Disaster recovery nel cloud: una guida pragmatica per sistemi resilienti

Il disaster recovery nel cloud non è una polizza assicurativa IT; è una disciplina ingegneristica strategica. L’obiettivo è sfruttare l’infrastruttura cloud per ripristinare dati, applicazioni e funzioni aziendali core dopo un guasto catastrofico. Invece di fare affidamento su un secondo centro dati fisico, si replicano sistemi e dati in un ambiente cloud remoto. Questo approccio è progettato per mantenere la continuità operativa con interruzioni e perdite di dati minime e prevedibili, offrendo un vantaggio significativo rispetto ai costi e alla rigidità delle soluzioni tradizionali on-premises.

Il problema: quantificare il vero costo dei tempi di inattività

Prima di progettare una soluzione di disaster recovery (DR), è fondamentale comprendere l’impatto a cascata di un guasto di sistema. Nozioni vaghe di «interruzioni» non riescono a catturare il rischio operativo e finanziario, in particolare per le aziende basate su piattaforme SaaS o su sistemi guidati dall’IA. Trattare il disaster recovery come una casella di conformità da spuntare, piuttosto che come un componente non negoziabile dell’architettura di sistema, è un errore comune e costoso.

L’impatto finanziario

La perdita di ricavi diretti durante un’interruzione è solo l’inizio. Consideriamo una piattaforma SaaS multi-tenant in cui il database primario si guasta. L’impatto finanziario immediato include ricavi da abbonamenti persi, potenziali pagamenti per crediti SLA e il significativo costo opportunità di distogliere ingegneri senior dallo sviluppo prodotto per la gestione degli incidenti.

Il danno finanziario secondario è spesso più grave. La perdita di dati rimane una minaccia pervasiva, con uno studio recente che mostra che il 67.7% delle organizzazioni ha subito incidenti significativi di perdita di dati. Con il costo medio di un’interruzione IT stimato a $33,333 per minuto e le aziende che spendono in media $1.9 milioni all’anno per la risposta agli incidenti, il caso finanziario diventa chiaro. Queste statistiche sono dettagliate nel report sulla perdita di dati di Crashplan.com.

Un piano di disaster recovery non è una spesa; è un investimento diretto nella preservazione dei ricavi e della credibilità sul mercato. La domanda operativa non è se potete permettervi di implementare un DR robusto, ma se la vostra azienda può sopravvivere senza di esso.

I costi nascosti oltre il bilancio

I costi intangibili di un’interruzione spesso infliggono il danno più duraturo. Quando una piattaforma logistica si guasta, non si limita a fermare l’attività per un giorno; erode la fiducia di partner e clienti che dipendono dalla disponibilità del vostro sistema per le loro operazioni.

Questi costi nascosti si manifestano in diversi modi:

• Danno reputazionale: Un guasto pubblico degrada la percezione di affidabilità sul mercato, complicando l’acquisizione di clienti e creando rischio di churn.
• Perdita di fiducia dei clienti: Per qualsiasi azienda software B2B, l’uptime è la valuta della fiducia. Una volta persa, è difficile e costoso riconquistarla.
• Sanzioni normative: Il mancato rispetto dei requisiti di disponibilità dei dati sotto normative come GDPR, NIS2 o DORA può tradursi in penalità finanziarie che sovrastano il costo di un’architettura DR conforme.
• Calamento del morale del team: Una cultura di continui interventi d’emergenza porta al burnout degli ingegneri, soffoca l’innovazione e alimenta un ambiente reattivo e ad alto stress.

Una strategia ben progettata di disaster recovery nel cloud è un elemento fondamentale per un business sostenibile. Trasforma l’organizzazione da una posizione di vulnerabilità a una di resilienza operativa, garantendo che quando si verifica un guasto, l’impatto sia controllato, prevedibile e sostenibile.

Definire gli obiettivi di ripristino: RTO e RPO

Un solido piano di disaster recovery nel cloud inizia con una valutazione del rischio a livello aziendale, non con una scelta tecnologica. Due metriche guidano l’intero processo: il Recovery Time Objective (RTO) e il Recovery Point Objective (RPO). Queste non sono parole tecniche: sono la traduzione diretta del rischio aziendale in vincoli ingegneristici.

