Global SQL Server Implementation:

Global SQL Server Implementation: 

1. Key Findings:

Microsoft SQL Server remains a leading relational database globally. SQL Server 2019 is the most widely adopted version, with a significant market share. Adoption of the latest version, SQL Server 2022, is growing, indicating a move towards newer technologies. The Standard Edition is the most popular in terms of the number of servers, while the Enterprise Edition is prevalent in larger systems with higher core counts. Regional adoption trends are influenced by economic factors and technological maturity.  

2. Global Version Adoption:

SQL Server 2019 holds the largest global market share at 44%, followed by SQL Server 2022 at 21% . Other significant versions include SQL Server 2016 (15%) and SQL Server 2017 (12%). Older versions like 2014 and earlier account for a smaller percentage of the market. Azure SQL DB and Managed Instances have a 2% share. The growth of SQL Server 2022 is likely driven by the approaching end-of-life for older versions.  

Global Version Distribution

         Source: SQL ConstantCare® (2025), inferred market trends

3. Continental and Country Insights:

Detailed statistics by continent are limited, but North America is likely an early adopter of newer versions. The Asia Pacific region shows rapid digital transformation, suggesting increasing adoption of recent versions. India has a notable presence of Microsoft SQL Server users.  

Adoption by Continent

   Continent Adoption

Country-Specific Breakdown

       Country Analysis

 

4. Global Edition Adoption:

The Standard Edition accounts for 50% of the global market in terms of server count, while the Enterprise Edition holds 35% . However, the distribution is closer when considering licensed cores, with Standard at 13,862 and Enterprise at 12,871 . The Express Edition is a free, entry-level database suitable for learning and small-scale applications.  

5. Strategic Implications:

The dominance of SQL Server 2019 suggests a preference for stability, but the increasing adoption of SQL Server 2022 indicates a gradual shift towards the latest features . The popularity of the Standard Edition highlights a balance between cost and functionality for many organizations, while the significant core count of the Enterprise Edition reflects its use in high-demand environments . Cloud adoption via Azure SQL DB and Managed Instances is still relatively low in the reported data, suggesting a continued reliance on on-premises solutions.  

6. Limitations:

This analysis is based on available industry reports and surveys, which may have inherent limitations in geographical granularity and real-time accuracy.  

7. Conclusion:

Microsoft SQL Server continues to be a key player in the global database market. While SQL Server 2019 remains the leader, the growing adoption of SQL Server 2022 and the differing usage patterns of Standard and Enterprise Editions across regions provide valuable insights for strategic technology planning.

Génération de Sauvegardes de Bases de Données (Français)

Génération de Sauvegardes de Bases de Données (Français)

Introduction :

La protection des données est une pierre angulaire de toute infrastructure technologique. La perte de données, qu'elle soit due à des défaillances matérielles, des erreurs humaines, des attaques malveillantes ou des catastrophes naturelles, peut avoir des conséquences désastreuses pour une organisation. Une stratégie de sauvegarde robuste et bien mise en œuvre est essentielle pour assurer la continuité des activités, la reprise après sinistre et la conformité réglementaire.

Ce document fournit un guide détaillé pour la génération de sauvegardes des types de bases de données les plus pertinents aujourd'hui, dans les environnements sur site et dans le cloud. Nous aborderons les bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL), en soulignant les spécificités de chacune et les meilleures pratiques pour garantir l'intégrité et la disponibilité des données.

1. Concepts Généraux et Meilleures Pratiques pour les Sauvegardes de Bases de Données :

Avant d'aborder des bases de données spécifiques, il est crucial de comprendre certains concepts fondamentaux et les meilleures pratiques applicables à toute stratégie de sauvegarde :

• Types de Sauvegardes :
• Sauvegarde Complète (Full Backup) : Copie toutes les données de la base de données à un moment donné. C'est la base de toute stratégie de sauvegarde et elle permet une restauration complète.
• Sauvegarde Différentielle (Differential Backup) : Copie uniquement les données qui ont changé depuis la dernière sauvegarde complète. Elle nécessite une sauvegarde complète précédente pour la restauration.
• Sauvegarde Incrémentielle (Incremental Backup) : Copie uniquement les données qui ont changé depuis la dernière sauvegarde (complète ou incrémentielle). Elle nécessite la restauration de la dernière sauvegarde complète et de toutes les sauvegardes incrémentielles ultérieures.
• Sauvegarde Logique (Logical Backup) : Exporte la structure de la base de données (schéma, tables, index, etc.) et les données dans un format lisible (par exemple, fichiers SQL, JSON, CSV). Utile pour les migrations, les audits et la récupération au niveau de l'objet.
• Sauvegarde Physique (Physical Backup) : Copie les fichiers de données sous-jacents qui composent la base de données. Généralement plus rapide et plus efficace pour les restaurations complètes.
• Fréquence et Planification des Sauvegardes : La fréquence des sauvegardes doit être basée sur la criticité des données et le taux de changement. Les bases de données à forte activité nécessiteront des sauvegardes plus fréquentes. Des calendriers de sauvegarde automatisés doivent être établis pour éviter la dépendance aux processus manuels.
• Politiques de Rétention des Sauvegardes : Définissez la durée pendant laquelle les sauvegardes doivent être conservées. Cela peut varier en fonction des exigences réglementaires, des besoins de l'entreprise et des limitations de stockage. Des politiques de rétention hiérarchiques doivent être mises en œuvre (par exemple, sauvegardes quotidiennes pendant une semaine, sauvegardes hebdomadaires pendant un mois, sauvegardes mensuelles pendant un an).
• Tests et Validation des Sauvegardes : Il est essentiel de tester périodiquement les sauvegardes pour s'assurer de leur intégrité et de la capacité à restaurer la base de données en cas de besoin. Les tests doivent simuler différents scénarios de perte de données.
• Sécurité des Sauvegardes : Les sauvegardes doivent être protégées contre l'accès non autorisé, la modification et la suppression. Cela comprend le cryptage des sauvegardes, le contrôle d'accès au stockage des sauvegardes et la mise en œuvre de mesures de sécurité physiques et logiques.
• Considérations de Reprise Après Sinistre (DR) : La stratégie de sauvegarde doit être intégrée au plan de reprise après sinistre de l'organisation. Cela peut impliquer le stockage des sauvegardes dans un emplacement secondaire (hors site) ou l'utilisation de solutions de réplication et de basculement.

