AI 驱动的灾难恢复 (DR) 工具可以自动执行并增强在发生硬件故障、网络攻击或自然灾害等中断后恢复系统和数据的过程。这些工具使用机器学习模型来分析历史数据、预测潜在故障并以最少的人工干预执行恢复工作流程。例如，它们可以自动重定向服务器中断期间的流量，或者根据预定义的策略优先恢复关键系统。通过与云平台和本地基础设施集成，AI 驱动的 DR 工具可以减少停机时间并确保业务连续性。
AI 在 DR 中的一个关键作用是主动监控和决策。 传统的 DR 依赖于静态脚本或手动流程，在紧急情况下可能很慢且容易出错。 AI 驱动的工具持续监控系统健康状况、网络性能和安全日志，以检测异常，例如异常流量模式或资源耗尽。 例如，如果机器学习模型识别出数据库集群中的错误率突然飙升，该工具可能会触发备份、扩展替换节点或在完全中断发生之前启动故障转移到辅助站点。 这种主动方法最大限度地减少了恢复时间目标 (RTO) 和恢复点目标 (RPO)，这是 DR 计划中的关键指标。
AI 驱动的 DR 工具还可以优化资源分配和测试。 它们模拟灾难场景以验证恢复计划并提出改进建议，例如调整备份频率或重新分配云资源。 例如，一个工具可能会分析分布式系统中过去的停机，并建议跨可用区重新分配工作负载以减少单点故障。 此外，AI 可以通过在正常操作期间动态缩减未充分利用的备份资源来降低成本。 这些功能使 AI 驱动的 DR 工具对于管理复杂混合环境的开发人员尤其有价值，因为在这些环境中，手动监督是不切实际的。