RTO definisce il tempo massimo di inattività accettabile dopo un disastro. Risponde alla domanda: «Qual è la durata massima in cui possiamo rimanere offline prima di causare un danno aziendale inaccettabile?»

RPO definisce il volume massimo accettabile di perdita di dati, misurato in tempo. Chiede: «Quanti dati, in minuti o ore, siamo disposti a perdere in modo permanente?»

Definire con precisione queste metriche è fondamentale, in quanto dettano direttamente la complessità e il costo dell’architettura di ripristino richiesta.

Allineare stakeholder tecnici e aziendali

RTO e RPO non possono essere definiti nel vuoto ingegneristico. Il processo richiede un workshop mirato con product owner, leader aziendali e personale tecnico senior. L’obiettivo è andare oltre affermazioni generiche come «il sistema deve essere sempre disponibile» e stabilire obiettivi concreti e quantificabili allineati con le realtà di business.

Un approccio pragmatico è analizzare il sistema servizio per servizio. Non tutti i componenti di un’applicazione hanno lo stesso peso. Per una piattaforma SaaS B2B, l’API per i clienti e il database primario degli utenti sono molto più critici di una dashboard di analytics interna che si aggiorna di notte.

La resilienza è un esercizio di compromessi. Perseguire zero downtime e zero perdita di dati per ogni componente non è solo finanziariamente proibitivo, ma anche un’allocazione inefficiente delle risorse ingegneristiche. L’obiettivo è la resilienza appropriata, non la resilienza assoluta.

Un framework per il tiering dei servizi

Per strutturare questa analisi, classificate i vostri servizi in livelli in base al loro impatto aziendale—considerando ricavi, operazioni dei clienti e obblighi di conformità. Questo framework fornisce una chiara rationale per investire maggiormente nella protezione di alcuni servizi rispetto ad altri.

Un modello comune di tiering dei servizi include:

• Tier 0 (Mission-Critical): Servizi core il cui guasto rende l’intera piattaforma inutilizzabile. Esempi includono l’autenticazione utenti, i database primari e i gateway di pagamento.
• Tier 1 (Business-Critical): Servizi essenziali per funzioni aziendali chiave che possono tollerare brevi interruzioni. Questo può includere funzionalità applicative core o pipeline critiche di ingestione dati.
• Tier 2 (Business-Operational): Servizi che supportano operazioni interne o funzionalità cliente non critiche, come una dashboard di amministrazione o un processore di job asincroni.
• Tier 3 (Non-Critical): Servizi la cui indisponibilità ha un impatto aziendale minimo. Questo livello include tipicamente ambienti di sviluppo o basi di conoscenza interne.

Con i servizi classificati, potete assegnare obiettivi realistici di RTO e RPO a ciascuno. Qui avvengono le conversazioni critiche sui compromessi.

La tabella seguente fornisce un framework pratico per mappare l’impatto aziendale su livelli RTO/RPO, che a sua volta informa le decisioni architetturali.

Mappare l’impatto aziendale ai livelli RTO/RPO

Livello di servizio	Servizi di esempio	RPO tipico	RTO tipico	Implicazione architetturale
Tier 0	Autenticazione utenti, Gateway di pagamento, Database OLTP primario	< 1 minuto	< 15 minuti	Richiede un’architettura multi-regione Active-Active o Hot Standby con replica dati continua.
Tier 1	Logica applicativa core, API dati clienti	< 1 ora	< 4 ore	Un modello Warm Standby o Pilot Light è spesso sufficiente, basandosi su snapshot recenti e failover scriptato.
Tier 2	Dashboard di amministrazione, Servizi di reporting, Job asincroni	< 12 ore	< 24 ore	Una semplice strategia di Backup e Restore, automatizzata tramite infrastructure-as-code, è solitamente conveniente.
Tier 3	Ambienti Dev/Test, Base di conoscenza interna	24 ore	48+ ore	Backup periodici di base memorizzati in storage oggetti a basso costo sono tipicamente adeguati. Il ripristino manuale può essere accettabile.