2. Sauvegardes de Bases de Données Relationnelles (SQL) :

Les bases de données relationnelles stockent les données dans des tables avec des relations définies. Certains des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) les plus populaires incluent MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server et Oracle Database.

2.1. MySQL :

• Sur Site (On-Premise) :
• Sauvegarde Logique : Utiliser l'utilitaire mysqldump pour exporter la base de données vers un fichier SQL.
  Bash
  mysqldump -u [utilisateur] -p[mot_de_passe] --databases [nom_bd1] [nom_bd2] ... > sauvegarde.sql
  Pour une sauvegarde complète de toutes les bases de données :
  Bash
  mysqldump -u [utilisateur] -p[mot_de_passe] --all-databases --routines --events > sauvegarde_complete.sql
  
  
• Sauvegarde Physique :
• Copie de Fichiers : Si MySQL est configuré avec le moteur de stockage InnoDB et l'option innodb_file_per_table activée, les fichiers .ibd (données) et .frm (structure) de chaque table peuvent être copiés. Cependant, cela nécessite d'arrêter le serveur MySQL ou d'utiliser des outils comme xtrabackup.
• Xtrabackup : Un outil open source de Percona qui permet d'effectuer des sauvegardes physiques à chaud (sans interruption) des bases de données MySQL InnoDB.
• Sauvegardes Incrémentielles : xtrabackup prend également en charge les sauvegardes incrémentielles basées sur le numéro de séquence de journalisation (LSN).
• Cloud (AWS RDS, Azure Database pour MySQL, Google Cloud SQL pour MySQL) :
• Les fournisseurs de services cloud offrent des mécanismes de sauvegarde gérés.
• AWS RDS : Utilise des snapshots EBS (Elastic Block Store) pour les sauvegardes physiques. Les sauvegardes automatisées peuvent être configurées avec une fenêtre de temps spécifiée et une période de rétention. Des snapshots manuels peuvent également être créés.
• Azure Database pour MySQL : Offre des sauvegardes de serveur automatisées (sauvegardes complètes quotidiennes, sauvegardes différentielles toutes les heures ou toutes les cinq minutes). La période de rétention est configurable.
• Google Cloud SQL pour MySQL : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées. L'heure et la fréquence des sauvegardes peuvent être configurées. Des sauvegardes à la demande peuvent également être créées.
• Dans les environnements cloud, des sauvegardes logiques peuvent également être effectuées à l'aide des outils standard de MySQL à partir d'une instance connectée à la base de données cloud.

2.2. PostgreSQL :

• Sur Site (On-Premise) :
• Sauvegarde Logique : Utiliser l'utilitaire pg_dump pour exporter la base de données vers un fichier SQL.
  Bash
  pg_dump -U [utilisateur] -d [nom_bd] -f sauvegarde.sql
  Pour une sauvegarde complète de toutes les bases de données :
  Bash
  pg_dumpall -U [utilisateur] -f sauvegarde_complete.sql
  
  
• Sauvegarde Physique :
• Copie de Fichiers : Une copie des fichiers de données du répertoire PGDATA du serveur PostgreSQL peut être effectuée. Cela nécessite d'arrêter le serveur pour assurer la cohérence.
• Sauvegardes à Chaud avec pg_basebackup : Un outil pour effectuer des sauvegardes physiques à chaud (en ligne) d'un cluster PostgreSQL en cours d'exécution.
  Bash
  pg_basebackup -h [hôte] -U [utilisateur] -D [répertoire_sauvegarde] -P -v
  
  
• Sauvegardes Incrémentielles : PostgreSQL prend en charge la journalisation WAL (Write-Ahead Logging), qui peut être archivée pour la récupération à un point dans le temps (PITR). Cela permet de restaurer la base de données à un moment précis.
• Cloud (AWS RDS, Azure Database pour PostgreSQL, Google Cloud SQL pour PostgreSQL) :
• Similaire à MySQL, les fournisseurs cloud offrent des services de sauvegarde gérés.
• AWS RDS : Utilise des snapshots EBS pour les sauvegardes physiques. Les sauvegardes automatisées et les snapshots manuels peuvent être configurés. La récupération PITR est également prise en charge grâce à la conservation des journaux de transactions.
• Azure Database pour PostgreSQL : Offre des sauvegardes de serveur automatisées (sauvegardes complètes hebdomadaires, sauvegardes différentielles quotidiennes). La récupération PITR est prise en charge avec une période de rétention configurable.
• Google Cloud SQL pour PostgreSQL : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées et prend en charge la récupération PITR grâce à la conservation des journaux de transactions. Des sauvegardes à la demande peuvent également être créées.
• Les outils standard de PostgreSQL peuvent être utilisés pour effectuer des sauvegardes logiques à partir d'un client connecté.

2.3. Microsoft SQL Server :

• Sur Site (On-Premise) :
• Sauvegarde Complète : Utiliser SQL Server Management Studio (SSMS) ou les commandes T-SQL :
  SQL
  BACKUP DATABASE [NomDeLaBaseDeDonnées]
  TO DISK = 'C:\Sauvegarde\NomDeLaBaseDeDonnées.bak'
  WITH FORMAT;
  
  
• Sauvegarde Différentielle :
  SQL
  BACKUP DATABASE [NomDeLaBaseDeDonnées]
  TO DISK = 'C:\Sauvegarde\NomDeLaBaseDeDonnées_diff.bak'
  WITH DIFFERENTIAL;
  
  
• Sauvegarde du Journal des Transactions : Essentiel pour la récupération à un point dans le temps (PITR) dans le modèle de récupération Full ou Bulk-Logged.
  SQL
  BACKUP LOG [NomDeLaBaseDeDonnées]
  TO DISK = 'C:\Sauvegarde\NomDeLaBaseDeDonnées_log.trn';
  
  
• Agents de Sauvegarde : SQL Server Agent permet de planifier des sauvegardes automatisées.
• Cloud (Azure SQL Database, AWS RDS pour SQL Server, Google Cloud SQL pour SQL Server) :
• Azure SQL Database : Effectue des sauvegardes automatisées (sauvegardes complètes hebdomadaires, sauvegardes différentielles quotidiennes, sauvegardes du journal des transactions toutes les 5 à 10 minutes). La rétention est configurable. Des sauvegardes à la demande peuvent également être effectuées.
• AWS RDS pour SQL Server : Offre des sauvegardes automatisées (snapshots du volume de stockage) et des sauvegardes manuelles (snapshots de l'instance de base de données). La récupération PITR est également prise en charge grâce à la conservation des journaux de transactions.
• Google Cloud SQL pour SQL Server : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées. L'heure et la fréquence peuvent être configurées. Des sauvegardes à la demande sont également disponibles et la récupération PITR est prise en charge.
• Les outils standard de SQL Server (SSMS, commandes T-SQL) peuvent être utilisés pour interagir avec les bases de données cloud et effectuer des sauvegardes.

