Failover
Com o clustering e a replicação com reconhecimento de aplicativos SIOS SANless implementados, você pode automatizar o failover em tempo real e atingir a meta de alta disponibilidade e resiliência. Como escolhemos uma abordagem baseada em software, o failover ocorre no plano de dados, portanto não há necessidade de criar uma nova instância após um incidente. Tudo já está funcionando, sincronizado e pronto. Além disso, o failover é imediato e previsível. É disso que você precisa ao lidar com cargas de trabalho de missão crítica. Considere que muitos dos aplicativos de missão crítica que você usa não foram projetados para operar na nuvem; portanto, mesmo que sua infraestrutura seja resiliente, o aplicativo em si representa um ponto único de falha. Sem replicação, monitoramento de aplicativos e automação de failover em tempo real, você corre o risco de perda de receita, degradação da segurança ou algo pior.
Tecnologia SIOS
Dependendo do tamanho da sua empresa e do setor em que ela opera, uma hora de inatividade pode custar US$ 1 milhão ou mais, e 90% das organizações relatam custos de pelo menos US$ 300.000 por hora. Além dessa simples perda de receita, há custos indiretos associados a danos à reputação, perda de produtividade, transações perdidas e muito mais. A protecção das receitas é apenas parte da equação; trata-se de proteger o negócio.
Recuperação de desastres
Qualquer projeto para alta disponibilidade e resiliência também deve levar em consideração o risco de um desastre não relacionado à TI que interrompa as operações. Desastres naturais como incêndios, terremotos e inundações, ou desastres causados por seres humanos, como o corte acidental de uma linha tronco ou um ato de sabotagem, conspiram para interromper repentinamente as operações. Clustering, replicação e failover contribuem para a recuperação de desastres, mas há considerações adicionais que devem ser abordadas. Para recuperação de desastres (DR), você vai querer a distância geográfica entre seu site primário e seu site de DR para minimizar o risco de um evento regional não afetar ambos. Isso significa que você desejará replicação de dados assíncrona (ou quase em tempo real).