Questo esercizio di mappatura impone chiarezza. L’azienda può tollerare la perdita fino a un’ora di dati transazionali (RPO = 1 ora) per il suo database Tier 0? È accettabile una finestra di recupero di quattro ore (RTO = 4 ore) per i server applicativi Tier 1?

Le risposte diventano la blueprint per la vostra strategia di DR nel cloud. Un RPO aggressivo di pochi minuti per un database Tier 0 richiede una soluzione come la replica continua dei dati. Al contrario, un RPO di 24 ore per un database analitico Tier 3 può essere soddisfatto con un semplice backup notturno. Questo approccio deliberato e basato sul rischio garantisce che il vostro budget DR sia allocato per proteggere ciò che conta davvero.

Selezionare un’architettura di disaster recovery nel cloud

Con obiettivi RTO e RPO stabiliti, il passo successivo è selezionare il pattern architetturale appropriato. Non esiste una soluzione unica corretta. L’obiettivo è allineare il costo e la complessità della strategia DR con il valore aziendale di ciascuna applicazione. Applicare un pattern ad alta resilienza e alto costo in modo universale è una via rapida verso sforamenti di budget, mentre sotto-proteggere un sistema critico crea un rischio inaccettabile.

Questo albero decisionale illustra il compromesso centrale: è il downtime veramente critico per questo servizio?

I servizi in cui il downtime è catastrofico richiedono RTO bassi, che portano a architetture più sofisticate e costose. I servizi meno critici possono tollerare RTO più lunghi, permettendo modelli di ripristino più semplici e convenienti.

Le tendenze di mercato riflettono questa realtà. Il mercato globale del disaster recovery basato su cloud è stato valutato $298 milioni nel 2024 ed è previsto raggiungere $631 milioni entro il 2032. Le soluzioni cloud possono ridurre le spese DR del 40-60% rispetto alle configurazioni tradizionali on-premises. Per le aziende che integrano l’IA, gli early adopter riportano fino a un 80% di miglioramento degli RTO utilizzando il machine learning per l’analisi predittiva dei guasti e il failover automatizzato. Potete trovare maggiori dettagli in questa analisi del mercato del disaster recovery basato su cloud.

Esaminiamo i quattro pattern architetturali principali, dal più semplice al più resiliente.

Backup e Restore

Questo è l’approccio DR più fondamentale e meno costoso. Consiste nel fare backup regolari dei dati e delle configurazioni applicative in una regione cloud geograficamente separata. I backup sono tipicamente memorizzati in storage oggetti durevole e a basso costo come Amazon S3 o Azure Blob Storage.

In uno scenario di disastro, viene avviato un processo di ripristino per provisioningare nuova infrastruttura nella regione di recupero—idealmente usando Infrastructure as Code (IaC)—e ripristinare i dati dall’ultimo backup.

• RTO/RPO: Questo pattern comporta i RTO e RPO più lunghi. Il recupero può richiedere ore o giorni, a seconda dei tempi di provisioning dell’infrastruttura e del volume di dati. L’RPO è determinato dalla frequenza dei backup; un backup giornaliero implica una possibile perdita di dati fino a 24 ore.
• Ideale per: Servizi Tier 3, come ambienti di sviluppo/test o job batch non critici. È un punto di partenza pratico per organizzazioni nuove al DR nel cloud.
• Rischio da evitare: Backup incompleti. Un fallimento comune è eseguire il backup solo del database trascurando file di configurazione, variabili d’ambiente, segreti e ruoli IAM necessari al funzionamento dell’applicazione.

Pilot Light

Il pattern Pilot Light mantiene una versione minima, “scheletrica” dell’infrastruttura core nella regione di ripristino. Questo può coinvolgere una piccola istanza di database o un singolo server applicativo inattivo. È sempre attivo ma consuma risorse minime.

Durante un disastro, questa infrastruttura minima viene scalata fino alla piena capacità di produzione, il DNS viene aggiornato e il traffico viene reindirizzato.

