在 AWS 数据库的上下文中，以下灾难恢复策略有何不同：
我们什么时候应该选择一个而不是其他的？
为什么我们需要这么多不同的选择，一个就足够了？
我们应该尝试使用所有这些吗？
“灾难恢复”非常陈旧。这意味着当出现问题时必须进行故障转移。然而，在云中，您可以专注于高可用性，以便系统可以在出现故障时自动恢复，而无需“故障回复”到原始系统。
因此，最好的选择是不做灾难恢复。
相反，利用 Amazon Aurora 的云优先设计，它会自动在多个可用区（每个可用区都是一个不同的数据中心）之间复制数据。
来自 Amazon Aurora 的高可用性 - Amazon Aurora：
Aurora 将数据副本存储在跨单个 AWS 区域中多个可用区的数据库集群中。无论数据库集群中的实例是否跨越多个可用区，Aurora 都会存储这些副本。
当数据写入主数据库实例时，Aurora 将跨可用区的数据同步复制到与您的集群卷关联的六个存储节点。这样做可以提供数据冗余，消除 I/O 冻结，并最大限度地减少系统备份期间的延迟峰值。运行具有高可用性的数据库实例可以在计划的系统维护期间提高可用性，并有助于保护您的数据库免受故障和可用区中断的影响。
如果您想改用传统数据库（例如SQL Server），您可以使用Amazon RDS 来运行Multi-AZ Database。这由位于同一区域但位于不同可用区（这意味着不同的数据中心）的两个数据库服务器组成：
如果 Primary 服务器发生故障，Secondary 服务器将成为新的 Primary 服务器。有短暂的中断，但没有数据丢失。然后 RDS 服务将启动一个新的辅助服务器。
故障恢复与数据恢复
您提到的其他选项（时间点恢复、快照）侧重于恢复特定时间数据库中的数据。这通常是因为某人/某事不小心删除或更改了数据，而您希望将数据恢复为之前的状态。结合高可用性和快照是很好的，尽管 Amazon Aurora 几乎使快照变得无关紧要，因为它能够返回到以前的时间点。
底线：而不是灾难恢复，想想高可用性。