적절한 엔터프라이즈 데이터 보호 아키텍처는 다양한 이벤트 중에 데이터 보존, 복구 기능 및 운영 중단에 대한 허용성과 관련된 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다.

예를 들어, 적용 범위의 애플리케이션, 데이터베이스 및 중요 데이터 세트의 수를 예로 들어 보겠습니다. 관리할 객체가 많지 않기 때문에 단일 데이터 세트에 대해 일반적인 SLA를 준수하는 백업 전략을 구축하는 것은 매우 간단합니다. 데이터 세트의 수가 늘어나면 모니터링이 더 복잡해지고 관리자는 백업 장애를 해결하는 데 더 많은 시간을 소비해야 할 수도 있습니다. 환경이 클라우드에 도달하고 서비스 공급자가 확장됨에 따라 완전히 다른 접근 방식이 필요합니다.

데이터 세트 크기도 전략에 영향을 줍니다. 예를 들어, 데이터 세트가 매우 작기 때문에 100GB 데이터베이스를 사용한 백업 및 복구에 사용할 수 있는 옵션이 많이 있습니다. 기존 툴을 사용하여 백업 미디어에서 데이터를 복제하는 것만으로도 복구에 충분한 RTO를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 100TB 데이터베이스에는 다일의 운영 중단이 허용되지 않는 한 100TB 데이터베이스에는 일반적으로 완전히 다른 전략이 필요합니다. 이 경우 기존의 복사본 기반 백업 및 복구 절차가 허용되는 경우가 아니라면 말입니다.

마지막으로, 백업 및 복구 프로세스 자체 이외의 요소가 있습니다. 예를 들어, 중요한 운영 작업을 지원하는 데이터베이스가 있어 숙련된 DBA만 수행하는 드문 이벤트로 간주됩니까? 아니면 데이터베이스가 대규모 개발 환경에 있어서 복구가 자주 발생하고 일반 IT 팀이 관리하는 환경입니까?