企业业务稍微上点规模的，IT系统产生的数据很容易就超过TB级，并且资料文档等很容易超过亿级别的规模，如果用手动复制的方案来备份，基本是非常困难的;这种情况下，即使购买一些专业系统，随着数据量日益增大，跑起来也非常吃力。本文重点讨论怎样基于云平台，来实现对应的解决方案。

　　TB级海量文件场景特点

　　文件规模大，动作上千万级规模

　　文件目录结构多，层次多

　　文件大小从KB 到MB，GB，甚至百GB级别分布

　　文件变化快，或者有批量增加的场景

　　无用的，有用的，混在一起

　　时间分布久，跨度大

　　文件类型文本，视频，图片，压缩等都有

　　单个节点的数据量上TB级

　　总量上TB级，但分布在多个节点

　　面对如此特点，如果按照目前的设备+软件方案，在以下几点有非常大的缺陷：

　　1、 一次投入特别的贵，如果对原始TB级数据做专业备份保护，投入得数十万，具体到不同的行业，性能和保护窗口参数稍微提升，投入立即上升到百万级。

　　2、升级扩展复杂，预先估计容量，后续扩展起来相当麻烦，必须的改变存储策略，或重新离线做数据迁移分布。如果初始购买的存储扩展有限，后期还不能很好的升级扩展。

　　3、3-5年左右的生命周期，也就是说，数据经过几年后，改造升级，购买新的方案是必须的，这样当数据上到百TB级别，整个工程实施也是相当复杂了。

　　随着数据量的增长，超过一个量级，比如10TB级别，其实这类方案已难于胜任了。

　　破解思路

　　基本上来说，要破解海量数量，以及TB级增长的难题，基于云(如阿里云)的方案是目前最有前途的思路，云有4个核心好处：

　　1.存储和计算能力按需扩展

　　2.可靠，云(如阿里云)的计算和存储分布特点，使得系统在计算和存储都具备传统结构不具备的数倍的可靠性

　　3.安全，基础云服务商自身在安全方面不计成本，比起自己构建IT设施，来得更加专业

　　4.扩展，开放性更好，使得构建的服务，更容易外部系统对接

　　目前在国内以及全球其他地区，都有成熟的云平台可以作为构建基础。当然，除了明显的优点外，也有1个缺点是，云毕竟在异地，速度方面没有本地来得快，所以在设计系统的时候，要充分考虑到此处特点。以此为基础，考虑构思如下备份系统的设计目标：

　　最高性价比的TB级海量小文件备份服务

　　支持分布式，多节点集中管理监控

　　备份容易且快速恢复

　　结合云平台的优缺点，基本的设计思路大体如下：

　　规模上量：单点TB突破，分布式上量

　　最小空间占用：最大化变小数据

　　平衡性能开销：IO扫描和效益平衡

　　不做无用功：特征类型自适应处理

　　最近最快，最远最可靠：多级模式结合，平衡速度和可靠性

　　以下将围绕以上5个点展开，看一个专业级别的备份保护系统如何打造。

　　TB级突破

　　实现TB级突破，重点思路在于怎样解决备份和恢复的速度，以及海量规模的数据块存储。而解决数据备份和恢复速度的关键在于组织好数据索引;我们日常看到的网盘备份是简单的同步模型，很难胜任连续的数据块版本影射关系。而一个专业的备份系统，此处是必须要解决好。

　　架构上要突破纯云的方案，本地和云结合

　　纯云的方案，用了云(如阿里云)的几个优势点，但也同时受云天生异地的特点影响，在传输效率方面是必定落后本地的方案，在强调速度的备份和恢复场景下，只有压缩数据，加大带宽。因此，更好的专业级方案是兼顾云和本地的优势进行设计。

　　以下黄色部分，就是加的一层本地存储;本地客户端将以分块的形式把数据写入本地客户端，同时启动同步逻辑，把数据从本地同步到云存储。

TB级数据重点在索引管理上要下功夫，索引分为本地和云端两级

　　本地索引采用分段分布设计，突破传统RDB单库数量过大，查询过慢的瓶颈。本地索引模型读写相对简单，可以采用自己研发或开源的本地数据存储方案，Sparkey, levelDB，BDB，甚至MongoDB等都可以，实现索引库理论支持TB级以上的的索引大小，具体到文件为每条索引可做到100字节以内

　　索引容量： TB/0.1KB > 100亿条索引

　　按照简单的顺序存取模型，海量的目录，文件索引，这种分级模型的索引框架，可以轻松解决TB级数据与海量小文件场景的管理。

　　当然，如果离开了异地配合，这种方案还是不完整的。因此在云上，要支持更大规模的索引容器。幸运的是，在云上，我们可以选择的方案还比较多。可以基于MongoDB，LevelDB等优秀的列模型数据库，也可以基于云平台本身的分布式KV数据库来保存索引。

　　设备通过调度中心定位到云索引中心 ; 单个云索引中心采用NO-SQL DB分布式设计，具体按照任务ID进行分布。关于具体的索引容器，可以选择云平台提供的KV数据库，如果要更多灵活的控制，也可以自己选用专业的KV 数据库来构建。理论上云端可以管理索引的数量无限。

　　数据按系列段分块存储，提升混合云模型的速度参数

　　普通的量级数据读写，无所谓要不要分块了，但一旦规模上到TB级别，特别在文件量变化快的场景，要尽可能缩短备份窗口，必要的数据存储组织就显得非常的关键。其数据存储分为两部分，本地和云。

　　本地数据存储设计，可采用N *KB – N *MB 相对固定系列段的分块设计，兼顾读写效率与空间平衡分块采用期望分块方案，尽可能让分块分布在1个区间，保证去重效果的同时，减低分块对索引记录数占用的数量。本文按照64KB 到 4MB的经验值方案来计算.

　　总可索引数据量区间：理论最小管理数据 100亿* 64KB = 600+TB ， 理论最大管理数据 100亿* 4MB = 40+ PB 这么大的规模，理论上已经远远满足数据存储管理需要。

　　对于数据上云，初始化系统这里可以把设备定位到不同的云数据中心，与索引位于同1个中心内;上传的数据异步化存储到云存储，或可同时异步到特定的块存储设备;对于块存储，提供合并机制，将小块进行合并存储，提高存储读写效率。所以，理论上云端冗余管理的数据量受限于云存储空间提供商的。

　　本地和云的数据存储组织方案，在本地通过相对分块序列的方案，在云采用云存储的方案，从KB-MB级的小数据块文件都可以轻松管理起来。

　　上图是基于索引和块存储结合的增量应用。任何一个数据块的变化都会第一时间，通过本地的索引块签名快速判断是否需要上传备份 ; 如果本地的索引无法启动，将从云端获取签名进行比对。任何一个需要备份的数据块，可以快速通过分块序列存储方案，保存在对应的数据块文件中。

　　通过并行冗余通道，提升上下云的速度、稳定和可靠性

　　互联网络本身是一个质量无法端到端保证的的一个网络，传输的稳定性会又多个环节影响。包括运营商网络，平台的网络，以及用户接入的网络等。对于一个专业级的备份系统，必须要考虑网络通道的连续、稳定运行。

　　以上，在任何一次客户端注册期间，一旦认证通过后，可以根据系统资源情况，分配合适的数据节点给客户端。 客户端可以根据情况，正常情况下，多通道并行传送 ; 一旦检测到通道出现问题，自动摘除 ;各个节点会上报数据到调度中心; 同时当链路恢复的时候，自动接入到系统中。下图就是示意多通道在同步到云，以及从云恢复或下载数据。

　　采用端到端加密数据块设计，结合数据块垮云分布机制，可靠保存备份到本地和云的数据

　　在备份体系中，数据保密性设计不依赖于人，从机制上保证数据备份到云是机密的。最常用的一种方案就是采用对称加密，具体可以采用AES，3DES 等算法。目前比较常用AES256位，而key的产生可以在客户端产生。Key一旦丢失，数据将无法恢复和使用。因此key的妥善保护，也是非常重要。

　　在基于块的加密设计中，结合云分布特征，数据被打散在不同的存储位置，因此在数据安全方面进一步增加了强度。基于目前的公有云平台的情况，在国内和国外都有几大主流的云存储平台，分布在全球。理论上，数据可以分步在任何一个地方。唯一考虑的是数据如何跨地区进行同步和分布; 当然这里可以先写入本地云中心，冗余块通过高速通道，再同步其他云中心，这里可以是同构的云，也可以是异构的云。

　　引入自动适应方案，提升海量文件和应用场景的适应能力

　　在海量文件情况下，由几种系统因素影响备份的效率和资源开销。备份系统如果全速开进，会消耗过多的计算和IO资源，如果是生产系统，势必也会带来冲突。以下是几种典型的需要规避的：

　　压缩比例和CPU消耗的冲突

　　磁盘IO和小文件随机分布的冲突

　　强加密和CPU需求的冲突

　　实时检测和系统资源的冲突

　　文件类型和压缩效果的冲突

　　备份带宽消耗

　　通过对带宽，压缩算法，文件类型定义等预定义策略，可以快速平衡好系统资源。这种适合在确定判断系统场景的情况启用。

　　对于无法预知的情况，启动自动监测机制，包括压缩比，是否硬件加密加速，是否需要启动实时或批量扫描等。

　　总结与展望：

　　随着云平台的成熟和发展，网络基础设施日益完善，用云构建的数据备份系统，可以充分利用天然的地区分布，运维简单，灵活扩展特点，以及弹性按需投入的优势，企业数据走向云端简单更加简单可行。