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Die Wiederherstellung der IT und vor allem der Daten nach einem Störfall muss geplant und getestet werden. (©Funtap - stock.adobe.com)
Grundlagen: IT- und Datenwiederherstellung nach der Katastrophe

Disaster Recovery im Überblick

Immer wieder kann es zu Ausfällen der IT durch Versehen, Versagen oder Sabotage kommen. Dagegen wappnet sich ein Unternehmen mithilfe von RAID 1 (Spiegelung) oder besser noch mit Backups und Recovery. Denn Backups lassen sich mithilfe von Snapshots feingranular einteilen und auf eine beliebige Anzahl von Failover-Sites verteilen. Das klappt alles ganz automatisch, doch sobald es um die Wiederherstellung (Disaster Recovery, DR) beschädigter, manipulierter oder gar verlorener Daten geht, erheben sich einige Hürden.

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Bildergalerien

Die erste Folge von „Speicherhungrig“ beschäftigt sich mit juristischen Fragen des Datenspeicherns. (Bild: Vogel IT-Medien)
„Speicherhungrig“ – der Data-Storage-Podcast, Folge 1

DSGVO & Co. – was müssen Unternehmen bei der Datenspeicherung beachten?

Die Umsetzung der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) bereitet vielen deutschen Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten. In der ersten Folge der neuen Podcast-Reihe „Speicherhungrig“ erläutert der Fachanwalt für IT-Recht Dr. Jens Bücking (Kanzlei esb Rechtsanwälte) juristische Aspekte des Datenspeicherns – und gibt Tipps, wie sich Probleme in der Praxis vermeiden lassen.

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Im Fokus: Cloud Storage – der Gastbeitrag beschäftigt sich mit dem Thema „Cloud-basiertes Backup von virtuellen Großumgebungen“. (Bild: gemeinfrei)
Im Fokus: Cloud Storage – Backup von virtuellen Großumgebungen

Punkt- vs. Universalkonzept – am Ende eine Frage von Komfort, Risiko und Geld

In großen virtuellen Umgebungen sind mehrere 10.000 virtuelle Maschinen (VMs) kreuz und quer zwischen lokalen Rechenzentren und Cloud-Diensten verstreut. Wie ließen sich diese dynamische, wachsende Welt per Backup sichern und zugleich Aufwand und Kosten senken? Ideal wäre doch ein Konzept, das nach dem Set-and-forget-Prinzip VMs automatisch sichert, ihnen ein Regelwerk und Speicher autonom zuweist und gleich auch noch alle anderen kritischen Workloads abdeckt, von lokal über den Core bis in die Cloud.

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