數(shù)據(jù)差異下的連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法分析及應(yīng)用

關(guān)兆雄 林鈺杰

摘要：

在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境普及的前提下，許多領(lǐng)域都采用數(shù)據(jù)化運作方式，這種方式能夠有效的突破傳統(tǒng)模式的局限性，規(guī)避一系列傳統(tǒng)問題，所以在數(shù)據(jù)成為了現(xiàn)代社會運作的主要形式。但網(wǎng)絡(luò)環(huán)境存在威脅數(shù)據(jù)的因素，例如病毒、惡意破壞或者設(shè)備失效等，都會直接導致數(shù)據(jù)無法應(yīng)用。而通過連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法RMCBDD，能夠有效地將被破壞的數(shù)據(jù)恢復(fù)，此算法即使在數(shù)據(jù)存在差異的前提下依然可以應(yīng)用，在應(yīng)用方面RMCBDD可以對起止時刻的數(shù)據(jù)差異進行分析，進而消除兩者的差異來進行恢復(fù)，所以該算法的應(yīng)用面積十分廣泛，例如在多間隙復(fù)雜環(huán)境，在此環(huán)境當中算法顯然要高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)恢復(fù)算法、WDRS算法等，主要優(yōu)勢體現(xiàn)于效率等方面。

關(guān)鍵詞：

連續(xù)數(shù)據(jù)保護; 數(shù)據(jù)恢復(fù); 算法

中圖分類號： TP393

文獻標志碼： A

Analysis and Application of Continuous Data Protection Recovery Algorithm under Data Difference

GUAN Zhaoxiong， LIN Yujie

（Foshan Power Supply Bureau， Guangdong Power Grid Co. Ltd.， Foshan， Guangdong 528000， China）

Abstract：

Under the premise of the popularization of modern network environment， many fields have formed a databased operation mode. This method can effectively break through the limitations of traditional models and avoid a series of problems in the traditional environment， so modern data technique has become the main form of social operation. However， there are factors in the network environment that threaten data， such as viruses， malicious damage， or device failures， they directly cause data to be unapplied. The continuous data protection recovery algorithm RMCBDD can effectively recover the corrupted data. This algorithm can be applied even if the data are different. In the application aspect， RMCBDD can analyze the data difference between the start and end time. Then， the difference between the two sets is eliminated to recover， so the application area of the algorithm is very wide， for example， in a multigap complex environment， ?the algorithm is obviously higher effects than the traditional data recovery algorithm， WDRS algorithm， etc. The main advantage is reflected in the efficiency.

Key words：

continuous data protection; data recovery; algorithms

0引言

信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是現(xiàn)代社會發(fā)展的核心技術(shù)，能夠應(yīng)用于社會運作的各個層面，而此類技術(shù)的運作基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)，所以如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，則會導致技術(shù)系統(tǒng)出現(xiàn)問題，不利于應(yīng)用領(lǐng)域的運作，因此對信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的數(shù)據(jù)進行保護，具有較為重大的意義。針對現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進行分析，其中存在著許多對數(shù)據(jù)存在威脅的因素，例如病毒、硬件損壞風險等，當數(shù)據(jù)受到此類風險的破壞之后，數(shù)據(jù)將難以應(yīng)用，所以如何規(guī)避此類風險、恢復(fù)被破壞的數(shù)據(jù)，是當前相關(guān)領(lǐng)域所研究的重點問題。

1連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法概述

當數(shù)據(jù)被破壞之后，為了維持數(shù)據(jù)應(yīng)用，采用連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法，能夠有效的將被破壞的數(shù)據(jù)恢復(fù)，達到維持應(yīng)用的目的。此算法在應(yīng)用當中，能夠在不干涉正常的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)前提下，對范圍內(nèi)所有的數(shù)據(jù)進行實時跟蹤，并持續(xù)保持對數(shù)據(jù)更新的記錄，此時自動形成了數(shù)據(jù)的完整備份，當數(shù)據(jù)出現(xiàn)破壞現(xiàn)象時，通過此記錄備份，即可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的恢復(fù)[12]。在傳統(tǒng)的連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法之下，其恢復(fù)的機制在于時間順序機制，即對數(shù)據(jù)更新的時間進行計算，從而當發(fā)現(xiàn)某時間節(jié)點下存在數(shù)據(jù)的空白，則認定此部分數(shù)據(jù)出現(xiàn)了破壞，再利用備份數(shù)據(jù)當中對應(yīng)時間節(jié)點的數(shù)據(jù)進行回復(fù)，這樣的運作方式能夠最大限度的保護數(shù)據(jù)完整性，具有數(shù)據(jù)丟失小的優(yōu)點，但缺點在于需要對整體數(shù)據(jù)的時間節(jié)點進行核對，在效率上相對較低[34]。