2.4. Oracle Database :

• Sur Site (On-Premise) :
• Recovery Manager (RMAN) : L'outil recommandé par Oracle pour effectuer les sauvegardes et les récupérations. RMAN permet les sauvegardes complètes, incrémentielles, les sauvegardes à chaud et la récupération PITR.
  Fragmento de código
  RMAN> CONNECT TARGET /
  RMAN> BACKUP AS BACKUPSET DATABASE PLUS ARCHIVELOG;
  
  
• Sauvegardes à Froid (Hors Ligne) : Nécessite l'arrêt de la base de données. Les fichiers de données, les fichiers de contrôle et les fichiers de redo log sont copiés.
• Sauvegardes à Chaud (En Ligne) : La base de données reste opérationnelle. Nécessite de placer les tablespaces en mode de sauvegarde et d'archiver les redo logs. RMAN simplifie ce processus.
• Cloud (AWS RDS pour Oracle, Azure Database pour Oracle, Google Cloud SQL pour Oracle) :
• AWS RDS pour Oracle : Offre des sauvegardes automatisées (snapshots du volume de stockage) et des sauvegardes manuelles (snapshots de l'instance de base de données). La récupération PITR est prise en charge grâce à la conservation des fichiers journaux archivés. RMAN peut être utilisé pour des sauvegardes plus avancées.
• Azure Database pour Oracle : Offre des sauvegardes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande. La récupération PITR est prise en charge avec une période de rétention configurable.
• Google Cloud SQL pour Oracle : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande. La récupération PITR est prise en charge grâce à la conservation des fichiers journaux archivés. RMAN peut également être utilisé.

3. Sauvegardes de Bases de Données Non Relationnelles (NoSQL) :

Les bases de données NoSQL ont des modèles de données et des architectures différents de ceux des bases de données relationnelles. Cela influence les stratégies de sauvegarde.

3.1. MongoDB :

• Sur Site (On-Premise) :
• Sauvegarde Logique : Utiliser l'utilitaire mongodump pour exporter les données au format BSON ou JSON.
  Bash
  mongodump --host [hôte] --port [port] --username [utilisateur] --password [mot_de_passe] --db [nom_bd] --out /chemin/sauvegarde
  Pour une sauvegarde complète de toutes les bases de données :
  Bash
  mongodump --host [hôte] --port [port] --username [utilisateur] --password [mot_de_passe] --all --out /chemin/sauvegarde
  
  
• Sauvegarde Physique :
• Copie de Fichiers : Si MongoDB est configuré avec le moteur de stockage WiredTiger, les fichiers de données du répertoire dbPath peuvent être copiés. Cela nécessite d'arrêter le serveur ou d'utiliser la commande db.fsyncLock() pour assurer la cohérence.
• Sauvegardes à Chaud avec mongorestore et Oplog : Pour les sauvegardes à chaud, mongodump peut être utilisé pour une copie initiale, puis les opérations de l'oplog (journal des opérations) peuvent être appliquées pour mettre la copie à jour.
• MongoDB Atlas (service cloud géré) : Effectue des sauvegardes continues et permet la récupération à un point dans le temps.
• Cloud (AWS DocumentDB, Azure Cosmos DB API pour MongoDB, Google Cloud Firestore en mode Datastore) :
• AWS DocumentDB : Effectue des sauvegardes automatisées et permet de créer des snapshots manuels. La récupération PITR est prise en charge avec une période de rétention configurable.
• Azure Cosmos DB API pour MongoDB : Offre des sauvegardes automatisées et à la demande. La restauration peut être effectuée à un point dans le temps spécifique pendant la période de rétention.
• Google Cloud Firestore en mode Datastore : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande.

3.2. Cassandra :

• Sur Site (On-Premise) :
• Snapshots : Cassandra fournit une fonctionnalité de snapshots qui crée une copie cohérente des fichiers de données (SSTables) sur le disque. Les snapshots sont rapides et n'affectent pas les performances.
  Bash
  nodetool snapshot -t [nom_snapshot] [keyspace.table]
  
  
• Sauvegardes Complètes : Pour une sauvegarde complète, les répertoires de données de chaque nœud du cluster doivent être copiés.
• Outils Tiers : Des outils comme Medusa peuvent faciliter la gestion des sauvegardes Cassandra.
• Cloud (AWS Keyspaces pour Cassandra, Azure Managed Instance pour Apache Cassandra, Google Cloud Memorystore pour Redis - bien que Redis ne soit pas Cassandra) :
• AWS Keyspaces : Effectue des sauvegardes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande.
• Azure Managed Instance pour Apache Cassandra : Offre des sauvegardes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande.
• Google Cloud Memorystore pour Redis : N'est pas Cassandra. Pour Cassandra sur GCP, la version auto-gérée sur Compute Engine peut être utilisée avec les stratégies sur site, ou des solutions partenaires peuvent être utilisées.

3.3. Redis :

• Sur Site (On-Premise) :
• RDB (Redis Database File) : Redis peut enregistrer des snapshots de la base de données sur disque au format RDB. Ceci est configuré dans le fichier redis.conf ou via des commandes.
  Bash
  redis-cli SAVE
  Des règles peuvent être configurées pour enregistrer automatiquement la base de données après un certain nombre de modifications dans une période donnée.
• AOF (Append Only File) : Redis peut également enregistrer chaque opération d'écriture dans un fichier AOF. Cela offre une durabilité supérieure à RDB. Il peut être configuré pour écrire sur disque à chaque commande, chaque seconde ou jamais.
• Sauvegarde Manuelle : Copier les fichiers dump.rdb (pour RDB) et appendonly.aof (pour AOF).
• Cloud (AWS ElastiCache pour Redis, Azure Cache pour Redis, Google Cloud Memorystore pour Redis) :
• AWS ElastiCache pour Redis : Permet de créer des snapshots et de configurer des sauvegardes automatisées.
• Azure Cache pour Redis : Offre des sauvegardes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande.
• Google Cloud Memorystore pour Redis : Effectue des sauvegardes quotidiennes automatisées et permet d'effectuer des sauvegardes à la demande.

3.4. Elasticsearch :

• Sur Site (On-Premise) :
• Snapshots : Elasticsearch fournit une API pour créer des snapshots d'indices. Tout d'abord, un référentiel de snapshots doit être enregistré.
  JSON
  PUT _snapshot/mon_repertoire_sauvegarde
  {
    "type": "fs",
    "settings": {
      "location": "/mnt/data/sauvegardes_elasticsearch"
    }
  }
  Ensuite, un snapshot peut être créé :
  JSON
  PUT _snapshot/mon_repertoire_sauvegarde/snapshot_20230406
  {
    "indices": "mon-index-*"
  }
  
  
• Outils Tiers : Des outils comme Curator aident à gérer les snapshots et les politiques de rétention.
• Cloud (AWS OpenSearch Service, Azure Cognitive Search, Google Cloud Elasticsearch) :
• AWS OpenSearch Service : Permet de créer des snapshots manuels et automatisés.
• Azure Cognitive Search : Offre des mécanismes de sauvegarde et de restauration.
• Google Cloud Elasticsearch : Prend en charge les snapshots d'indices. Un bucket Google Cloud Storage doit être configuré comme référentiel de snapshots.

Conclusion :

La mise en œuvre d'une stratégie de sauvegarde efficace est fondamentale pour la protection des données dans tout environnement. Ce document a fourni un aperçu des considérations clés et des techniques spécifiques pour sauvegarder les bases de données relationnelles et non relationnelles les plus pertinentes, à la fois sur site et dans le cloud.

Il est important de se rappeler que la stratégie de sauvegarde optimale dépendra des exigences spécifiques de chaque organisation, y compris la criticité des données, la tolérance à la perte de données (RPO - Recovery Point Objective), le temps d'arrêt acceptable (RTO - Recovery Time Objective) et les contraintes budgétaires.

Il est fortement recommandé de tester et de valider périodiquement les sauvegardes, ainsi que de réviser et de mettre à jour la stratégie de sauvegarde à mesure que les besoins de l'entreprise et les technologies de bases de données évoluent. Investir dans une stratégie de sauvegarde solide est un investissement dans la résilience et la continuité des activités.

Database Backup Generation (English)

Database Backup Generation (English)

Introduction:

Data protection is a cornerstone of any technology infrastructure. Data loss, whether due to hardware failures, human errors, malicious attacks, or natural disasters, can have devastating consequences for an organization. A robust and well-implemented backup strategy is essential to ensure business continuity, disaster recovery, and regulatory compliance.

This document provides a detailed guide for generating backups of the most relevant database types today, in both on-premise and cloud environments. We will cover both relational (SQL) and non-relational (NoSQL) databases, highlighting the specificities of each and best practices to ensure data integrity and availability.

1. General Concepts and Best Practices for Database Backups:

Before addressing specific databases, it is crucial to understand some fundamental concepts and best practices applicable to any backup strategy:

• Types of Backups:
• Full Backup: Copies all data in the database at a given time. It is the foundation of any backup strategy and allows for a complete restore.
• Differential Backup: Copies only the data that has changed since the last full backup. It requires a previous full backup for restoration.
• Incremental Backup: Copies only the data that has changed since the last backup (either full or incremental). It requires the restoration of the last full backup and all subsequent incremental backups.
• Logical Backup: Exports the database structure (schema, tables, indexes, etc.) and the data in a readable format (e.g., SQL files, JSON, CSV). Useful for migrations, audits, and object-level recovery.
• Physical Backup: Copies the underlying data files that make up the database. Generally faster and more efficient for full restores.
• Backup Frequency and Scheduling: The frequency of backups should be based on the criticality of the data and the rate of change. Databases with high activity will require more frequent backups. Automated backup schedules should be established to avoid reliance on manual processes.
• Backup Retention Policies: Define how long backups should be kept. This may vary depending on regulatory requirements, business needs, and storage limitations. Hierarchical retention policies should be implemented (e.g., daily backups for a week, weekly backups for a month, monthly backups for a year).
• Backup Testing and Validation: It is essential to periodically test backups to ensure their integrity and the ability to restore the database when needed. Tests should simulate different data loss scenarios.
• Backup Security: Backups must be protected against unauthorized access, modification, and deletion. This includes encrypting backups, controlling access to backup storage, and implementing physical and logical security measures.
• Disaster Recovery (DR) Considerations: The backup strategy should be integrated with the organization's disaster recovery plan. This may involve storing backups in a secondary location (off-site) or using replication and failover solutions.

2. Relational Database (SQL) Backups:

Relational databases store data in tables with defined relationships. Some of the most popular Relational Database Management Systems (RDBMS) include MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, and Oracle Database.

2.1. MySQL:

• On-Premise:
• Logical Backup: Use the mysqldump utility to export the database to an SQL file.
  Bash
  mysqldump -u [user] -p[password] --databases [db_name1] [db_name2] ... > backup.sql
  For a full backup of all databases:
  Bash
  mysqldump -u [user] -p[password] --all-databases --routines --events > full_backup.sql
  
  
• Physical Backup:
• File Copy: If MySQL is configured with the InnoDB storage engine and the innodb_file_per_table option enabled, the .ibd (data) and .frm (structure) files for each table can be copied. However, this requires stopping the MySQL server or using tools like xtrabackup.
• Xtrabackup: An open-source tool from Percona that allows for hot (non-blocking) physical backups of MySQL InnoDB databases.
• Incremental Backups: xtrabackup also supports incremental backups based on the Log Sequence Number (LSN).
• Cloud (AWS RDS, Azure Database for MySQL, Google Cloud SQL for MySQL):
• Cloud service providers offer managed backup mechanisms.
• AWS RDS: Uses EBS (Elastic Block Store) snapshots for physical backups. Automated backups can be configured with a specified time window and retention period. Manual snapshots can also be created.
• Azure Database for MySQL: Offers automated server backups (daily full backups, differential backups every hour or every five minutes). The retention period is configurable.
• Google Cloud SQL for MySQL: Performs automated daily backups. Backup time and frequency can be configured. On-demand backups can also be created.
• In cloud environments, logical backups can also be performed using standard MySQL tools from an instance connected to the cloud database.

