多云备份监控的关键指标
想要可靠的备份？那就从追踪正确的指标开始。. 多云备份监控将所有信息集中到一个平台，简化了数据保护流程。但真正带来变革的是关注关键指标，确保备份可靠、恢复快速且成本可控。.
以下是需要关注的方面：
- 恢复时间目标 (RTO)： 系统宕机多久才会对业务造成影响？
- 恢复点目标 (RPO)： 可接受的数据丢失量是多少？
- 备份成功率： 备份是否按计划完成？
- 数据传输速率： 备份过程中数据传输速度最快能达到多少？
- 存储利用率： 您的存储空间是否接近上限？
- 数据完整性检查： 您的备份数据是否准确且未损坏？
- 事件响应时间： 故障能多快解决？
- 受保护资源数量： 所有关键系统都覆盖到位了吗？
- 备份库存储消耗： 您是否有效地控制了仓储成本？
- 访问日志和审计跟踪： 谁在何时访问了您的备份？
跟踪这些指标有助于防止停机、数据丢失和超支。此外，它还能确保您的备份系统符合业务需求和合规性要求。.
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1. 恢复时间目标 (RTO)
恢复时间目标 (RTO) 旨在定义系统发生故障后，在开始对业务造成损害之前，系统可以停机多长时间。简单来说，它是指在系统必须完全恢复运行之前，您可以承受的最大停机时间。Backblaze 的高级产品营销经理 Kari Rivas 这样解释道：
"恢复意味着系统已恢复运行——功能齐全——用户（员工、客户等）能够像数据事件发生前一样使用这些系统。"
正确设定恢复时间目标 (RTO) 至关重要，因为它将您的技术恢复计划与您的业务优先级直接联系起来。.
停机成本通常决定了您的恢复时间目标 (RTO)。例如，金融交易公司通常力求将 RTO 控制在接近零的水平，因为即使几分钟的停机也可能造成数百万美元的损失。另一方面，一些不太关键的系统，例如内部存档系统，即使停机数天也不会造成重大影响。.
采用分级方法实施RTO： 为关键应用程序设定严格的恢复时间目标 (RTO)，并为非关键系统提供更大的灵活性。这种策略既能有效控制恢复成本，又能确保最重要的业务运营得到保障。与各部门领导协作，评估每个系统停机造成的财务影响——这使得 RTO 成为一个以业务为导向的指标，而不仅仅是一个技术指标。.
定期在演练或实际事件中测试您的"恢复时间实际值"（RTR）。如果您的RTR始终达不到预期，则表明您的备份系统需要升级。例如，磁带备份速度慢是出了名的，因为它需要物理提取和加载。相比之下，云存储提供即时访问，可以显著加快恢复速度。消防演练和桌面推演是确保您的RTO目标切实可行且可实现的有效工具。.
2. 恢复点目标 (RPO)
RTO（恢复时间目标）侧重于可接受的停机时间，而 RPO（恢复点目标）则更关注可容忍的数据丢失量。本质上，RPO 衡量的是从上次备份中恢复的数据的“年龄”。例如，如果您的 RPO 为 1 小时，则表示您承认在发生故障时最多可能会丢失 60 分钟的数据。在多云环境中，精确跟踪数据丢失情况对于确保恢复工作与业务优先级保持一致至关重要，因此该指标尤为重要。.
恢复点目标 (RPO) 直接影响备份的频率。一小时的 RPO 意味着备份必须至少每小时运行一次。对于关键系统（例如支付网关或患者记录），RPO 需要尽可能接近于零。另一方面，对于不太重要的数据，例如市场分析或已存档的采购订单，RPO 为 13 到 24 小时不会造成重大中断。.
这里有一个惊人的统计数据：超过 72% 家公司未能实现其恢复目标[1]。这种情况的发生通常是因为 RPO 决策被视为纯粹的技术性决策，而非战略性业务选择。Backblaze 的高级产品营销经理 Kari Rivas 强调了这一点：
"决定要达到什么标准是大家的共同责任。而这些标准……就是IT和基础设施提供商团队必须达到的目标。"
弄清楚停机一分钟会给企业造成多少损失，有助于设定合理的 RPO 目标。.
在多云环境中，性能可能因提供商和区域而异，因此密切关注您的性能至关重要。 实际恢复点 (RPA) 事件发生期间实际的数据丢失情况至关重要。如果您的RPA系统始终无法达到目标，那么是时候提高备份频率或投资更好的基础设施了。自动化、高频备份通常是满足严格RPO（恢复点目标）的唯一途径，因为手动备份根本无法跟上。.
