组织通过设计这样的系统来处理灾难恢复中的故障转移：当发生故障时，系统可以自动或手动地将操作从主环境切换到辅助环境。故障转移通过将流量、服务或工作负载重定向到冗余基础设施，确保最小的停机时间和数据丢失。此过程依赖于预定义的触发器（如服务器崩溃、网络中断或性能下降），这些触发器通过监控工具检测。例如，数据库集群可能使用心跳检查来确认节点可用性；如果主节点停止响应，备用节点将接管。 AWS 或 Azure 等云提供商提供内置的故障转移服务，例如用于 DNS 重新路由的 Route 53 或用于跨区域负载平衡的 Azure 流量管理器。目标是在几乎无需人工干预的情况下保持连续性。
故障转移的一个关键方面是测试和自动化。组织模拟灾难场景以验证恢复计划，确保辅助系统按预期运行。使用 Terraform、Ansible 或 Kubernetes 等工具的自动化脚本可协调资源配置、数据同步和服务恢复。例如，如果发生故障，Kubernetes 集群可能会自动将 Pod 重新调度到运行正常的节点。但是，并非所有故障转移过程都是完全自动化的。某些系统需要手动批准以避免意外切换，尤其是在必须首先验证数据一致性的复杂环境中。团队还使用版本控制的基础设施即代码 (IaC) 模板来维护跨开发、暂存和生产环境的一致故障转移配置。
数据复制和一致性是有效故障转移的基础。组织使用同步或异步方法在主站点和辅助站点之间复制数据。同步复制（例如，在金融系统中）通过同时写入两个位置来确保零数据丢失，但会增加延迟。异步复制（通常用于地理上分散的备份）优先考虑性能，但可能会在故障转移期间丢失最近的事务。 PostgreSQL 流复制或分布式存储系统（例如，Apache Kafka）等技术可处理此复制。此外，校验和和完整性测试可验证故障转移后的数据正确性。例如，云存储服务可能会使用校验和来检测损坏，然后再将用户切换到备份。通过结合冗余、自动化和严格的测试，组织可以最大限度地减少停机时间，同时在灾难期间保持数据完整性。