2.2. PostgreSQL:

• On-Premise:
• Logical Backup: Use the pg_dump utility to export the database to an SQL file.
  Bash
  pg_dump -U [user] -d [db_name] -f backup.sql
  For a full backup of all databases:
  Bash
  pg_dumpall -U [user] -f full_backup.sql
  
  
• Physical Backup:
• File Copy: A copy of the data files from the PostgreSQL server's PGDATA directory can be made. This requires stopping the server to ensure consistency.
• Hot Backups with pg_basebackup: A tool to perform hot (online) physical backups of a running PostgreSQL cluster.
  Bash
  pg_basebackup -h [host] -U [user] -D [backup_directory] -P -v
  
  
• Incremental Backups: PostgreSQL supports Write-Ahead Logging (WAL), which can be archived for Point-in-Time Recovery (PITR). This allows restoring the database to a specific point in time.
• Cloud (AWS RDS, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL):
• Similar to MySQL, cloud providers offer managed backup services.
• AWS RDS: Uses EBS snapshots for physical backups. Automated backups and manual snapshots can be configured. PITR is also supported through the retention of transaction logs.
• Azure Database for PostgreSQL: Offers automated server backups (weekly full backups, daily differential backups). PITR is supported with a configurable retention period.
• Google Cloud SQL for PostgreSQL: Performs automated daily backups and supports PITR through the retention of transaction logs. On-demand backups can also be created.
• Standard PostgreSQL tools can be used to perform logical backups from a connected client.

2.3. Microsoft SQL Server:

• On-Premise:
• Full Backup: Use SQL Server Management Studio (SSMS) or T-SQL commands:
  SQL
  BACKUP DATABASE [DatabaseName]
  TO DISK = 'C:\Backup\DatabaseName.bak'
  WITH FORMAT;
  
  
• Differential Backup:
  SQL
  BACKUP DATABASE [DatabaseName]
  TO DISK = 'C:\Backup\DatabaseName_diff.bak'
  WITH DIFFERENTIAL;
  
  
• Transaction Log Backup: Essential for Point-in-Time Recovery (PITR) in the Full or Bulk-Logged recovery model.
  SQL
  BACKUP LOG [DatabaseName]
  TO DISK = 'C:\Backup\DatabaseName_log.trn';
  
  
• Backup Agents: SQL Server Agent allows scheduling automated backups.
• Cloud (Azure SQL Database, AWS RDS for SQL Server, Google Cloud SQL for SQL Server):
• Azure SQL Database: Performs automated backups (weekly full backups, daily differential backups, transaction log backups every 5-10 minutes). Retention is configurable. On-demand backups can also be performed.
• AWS RDS for SQL Server: Offers automated backups (storage volume snapshots) and manual backups (database instance snapshots). PITR is also supported through the retention of transaction logs.
• Google Cloud SQL for SQL Server: Performs automated daily backups. Time and frequency can be configured. On-demand backups are also available, and PITR is supported.
• Standard SQL Server tools (SSMS, T-SQL commands) can be used to interact with cloud databases and perform backups.

2.4. Oracle Database:

• On-Premise:
• Recovery Manager (RMAN): Oracle's recommended tool for performing backups and recoveries. RMAN allows for full, incremental, hot backups, and PITR.
  Fragmento de código
  RMAN> CONNECT TARGET /
  RMAN> BACKUP AS BACKUPSET DATABASE PLUS ARCHIVELOG;
  
  
• Cold Backups (Offline): Requires shutting down the database. Data files, control files, and redo log files are copied.
• Hot Backups (Online): The database remains operational. Requires placing tablespaces in backup mode and archiving redo logs. RMAN simplifies this process.
• Cloud (AWS RDS for Oracle, Azure Database for Oracle, Google Cloud SQL for Oracle):
• AWS RDS for Oracle: Offers automated backups (storage volume snapshots) and manual backups (database instance snapshots). PITR is supported through the retention of archived log files. RMAN can be used for more advanced backups.
• Azure Database for Oracle: Offers automated backups and allows for on-demand backups. PITR is supported with a configurable retention period.
• Google Cloud SQL for Oracle: Performs automated daily backups and allows for on-demand backups. PITR is supported through the retention of archived log files. RMAN can also be used.

3. Non-Relational Database (NoSQL) Backups:

NoSQL databases have different data models and architectures compared to relational databases. This influences backup strategies.

3.1. MongoDB:

• On-Premise:
• Logical Backup: Use the mongodump utility to export data to BSON or JSON format.
  Bash
  mongodump --host [host] --port [port] --username [user] --password [password] --db [db_name] --out /backup/path
  For a full backup of all databases:
  Bash
  mongodump --host [host] --port [port] --username [user] --password [password] --all --out /backup/path
  
  
• Physical Backup:
• File Copy: If MongoDB is configured with the WiredTiger storage engine, the data files in the dbPath directory can be copied. This requires stopping the server or using the db.fsyncLock() command to ensure consistency.
• Hot Backups with mongorestore and Oplog: For hot backups, mongodump can be used for an initial copy, and then the operations from the oplog (operation log) can be applied to bring the copy up to date.
• MongoDB Atlas (managed cloud service): Performs continuous backups and allows for point-in-time recovery.
• Cloud (AWS DocumentDB, Azure Cosmos DB API for MongoDB, Google Cloud Firestore in Datastore mode):
• AWS DocumentDB: Performs automated backups and allows for manual snapshots. PITR is supported with a configurable retention period.
• Azure Cosmos DB API for MongoDB: Offers automated and on-demand backups. Restoration can be done to a specific point in time within the retention period.
• Google Cloud Firestore in Datastore mode: Performs automated daily backups and allows for on-demand backups.

3.2. Cassandra:

• On-Premise:
• Snapshots: Cassandra provides a snapshot functionality that creates a consistent copy of the data files (SSTables) on disk. Snapshots are fast and do not impact performance.
  Bash
  nodetool snapshot -t [snapshot_name] [keyspace.table]
  
  
• Full Backups: For a full backup, the data directories from each node in the cluster should be copied.
• Third-Party Tools: Tools like Medusa can facilitate Cassandra backup management.
• Cloud (AWS Keyspaces for Cassandra, Azure Managed Instance for Apache Cassandra, Google Cloud Memorystore for Redis - although Redis is not Cassandra):
• AWS Keyspaces: Performs automated backups and allows for on-demand backups.
• Azure Managed Instance for Apache Cassandra: Offers automated backups and allows for on-demand backups.
• Google Cloud Memorystore for Redis: Not Cassandra. For Cassandra on GCP, the self-managed version on Compute Engine can be used with on-premise strategies, or partner solutions can be utilized.