而隨著信息數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也出現(xiàn)了許多變化，例如多間隙復(fù)雜環(huán)境，此類數(shù)據(jù)環(huán)境當中，數(shù)據(jù)并不是連續(xù)更新的，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間可能存在著較長的時間間隔，所以在傳統(tǒng)連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法的應(yīng)用下，容易出現(xiàn)效率低下的問題，為了對此進行改善，相關(guān)領(lǐng)域通過研究提出了一種RMCDD的連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法，此算法雖然同樣采用時間節(jié)點機制，但在應(yīng)用效率方面則遠超于傳統(tǒng)算法，因此其在現(xiàn)代數(shù)據(jù)保護回復(fù)當中具有較高的應(yīng)用價值[56]。

2模型構(gòu)建

為了對RMCDD連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法的應(yīng)用進行分析，本文將構(gòu)建基本模型，并對模型進行定義，以此在之后研究中將該算法納入模型當中，驗證算法的應(yīng)用及有效性。

2.1模型定義

在理論角度上，當大小相同的獨立數(shù)據(jù)模塊形成數(shù)據(jù)集成之后，其每個獨立數(shù)據(jù)的定性數(shù)據(jù)的大小也相同，并且定性數(shù)據(jù)只能被邏輯塊地址所識別，在此基礎(chǔ)上，本文假設(shè)A為數(shù)據(jù)塊儲存中所有數(shù)據(jù)的邏輯塊地址，D為表示數(shù)據(jù)塊中所有可能的數(shù)據(jù)的集合，即可得出下文中的2個定義。

定義1。假設(shè)A、D集合的二元關(guān)系為St，St由二元序偶集合而成，其中t代表確認的時間節(jié)點，此時A作為邏輯塊地址，能夠?qū)進行識別，因此在二元關(guān)系上為函數(shù)，其定義上代表了t時間節(jié)點在數(shù)據(jù)儲存當中的鏡像，并Sta為a在對數(shù)據(jù)塊進行標識時t的數(shù)據(jù)鏡像[78]。

定義2。寫請求集合R為形式（t，a，d）的三元序偶集成，代表了某個時間節(jié)點內(nèi)，邏輯塊地址a和時間戳表示數(shù)據(jù)的更新集合，因此R（t1，t2）則表示了時間節(jié)點與時間節(jié)點之間的距離，即時間區(qū)間t1，t2當中數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)所存在的所有寫請求集合[910]。

2.2臨近算法的形式化分析及證明

在應(yīng)用連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)時，一般情況下需要反復(fù)多次的對數(shù)據(jù)備份進行完整性檢查，以此對照原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)即可得出被破壞的數(shù)據(jù)時間節(jié)點[1112]。由此可見，在每次進行數(shù)據(jù)恢復(fù)時，連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法都需要對備份以及原有數(shù)據(jù)整體進行依次檢測，從而其需要的時間十分漫長，因此首先說明其計算的效率較穩(wěn)低下，而在結(jié)果方面來看，在通過長時間的檢測之后，因為原有數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)備份的時間節(jié)點十分相似，所以兩者的數(shù)據(jù)差異并不大，而這樣就說明在傳統(tǒng)連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法當中，時常會對數(shù)據(jù)相同的時間節(jié)點進行檢測，這也就是其效率低下的原因，而通過對差異數(shù)據(jù)進行分析及處理，則可以有效改善傳統(tǒng)的缺陷，提高整體運作的效率[1314]。

在數(shù)據(jù)差異之下，連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法能夠有效的對數(shù)據(jù)鏡像進行調(diào)控，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)對恢復(fù)時間節(jié)點的檢測，確認恢復(fù)指令的有效執(zhí)行時間節(jié)點，結(jié)合信息判斷檢測進行綜合性控制管理[1516]，算法詳細路徑如圖1所示。

