基本情報 平成30年度 秋期 問57:マネジメント系に関する問題
サーバに接続されたディスクのデータのバックアップに関する記述のうち, 最も 適切ながものはどれか。
- a一定の期間を過ぎて利用頻度が低くなったデータは, 現在のディスクから消去 するとともに, バックアップしておいたデータも消去する。
- bシステムの本稼働開始日にた全てのデータをバックアップし, それ以降は作業時 間を短縮するために, 更新頻度が高いデータだけをバックアップする。
- c重要データは, バックアップの媒体を取り違えないように, 同一の媒体に上書 きでバックアップする。
- d複数のファイルに分散して格納されているデータは, それぞれのファイルへの ー連の更新処理が終了した時点でバックアップする。正答
AI解説(初心者・標準・上級)
理解度に合わせて3レベルの解説を無料で読めます。
答えは d です。
バックアップは「処理が中途半端な状態でコピーしちゃダメ」が鉄則。家計簿で例えると、支出だけ書いて収入を書く前にコピーすると、お金が合わなくなりますよね。
複数ファイルにまたがる一連の処理が全部終わったタイミングでバックアップすれば、データが整合した状態で保存できます。
👉 覚え方:バックアップは“ご飯食べ終わってから写真撮る”。中途で撮らない。
ほかの選択肢:a 古いから消す=最悪/b 全部やってから差分は古いまま埋もれる/c 同じ媒体上書き=事故ったら全滅。全部NG。
なぜこれが正解か
正解は d。複数ファイルにわたる一連の更新処理は論理的に1つのトランザクションとして扱う必要があり、途中状態でバックアップすると整合性が崩れたコピーになる。「処理完了時点」でバックアップすれば、ファイル間の整合性が保たれる。
各選択肢の解説
- a:利用頻度が低くてもバックアップ削除は監査・法令保管期間違反のリスク。
- b:更新頻度が低いデータも障害時に必要。差分/増分バックアップでもベースは定期取得が原則。
- c:同一媒体への上書きは媒体故障時に全損。世代管理(祖父・父・子)や別媒体保管が基本。
覚え方・ひっかけ注意
バックアップ3原則:①整合性のとれたタイミングで取る、②世代を分けて残す、③別媒体・別拠点に保管する(3-2-1ルール:データ3つ、媒体2種、遠隔1拠点)。これを覚えると、選択肢の何が誤りか即判断できる。
理論的背景
ファイルシステムレベルの整合性はファイルシステム静止点(quiesce point)を作って取得する。WindowsのVSS(Volume Shadow Copy Service)、LinuxのLVMスナップショット、ZFS/Btrfsのスナップショット機能で、I/Oを一時停止してCoW(Copy-on-Write)スナップショットを取得する。DBMSではオンラインバックアップ機能(pg_basebackup、Oracle RMAN、SQL Server BACKUP DATABASE)を使い、WALログと組み合わせてポイントインタイムリカバリ(PITR)を実現。
バックアップ方式の体系
- フルバックアップ:全データ取得。復旧最速、容量大
- 差分バックアップ:前回フル以降の変更分。復旧は「フル+最新差分」
- 増分バックアップ:前回バックアップ以降の変更分。復旧は「フル+全増分」
- 合成フル(Synthetic Full):差分/増分を合成して仮想フルを作成
- 継続データ保護(CDP):常時ログ取得で任意時点復旧
実務での使われ方
- 3-2-1-1-0ルール(強化版):3コピー、2種類媒体、1遠隔、1オフライン(ランサム対策のエアギャップ)、0エラー(検証必須)
- イミュータブルバックアップ:Object Lock、WORMで改ざん不可
- クラウドネイティブ:AWS Backup、Azure Backup、GCP Backup and DRが代表
- RTO/RPO設計:業務要件から逆算し、バックアップ頻度と方式を選択
試験での位置づけ
基本情報のマネジメント分野で頻出。直近はランサムウェア対策、BCP/DR、クラウド冗長化との関連で問われる。応用情報・ITサービスマネージャ試験では具体的なRTO/RPO設計問題が出題される。
選択肢の発展補足
世代管理(GFS:Grandfather-Father-Son)は日次・週次・月次の3階層で保管。テープ→ディスク→クラウド→オブジェクトストレージへと媒体は進化。復旧訓練(リストアテスト)を定期実施しないとバックアップは「取れているつもり」になりがちで、本問の元設問でも「復旧試験を事前定期実施」が肯定的に扱われている。
出典:IPA(情報処理推進機構)公式 基本情報技術者試験 平成30年度 秋期 問57/ 公的機関配布資料につき出典明記の上引用。解説は合格ナビによる独自AI解説です。