3.3. Redis:

• On-Premise:
• RDB (Redis Database File): Redis can save snapshots of the database to disk in RDB format. This is configured in the redis.conf file or through commands.
  Bash
  redis-cli SAVE
  Rules can be configured to automatically save the database after a certain number of changes within a specific time period.
• AOF (Append Only File): Redis can also log every write operation to an AOF file. This provides higher durability than RDB. It can be configured to write to disk on every command, every second, or never.
• Manual Backup: Copy the dump.rdb (for RDB) and appendonly.aof (for AOF) files.
• Cloud (AWS ElastiCache for Redis, Azure Cache for Redis, Google Cloud Memorystore for Redis):
• AWS ElastiCache for Redis: Allows creating snapshots and configuring automated backups.
• Azure Cache for Redis: Offers automated backups and allows for on-demand backups.
• Google Cloud Memorystore for Redis: Performs automated daily backups and allows for on-demand backups.

3.4. Elasticsearch:

• On-Premise:
• Snapshots: Elasticsearch provides an API to create snapshots of indices. First, a snapshot repository must be registered.
  JSON
  PUT _snapshot/my_backup_repository
  {
    "type": "fs",
    "settings": {
      "location": "/mnt/data/elasticsearch_backups"
    }
  }
  Then, a snapshot can be created:
  JSON
  PUT _snapshot/my_backup_repository/snapshot_20230406
  {
    "indices": "my-index-*"
  }
  
  
• Third-Party Tools: Tools like Curator help manage snapshots and retention policies.
• Cloud (AWS OpenSearch Service, Azure Cognitive Search, Google Cloud Elasticsearch):
• AWS OpenSearch Service: Allows creating manual and automated snapshots.
• Azure Cognitive Search: Offers backup and restore mechanisms.
• Google Cloud Elasticsearch: Supports snapshots of indices. A Google Cloud Storage bucket must be configured as the snapshot repository.

Conclusion:

Implementing an effective backup strategy is fundamental for data protection in any environment. This document has provided an overview of key considerations and specific techniques for backing up the most relevant relational and non-relational databases, both on-premise and in the cloud.

It is important to remember that the optimal backup strategy will depend on the specific requirements of each organization, including data criticality, tolerance for data loss (RPO - Recovery Point Objective), acceptable downtime (RTO - Recovery Time Objective), and budgetary constraints.

It is strongly recommended to periodically test and validate backups, as well as to review and update the backup strategy as business needs and database technologies evolve. Investing in a solid backup strategy is an investment in business resilience and continuity.

Generación de Backups de Bases de Datos

Generación de Backups de Bases de Datos

Introducción:

La protección de datos es una piedra angular de cualquier infraestructura tecnológica. La pérdida de datos, ya sea por fallos de hardware, errores humanos, ataques maliciosos o desastres naturales, puede tener consecuencias devastadoras para una organización. Una estrategia de backups robusta y bien implementada es esencial para garantizar la continuidad del negocio, la recuperación ante desastres y el cumplimiento de normativas.

Este documento proporciona una guía detallada para la generación de backups de los tipos de bases de datos más relevantes en la actualidad, tanto en entornos on-premise como en la nube. Cubriremos tanto bases de datos relacionales (SQL) como no relacionales (NoSQL), destacando las particularidades de cada una y las mejores prácticas para asegurar la integridad y disponibilidad de los datos.

1. Conceptos Generales y Mejores Prácticas para Backups de Bases de Datos:

Antes de abordar bases de datos específicas, es crucial comprender algunos conceptos fundamentales y las mejores prácticas aplicables a cualquier estrategia de backup:

• Tipos de Backups:
• Backup Completo (Full Backup): Copia todos los datos de la base de datos en un momento dado. Es la base de cualquier estrategia de backup y permite una restauración completa.
• Backup Diferencial (Differential Backup): Copia solo los datos que han cambiado desde el último backup completo. Requiere un backup completo previo para su restauración.
• Backup Incremental (Incremental Backup): Copia solo los datos que han cambiado desde el último backup (ya sea completo o incremental). Requiere la restauración del último backup completo y todos los backups incrementales posteriores.
• Backup Lógico (Logical Backup): Exporta la estructura de la base de datos (esquema, tablas, índices, etc.) y los datos en un formato legible (por ejemplo, archivos SQL, JSON, CSV). Útil para migraciones, auditorías y recuperación a nivel de objeto.
• Backup Físico (Physical Backup): Copia los archivos de datos subyacentes que componen la base de datos. Generalmente más rápido y eficiente para restauraciones completas.
• Frecuencia y Planificación de Backups: La frecuencia de los backups debe basarse en la criticidad de los datos y la tasa de cambio. Las bases de datos con alta actividad requerirán backups más frecuentes. Se deben establecer horarios de backup automáticos para evitar la dependencia de procesos manuales.
• Políticas de Retención de Backups: Define cuánto tiempo se deben conservar los backups. Esto puede variar según los requisitos normativos, las necesidades del negocio y las limitaciones de almacenamiento. Se deben implementar políticas de retención jerárquicas (por ejemplo, backups diarios durante una semana, backups semanales durante un mes, backups mensuales durante un año).
• Pruebas y Validación de Backups: Es fundamental probar periódicamente los backups para asegurar su integridad y la capacidad de restaurar la base de datos en caso de necesidad. Las pruebas deben simular diferentes escenarios de pérdida de datos.
• Seguridad de los Backups: Los backups deben protegerse contra accesos no autorizados, modificaciones y eliminaciones. Esto incluye el cifrado de los backups, el control de acceso al almacenamiento de backups y la implementación de medidas de seguridad física y lógica.
• Consideraciones de Recuperación ante Desastres (DR): La estrategia de backup debe integrarse con el plan de recuperación ante desastres de la organización. Esto puede implicar el almacenamiento de backups en una ubicación secundaria (fuera del sitio principal) o el uso de soluciones de replicación y failover.

2. Backups de Bases de Datos Relacionales (SQL):

Las bases de datos relacionales almacenan datos en tablas con relaciones definidas. Algunos de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (SGBDR) más populares incluyen MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server y Oracle Database.