由圖1可見，在近算法的運作當中，能夠根據(jù)時間間隔對臨近信息進行有效控制，同時根據(jù)實際操作來提高算法在結(jié)構(gòu)上的應(yīng)用，以此消除時間節(jié)點之間的間隔。針對此項應(yīng)用，下文將從兩個層面上對此進行分析。

1、在對多間隔環(huán)境進行處理之后，數(shù)據(jù)之間的間隔已經(jīng)消除，此時對臨近時間上進行恢復(fù)，能夠針對無間隙后的臨近時間點進行恢復(fù)，恢復(fù)機制為T1到Ta的過度，之后將結(jié)

合數(shù)據(jù)當前的卷曲狀態(tài)，在相應(yīng)時間節(jié)點上對數(shù)據(jù)進行分析，這一過程相較于傳統(tǒng)算法的過程要較為簡潔，說明此算法具有更高的效率性。

2、在無間隙的條件下進行數(shù)據(jù)恢復(fù)時，計算會受到時間使用規(guī)范的的影響，臨近時間恢復(fù)作用會得到相應(yīng)的提升，同時依靠數(shù)據(jù)對比，可以對重復(fù)、完成的數(shù)據(jù)進行排出，之后結(jié)合鏡像備份來對數(shù)據(jù)進行恢復(fù)。這一過程主要可通過下列公式來表示：

通過上述分析可見，臨近算法有著比傳統(tǒng)效率更好的效率性，同時也具備消除時間間隙的能力，但在與RMCBDD算法相比之下，其依舊存在性能上的不足。

3RMCBDD算法

3.1數(shù)據(jù)記錄

在多間隙復(fù)雜情況下，通過RMCBDD算法的應(yīng)用，能夠有效的在此情況下進行數(shù)據(jù)恢復(fù)。RMCBDD算法本身具備了恢復(fù)映射序列的能力，可以對連續(xù)數(shù)據(jù)保護系統(tǒng)啟動后的每一次恢復(fù)進行記錄。

假設(shè)在3間隙條件下應(yīng)用RMCBDD算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，那么其過程為首先從初始時間節(jié)點到最終節(jié)點質(zhì)檢存在T1→T2，T3→T4，T5→T6間隙，然后在RMCBDD算法的應(yīng)用下，對此3個間隙進行了3次恢復(fù)，恢復(fù)主要利用其中映射序列，記錄過程的初始時間節(jié)點，以此在每個間隙的初始時間節(jié)點上，均設(shè)置相同的時間節(jié)點，以此來消除數(shù)據(jù)質(zhì)檢的差異性，最終執(zhí)行所有恢復(fù)工作。

3.2插入快照

為了實現(xiàn)效率的提高，在RMCBDD算法當中插入快照，可以改變RMCBDD算法對歷史數(shù)據(jù)的查閱方式，即在查閱當中，RMCBDD算法會按照一定的時間間隔，進行查閱?？煺盏墓δ茉谟诜指顣r間節(jié)點，其主要插入在RMCBDD算法的日志鏈條當中，以此來分割時間節(jié)點，同時能夠?qū)⑵鹬箷r間節(jié)點與初始時間節(jié)點之間的共同經(jīng)歷錄入在請求需求當中，有效提高計算的效率。

3.3數(shù)據(jù)備份

在RMCBDD算法當中，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復(fù)同樣需要對數(shù)據(jù)進行備份，并且需要具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)恢復(fù)能力，為了詳細對RMCBDD算法進行了解，本文針對此進行了相應(yīng)的分析。數(shù)據(jù)備份即是指在數(shù)據(jù)為損壞之前對數(shù)據(jù)進行復(fù)制、保存，此點與其他算法相同，可以通過相應(yīng)的復(fù)制功能、傳輸功能來實現(xiàn)。在備份完成之后，即可以保障數(shù)據(jù)恢復(fù)的正確性，避免數(shù)據(jù)出錯。

4實驗分析

4.1實驗環(huán)境

為了解RMCBDD算法的恢復(fù)性能，本文將在相應(yīng)的環(huán)境下應(yīng)用此算法。本文將在Windows平臺之下，通過磁盤過濾驅(qū)動技術(shù)，構(gòu)建了傳統(tǒng)算法、臨近算法以及RMCBDD算法，在分別運作之后，對相同的一組數(shù)據(jù)進行備份，最終刪除30組數(shù)據(jù)，在分別運作算法，查看其恢復(fù)的時間以及完整性。

