理想的なバックアップの目標は、時間を遡ってデータを復旧できる能力です。そのための直接的な方法は、通常は毎日定期的なバックアップを保持することです。しかし、永続的な増分バックアップ、合成バックアップ、データ圧縮、および重複排除などの省スペース技術を使用しても、このアプローチには無制限のストレージ容量が必要であり、ほとんどの企業がこれを負担することができません。これがなぜバックアップ保持ポリシーまたはバックアップローテーションスキームが存在するのです。
GFSバックアップ保持ポリシーとは何ですか?
GFS(祖父-父-子)バックアップ保持ポリシーの目標は、ストレージスペースの最小化と回復ポイントの最大化です。言い換えれば、最も少ないストレージスペースを使用して最も多くの回復ポイントを取得することが私たちの仕事です。
異なる複雑さと効率のバックアップローテーションスキームがいくつかあります。最も単純なものは「先入れ先出し」(FIFO)です。これは単純です:バックアップメディアのスペースがなくなったとき、最も古いバックアップが削除され、新しいものがその場所に書き込まれます。FIFOの利点はその単純さにあり、最大の欠点はそのスペースの制限です。そのため、FIFOでは有限な数のバックアップを保存できます。VMのバックアップを頻繁に行うか、バックアップリポジトリがどれほど大きいかによって、比較的短い時間間隔でバックアップをカバーできます。しかし、この時間間隔は完全にカバーされます。
すべての企業がこのような文字通りのバックアップカバレッジが必要なのでしょうか? もちろん、財務または政府機関のように、小さなデータ損失でも非常に高額な費用がかかる場合があります。誰もが、データセンターでのハードウェアの障害のために自分の銀行口座や社会保障が無効になることを望んでいません。そのため、そのような組織は本当に多額の費用をバックアップストレージ、テープアーカイブなどに費やしています。
ただし、ほとんどの企業はデータ損失に対して非常に敏感ではないため、1年間で日次バックアップの保管を必要としないバックアップローテーションスキームを実装できます。このようなバックアップ保持ポリシーは、データの回復性とバックアップインフラに費やされるコストとの間で正気のバランスを見つけることを可能にします。最も一般的に使用されるのは、祖父-父-子(GFS)ローテーションスキームの1つです。
GFSバックアップスキームはどのように機能しますか?
人間の家族のように、息子は最も若く、父親は年上で、祖父は最も年長です。バックアップの世界では、息子は特定の時点からの最も最近のバックアップであり、祖父は最も遠いものです。通常、息子は日次のバックアップであり、父親は週次のバックアップであり、祖父は月次のバックアップです。ただし、間により多くの「親戚」を追加することができます。例えば、AppleのmacOSには、GFSローテーションスキームを使用する組み込みのTime Machineバックアップユーティリティがあり、息子は1時間ごとのオペレーティングシステムのバックアップであり、祖父は月次のバックアップです。
クラシックなGFSスキームでは、日次バックアップを「息子」、週次バックアップを「父親」、月次バックアップを「祖父」に見立てます。月曜日に作成された最初のフルバックアップが最初の「父親」となり、その後の増分日次バックアップは「息子」となります。週の最後のバックアップが次の「父親」となります。
「息子」はFIFO(先入れ先出し)回転スキームでローテーションされるため、最も古い「息子」は新しい増分バックアップで置き換えられ、サイクルが繰り返されます。月の最後のバックアップが「祖父」となります。その後、「父親」はFIFOスキームに従ってローテーションし始めます。
下の図では、4月にVMのバックアップを開始した場合、6月末時点で利用可能なバックアップを示しています:青のアイテムが利用可能なバックアップを表し、灰色のアイテムが利用できないものを表します。
GFSスキームの欠点の1つは、古いバックアップがより詳細でなくなることです。たとえば、6月の第2週の月曜日にファイルを作成し、翌日に削除した場合、それは取り返しのつかない状態になります。
結論
組織のデータ保護ポリシーに応じて、GFSローテーションスキームに時間単位、四半期単位、または年単位のバックアップを追加することができます。永続的な増分バックアップ、合成バックアップ、およびバックアップリポジトリの圧縮と重複排除などの他のスペース節約技術を使用することで、バックアップストレージインフラに大金を費やすことなく、合理的なデータ保護が提供されます。
Source:
https://www.nakivo.com/blog/gfs-retention-policy-explained/