Il modello Pilot Light offre un equilibrio convincente tra costi e velocità di ripristino. Evita la spesa di un ambiente completamente duplicato riducendo però in modo significativo il RTO rispetto a un backup freddo e al ripristino.

Questa architettura richiede la replica continua dei dati nella regione di recupero, il che mantiene basso l’RPO (tipicamente minuti). Poiché l’infrastruttura core è pre-provisionata, anche l’RTO è molto più rapido.

Standby caldo

Un’architettura Standby caldo è un’evoluzione del modello Pilot Light. Mantiene una copia ridotta ma completamente funzionante dell’ambiente di produzione in una regione secondaria. Questo ambiente di standby è sempre attivo e può gestire una piccola quantità di traffico.

I dati vengono replicati attivamente nel database di standby, garantendone l’aggiornamento. In caso di disastro, il processo di failover consiste principalmente nel reindirizzare il traffico utente all’ambiente di standby caldo e scalarlo per gestire il carico completo di produzione.

• RTO/RPO: L’RTO è ridotto in modo significativo, spesso a pochi minuti, perché le operazioni che richiederebbero tempo (provisioning e configurazione dei server) sono già state completate. L’RPO è anch’esso molto basso—da secondi a minuti—grazie alla replica attiva dei dati.
• Ideale per: Servizi di livello 1 critici per il business in cui pochi minuti di downtime sono tollerabili, ma ore causerebbero danni significativi. Questo è un pattern comune per applicazioni SaaS e piattaforme di e-commerce. Per maggiori dettagli su questa transizione, vedi la nostra guida su architetture on-premise vs cloud.
• Nota di implementazione: L’automazione è critica. Per ottenere l’RTO ridotto promesso da questo pattern, il processo di failover DNS, scaling delle risorse e validazione dello stato deve essere completamente scriptato e testato regolarmente.

Active-Active multi-regione

Questo è il pattern DR più resiliente—e più costoso. Un’architettura Active-Active esegue l’intero stack applicativo in due o più regioni cloud contemporaneamente. Un bilanciatore di carico globale distribuisce il traffico su tutte le regioni attive.

Non esiste un “failover” nel senso tradizionale. Se una regione fallisce, il bilanciatore di carico instrada automaticamente il traffico verso le regioni sane senza intervento manuale.

Questa architettura è complessa da progettare, implementare e gestire. Richiede strategie sofisticate di replica dei dati e consistenza, e l’applicazione deve essere progettata per un ambiente distribuito.

• RTO/RPO: Questo pattern offre RTO e RPO prossimi allo zero. Poiché un’altra regione sta già gestendo traffico live, un guasto regionale ha scarso o nessun impatto percepibile dagli utenti.
• Ideale per: Sistemi di livello 0 mission-critical dove qualsiasi downtime è inaccettabile, come gateway di pagamento globali o servizi di autenticazione core.
• Costo e complessità: I costi operativi sono almeno raddoppiati e la complessità ingegneristica è di un ordine di grandezza superiore rispetto ad altri pattern. Riservare questo approccio ai servizi in cui il caso di business è incontrovertibile.

Confronto dei pattern architetturali DR nel cloud

Questa tabella riassume come i quattro pattern si confrontano sui principali parametri. Ognuno rappresenta un diverso punto nello spettro di costo, complessità e velocità di ripristino.

Pattern	RTO	RPO	Costo relativo	Ideale per
Backup & Restore	Ore o giorni	Ore (ciclo di backup)	Basso	Applicazioni non critiche, ambienti dev/test, archivi.
Pilot Light	Decine di minuti a ore	Secondi o minuti	Basso-Medio	Servizi importanti ma non critici per il business.
Warm Standby	Minuti	Secondi o minuti	Medio-Alto	Applicazioni critiche per il business che possono tollerare brevi interruzioni.
Active-Active	Quasi zero	Quasi zero	Molto elevato	Sistemi mission-critical dove qualsiasi downtime è inaccettabile.

Selezionare il pattern giusto è una decisione strategica. La chiave è evitare un approccio “taglia unica” e applicare invece il livello di protezione appropriato a ciascun carico di lavoro in base al suo valore per l’azienda.

