华为云FusionInsight MRS如何实现大数据两地三中心容灾，操作简便？

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背景介绍：随着数据湖技术的兴起，从离线向实时的发展，数据湖在业务中已逐渐从辅助决策向实时决策转变，实现预测预警至提前预防的发展趋势。同时，国家将数据作为第五种生产要素，数据价值日益凸显。

背景介绍

随着数据湖技术从离线向实时的发展，数据湖在业务已逐渐从辅助决策向实时决策，实时干预甚至提前预防的方向发展，同时，随着国家把数据作为第五种生产要素，数据据价值在逐步提升，这样对海量数据湖的可靠性提出了新的要求。

首先，数据湖作为企业全量数据存储的地方，对数据的安全性有着至关重要的作用，如何保证湖内的数据在任何情况下，都不要出现丢失的情况，是越来越多的企业在思考的问题，同时，随着数据湖逐步补齐交互式查询，实时分析等能力，大量的分析师正逐步将日常的数据分析工作转移到数据湖中，在这种背景下，一旦出现数据湖无法对外提供服务或者是数据丢失，将会对企业产生重大影响。但另一方面，数据中心级的故障在全球不断出现，火灾、水灾等各种新闻不断涌现。同时，日常运维过程中的误操作，也是时时刻刻悬在头上的一把利剑，这种情况可能比机房起火更常见，但对数据的影响却也是致命的。

每一次有新闻报道这方面的事故时，相信很多大数据平台的运维人员都是心头一紧，如何确保数据湖系统的绝对可靠，成为越来越多企业关心的问题。

对于一个数据湖平台，常见的故障包括：

类型 故障场景 自然灾难 地震，火灾，水灾等重大灾难导致的机房级、城市级的故障，虽然出现概率低，但影响大，恢复周期长。