REL09-BP04 백업 무결성 및 프로세스를 확인하기 위해 데이터의 주기적인 복구 수행 - AWS Well-Architected Framework
구현 가이드리소스

REL09-BP04 백업 무결성 및 프로세스를 확인하기 위해 데이터의 주기적인 복구 수행

복구 테스트를 수행하여 백업 프로세스 구현이 RTO(복구 시간 목표) 및 RPO(복구 시점 목표)를 충족하는지 검증합니다.

AWS를 사용하면 테스트 환경을 구축하고 백업을 복원하여 RTO 및 RPO 기능을 평가하고 데이터 콘텐츠와 무결성에 대한 테스트를 실행할 수 있습니다.

또한 Amazon RDS와 Amazon DynamoDB는 PITR(특정 시점 복구)을 지원합니다. 연속 백업을 사용하면 데이터 세트를 지정된 날짜 및 시간의 상태로 복원할 수 있습니다.

원하는 결과: 효과적으로 정의된 메커니즘을 사용하여 백업의 데이터가 주기적으로 복구되어 워크로드에 정해진 Recovery Time Objective(RTO) 내에 복구가 가능하도록 합니다. 원본 데이터가 손상되거나 액세스가 불가능하지 않고 Recovery Point Objective(RPO)에서 허용되는 데이터 손실만 이루어진 채로 백업이 원본 데이터가 포함된 리소스로 복원되는지 확인합니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 백업을 복원하지만 복원이 사용 가능한 상태인지 확인하기 위해 데이터를 쿼리하거나 검색하지 않음

  • 백업이 존재한다고 가정함

  • 시스템의 백업이 완전히 작동하며 시스템에서 데이터를 복구할 수 있다고 가정함

  • 복원 시점 또는 백업에서의 데이터 복구가 워크로드의 RTO 이내에 이루어진다고 가정함

  • 백업에 포함된 데이터가 워크로드의 RPO에 부합한다고 가정함

  • 런북을 사용하지 않거나 정해진 자동화된 절차를 벗어나 필요에 따라 복원함

이 모범 사례 수립의 이점: 백업의 복구를 테스트하면 데이터가 손실되거나 손상되는 것을 걱정하지 않고 필요할 때 데이터를 복원할 수 있으며, 복원 및 복구가 워크로드의 RTO 내에 이루어지도록 하며, 데이터 손실이 있는 경우 워크로드의 RPO에 부합하도록 할 수 있습니다.

이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준: 보통

구현 가이드

백업 및 복원 기능을 테스트하면 중단 시 백업 및 복원 수행의 역량에 대한 신뢰도를 높일 수 있습니다. 주기적으로 백업을 새로운 위치에 복원하고 테스트를 실행하여 데이터의 무결성을 확인합니다. 수행해야 하는 일반적인 테스트로는

모든 데이터를 사용 가능한지, 데이터가 손상되지 않았는지, 모든 데이터에 액세스할 수 있는지, 데이터 손실이 있는 경우 워크로드의 RPO에 부합하는지 확인하는 작업이 있습니다. 이러한 테스트는 복구 메커니즘의 속도가 워크로드의 RTO에 부합할 만큼 빠른지 확인하는 데도 도움이 됩니다.

  1. 데이터 소스 식별. 현재 백업되는 데이터 소스를 식별하고 이 백업이 어디에 저장되는지 파악합니다. 구현 가이드는 REL09-BP01 백업해야 하는 모든 데이터 확인 및 백업 또는 소스에서 데이터 재현 항목을 참조하십시오.

  2. 데이터 검증을 위한 기준 수립. 각 데이터 소스의 데이터 검증을 위한 기준을 수립합니다. 데이터 유형마다 속성이 다르며 서로 다른 검증 메커니즘이 필요할 수 있습니다. 확신을 갖고 프로덕션에 사용하기 전에 이 데이터가 어떻게 검증될 수 있는지 고려하십시오. 데이터를 검증하는 일반적인 방법으로는 데이터 유형, 형식, 체크섬, 크기 등의 데이터 및 백업 속성을 사용하고 이러한 속성과 사용자 지정 검증 로직을 결합하는 것입니다. 예를 들어, 복원된 리소스와 백업이 생성된 당시의 데이터 소스의 체크섬 값을 비교해 볼 수 있습니다.

