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K8s 成为 AI 基础设施:如何筑牢数据安全防线?

在云原生浪潮下,Kubernetes 已成为企业数字化转型的核心平台。随着关键业务迁移至集群,K8s 的稳定性直接决定业务连续性,但其数据保护逻辑远比传统虚拟机环境复杂,给运维和架构团队带来巨大挑战。

鼎甲 DBackup 针对云原生业务场景,提供了体系化的保护能力,旨在为企业构建“可恢复”的安全底座。


K8s:业务环境的“分布式大脑”

Kubernetes 并非简单的容器调度工具,而是一个高度复杂的分布式操作系统,其核心组件共同支撑业务运行:

etcd(元数据):存储集群全部期望状态与配置,是整个集群的“记忆中枢”。

kube-apiserver(控制入口):承载所有状态变更与访问控制,是集群的“控制中枢”。

Pod(工作负载关系):定义业务计算单元与调度关系,是业务运行的“执行载体”。

PVC(持久数据):声明工作负载与存储资源的绑定关系,是业务数据的“持久载体”。


因此,有效的恢复必须涵盖数据、元数据、资源关系及运行逻辑,四者缺一不可。

传统备份方式在 K8s 环境下的局限性

沿用传统的虚拟机备份思路在 K8s 环境中往往失效,主要表现为:

环境高度动态,恢复对象不完整

Pod 随启随停且 IP 持续漂移,传统方式难以捕捉实时变化的资源状态,导致恢复后资源缺失。

缺乏一致性,恢复成功却无法使用

仅依赖存储快照无法感知应用状态,易导致数据库恢复后因数据不一致而无法启动。

数据库全栈保护,关键业务秒级恢复目标

恢复过程涉及 Namespace、Secret、ServiceAccount 等大量关联资源的重建,人工干预导致恢复时间(RTO)大幅延长。

etcd 无保护,故障直接演变为集群级灾难

若 etcd 损坏导致控制平面失效,整个集群将陷入灾难性中断,且恢复难度极大。

DBackup:深耕云原生的自研保护体系

1. 核心架构:深度自研的 K8s 保护中枢

DBackup 采用 Agent Pod 原生架构,实现对 etcd、持久化卷、命名空间、集群的全栈保护。其核心逻辑在于一键式集群态重建,而非单纯的文件备份。

2. 自研拓扑适配:消除跨云迁移差异

DBackup 不只是数据搬运工具,更是集群环境的智能适配器。通过自研转换引擎,可自动处理源端与目标端 Kubernetes 集群的配置差异:

智能转换引擎:按预定义规则自动调整 YAML 配置,如 Namespace 与 storageClassName 映射。

确定性预览:恢复前展示规则生效后的资源定义,降低配置错误风险。

3. 图形化 etcd 保护:把高风险操作变成可控流程

在宕机这种极端压力下,手动敲命令极易出错,DBackup 将 K8s etcd 纳入统一保护体系,与依赖命令行和脚本的方案不同:

控制台一键创建备份,通过可视化流程引导 etcd 停止与重建。

有效降低命令行操作带来的误风险,提升集群级故障的修复效率。

4. 数据库级一致性:快照与自研协议双结合

针对部署在 K8s 中的数据库,DBackup 提供多层次保护,确保恢复后的数据库可以直接上线使用。

应用一致性快照:备份前执行应用冻结与内存冲刷,确保数据处于静默状态。

无代理接口备份:通过原生 API 进行接口级保护。

高效流转:支持通过 S3 协议将数据备份至对象存储或鼎甲自研 EOBS。

针对 AI 时代的 Milvus(向量数据库)、达梦启云数据库,DBackup 提供原生 API 接口级备份,通过 S3 或自研 EOBS 高速协议传输,解决传统快照备份在大规模数据下的吞吐瓶颈。

5. 性能与规模化:支撑大规模集群演进

多 Agent 协同:支持多节点协同处理数据压力,大幅缩短备份窗口与恢复时间(RTO)。

原生增量备份:仅传输变更数据,最小化网络消耗及对生产业务的影响。

分布式重删存储:自研存储池支持横向扩展与自动平衡,通过全局去重兼顾性能与成本。

6. 安全运维与风险可控:让数据保护“全面可见、高度安全”

在 K8s 规模持续扩大的环境中,DBackup 通过自研大屏监控与存储级防勒索技术,构建了透明且不可篡改的安全防线:


全局可视化监控:自研大屏实时集成资源、作业与拓扑告警,实现系统可观测与风险预警。

存储级防勒索:支持自研防篡改与不可变存储技术,即便具备超级管理员权限也不可修改或删除。

自动化恢复演练:周期性验证数据有效性,确保在风险发生前建立确定性的恢复底线。

 

不确定时代,确定性的力量。

在高度不确定的 IT 环境中,数据确定性是企业最后的底线。鼎甲 DBackup 凭借对 K8s 架构的深度融合,结合自研分布式重删、存储级防勒索及智能转换引擎等核心技术,为企业提供从“本地容灾”到“跨云迁移”的全场景确定性保护方案。

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