Cohesity and Veritas have joined forces!
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RPO (目標復旧時点) とは、ビジネスに損害を発生させる前に組織が耐えられるデータ損失の最大許容量のことです。RPOは、ダウンタイム発生から最後のバックアップまでの時間で計算されます。
RPOは、ダウンタイム発生による全体的な損失を最小限に抑えるという災害復旧 (DR)目標にとって重要なもので、これは必然的にビジネスの側面にまで波及する可能性があります。すべてのアプリケーションやシステムが同じように作られているわけではありません。そのため、最も貴重なデータを有する最も重要なアプリケーションを優先して迅速にオンラインに戻すことが重要です。この優先順位付けは、データ損失に対する耐性を最大化するための事業継続計画の重要な部分です。
デジタル化が進む今日の世界では、ミッションクリティカルなアプリケーションで実行されるデータが、あらゆる種類や規模の組織を動かしています。また、従業員、顧客、パートナーを含む企業は、常時オンのITサービスと24時間体制の運用を期待しています。しかし、ランサムウェアのような絶え間なく進化するサイバー脅威により、ダウンタイムを最小限に抑えながら重要なデータを保護し、予測可能な形で復旧させる取り組みを強化する必要に企業は迫られています。
あらゆる種類の災害による計画外のダウンタイムに直面しても、迅速に復旧し、事業継続性を確保できるよう準備するためには、チームは、RPOによって定義された損失しても差し支えないデータの最大量を把握しておく必要があります。しかし、RPOに関しては、すべてのデータがビジネスにとって同等に価値があるわけではありません。ITチーム、アプリケーションチーム、機能別部門が協力して、ビジネスにとって最も重要なデータ資産のRPOを優先しなければなりません。
RPOが重要なのは、組織がシステムやデータに対する障害のリスクを評価するのに役立つからです。また、組織が必要とするレベルの粒度でデータを復旧するために必要な、バックアップ頻度の決定にも役立ちます。
RPOとは、データを失っても組織に損害を発生させないままビジネスシステムが耐えられる、破壊的な出来事から最後のバックアップまでに発生するデータ損失の最大許容量のことです。
RPOはRTO (目標復旧時間) とは異なり、障害が原因でアクセスできなくなったアプリケーション、サービス、データ、またはその他のデジタル資産の機能を組織が回復するまでに許容できる最長時間のことを指します。
組織は高い満足度を維持するため、RPOとRTOの両方を可能な限り低くしたいと考えます。
レジリエンスとは、プロセス、運用、またはIT環境に障害が発生しても、組織がビジネスを支障なく継続できる能力のことです。
ITのレジリエンスは、RTO (目標復旧時間) とRPO (目標復旧時点) の指標によって評価することができます。RTOは、障害発生後にアプリケーションがオフラインでいられる最長時間のことですが、RPOは、ビジネスに悪影響が出るまでにアプリケーションが耐えられる、データ損失の最大量のことを指します。
組織がRPOを改善する方法は以下のようにいくつかあります:
RPOは時間単位で計算します: 例えば、秒 (またはミリ秒)、分、時間といった単位です。重要でないデータや変化の遅いデータの場合は、RPOが数日になることもあります。ただ、この測定は正確に言えば時間を指しているのではありません。RPOとは、ある期間中、アプリケーションがビジネスに損害を与えるまでに失われる可能性のある、最大のデータ量のことです。
例えば、30分を目標としたRPOでは、30分ごとにデータを保存する必要があります。チームは、各アプリケーションで使用されるデータがビジネスにとってどれほど重要であるかによって、アプリケーションごとに個別のRPOを設定することができます。
RPOは、ビジネスが許容できるデータ損失の上限を計算することによって算出されます。次の質問に答えることで、この数値を算出することができます:
ほとんどのビジネスでは、アプリケーションを評価して「階層」に分類します。この階層は、ビジネス要件、RTO (目標復旧時間)、予算に応じて組織が選択するものです。以下にRPOの階層の例を挙げます:
RPO階層1: データ損失ゼロ
これは、組織がいかなるデータ損失も許容できないという最高レベルのRPOです。通常は、金融システム、ヘルスケア、政府機関のサービスといった重要なアプリケーションで必要とされます。このレベルのRPOには継続的なデータレプリケーションが必要であり、通常は同期データレプリケーションが使用されます。
RPO階層2: 最小限のデータ損失