La soluzione: automatizzare il ripristino con l’Infrastruttura come Codice

Uno schema architetturale non è un piano di recovery. Eseguire un failover impeccabile sotto pressione è una sfida completamente diversa. Il singolo punto di guasto maggiore in qualsiasi piano di DR è l’intervento manuale. Durante un’interruzione, l’errore umano non è solo possibile; è probabile. Per questo l’automazione tramite Infrastruttura come Codice (IaC) è un requisito imprescindibile per qualsiasi seria strategia di disaster recovery nel cloud.

Strumenti come Terraform, AWS CloudFormation, o Azure Resource Manager consentono di definire l’intero ambiente di recupero in codice versionato. Invece di eseguire manualmente un runbook di 100 passaggi, esegui uno script. Questo codifica il processo, rendendolo ripetibile, testabile e molto meno soggetto a errori.

Fare affidamento su operazioni manuali nella console e comandi CLI durante un’emergenza è una ricetta per downtime prolungati. Una regola di sicurezza dimenticata o un endpoint del database digitato male possono mandare fuori strada l’intero ripristino.

Orchestrare la sequenza di failover

L’automazione efficace va oltre il provisioning di macchine virtuali. Uno script robusto di orchestrazione DR deve gestire l’intera sequenza di eventi, coordinando cambiamenti infrastrutturali, sincronizzazione dei dati e gestione del traffico.

Un workflow di failover completamente automatizzato tipicamente include questi passaggi:

• Provisioning dell’infrastruttura: Per i modelli Pilot Light o Backup and Restore, i template IaC vengono usati per costruire risorse compute, di rete e di storage nella regione di recupero.
• Ripristino e sincronizzazione dei dati: Lo script promuove una read replica a istanza primaria o ripristina i volumi dati dall’ultimo snapshot. Deve convalidare la consistenza dei dati prima di procedere.
• Gestione delle configurazioni e dei segreti: Lo script recupera le configurazioni dell’applicazione, le variabili d’ambiente e i segreti da uno store sicuro e replicato come AWS Secrets Manager o HashiCorp Vault.
• Rerouting del traffico: Lo script aggiorna automaticamente i record DNS (usando servizi come Amazon Route 53 o Azure DNS) per indirizzare il traffico al nuovo ambiente attivo.
• Validazione dello stato dell’applicazione: Dopo l’aggiornamento DNS, lo script di orchestrazione esegue controlli di integrità automatizzati sugli endpoint applicativi per confermare che il sistema sia pienamente operativo.

Un failover automatizzato di successo si definisce per la sua prevedibilità, non solo per la sua velocità. Codificando ogni passo, trasformi un evento caotico in un processo controllato e deterministico.

Il ruolo dell’osservabilità e dei trigger automatici

L’automazione richiede un trigger. I sistemi di osservabilità—monitoring, logging e tracing—sono il sistema nervoso del tuo piano DR. Devono essere configurati per distinguere tra un problema di prestazioni transitorio e un vero disastro che giustifichi un failover.

Una configurazione di monitoraggio sofisticata potrebbe generare un alert ad alta severità basato su una combinazione di condizioni:

• Latenza sostenuta: i tempi di risposta delle API superano una soglia critica per più di cinque minuti.
• Tassi di errore elevati: la percentuale di errori server 5xx supera la baseline stabilita.
• Controlli di integrità falliti: test sintetici da più posizioni geografiche non raggiungono gli endpoint primari.

Quando questa specifica combinazione di alert si verifica, può innescare un webhook che esegue automaticamente lo script di orchestrazione DR. Questo elimina la decisione umana dal percorso critico, riducendo l’RTO da ore a minuti. Questo livello di automazione è una caratteristica distintiva di una pipeline CI/CD matura.

Integrando l’Infrastruttura come Codice per il provisioning, script di orchestrazione per la sequenza e osservabilità intelligente per il trigger, crei un sistema a ciclo chiuso capace di rispondere ai disastri in modo autonomo. Questo è lo standard moderno per costruire applicazioni cloud-native resilienti.

Implementazione: convalidare il piano con test realistici

Un piano di disaster recovery non testato è semplicemente un’ipotesi. Per avere fiducia nella tua capacità di recupero, devi passare dalla teoria alla pratica con una convalida rigorosa, regolare e realistica. Il testing è l’unico modo per scoprire assunzioni errate e difetti latenti nel processo di ripristino. Senza di esso, i tuoi script di automazione e gli ambienti di standby rimangono asset non verificati. Una cultura di test continui è quindi centrale per qualsiasi efficace strategia di disaster recovery nel cloud.

Passare dalla simulazione al failover completo

Un programma di test maturo costruisce fiducia in modo incrementale, partendo da esercizi semplici e aumentando gradualmente portata e realismo.

• Esercitazioni teoriche (tabletop): il team di risposta agli incidenti si riunisce per esaminare uno scenario di disastro passo dopo passo. Questo esercizio a basso rischio è efficace per identificare lacune nei protocolli di comunicazione e nelle definizioni dei ruoli all’interno del runbook.

• Test di failover parziale: il passo successivo è testare singoli componenti in un ambiente isolato non di produzione. Per esempio, si può simulare un guasto al database e testare solo lo script di failover del database. Questo convalida una specifica parte dell’automazione senza impattare il traffico di produzione.

• Failover completo in produzione: questo è il test definitivo di prontezza. Un failover completo prevede il reindirizzamento di tutto il traffico di produzione al sito di recupero durante una finestra di manutenzione pianificata. È l’unico metodo per convalidare veramente i target di RTO e RPO sotto carico e condizioni reali.

Un piano di ripristino non testato è una fonte di rischio non quantificata. Esercitazioni DR regolari trasformano quel rischio sconosciuto in una capacità nota, misurata e in continuo miglioramento.

Adottare il caos controllato

Per costruire sistemi veramente resilienti, devi andare oltre le esercitazioni pianificate e adottare i principi del chaos engineering. Questa pratica consiste nell’iniettare proattivamente e intenzionalmente guasti controllati nell’ambiente di produzione per osservare la risposta del sistema.

Invece di aspettare che una dipendenza fallisca, utilizzi strumenti per simulare quel guasto—per esempio bloccando l’accesso di rete a un’API chiave o terminando un’istanza server. L’obiettivo è scoprire debolezze nascoste e guasti a cascata che un esercizio tabletop non può rivelare.

Il mercato per questo livello di resilienza è in rapida crescita. Si prevede che il mercato del Disaster Recovery as a Service (DRaaS) passi da $23.08 miliardi nel 2026 a $83.15 miliardi entro il 2034. Tuttavia, i tempi di inattività rimangono una minaccia critica, con aziende in cui il downtime costa tra $10K e $5M all’ora che considerano sempre più pratiche come il chaos engineering essenziali. Puoi approfondire queste dinamiche di mercato in questo rapporto di Fortune Business Insights.

Creare il ciclo di feedback

Ogni test deve generare risultati azionabili. Un post-mortem o una revisione post-azione è una parte non negoziabile del processo. Il team deve documentare ciò che ha funzionato come previsto, ciò che è fallito e dove i processi erano poco chiari. I risultati devono essere misurati rispetto ai tuoi obiettivi definiti.

• Abbiamo rispettato il nostro RTO? In caso contrario, quali sono stati i colli di bottiglia?
• Abbiamo rispettato il nostro RPO? C’è stata qualche perdita di dati inattesa?
• I runbook e gli script di automazione sono stati eseguiti senza intervento manuale?

Le risposte a queste domande alimentano direttamente il tuo piano. L’output di ogni test dovrebbe essere un insieme di compiti di ingegneria specifici per migliorare l’automazione, aggiornare la documentazione e perfezionare la tua architettura. Questo ciclo continuo di feedback trasforma un piano di DR statico in una pratica viva di resilienza.