  3. RTO 및 RPO 설정. 데이터 중요도에 따라 데이터 복구에 대한 RTO와 RPO를 설정합니다. 구현 가이드는 REL13-BP01 가동 중단 시간 및 데이터 손실 시의 복구 목표 정의 항목을 참조하십시오.

  4. 복구 기능 평가. 백업 및 복원 전략을 검토하여 RTO 및 RPO를 충족하는지 파악하고 필요에 따라 전략을 조정합니다. 그리고 AWS Resilience Hub를 사용하면워크로드의 평가를 실행할 수 있습니다. 이 평가를 통해 애플리케이션 구성을 복원력 정책과 비교하고 RTO 및 RPO 목표가 충족될 수 있는지 보고합니다.

  5. 테스트 복원 수행. 데이터 복원을 위해 프로덕션에서 사용되는 현재 설정된 프로세스를 사용하여 테스트 복원을 수행합니다. 이 프로세스는 원본 데이터 소스가 백업되는 방법, 백업 자체의 형식 및 스토리지 위치 또는 다른 소스에서의 데이터 재현 여부에 따라 달라집니다. 예를 들어, AWS Backup과 같은 관리형 서비스를 사용하는 경우 이 프로세스는 새로운 리소스에 백업을 복원하는 것처럼 단순합니다. AWS Elastic Disaster Recovery를 사용하는 경우 복구 드릴을 시작할 수 있습니다.

  6. 데이터 복구 검증. 2단계에서 데이터 검증을 위해 설정한 기준에 따라 이전 단계에서 복원된 리소스로 데이터 복구를 검증합니다. 복원되고 복구된 데이터에 백업 시 가장 최신 레코드/항목이 포함되어 있습니까? 이 데이터가 워크로드의 RPO에 부합합니까?

  7. 필요한 시간 측정. 복원 및 복구에 필요한 시간을 측정하고 이 시간을 3단계에서 설정한 RTO와 비교합니다. 프로세스가 워크로드의 RTO에 부합합니까? 예를 들어, 복원 프로세스가 시작됐을 때의 타임스탬프와 복구 검증이 완료됐을 때의 타임스탬프를 비교하여 프로세스에 걸린 시간을 계산합니다. 모든 AWS API 호출에는 타임스탬프가 찍히며 AWS CloudTrail에서 확인할 수 있습니다. 이 정보가 복원 프로세스가 시작된 시간에 대한 세부 정보를 제공하지만 검증이 완료된 종료 타임스탬프는 검증 로직에서 기록되어야 합니다. 자동화된 프로세스를 사용하는 경우 Amazon DynamoDB 등의 서비스를 사용하여 이 정보를 저장할 수 있습니다. 또한 많은 AWS 서비스에서 특정 작업이 발생한 시점의 타임스탬프가 기록된 정보가 표시되는 이벤트 기록을 제공합니다. AWS Backup 내에서 백업 및 복원 작업을 작업(Job)이라고 하며, 이 작업에는 메타데이터에 타임스탬프 정보가 포함되어 있어 복원 및 복구에 필요한 시간을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

  8. 이해 관계자에게 알림. 데이터 검증이 실패하거나 복원 및 복구에 필요한 시간이 워크로드에 정해진 RTO를 초과하는 경우 이해 관계자에게 알립니다. 이를 위한 자동화를 구현할 때 예를 들면 이 실습에서Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 등의 서비스를 사용하여 이메일 또는 SMS로 이해 관계자에게 푸시 알림을 보낼 수 있습니다. 이 메시지를 Amazon Chime, Slack, Microsoft Teams와 같은 메시징 애플리케이션에 게시하거나 이 메시지를 사용하여 AWS Systems Manager OpsCenter를 통해 OpsItems로 태스크를 생성할 수도 있습니다.

  9. 주기적으로 실행되도록 프로세스 자동화. 예를 들어, AWS Lambda 또는 AWS Step Functions의 State Machine과 같은 서비스를 사용하면 복원 및 복구 프로세스를 자동화할 수 있으며, Amazon EventBridge를 사용하여 아래 아키텍처 다이어그램에서 보이는 것처럼 이 자동 워크플로를 주기적으로 트리거할 수 있습니다. 자세한 방법은 Automate data recovery validation with AWS Backup(AWS Backup으로 데이터 복구 검증 자동화)을 참조하십시오. 또한 이 Well-Architected 실습 에서는 여기에 나온 단계 중 여러 개를 자동화하는 방법에 대한 실습을 제공합니다.

자동화된 백업 및 복원 프로세스를 보여주는 다이어그램

그림 9. 자동화된 백업 및 복원 프로세스

구현 계획의 작업 수준: 검증 기준의 복잡성에 따라 보통에서 높음

리소스

관련 문서:

관련 예시: