要说现在最火的技术是什么，人工智能（AI）肯定算一个，甚至人工智能已经成为了新基建。当前我们所知道的AI应用包括：无人驾驶、人脸识别、语义分析、智能监控等。由于AI技术的快速发展，它的应用场景也在更多的被发掘。本篇文章我们就来聊聊AI的技术浪潮下，灾备产品可以做些什么。

利用AI分析业务依赖和重要性等级

目前各项技术和业务软件层出不穷，并持续向着更复杂的方向发展。这对IT管理的同学们来讲，无疑加大了灾备建设的难度，业务和业务之间的依赖关系是什么？哪个业务更重要？都有怎样的RTO/RPO要求？这些光在灾备建设调研阶段可能就会消耗大量的时间。

结合业内的IT监控、分析软件（一些灾备厂商本身也会提供一些IT监控分析的解决方案，像Veeam的Veeam One Monitor，像Veritas收购的APTARE等等），利用AI技术识别出业务之间的关联关系，被关联最多的业务对象理论上也是最核心的业务，需要具备更高的RTO/RPO。有了业务依赖关系，IT管理员可基于此更轻松的制定灾备计划和方案。

利用AI提供主动数据保护能力

生产环境不是一成不变的，业务的变更会引起IT环境的调整，原本建设好的灾备计划自然也需要跟着调整。当灾备解决方案具备对生产环境进行检测分析能力之后，自然可以发现业务过程中的依赖变更，利用AI的能力，可以尝试对这些变更进行自动处理，比如：

• 根据业务依赖关系控制数据备份优先级。
• 自动将新增的业务对象纳入数据保护计划中。
• 根据依赖关系的变更自动调整备份/容灾策略。
• ......

如此，灾备产品更加“智能”。

给IT管理员提供更可靠的灾难恢复建议

灾备技术的目的是进行数据保护，确保用户在生产系统出现故障后，有数据可接管和恢复。但遗憾的是，即使有灾备技术的支撑，也很难100%保证数据可以进行有效的恢复。

典型场景1：当生产环境出现故障后，在IT管理员定位问题之前就提供恢复建议。 让AI具备对生产系统的理解能力，当生产系统故障后，自动分析出故障点，并从灾备数据中找到可恢复的数据提供给IT管理员。

典型场景2：复杂业务场景下，给IT管理员提供各个业务数据对象的恢复时间点参考。 业务越复杂，业务内涉及的数据对象之间耦合也就越强。当业务出现故障后需要进行恢复，由于恢复到的是不同的历史时刻，导致业务之间的交互出现故障，仍然需要IT管理员进行手工修复和调整；或者进行二次恢复寻找有效时间点。以此加大了灾难恢复的难度。利用灾备产品提供的周期演练能力，跟演练结果进行数据训练，让AI帮助找到最合适的各个业务对象的恢复时间点，以此给IT管理员提供灾难恢复建议。如下图所示：

可能有些同学会考虑利用AI技术提供主动灾难恢复能力，以此保障业务连续性。此处Q先生还是持谨慎态度，更建议提供灾难恢复的参考建议，而不代替IT管理员做灾难恢复。

预测和预警

当数据量变得越来越大，灾备技术和灾备任务的管理变得越来越复杂，对很多IT管理员来讲，就更需要一些预测预警机制。利用AI技术，可以尝试对整体灾备情况进行预测，在出现预期外的情况下提供告警功能。可以预测预警的方向可以包含：

• 根据业务数据的变更情况预测灾备数据的存储介质什么时候用尽，方便IT管理员提前进行资产预算。
• 根据数据的灾备和演练情况预测具体业务的RTO，超出用户预期范围则进行告警。
• 让AI学习典型业务异常情况下的数据变化模型，并应用于灾备过程，对满足异常数据变化模型的增量过程进行预警（举个例子，假设业务数据经历A->B->C->D的变化过程后，到达D状态就必然会出现业务故障，此种情况通过灾备过程中的数据变化检测即可做到在D发生前进行预警）。
• ......

灾备数据的利用分析

灾备可以说站在了数据的制高点，不仅可以访问生产环境数据，同时对生产环境的数据进行历史版本管理。可以说，用于灾备的存储就是一个数据湖。我们除了可以考虑让灾备能力本身更智能外，还可以考虑将灾备过来的数据提供出来，作为AI数据分析和训练的数据集。并且有的灾备厂商已经在这么做了（后面Q先生会专门写一篇文章来陈述现有灾备厂商的AI探索，大家可以持续关注“灾备有道”公众号）。

利用AI优化特定灾备技术

上述的讨论更多还是停留AI可以给我们的业务带来的可能性，AI同样有可能给特定的灾备技术带来更优的解决方案。一种可能是利用AI提供更智能的重删能力。我们知道在数据量很大的情况下，往往大家会选择使用数据去重技术。利用AI技术，可以尝试针对不同的业务数据提供更优的数据去重模型，以此提升数据去重效果。另外一种可能是对冷热数据的智能转换。灾备存储在提供恢复或开发测试能力时，需要更优的数据访问性能，结合AI技术，根据数据访问的行为提前预测下一次访问的数据片，并提前将冷数据转换成热数据。

以上便是Q先生对AI技术在灾备产品中应用场景的浅见，也欢迎大家加Q先生微信（QSirDR）一起讨论。技术的发展一定会给我们带来更加优秀的产品，相信我们在不久之后就能看到AI技术与灾备技术的碰撞和融合，以及其带来的价值。

作者简介 :
---- Q先生 , “ 灾备有道 ” 公众号作者，一个灾备行业混迹多年的技术人。