このRPO階層は最小限のデータ損失を許容するもので、通常は分単位で測定されます。重要ではあるが、階層1のアプリケーションほど機密性は高くないアプリケーションに適しています。このレベルのRPOには、通常、非同期データレプリケーションが使用されます。
RPO階層3: 限定的なデータ損失
このRPO階層は限定的なデータ損失を許容するもので、通常は時間単位で測定されます。重要度が低く、多少のデータ損失に耐えることができるアプリケーションに適しています。このレベルのRPOには通常、バックアップとリストアソリューションが使用されます。
RPO階層4: 広範囲のデータ損失
このRPO階層は広範囲のデータ損失を許容するもので、通常は日単位で測定されます。重要度が低く、相当量のデータ損失に耐えることができるアプリケーションに適しています。このレベルのRPOには通常、手動のプロセスとオフサイトへのバックアップが使用されます。
バックアップと復旧ソリューションのほとんどが、数種類のバックアップオペレーションを提供しています。最も一般的なバックアップタイプは、フルバックアップ、増分バックアップ、差分バックアップです。
フルバックアップ: まさにその名の通りのバックアップです。フルバックアップでは、ひとつまたは多数のアプリケーションの全データに対し、完全なコピーを作成します。フルバックアップは最高のデータ保護を実現しますが、従来では多くの時間とストレージ容量を消費するため、継続的に行う企業はほとんどありませんでした。
増分バックアップ: 増分バックアップはフルバックアップから開始し、その後は前回のバックアップ以降に変更されたデータのみをバックアップします。バックアップ速度が速い上にストレージ容量が少なくて済むため、非常に人気です。
差分バックアップ: 差分バックアップはフルバックアップから開始し、その後のバックアップでは変更されたデータのみをコピーするという点では増分バックアップに似ています。増分バックアップと差分バックアップの違いは、増分バックアップには前回のバックアップ以降に変更されたデータのみが含まれるのに対し、差分バックアップには前回のフルバックアップ以降に変更されたすべてのデータが含まれるという点です。これにより変更されたあらゆるデータの保護が強化され、データのバックアップ漏れがなくなります。
RPOを計算することで、さまざまなアプリケーションのデータをどれくらいの頻度でバックアップすべきか、またどのようなバックアップを導入すべきかがわかります。例えば、金融サービスやヘルスケアといった規制の厳しい業界で業務を行うチームは、いかなるデータ損失も許されず、RPOはミリ秒単位で測定されます。この場合は、ほぼ継続的なフルバックアップが必要になります。
デジタルのビジネス運営における24時間365日の性質やスピードは、RPO (目標復旧時点) を限りなくゼロに近づけるために (理想的には、時間単位や日単位ではなく、分単位または秒単位)、できることは何でもやらなければならないことを意味しています。
しかし、従来の災害復旧やデータ保護製品へ多額の投資を行っているのにもかかわらず、企業では未だに想定外のダウンタイムが発生し、多くの場合、売上の損失、コンプライアンスやデータ漏洩に対する違反や罰金、従業員の生産性低下といった形で、直接的または間接的な損失に繋がっています。
このようなビジネスへの悪影響は、データ保護計画でその目的を達成できない場合、顧客や従業員からの信頼が失われることでさらに悪化します。しかしRPOを改善しようとする場合、非常に多くの企業が、常時オンの企業をサポートするために継続的なメンテナンスが必要となる、高価で複雑なポイントソリューションを導入しています。
Cohesityはエンドツーエンドのインフラ (ターゲットストレージ、バックアップ、レプリケーション、災害復旧、クラウド階層化など) を統合することで、従来のデータ保護製品の複雑さを解消する業界唯一の包括的なデータセキュリティとデータ管理プラットフォームを提供しています。これにより、重要なアプリケーションとデータのRPOを限りなくゼロに近づけるために必要となる、あらゆるソリューションとツールを手に入れることができます。
計画外のシステム停止が発生した場合でも、Cohesityのアーキテクチャであれば数百台のVM (仮想マシン) を即座に復旧させることができます。このインスタントマスリストア機能があれば、世界中の企業がSLO (サービスレベル目標)を達成できるようになります。
またCohesityでは、任意のバックアップポイントからすべてのミッションクリティカルなVMを復旧させることができます。しかも、それが災害の発生する数秒前であっても復旧可能です。
Cohesityのソリューションは次のような機能を提供するため、企業は予測通りにSLOを達成することができます:
