Processos Emergentes para um Disaster Recovery na Cloud

O conceito de Disaster Recovery (DR) evoluiu significativamente com o aparecimento da computação na Cloud. A necessidade de proteger dados críticos e garantir a continuidade do negócio, impulsionou o desenvolvimento de processos inovadores e eficazes de recuperação na Cloud.

Processos como a automação, DRaaS, armazenamento em múltiplas geografias, testes frequentes, IA/ML e soluções híbridas/multicloud são algumas das práticas que estão a moldar o futuro do DR.

1. Automação e Orquestração

A automação é uma das principais tendências de DR na Cloud. Ferramentas de automação e orquestração permitem a criação de scripts que podem ser executados automaticamente em caso de falha, reduzindo significativamente o tempo de inatividade. Plataformas como AWS Lambda, Azure Functions e Google Cloud Functions permitem automatizar a recuperação de recursos, garantindo uma resposta rápida e eficiente a incidentes.

2. Recuperação (DRaaS)

Disaster Recovery as a Service (DRaaS) garante um serviço completo de recuperação de desastres na Cloud. Externalizar os serviços de DR permite que em caso de desastre, equipas dedicadas a este processo possam restaurar o mais rapidamente possível e com o mínimo de interrupção garantindo assim elevados níveis de serviço.

3. Armazenamento de Dados em múltiplas geografias

Armazenar dados em múltiplas geografias é uma prática emergente e essencial para um DR rápido e eficaz. Serviços como Amazon S3 Cross-Region Replication ou Google Cloud Storage Multi-Regional, permitem que os dados estejam disponíveis no caso de uma região específica for afetada por um desastre. Esta abordagem melhora a resiliência e reduz a latência no acesso aos dados.

4. Testes Frequentes e Simulações de Desastres

A realização de testes frequentes e simulações de desastres é também um processo importante para garantir a eficácia dos planos de DR. As organizações devem realizar todos os anos testes regulares para identificar falhas e otimizar os seus próprios processos de recuperação. Ferramentas como AWS Elastic Disaster Recovery e Azure Site Recovery permitem realizar estes testes sem impactar a produção, assegurando que os sistemas e dados possam ser recuperados conforme documentado. 

5. Uso de Inteligência Artificial e Machine Learning

A integração da inteligência artificial (IA) e de Machine learning (ML) no processo de DR pode ajudar a prever falhas antes que elas ocorram. Este novo processo permite analisar e identificar padrões de dados e anomalias, assim como recomendar ações corretivas proativas (minimiza o impacto de potenciais desastres e otimiza o processo de recuperação).

6. Soluções Híbridas e Multicloud

Adotar estratégias híbridas e multicloud proporcionam maior flexibilidade e resiliência no processo de DR. Soluções como VMware Cloud on AWS e Google Anthos facilitam de sobre maneira a gestão de ambientes híbridos e multicloud ao integrar recursos on-premises e na Cloud.

Em suma, adotar estas tendências não só garante a continuidade do negócio em situações de crise, como também otimiza a eficiência operacional e a resiliência organizacional.

A LCG explora as tendências, os processos emergentes e as melhores práticas, para com a sua oferta de BRS “Business Resilience Suite” implementar um Disaster Recovery eficiente na era da Cloud.

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Artigo escrito por Miguel Pinto, Head of BU-CIC | Cloud, Infrastructure and Cyber Security na LCG.