В настоящее время у меня работает Linux-сервер, на котором ежедневно работают около 10 000 пользователей. Хостинг-провайдер предлагает резервную копию, которую я тоже использую. Хотя я доверяю своему хостеру, я хотел бы иметь резервную копию на случай, если хост выйдет из строя на более длительное время или станет банкротом (вы никогда не знаете). Моя идея заключалась в том, чтобы tar и разделить данные и скопировать архив в мою учетную запись Amazon S3, но мне интересно, лучшая ли это идея.
Учетная запись S3 не является непрактичной для такого размера набора данных - при 10 Мбит / с для передачи всех этих данных потребуется около 9 часов. Тем не менее, что бы вы ни делали, подумайте о восстановлении - вас устраивает то, что вы не работаете в течение 9 часов (помимо всего времени подготовки, которое вам нужно для вашей новой машины), необходимых для загрузки 30 ГБ данных обратно на ваш сервер? Следите за ростом набора данных и продолжайте пересматривать этот выбор. В какой-то момент может иметь смысл найти кого-то, кто захочет доставить вам физический носитель (связка DVD или жесткий диск USB), но на данный момент вам должна подойти система с чисто сетевым доступом.
Лучше всего было сделать резервную копию 30 ГБ данных вне офиса?
Я бы, вероятно, сказал rsync с вашим Amazon S3, но имейте в виду, что это 30 ГБ, поэтому затраты на полосу пропускания будут высокими (если вы заплатите 95%), и потребуется много времени, чтобы получить ваш первоначальный толчок там. Как только ваши данные будут там, просто синхронизируйте файлы каждую ночь / неделю / в зависимости от ваших предпочтений.
тем не мение, Это ТОЛЬКО резервная копия, не забывайте про восстановление. Я бы купил второй сервер во втором центре обработки данных, имел бы аналогичные сборки и каждую ночь обновлял бы изменения.
Звучит как тарзнак может быть именно то, что вам нужно. Тоже дешево.
Вы также можете изучить ДжунглиДиск также. Там сервис в основном добавляет достойное шифрование и интерфейс / приложение к S3, что позволяет выполнять резервное копирование данных в реальном времени.