为了在成本和安全保障之间取得平衡，应为客户身份验证等关键系统设定更严格的恢复点目标 (RPO)，而为内部库存等非关键数据设定更宽松的 RPO。这种分层方法可确保您在保护最重要数据的同时，避免在不必要的资源上过度支出。.
3. 备份成功率
备份成功率反映的是已完成的备份作业与失败或跳过的备份作业之间的百分比。您可以将其视为备份系统的性能报告。高成功率表明您的数据保护计划进展顺利，而该指标的下降则可能扰乱业务运营，尤其是在关键时刻。.
保持较高的备份成功率至关重要——毕竟，你无法恢复从未备份过的数据。在多云环境中，由于需要整合来自不同提供商的数据，跟踪这一指标可能颇具挑战性。例如，AWS Backup 每 5 分钟更新一次 CloudWatch 的作业计数，而 Google Cloud 则每小时更新一次备份指标。结合这些更新，可以更清晰地了解整体备份性能。.
导致备份失败的因素有很多。这些因素包括与维护窗口（例如 Amazon FSx 或数据库服务的维护窗口）的日程冲突、存储空间不足，或者网络问题导致传输中断。 云提供商. 为了提前发现这些问题，可以设置自动警报，当一小时内作业失败次数超过五次时发出警报。运行 30 天或更长时间的趋势报告有助于发现重复出现的问题，而不是一次性问题。.
如果故障持续存在，请考虑调整备份策略。切换到永久增量备份或持续数据保护 (CDP) 可以减少数据传输量，从而减轻系统压力。请注意，如果备份作业未在预定时间内启动，AWS 会将其标记为"已过期"，即使没有发生任何技术错误，这也会影响备份成功率。定期审查和调整备份计划有助于防止高峰时段出现资源冲突。优化这些流程可以确保备份的可靠性，同时您还可以关注其他关键指标。.
4. 数据传输速率
数据传输速率决定了备份数据从一个点传输到另一个点的速度，直接影响备份完成所需的时间。 带宽 指的是您的网络连接的总容量，, 吞吐量 衡量数据上传或下载的实际速度。正如 Backblaze 高级产品营销经理 Kari Rivas 所说：
"对于备份和归档客户而言，吞吐量通常是更重要的衡量指标，因为它能够反映最终用户将体验到的上传和下载速度。"
当吞吐量不足时，会扰乱备份计划并降低系统性能。传输速率慢意味着备份时间更长，甚至可能影响生产时间。这就是……概念的意义所在。 备份窗口 关键在于——要预留一段特定的时间段专门用于备份，确保备份不会干扰日常运营。如果你的吞吐量无法处理这段时间内的数据负载，那就麻烦了。《网络世界》的撰稿人 W. Curtis Preston 强调了其中的风险：
"每个存储系统每天只能处理一定量的备份……如果不加以监控，备份时间可能会越来越长，甚至会占用工作时间。"
密切关注汇率对于识别至关重要 网络瓶颈 在问题演变成更严重的后果之前，务必及时发现并解决。持续低速可能表明网络拥塞、硬件限制，甚至可能是网络服务提供商进行了限速。注意不断增长的排队现象——这表明您的系统难以跟上数据流。.
提高传输速率通常需要对配置进行微调。多线程是提升性能的一种方法，它可以通过同时传输多个数据流来更好地利用可用带宽。调整数据块或数据段的大小也有帮助；更大的数据块可以减少频繁 API 调用带来的开销，但同时也需要更多内存。对于备份窗口紧张的组织而言，切换到永久增量备份或持续数据保护 (CDP) 可以带来革命性的改变。这些方法可以最大限度地减少数据传输量，从而降低网络负载。.
5. 存储利用率
存储利用率与传输速率一样，对备份效率起着至关重要的作用。密切关注您在各个云服务提供商处的存储使用情况，有助于控制成本并避免过度配置。定期监控备份空间可以帮助您发现趋势，并在达到容量上限之前调整容量。例如，Google Cloud 的备份利用率报告使用基于历史数据的线性回归来预测未来的存储需求，从而让管理员提前了解何时需要扩展容量。此外，评估重复数据删除和及时删除对存储效率的影响，可以显著改善性能并降低成本。.