Conclusione: Costruire per la resilienza, non solo per il recupero

Il disaster recovery efficace non è un progetto one‑time; è una pratica ingegneristica continua intrecciata nella cultura organizzativa. L’obiettivo strategico è passare dal semplice recuperare dopo un guasto al costruire sistemi che siano intrinsecamente resilienti per progettazione. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale da una postura reattiva a una proattiva.

I principi fondamentali rimangono costanti. Devi definire il rischio aziendale con chiari obiettivi RTO e RPO. Devi selezionare il pattern architetturale appropriato per ogni servizio, evitando un costoso approccio “taglia unica”. Devi automatizzare i processi di failover e failback per eliminare l’errore umano sotto pressione. E devi testare continuamente.

La resilienza è una scelta architetturale intenzionale. È il risultato di decisioni deliberate prese in ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo — dalla progettazione del sistema alla gestione operativa — assicurando che i tuoi sistemi possano resistere e adattarsi a guasti imprevisti.

Questo impegno protegge i ricavi, rafforza la fiducia dei clienti e costruisce un significativo vantaggio competitivo. Quando il disaster recovery è trattato come un principio fondamentale dell’ingegneria del software, stai costruendo un’azienda più robusta e affidabile.

Per ulteriori letture sulla progettazione di sistemi con componenti indipendenti e resilienti, vedi il nostro articolo su Architettura orientata ai servizi (SOA).

Cloud DR: le tue domande a cui rispondiamo

Ecco le risposte alle domande comuni che riceviamo dai leader tecnologici riguardo l’implementazione pratica del disaster recovery in cloud.

Come giustifichiamo il costo di un DR avanzato?

La giustificazione dovrebbe essere in termini di rischio aziendale, non di funzionalità tecniche. Confronta il costo della soluzione DR con il costo quantificato di un’interruzione significativa.

Per prima cosa, calcola il costo di un’ora di downtime. Considera la perdita diretta di ricavi, le penalità SLA, il danno reputazionale e il costo opportunità delle ore di ingegneria deviate alla risposta agli incidenti. Se un’interruzione costa alla tua azienda €50.000 all’ora, una soluzione warm standby a €5.000 al mese è un investimento sensato. Si ripaga prevenendo soltanto pochi minuti di inattività nell’arco di un anno. Usa la tua analisi RTO/RPO per mostrare agli stakeholder esattamente come l’investimento protegge i servizi che generano ricavi.

I provider cloud come AWS o Azure non se ne occupano già?

No. Questa è una convinzione critica e pericolosa. I provider cloud operano secondo un modello di responsabilità condivisa. Sono responsabili della resilienza della loro infrastruttura globale — il “cloud” stesso. Sei 100% responsabile della resilienza della tua applicazione in esecuzione nel cloud.

Un’interruzione regionale, un deployment difettoso che corrompe il tuo database di produzione o un attacco ransomware sono responsabilità che devi mitigare. Il tuo piano di disaster recovery nel cloud affronta i guasti che si verificano nella tua area di responsabilità.

In che modo il disaster recovery differisce per i sistemi AI?

Le applicazioni basate su AI introducono nuove dipendenze che il tuo piano di DR deve considerare. Oltre ai server applicativi e ai database tradizionali, devi tenere conto di database vettoriali, endpoint di inferenza del modello e grandi cache di dati.

Un piano di DR per un sistema AI deve coprire scenari come:

• Eseguire il failover su un database vettoriale secondario in un’altra regione.
• Reindirizzare le chiamate API a un endpoint modello replicato o a un provider di modelli alternativo.
• Avere un processo testato per ricostruire gli indici di ricerca o riattivare le cache dopo il recupero.

Sebbene l’RPO per un database vettoriale possa essere più tollerante rispetto a un database transazionale, il suo RTO è spesso critico, poiché il suo guasto può disabilitare funzionalità core del prodotto.

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Presso Devisia, crediamo che la resilienza sia una scelta architetturale, non un ripensamento. Progettiamo e costruiamo sistemi software affidabili e manutenibili con un chiaro focus sui tuoi obiettivi di business a lungo termine. Se hai bisogno di un partner tecnico per trasformare la tua visione in un prodotto digitale robusto, parliamone.