●増分データアップロードによる最適化: 大規模なデータセットを繰り返しアップロードする代わりに、変更されたデータや新規データのみを転送する増分アップロード戦略を導入します。これにより帯域幅の使用量が削減され、アーカイブ処理が高速化されます。

●メタデータ管理にBlob Indexerを活用: アーカイブ済みデータの検索を簡素化するため、Azure Blob Indexerを統合し、アーカイブ前にファイルに検索可能なメタデータを付加します。これにより、ユーザーはデータセット全体をスキャンすることなく、関連データを迅速に特定・取得できます。

●アーカイブ前の圧縮：アーカイブ層へのアップロード前にGzipやParquet形式などの圧縮ツールを使用します。圧縮により、特にログやテキスト主体のデータセットにおいて、大容量ファイルのサイズを最小化し、ストレージコストを大幅に削減できます。

●災害耐性のあるアーカイブにはRA-GRSを採用：高い耐久性と災害復旧が必要な場合は、Read-Access Geo-Redundant Storage（RA-GRS）を選択します。これによりアーカイブデータが複数リージョンに複製され、リージョン障害時でもアクセスが可能になります。

●優先度の高いデータはCool層に事前配置：数週間以内に取得が必要となる可能性のあるアーカイブデータは、Archive層へ移動する前にCool層に事前配置してください。これにより高コストで遅延の多い優先取得料金を回避しつつ、可用性とコストのバランスを保てます。

●コスト管理にスナップショットのライフサイクルポリシーを活用：より古いスナップショットを低コストのストレージ層に移行することで、リカバリ性を損なうことなくコストを削減できます。

●代替案としてアプリケーション認識型レプリケーションを検討する：バックアップが大きなオーバーヘッドをもたらすようなシナリオでは、重要なワークロードをリアルタイムで同期し、一貫性を保証するアプリケーション認識型レプリケーションソリューションを評価します。

●バックアップ用にリードレプリカを実装する：データベースの場合、リードレプリカを作成し、そのレプリカに対してアプリケーション一貫性のあるバックアップを実行することを検討します。これにより、バックアップ中のプライマリデータベースのパフォーマンスへの影響を回避できます。

●テスト環境でバックアップをテストする：サンドボックス環境を使用して、本番環境のワークロードに影響を与えることなく、アプリケーション整合性のあるバックアップをテストします。自動化ツールを使用すると、障害をシミュレートし、リカバリ時間を検証することができます。

●変更不可ストレージでリカバリを強化する：Azureで変更不可のバックアップを設定することで、誤って削除したりランサムウェアの被害に遭うことを防ぎます。アプリケーション整合性と組み合わせることで、悪意のあるデータ損失や誤操作によるデータ損失の両方のシナリオにおいて、リカバリの整合性を確保することができます。

• バックアップ検証の自動化： 非本番環境へのリストアプロセスを自動化することで、バックアップを定期的にテストします。これにより、バックアップが有効であり、問題なくリストアできることを保証します。
• イミュータブル・ストレージの活用： 重要なバックアップをイミュータブル・ストレージに保存することで、ランサムウェアから保護し、指定された保存期間内にバックアップを変更または削除できないようにします。
• クロスサブスクリプション・バックアップの導入： セキュリティを強化するために、サブスクリプションレベルの問題や侵害から保護するために、バックアップのコピーを別のAzureサブスクリプションに保存することを検討します。
• バックアップ操作にプライベートエンドポイントを使用する： プライベートエンドポイントを構成して、バックアップとリストア操作がパブリックインターネットではなく、安全なプライベート接続を介して行われるようにし、セキュリティを強化します。
• バックアップデータの暗号化： 使用中のデータには透過的データ暗号化（TDE）を、保存されているバックアップデータには暗号化（at rest）を使用して、すべてのバックアップが暗号化されていることを確認し、セキュリティとコンプライアンスを強化します。

Azure バックアップのための実践的なヒントとチェックリスト集です。

https://www.climb.co.jp/faq/faq-category/Azure-backup

災害がどのような規模で発生し、どのようなシステムに影響が及ぶかを予測することは不可能です。そのため、バックアップソリューションでは、データを異なるシステムやクラウドにリストアできることを確認することが重要です。また、精度の高いリストアが可能であることも重要です。例えば、仮想マシンの場合、仮想マシン全体をリストアできる必要がありますが、仮想マシン内の1つのファイルも同様に簡単にリストアできる必要があります。

バックアップソリューションが複雑でなければないほど、必要なときに動作する可能性が高くなります。複雑すぎるバックアップソリューションは、ヒューマンエラー、誤った設定、パッチのリリースに伴う互換性の問題が発生しやすくなります。そのため、シンプルな管理インターフェイスを持つだけでなく、エージェントを必要とせず、実際のデータ保護プロセスを簡素化するソリューションを探すとよいでしょう。つまり、管理者が新しいワークロードごとに手動でエージェントを展開したり、自動化スクリプトを書いたりする必要がなく、あらゆる規模の環境に対して拡張できるソリューションを探すということです。

現在、多くの企業が複数のバックアップ製品を使用しています。オンプレミスのリソースを保護するために1つのバックアップツールを使用し、Azureにあるリソースを保護するために別のツールを使用している場合があります。可能であれば、バックアップ操作を1つのバックアップツールに統合するのがベストです。これにより、バックアップのサイロ化を解消し、クラウドと自社データセンター間でシームレスにデータを移動させることができます。同時に、単一のバックアップソリューションを使用することで、バックアップオペレーションを大幅に簡素化し、ライセンスコストを削減し、組織のデータ保護戦略におけるギャップの可能性を低減することができます。

クラウドバックアップの設置場所は重要です。ハイブリッド/マルチクラウドのサポートに関するビジネス要件は増加傾向にあり、特定のクラウドベンダーの選択と離脱の両方に関して、柔軟性が重視されています。

そのため、共通のコントロールペインとポータブルなバックアップフォーマットが可能なバックアップソリューションが必要とされています。これにより、異なるプラットフォーム間でデータを移動することが容易になります（オンプレミスからクラウドへ。クラウドからオンプレミスへ、クラウドから別のクラウドへ）、プラットフォームのロックインを回避することができます。

バックアップを保護するために組織ができる最も重要なことの1つは、バックアップをオンラインで維持しないことです。ランサムウェアの亜種は、特にバックアップサーバーをターゲットに設計されているため、被害者は身代金を支払う以外に選択肢がありません。以前は、テープは、空隙のあるバックアップを作成したい組織にとって、最適なメカニズムでした。バックアップが作成されると、テープはテープドライブから取り外されるだけでよかったのです。しかし、クラウドバックアップの場合、テープという選択肢はありません。Azureのアーカイブ層はオフラインに保たれ、レイテンシは2時間です。また、クラウドストレージへのアクセスは、多要素認証を使用したアカウントに限定することもできます。これにより、犯罪者が漏れたパスワードや総当たりパスワード攻撃でバックアップにアクセスすることを防ぐことができます。

Azureのバックアップストレージのオプションを評価するとき、必然的にストレージ階層を選択する必要があります。利用可能な階層は、コスト、可用性、およびパフォーマンスに関してかなり異なっています。パフォーマンスの高いストレージ層は、一般的にコストが高くなります。

バックアップの保存期間によっては、ギガバイトあたりのコストが最も低い階層が、必ずしも全体のコストを低く抑えられるとは限らないことに留意する必要があります。これは、Cool Tier の最低データ保存期間が 30 日間であるのに対し、Archive Tier の最低保存期間が 180 日間であるためです。つまり、これらの階層にデータを保存する場合、実際にはそれほど長期間バックアップを保持する必要がない場合でも、少なくとも最低期間データを保存するために費用を支払うことになります。

クラウドサービスプロバイダーは当初から、コストのかかるオンプレミスでのIT運用に代わる安価な選択肢として、パブリッククラウドを販売してきました。しかし、実際には、Azureやその他のクラウド環境での運用は、オンプレミスでのワークロードの維持と同じくらいコストがかかることがよくあります。

Azureのデータをバックアップする場合、IT担当者がコストを抑制するために留意すべき点がいくつかあります。まず、効果的なデータライフサイクル管理ポリシーを持つことが必要です。このようなポリシーは、バックアップされるデータの量やバックアップ自体のサイズを制限するのに役立ちます。第二に、構内や他のクラウド環境に存在するバックアップターゲットの使用には注意が必要です。マイクロソフトは、Azureクラウドからデータを取り出す際にデータ取り出し手数料を契約者に請求しており、この手数料は大きなデータセットではかなり高額になる可能性があります。

クラウドでのコスト管理の複雑さを考えると、バックアップベンダーはクラウドでのデータ移動のニュアンスを意識したバックアップコスト計算とデータ管理ツールを内蔵していることが重要です。

バックアップの自動化には、さまざまな形態があります。例えば、特定の時刻にバックアップを実行するようにスケジュールを組むといった簡単なものです。しかし、最新のバックアップソフトウェアでは、バックアップのスケジューリング以外の自動化も可能です。これまでITプロフェッショナルは、バックアップを作成するだけでなく、バックアップに関連する様々なタスクに対処しなければなりませんでした。しかし、今日ではこれらのタスクの多くを自動化することができます。例えば、バックアップのライフサイクル管理やバックアップのテストを自動化することができます。

Azure のデータを保護するためには、Azure を意識した最新のバックアップソリューションを使用することが重要です。主にオンプレミス用に設計されたレガシーバックアップツールは、Azureデータの一部を保護できるかもしれませんが、すべてのデータを保護することはできない可能性があります。例えば、サーバーレスデータベース内にデータがある場合、レガシーバックアップアプリケーションでは、おそらくそのデータをバックアップすることはできないでしょう。

レガシーバックアップツールでは、バックアップデータを保存するためのオプションが制限されている場合があります。例えば、特定のワークロードをクラウド上で実行することを意識的に決定した場合、そのワークロードのバックアップを構内に保存することは意味をなさないかもしれません。しかし、レガシーバックアップツールの中には、クラウドベースのバックアップターゲットを使用するオプションがないものもあります。

Microsoftパートナーのクライムが提供するAzure対応ソリューション

Azureのバックアップ戦略を策定する最初のステップは、実際にバックアップする必要があるのは何なのかを把握することです。つまり、データがAzureクラウド内のどこに存在し、そのデータを保護するために何が必要かを決定することです。Azureのデータは、仮想マシンやAzure SQLのようなマネージドサービスなど、さまざまな場所に存在する可能性があります。また、データが複数のリージョンに分散している可能性もあります。