评估去重和压缩效率的一个好方法是比较： 虚拟尺寸 至 存储字节. 如果这些数字几乎相同，则可能表明重复数据删除功能没有发挥应有的作用。AWS Backup 等工具每五分钟在 CloudWatch 中更新一次存储指标，而 Google Cloud 每小时刷新一次备份库存储数据，确保您能够频繁了解存储状况。.
未能删除过期的恢复点可能会导致不必要的费用。正如知名备份和恢复专家 W. Curtis Preston 所解释的那样：
"在不购买更多存储空间的情况下增加容量的唯一方法是删除旧的备份。如果因为未能监控存储系统的容量而导致无法满足公司设定的保留要求，那就太可惜了。"
监控应用层和主机层的存储增长情况，可以突出显示哪些资源正在推高成本。例如，您可能会发现某个数据库占用了大量备份存储空间，而其他应用程序几乎不占用任何空间。这种详细的洞察有助于您将优化工作集中在最关键的地方。设置阈值警报（通常在 80% 容量左右）还可以让您有足够的时间在达到临界值之前采取行动。.
最后，了解特定服务提供商的计费指标对于避免意外情况至关重要。例如，AWS Neptune 的 总备份存储计费 该指标涵盖连续存储和快照存储，并提供每日免费配额。此外，Google Cloud 还允许您按资源类型筛选指标。了解这些细节可确保您使用合适的存储层级并有效控制成本。.
6. 数据完整性检查
数据完整性检查对于确保备份数据在其整个生命周期内保持准确无误至关重要。这些检查依赖于以下技术： 校验和 和 哈希验证 确保文件在传输、存储和检索过程中保持完整，即使在跨多个云提供商工作时也是如此。.
通过构建核心备份指标，完整性检查有助于确保您的数据安全，即使数据在不同的云环境之间移动。例如，数据在不同提供商之间传输或从热存储迁移到冷存储时，可能会遇到标准备份日志无法发现的损坏。部分恢复点（已启动但从未完全完成的备份）也会带来风险，因为它们可能会导致恢复过程中出现不完整或损坏的文件。.
现代云平台提供各种工具，可以帮助近乎实时地监控数据完整性。例如，, AWS 备份 CloudWatch 每五分钟更新一次指标，让您可以快速识别并解决潜在问题。某些平台甚至区分"已完成"和"已完成但存在问题"等状态，以便在需要更仔细检查时发出信号。另一方面，, Oracle 云基础设施对象存储 它采用主动式方法，利用冗余机制自动修复损坏的数据。为了真正验证完整性监控的有效性，执行实际的恢复测试至关重要。.
计划的恢复测试也有助于衡量 恢复时间实际情况 (RTR) 和 恢复点现实（RPR） – 衡量备份系统性能与恢复目标匹配程度的关键指标。这些测试能够深入了解备份策略在实际应用中的有效性。.
为了加强保护，实施 不可变存储 使用一次写入多次读取（WORM）技术，例如 Amazon S3 对象锁定, 可以防止数据写入后被篡改。这在防范勒索软件攻击方面尤为重要。但是，在锁定数据之前，务必扫描数据是否存在恶意软件或损坏，以避免永久保存错误。跟踪 数据质量评分, 它还整合了一致性、完整性和准确性等指标，可以清晰地展现备份数据在所有云环境中的整体健康状况。.
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7. 事件响应时间
事件响应时间是指从检测到故障到解决故障之间的时间间隔。它由两个关键子指标组成： 平均确认时间 (MTTA), 该指标衡量您的团队对警报的响应速度，以及 平均恢复时间（MTTR）, 该指标衡量恢复正常运行所需的时间。这些指标与前面讨论的其他性能指标密切相关。.
"如果初始备份作业失败，后续任务也极有可能失败。在这种情况下，通过监控和通知可以更好地了解事件的进展情况。"——AWS 规范性指南
根据事件严重程度制定明确的响应标准至关重要。组织通常会将服务级别目标 (SLO) 与优先级级别相匹配，以确保高效处理事件：
- P1（关键）5分钟内确认，4小时内恢复
- P2（高）15分钟内确认，12小时内恢复
- P3（中等）1小时内确认，24小时内恢复
强大的告警系统是有效事件响应的基石。通过将备份监控与 Amazon CloudWatch 或 Google Cloud Monitoring 等工具集成，您可以利用 Amazon SNS 等服务设置实时通知。例如，您可以配置告警，以便在一小时内超过五个备份作业失败时触发高优先级工单。.
"平均响应时间 (MTTA) 低，意味着你的警报能够快速送达正确的人员。而 MTTA 高，则往往表明存在警报疲劳、通知过载或职责不明确等问题。"——Wiz
自动化在实现这些目标中发挥着至关重要的作用。Amazon EventBridge 等工具可以自动执行升级流程，确保快速创建工单并持续跟踪平均处理时间 (MTTA)。为了保持准确性，必须明确定义多云环境中"已确认"的含义，确保每个人都对可操作的指标达成共识。.
8. 受保护资源数量
受保护资源计数衡量的是您的备份服务所保护的虚拟机、数据库、文件系统和其他基础架构组件的数量。它是评估您的备份系统对多云环境覆盖程度的关键指标。准确的计数对于确保适当的数据治理至关重要，尤其是在公共和私营部门的多云采用率均已超过 90% 的情况下。跟踪这些受保护的资产如今已成为云环境中合规性和治理的基石。.
将此指标与您的整体基础设施清单进行比较，即可清晰地了解其真正的价值。许多云平台都提供用于统计受保护资产的工具，使您能够识别任何保护缺口。通过将此计数与您的整个清单进行交叉比对，您可以快速确定可能未受保护的资源。.
为了保持领先优势，自动化发现工具至关重要。在动态的云环境中，新的资源不断涌现，如果没有自动扫描，某些资源（通常被称为"影子"资源）可能会绕过备份策略。例如，Azure 的"可保护资源"边栏会突出显示尚未备份的资产，从而可以轻松地立即解决这些备份漏洞。.
设置警报可以进一步增强您的监管能力。例如，您可以配置 CloudWatch 或 Google Cloud Monitoring，使其在受保护资产的百分比低于阈值（例如占总资产的 95%）时发送通知。这种主动式方法有助于您在潜在漏洞导致数据丢失之前将其捕获。此外，使用"备份层级：黄金"或"备份层级：白银"等标签标记资源可以简化策略执行，并简化跨团队或部门的跟踪。.
集中式控制面板是维护跨多云环境可视性的另一项关键工具。例如，AWS Backup 每 5 分钟更新一次 CloudWatch 中的指标，而 Google Cloud 则每小时更新一次存储使用情况。通过使用能够规范数据格式（例如 JSON 或 syslog）的平台，您可以确保跨不同云提供商的一致报告。定期审核基础设施 API 可进一步验证所有资源是否都得到覆盖，从而帮助您保持合规性并避免安全漏洞。.
9. 备份库存储消耗
密切关注备份存储库的使用情况对于有效管理成本和规划容量至关重要。需要跟踪的关键指标之一是： 存储数据卷 （以 GiB 或 TB 为单位）。此指标显示已占用空间，可帮助您避免达到容量限制或遇到意外的计费问题。.
另一个重要的指标是 存储池利用率, 该指标显示备份系统中已用空间与可用空间的百分比。如果使用量接近预设阈值，则需要扩展容量或删除过时的备份。例如，AWS Backup 使用 CloudWatch 每 5 分钟更新一次这些指标，而 Google Cloud 每小时刷新一次，并每 5 分钟重复更新一次最新数据。.
监测也至关重要。 最低保留天数 确保数据保存至所需期限。此外，跟踪首次和最后一次恢复时间戳有助于验证备份生命周期并确认是否符合相关法规。.
一个潜在的成本驱动因素是 已过期的恢复点无法删除. AWS Backup 提供该指标 过期恢复点数, 它可以识别那些本应删除但仍占用空间的备份文件。这会导致更高的存储成本。同样， 冷恢复点数 该指标有助于确认旧数据正按预期过渡到成本更低的归档层级。虽然归档存储成本更低，但值得注意的是，此类数据的检索成本可能更高。.
为了保持领先，请做好准备 阈值警报 为了进行主动管理，您的监控系统应在存储利用率超过设定限制或过期恢复点数量开始增加时通知您。按资源类型（例如 Compute Engine 实例、SQL 数据库或 Oracle 系统）细分消耗指标也很有帮助。这样，您可以精确定位哪些工作负载正在推动存储增长，并相应地调整保留策略。.
对于那些使用 服务器‘的多云备份解决方案（服务器整合这些监控策略可以提高性能和成本效益。这些做法为后续章节深入探讨更详细的运行指标奠定了基础。.