2.1. MySQL:

• On-Premise:
• Backup Lógico: Utilizar la utilidad mysqldump para exportar la base de datos a un archivo SQL.
  Bash
  mysqldump -u [usuario] -p[contraseña] --databases [nombre_bd1] [nombre_bd2] ... > backup.sql
  Para un backup completo de todas las bases de datos:
  Bash
  mysqldump -u [usuario] -p[contraseña] --all-databases --routines --events > full_backup.sql
  
  
• Backup Físico:
• Copia de Archivos: Si MySQL está configurado con el motor de almacenamiento InnoDB y la opción innodb_file_per_table habilitada, se pueden copiar los archivos .ibd (datos) y .frm (estructura) de cada tabla. Sin embargo, esto requiere detener el servidor MySQL o utilizar herramientas como xtrabackup.
• Xtrabackup: Una herramienta de código abierto de Percona que permite realizar backups físicos en caliente (sin detener el servidor) de bases de datos MySQL InnoDB.
• Backups Incrementales: xtrabackup también soporta backups incrementales basados en el número de secuencia de log (LSN).
• Cloud (AWS RDS, Azure Database for MySQL, Google Cloud SQL for MySQL):
• Los proveedores de servicios en la nube ofrecen mecanismos de backup gestionados.
• AWS RDS: Utiliza snapshots de EBS (Elastic Block Store) para backups físicos. Se pueden configurar backups automáticos con una ventana de tiempo especificada y un periodo de retención. También se pueden crear snapshots manuales.
• Azure Database for MySQL: Ofrece backups automáticos del servidor (backups completos diarios, backups diferenciales cada hora o cada cinco minutos). El periodo de retención se puede configurar.
• Google Cloud SQL for MySQL: Realiza backups automáticos diarios. Se pueden configurar la hora y la frecuencia de los backups. También permite crear backups a demanda.
• En entornos cloud, también se pueden realizar backups lógicos utilizando las herramientas estándar de MySQL desde una instancia conectada a la base de datos en la nube.

2.2. PostgreSQL:

• On-Premise:
• Backup Lógico: Utilizar la utilidad pg_dump para exportar la base de datos a un archivo SQL.
  Bash
  pg_dump -U [usuario] -d [nombre_bd] -f backup.sql
  Para un backup completo de todas las bases de datos:
  Bash
  pg_dumpall -U [usuario] -f full_backup.sql
  
  
• Backup Físico:
• Copia de Archivos: Se puede realizar una copia de los archivos de datos del directorio PGDATA del servidor PostgreSQL. Esto requiere detener el servidor para asegurar la consistencia.
• Backups en Caliente con pg_basebackup: Una herramienta para realizar backups físicos en caliente de un clúster de PostgreSQL en ejecución.
  Bash
  pg_basebackup -h [host] -U [usuario] -D [directorio_backup] -P -v
  
  
• Backups Incrementales: PostgreSQL soporta Write-Ahead Logging (WAL), que se puede archivar para realizar backups point-in-time recovery (PITR). Esto permite restaurar la base de datos a un punto específico en el tiempo.
• Cloud (AWS RDS, Azure Database for PostgreSQL, Google Cloud SQL for PostgreSQL):
• Similar a MySQL, los proveedores de nube ofrecen servicios de backup gestionados.
• AWS RDS: Utiliza snapshots de EBS para backups físicos. Se pueden configurar backups automáticos y snapshots manuales. También soporta PITR mediante la retención de logs de transacción.
• Azure Database for PostgreSQL: Ofrece backups automáticos del servidor (backups completos semanales, backups diferenciales diarios). Soporta PITR con un periodo de retención configurable.
• Google Cloud SQL for PostgreSQL: Realiza backups automáticos diarios y soporta PITR mediante la retención de logs de transacción. También permite crear backups a demanda.
• Al igual que con MySQL, se pueden utilizar las herramientas estándar de PostgreSQL para realizar backups lógicos desde un cliente conectado.

2.3. Microsoft SQL Server:

• On-Premise:
• Backup Completo: Utilizar SQL Server Management Studio (SSMS) o comandos T-SQL:
  SQL
  BACKUP DATABASE [NombreDeLaBaseDeDatos]
  TO DISK = 'C:\Backup\NombreDeLaBaseDeDatos.bak'
  WITH FORMAT;
  
  
• Backup Diferencial:
  SQL
  BACKUP DATABASE [NombreDeLaBaseDeDatos]
  TO DISK = 'C:\Backup\NombreDeLaBaseDeDatos_diff.bak'
  WITH DIFFERENTIAL;
  
  
• Backup de Log de Transacciones: Esencial para la recuperación a un punto específico en el tiempo (PITR) en el modelo de recuperación Full o Bulk-Logged.
  SQL
  BACKUP LOG [NombreDeLaBaseDeDatos]
  TO DISK = 'C:\Backup\NombreDeLaBaseDeDatos_log.trn';
  
  
• Agentes de Backup: SQL Server Agent permite programar backups automáticos.
• Cloud (Azure SQL Database, AWS RDS for SQL Server, Google Cloud SQL for SQL Server):
• Azure SQL Database: Realiza backups automáticos (backups completos semanales, backups diferenciales diarios, backups de log cada 5-10 minutos). La retención se puede configurar. También permite realizar backups a demanda.
• AWS RDS for SQL Server: Ofrece backups automatizados (snapshots del volumen de almacenamiento) y backups manuales (snapshots de la instancia de base de datos). También soporta PITR mediante la retención de logs de transacción.
• Google Cloud SQL for SQL Server: Realiza backups automáticos diarios. Se pueden configurar la hora y la frecuencia. También permite crear backups a demanda y soporta PITR.
• Se pueden utilizar las herramientas estándar de SQL Server (SSMS, comandos T-SQL) para interactuar con las bases de datos en la nube y realizar backups.

2.4. Oracle Database:

• On-Premise:
• Recovery Manager (RMAN): La herramienta recomendada por Oracle para realizar backups y recuperaciones. RMAN permite backups completos, incrementales, backups en caliente y PITR.
  Fragmento de código
  RMAN> CONNECT TARGET /
  RMAN> BACKUP AS BACKUPSET DATABASE PLUS ARCHIVELOG;
  
  
• Backups en Frío (Offline): Requiere detener la base de datos. Se copian los archivos de datos, archivos de control y archivos de redo log.
• Backups en Caliente (Online): La base de datos permanece operativa. Requiere poner los tablespaces en modo de backup y archivar los redo logs. RMAN simplifica este proceso.
• Cloud (AWS RDS for Oracle, Azure Database for Oracle, Google Cloud SQL for Oracle):
• AWS RDS for Oracle: Ofrece backups automatizados (snapshots del volumen de almacenamiento) y backups manuales (snapshots de la instancia de base de datos). Soporta PITR mediante la retención de archivos de log de archivado. RMAN se puede utilizar para backups más avanzados.
• Azure Database for Oracle: Ofrece backups automáticos y permite realizar backups a demanda. Soporta PITR con un periodo de retención configurable.
• Google Cloud SQL for Oracle: Realiza backups automáticos diarios y permite crear backups a demanda. Soporta PITR mediante la retención de logs de archivado. RMAN también se puede utilizar.

