灾难恢复 (DR) 通过实施策略来维护或快速恢复中断期间的关键系统和数据，从而确保运营的连续性。 这是通过冗余、自动故障转移过程和预定义的恢复计划相结合来实现的。 其目标是最大限度地减少停机时间和数据丢失，使企业即使在面临硬件故障、网络攻击或自然灾害时也能继续运行。 对于开发人员来说，这通常意味着在设计系统时要考虑到弹性，并使用符合 DR 原则的工具和实践。
一种核心方法是数据复制和备份。 通过将数据的副本存储在地理上分散的位置（例如云存储（例如 AWS S3、Azure Blob 存储）或本地服务器），团队可以确保在主系统发生故障时数据仍然可以访问。 例如，数据库可以使用异步复制到辅助站点，即使主数据库脱机，也可以继续执行读取操作。 诸如 Veeam 或 Borgmatic 之类的自动备份工具可以创建频繁的快照，从而实现时间点恢复。 开发人员还实施校验和验证和版本控制，以确保备份的一致性和可用性，从而避免静默数据损坏。
另一个关键方面是基础架构中的故障转移和冗余。 负载均衡器（例如 NGINX、HAProxy）和集群服务（例如 Kubernetes pods、Redis Sentinel）会在检测到故障时自动将流量重定向到运行正常的节点。 云平台通过 AWS Elastic Load Balancing 或 Google Cloud 的 Global Load Balancer 等托管服务简化了此过程。 对于有状态的应用程序，诸如热备实例或主动-主动配置之类的技术可确保最小的服务中断。 开发人员通常编写基础设施即代码 (IaC) 模板（例如 Terraform、CloudFormation）来快速重建环境，从而减少危机期间的人工干预。
最后，DR 依赖于严格的测试和书面程序。 定期演练（模拟勒索软件攻击或服务器崩溃等场景）可验证恢复计划并暴露差距。 诸如 Chaos Monkey 或 Gremlin 之类的工具会故意中断系统以测试弹性。 在 Git 之类的版本控制系统中维护的恢复剧本提供了逐步恢复服务的说明。 团队还使用 Prometheus 或 Datadog 之类的工具来监控系统，以及早发现问题。 通过将这些实践集成到开发工作流程中，工程师可以确保 DR 不是事后才想到的，而是系统设计的基础部分。