10. 访问日志和审计跟踪
涉及备份基础架构的每一个操作——无论是数据恢复、策略更改，还是仅仅是读取信息——都需要详细记录。访问日志和审计跟踪能够提供详细的访问记录，包括谁在何时从何处访问了哪些内容。这种透明度对于安全调查和满足监管要求都至关重要。.
审计日志应记录每个事件的所有关键细节。这包括涉及的用户或身份与访问管理 (IAM) 角色、执行的操作类型（例如，恢复备份、删除备份、创建备份计划）、源 IP 地址、受影响的资源、时间戳以及操作结果。对于长时间运行的进程，Google Cloud Backup and DR 会生成两条独立的日志条目：一条在操作开始时生成，另一条在操作结束时生成。.
云平台通常将日志分为两类： 管理员活动日志 用于配置更改和 数据访问日志 对于涉及敏感数据的操作，管理员活动日志通常默认启用，但数据访问日志通常需要手动激活。例如，在 Google Cloud 上，由于数据量较大，数据访问日志默认处于禁用状态（BigQuery 除外）。然而，启用这些日志对于追踪谁查看或恢复了敏感数据至关重要，有助于确保符合隐私法规。.
为了加强监控，请为关键操作（例如删除备份）设置实时警报。此外，将日志路由到集中式存储解决方案以满足保留期限要求，保留期限可能从 30 天到长达 10 年不等，具体取决于合规性标准。集中式存储选项包括 Azure Log Analytics 或云存储等平台。.
对于多云环境，诸如此类的工具 服务器 可以简化日志管理。通过将来自 AWS CloudTrail、Azure 活动日志和 Google Cloud 审计日志的日志整合到单个 SIEM 系统中，您可以实现对整个备份基础架构的统一可见性。这种方法不仅简化了监控，还增强了您在各个平台上维护合规性的能力。.
比较表
十大多云备份指标：类别、衡量标准和警报阈值
为了便于理解，下表将关键备份指标分为三类：性能、安全/健康状况和容量。这种指标分组方式有助于精准定位潜在问题，并为解决问题提供清晰的路线图。下方列出了九项关键指标，每项指标都包含其用途、衡量方法以及发出警报阈值（用于指示需要关注的问题）。.
性能指标 重点在于备份和恢复的速度。它们可以解答诸如以下问题：备份是否按时完成？危机发生时，数据能否快速恢复？例如，如果您的恢复时间目标 (RTO) 设置为 4 小时，但实际恢复时间 (RTR) 经常达到 6 小时，这明显表明您的系统可能需要彻底改造。.
安全和健康指标 密切关注备份是否正常运行，确保数据完整无损。例如，如果备份成功率低于 99%，或者一小时内备份失败超过 5 次，则需要进行调查。.
容量指标 通过监控使用情况，有助于避免存储相关的故障。例如，设置存储利用率达到 80–90% 时发出警报，可以防止因空间不足而导致的中断。.
| 类别 | 公制 | 目的 | 示例测量 | 建议警报阈值 |
|---|---|---|---|---|
| 性能 | 恢复时间目标 (RTO) | 确保恢复速度满足业务需求 | 恢复时间可能需要几分钟或几小时 | RTR 超过了业务定义的 RTO。 |
| 性能 | 数据传输速率（吞吐量） | 衡量备份和恢复速度 | MB/s 或 TB/小时 | 低于最低硬件速度 |
| 性能 | 备份窗口利用率 | 确保备份在规定时间内完成 | 时间长度（时:分） | > 100% 定义的窗口 |
| 安全/健康 | 备份成功率 | 跟踪数据保护的可靠性 | % 成功/失败计数 | 每小时成功次数少于 99% 次或失败次数多于 5 次 |
| 安全/健康 | 数据完整性检查 | 验证数据是否未损坏且可恢复。 | 成功测试次数 | 24 小时内成功恢复次数少于 1 次 |
| 安全/健康 | 健康状况事件 | 区分持续性故障和瞬态故障 | 健康、不健康、退化状态 | 任何"持续不健康"状态 |
| 容量 | 存储利用率 | 防止存储耗尽 | % 已用/已存储字节 | > 80–90% 容量 |
| 容量 | 备份库存储消耗 | 跟踪云存储成本和使用情况 | GB 或 TB | 总数据量超过预算阈值 |
| 容量 | 受保护资源数量 | 确保所有关键资产都得到保护 | 受保护实例的数量 | 库存数量 < 预期库存 |
此表强调了在指标超出阈值时迅速采取行动的重要性。监控这些指标可确保您的备份系统保持可靠、安全，并随时准备应对各种情况。.
