站点, 可能无法为分析引擎提供所需的性能.
影响和结果
- 首先定义业务流程工作流,以确定何时以及如何使用分析,以及分析是否可以简单地重新生成或推迟.
- 评估源数据和生成分析的重要性, 基于业务需求, 确定适当的恢复时间和恢复点目标.
- 调整您现有的DRP和DR解决方案,以满足存储需求, 速度, 并为关键分析计算需求.
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现场研讨会:优化关键业务分析的DRP
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模块1:绘制关键业务流程
目的
- 识别依赖分析数据的关键业务流程.
- 确定分析数据在业务流程中的什么位置是关键的,以及如果分析数据在停机期间不可用,业务影响是什么.
关键好处
- 在关键业务流程中定义分析数据依赖关系.
- 发现业务正在以IT没有意识到的方式利用分析数据的知识差距.
活动
输出
1.1
记录关键业务流程.
- 记录关键业务流程的优先级列表.
1.2
映射数据驱动的业务流程.
- 创建可视化的业务流程文档.
1.3
确定分析数据在业务流程中的关键位置.
- 确定业务流程中的数据依赖关系.
模块2:启动数据关键性评估
目的
- 建立一个程序来评估哪些数据集保证更高的可用性.
- 识别并记录当前存储关键分析数据的存储库.
关键好处
- 区分数据集中的关键级别,并识别最关键的分析数据.
- 确定哪些存储库应该被赋予最高的优先级.
活动
输出
2.1
创建关键数据清单计划.
- 有组织的数据临界模式.
2.2
识别和描述数据存储库.
- 数据存储库的文档列表.
2.3
开始记录数据关键度清单中的数据集.
模块3:完成数据关键度评估
目的
- 记录所有关键分析数据集到数据关键库存工具.
- 根据具体数据集,确定容灾需求.
- 根据容灾需求评估潜在的容灾解决方案.
关键好处
- 与每个存储库匹配的关键分析数据集的目录.
- 区分每个数据集,并优先考虑可用资源.
- 概述可用的选项并选择最适合的解决方案.
活动
输出
3.1
完成关键数据清单.
- 最后完成临界性清单工具.
3.2
根据业务影响分配RTO和RPO需求.
- 更新的业务影响分析.
3.3
请根据容灾需求,对推荐的恢复方案进行评估.
- 回顾容灾解决方案建议.
模块4:优化灾难恢复计划
目的
- 根据需要的容灾解决方案,定义合适的部署模型.
- 获得行政部门对当前和未来重建项目的支持.
- 记录必要的项目步骤,以实现所需的容灾解决方案.
关键好处
- 请选择适合您当前的容灾环境和对容灾计划的管理需求的容灾解决方案.
- 级别设置容灾解决方案的人员、流程和技术要求.
- 在实施计划中组织任务并确定FTE缺口或预算缺口.
活动
输出
4.1
回顾DR解决方案选择方法.
- 请根据收益/成本分析,选择合适的容灾方案.
4.2
精心打造高管演示平台.
- 创建一个定制的高管演示文稿,总结当前的进展和未来的计划.
4.3
完成项目计划和优先排序工具.
- 优先项目列表与FTE和预算分析.
搜索代码: 79202
最后修改: 2016年5月5日