3. Backups de Bases de Datos No Relacionales (NoSQL):

Las bases de datos NoSQL tienen diferentes modelos de datos y arquitecturas en comparación con las bases de datos relacionales. Esto influye en las estrategias de backup.

3.1. MongoDB:

• On-Premise:
• Backup Lógico: Utilizar la utilidad mongodump para exportar datos a formato BSON o JSON.
  Bash
  mongodump --host [host] --port [puerto] --username [usuario] --password [contraseña] --db [nombre_bd] --out /ruta/backup
  Para un backup completo de todas las bases de datos:
  Bash
  mongodump --host [host] --port [puerto] --username [usuario] --password [contraseña] --all --out /ruta/backup
  
  
• Backup Físico:
• Copia de Archivos: Si MongoDB está configurado con el motor de almacenamiento WiredTiger, se pueden copiar los archivos de datos del directorio dbPath. Esto requiere detener el servidor o utilizar el comando db.fsyncLock() para asegurar la consistencia.
• Backups en Caliente con mongorestore y Oplog: Para backups en caliente, se puede utilizar mongodump para obtener una copia inicial y luego aplicar las operaciones del oplog (log de operaciones) para poner la copia al día.
• MongoDB Atlas (servicio gestionado en la nube): Realiza backups continuos y permite la restauración a un punto específico en el tiempo.
• Cloud (AWS DocumentDB, Azure Cosmos DB API para MongoDB, Google Cloud Firestore en modo Datastore):
• AWS DocumentDB: Realiza backups automáticos y permite crear snapshots manuales. Soporta PITR con un periodo de retención configurable.
• Azure Cosmos DB API para MongoDB: Ofrece backups automáticos y a demanda. La restauración se puede realizar a un punto específico en el tiempo dentro del periodo de retención.
• Google Cloud Firestore en modo Datastore: Realiza backups automáticos diarios y permite crear backups a demanda.

3.2. Cassandra:

• On-Premise:
• Snapshots: Cassandra proporciona la funcionalidad de snapshots, que crea una copia consistente de los archivos de datos (SSTables) en el disco. Los snapshots son rápidos y no afectan el rendimiento.
  Bash
  nodetool snapshot -t [nombre_snapshot] [keyspace.table]
  
  
• Backups Completos: Para un backup completo, se deben copiar los directorios de datos de cada nodo en el clúster.
• Herramientas de Terceros: Existen herramientas como Medusa que facilitan la gestión de backups de Cassandra.
• Cloud (AWS Keyspaces para Cassandra, Azure Managed Instance para Apache Cassandra, Google Cloud Memorystore para Redis - aunque Redis no es Cassandra):
• AWS Keyspaces: Realiza backups automáticos y permite crear backups a demanda.
• Azure Managed Instance para Apache Cassandra: Ofrece backups automáticos y permite realizar backups a demanda.
• Google Cloud Memorystore para Redis: No es Cassandra. Para Cassandra en GCP, se puede utilizar la versión auto-gestionada en Compute Engine y aplicar las estrategias on-premise o utilizar soluciones de partners.

3.3. Redis:

• On-Premise:
• RDB (Redis Database File): Redis puede guardar snapshots de la base de datos en disco en formato RDB. Esto se configura en el archivo redis.conf o mediante comandos.
  Bash
  redis-cli SAVE
  Se pueden configurar reglas para guardar automáticamente la base de datos después de un cierto número de cambios en un periodo de tiempo específico.
• AOF (Append Only File): Redis también puede registrar cada operación de escritura en un archivo AOF. Esto proporciona una mayor durabilidad que RDB. Se puede configurar para escribir al disco en cada comando, cada segundo o nunca.
• Backup Manual: Copiar los archivos dump.rdb (para RDB) y appendonly.aof (para AOF).
• Cloud (AWS ElastiCache for Redis, Azure Cache for Redis, Google Cloud Memorystore para Redis):
• AWS ElastiCache for Redis: Permite crear snapshots y configurar backups automáticos.
• Azure Cache for Redis: Ofrece backups automáticos y permite realizar backups a demanda.
• Google Cloud Memorystore para Redis: Realiza backups automáticos diarios y permite crear backups a demanda.

3.4. Elasticsearch:

• On-Premise:
• Snapshots: Elasticsearch proporciona una API para crear snapshots de los índices. Primero, se debe registrar un repositorio de snapshots.
  JSON
  PUT _snapshot/my_backup_repository
  {
    "type": "fs",
    "settings": {
      "location": "/mnt/data/elasticsearch_backups"
    }
  }
  Luego, se puede crear un snapshot:
  JSON
  PUT _snapshot/my_backup_repository/snapshot_20230406
  {
    "indices": "my-index-*"
  }
  
  
• Herramientas de Terceros: Existen herramientas como Curator que ayudan a gestionar snapshots y políticas de retención.
• Cloud (AWS OpenSearch Service, Azure Cognitive Search, Google Cloud Elasticsearch):
• AWS OpenSearch Service: Permite crear snapshots manuales y automatizados.
• Azure Cognitive Search: Ofrece mecanismos de backup y restauración.
• Google Cloud Elasticsearch: Soporta snapshots de los índices. Se deben configurar un bucket de Google Cloud Storage como repositorio de snapshots.

Conclusión:

La implementación de una estrategia de backup efectiva es fundamental para la protección de datos en cualquier entorno. Este documento ha proporcionado una visión general de las consideraciones clave y las técnicas específicas para realizar backups de las bases de datos relacionales y no relacionales más relevantes, tanto on-premise como en la nube.

Es importante recordar que la estrategia de backup óptima dependerá de los requisitos específicos de cada organización, incluyendo la criticidad de los datos, la tolerancia a la pérdida de datos (RPO - Recovery Point Objective), el tiempo de inactividad aceptable (RTO - Recovery Time Objective) y las limitaciones presupuestarias.

Se recomienda encarecidamente probar y validar periódicamente los backups, así como revisar y actualizar la estrategia de backup a medida que evolucionan las necesidades del negocio y las tecnologías de bases de datos. La inversión en una estrategia de backup sólida es una inversión en la resiliencia y la continuidad del negocio.