4.2傳統(tǒng)算法實驗結(jié)果

運用傳統(tǒng)算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，首先傳統(tǒng)算法對原始數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)備份的查閱時間為19 min，對刪除數(shù)據(jù)數(shù)量的計算為5 min，對刪除數(shù)據(jù)的時間節(jié)點計算為10 min，總耗時34 min。其次，傳統(tǒng)算法在對刪除數(shù)據(jù)進行恢復(fù)時，總體耗時15 min，對恢復(fù)結(jié)果進行查看，恢復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)量上無誤，但卻存在2組數(shù)據(jù)恢復(fù)錯誤，說明傳統(tǒng)算法存在一定的缺陷。

4.3臨近算法實驗結(jié)果

運用臨近算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，首先臨近算法對原始數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)備份的查閱時間為13 min，對刪除數(shù)據(jù)數(shù)量的計算為2 min，對刪除數(shù)據(jù)的時間節(jié)點計算為5 min，總耗時20 min，相較于傳統(tǒng)算法，臨近算法在效率上存在明顯的優(yōu)勢。其次，臨近算法在對刪除數(shù)據(jù)進行恢復(fù)時，總體耗時8 min，對恢復(fù)結(jié)果進行查看，恢復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)量上無誤，不存在數(shù)據(jù)恢復(fù)錯誤的現(xiàn)象，說明臨近算法較為完善，并優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

4.4RMCBDD算法實驗結(jié)果

運用RMCBDD算法進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，首先RMCBDD算法對原始數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)備份的查閱時間為7 min，對刪除數(shù)據(jù)數(shù)量的計算為2 min，對刪除數(shù)據(jù)的時間節(jié)點計算為2 min，總耗時10 min，相較于傳統(tǒng)算法，由此可見RMCBDD算法在效率上，要優(yōu)于傳統(tǒng)算法以及臨近算法。其次，RMCBDD算法在對刪除數(shù)據(jù)進行恢復(fù)時，總體耗時5 min，對恢復(fù)結(jié)果進行查看，恢復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)量上無誤，不存在數(shù)據(jù)恢復(fù)錯誤的現(xiàn)象，說明RMCBDD算法較為完善，并優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

4.5綜合分析

通過上述的分析可以了解到3項算法的實際應(yīng)用效率以及性能，在相互對比之下，顯然RMCBDD算法的應(yīng)用結(jié)果最佳，其在效率上要優(yōu)于傳統(tǒng)算法與臨近算法，而在數(shù)據(jù)恢復(fù)的完整性方面，其與臨近算法結(jié)果一樣，但因為本文實驗條件有效，未能對大量數(shù)據(jù)進行研究，所以此研究結(jié)果存在可靠性不足的缺陷，需要在之后的研究當中進行完善。綜合而言，RMCBDD算法是當前數(shù)據(jù)恢復(fù)工作當中應(yīng)用價值最高的算法。

5總結(jié)

在現(xiàn)代社會的發(fā)展下，許多領(lǐng)域都將數(shù)據(jù)信息儲存在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境當中，而這樣的方式，會受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境當中風險因素的影響，容易造成數(shù)據(jù)被破壞的現(xiàn)象，因此本文為了保障數(shù)據(jù)的安全性、提高數(shù)據(jù)信息化運作的水平，對數(shù)據(jù)恢復(fù)算法數(shù)據(jù)差異下的連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法以及其應(yīng)用進行了分析，分析首先針對傳統(tǒng)連續(xù)數(shù)據(jù)保護恢復(fù)算法進行了概述，之后構(gòu)建了相應(yīng)的模型來對臨近算法的性能進行了分析;對RMCDBB算法進行了分析，最終在構(gòu)建模型的基礎(chǔ)上，借由Windows平臺構(gòu)建了新的實驗環(huán)境，在此實驗環(huán)境下實際運行了3項算法，從而能通過對比得出性能最佳的算法，即RMCDBB算法。

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（收稿日期： 2019.05.21）

作者簡介：關(guān)兆雄（1987），男，碩士，平臺管理員，研究方向：存儲和服務(wù)器虛擬化運維工作。

林鈺杰（1987），男，碩士，系統(tǒng)管理員，研究方向：系統(tǒng)開發(fā)和大數(shù)據(jù)研究工作。

文章編號：1007757X（2020）08014803