结论
跟踪正确的指标可以将您的多云备份操作从被动应对问题转变为主动预防问题。通过监控 工作成功率, 存储利用率， 和 恢复性能, 这样就建立了一个安全网，可以降低数据丢失和停机的风险。.
我们讨论的指标主要集中在三个关键领域： 数据保护, 安全， 和 成本控制. 设置阈值警报并定期将实际恢复时间与 RTO（恢复时间目标）和 RPO（恢复点目标）进行比较，可以帮助您在潜在问题变得严重之前发现它们。正如 FinOps 认证从业者 Cody Slingerland 所言：
"你不测量就无法解决问题。"
这一发现凸显了全面监控对于确保业务连续性的重要性。.
通过使用这些指标，您可以更明智地分配资源，避免紧急删除，并确保备份按时完成。当组织记录这些指标并与管理层共享时，他们通常更容易证明基础设施升级的合理性，并展现其备份系统的价值。.
采取切实可行的措施，例如设置自动警报，以便在每小时超过五个作业的故障发生时发出警报；定期测试恢复操作，以验证您的恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO)；以及应用多维过滤器来识别需要关注的平台或资源。这些措施可以将原始数据转化为有意义的改进，从而增强您的备份基础架构。.
采用这些监控措施，您可以清晰了解并自信地有效管理多云备份。这样做可以降低风险、控制成本，并确保数据安全。.
常见问题解答
成功进行多云备份操作的关键指标有哪些？
监控正确的指标是确保多云备份操作平稳可靠运行的关键。请密切关注以下方面： 恢复时间目标 (RTO) 和 恢复点目标 (RPO) 这些指标揭示了您在需要时恢复数据的速度和效率。另一个关键因素是密切关注…… 数据传输速率 和 延迟 确保备份按时进行，并且不会中断您的云环境。.
追踪也很重要。 存储利用率, 包括总容量和可用空间，以最大限度地利用您的资源。密切关注…… 备份作业成功率 和 处理的数据总量 可以帮助您及早发现潜在问题，防患于未然。通过持续监控这些指标，您可以维持可靠高效的备份策略。.
企业在设定恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO) 时，如何平衡成本和保障？
在设定目标时，要在成本和保障之间取得合适的平衡。 恢复时间目标 (RTO) 和 恢复点目标 (RPO), 首先，要进行全面的业务影响分析。这有助于您确定哪些应用程序至关重要，需要最短的恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO)，以及哪些应用程序可以承受更长的恢复时间和一定程度的数据丢失。例如，关键工作负载应频繁备份，而不太重要的数据可以使用更经济的方案，并延长备份间隔。.
通过将备份按频率和存储类型分层，您可以避免为所有数据使用高性能存储而造成的不必要成本。定期进行恢复测试至关重要，它可以确保您的恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO) 在当前配置下能够实现。如果无法实现，您可能需要考虑增量备份、重复数据删除或高效的云原生工具等方案，以便在不影响数据保护的前提下控制成本。.
Serverion 的多云备份解决方案简化了这一流程。无论您需要高性能 SSD 存储来存储关键业务数据，还是需要经济实惠的对象存储来进行归档，其灵活的选项都能帮助您在预算范围内实现恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO)，同时确保业务连续性的可靠性。.
如何提高多云备份的数据传输速度？
为了提升多云备份中的数据传输速度，请重点关注以下几个关键技术。首先，利用…… 并行处理 同时减少网络传输的数据量。配置多个备份通道并启用中等压缩级别，可以最大限度地利用带宽，而不会给 CPU 带来过大的压力。另一个技巧是：将大文件分割成较小的块（每个大约 1 GB），并将这些块分配到不同的通道。这样可以允许多个数据流同时工作，从而显著提高吞吐量。.
配对 每周完整备份 和 每日增量备份 这是另一种巧妙的方法。通过仅传输已更改的数据块，您可以节省带宽并加快常规备份任务的速度。密切关注传输指标，并考虑在非高峰时段安排备份，以避开网络拥塞。想要更进一步吗？使用边缘缓存或在云入口点附近使用高速存储可以降低延迟，使传输更加流畅。.
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