京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、云计算时代数据保护不容忽视
大数据时代,数据的重要性不言而喻。数据广泛存在于企业的IT系统中,是企业发展的核心,一切的IT系统发展都有赖于数据,并服务于面向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及企业对数据保护要求的不断进步,数据保护的智能化趋势已经锐不可当,智能的数据保护正在成为所有企业所追求的共同发展目标。
大数据技术的特色在于对海量数据的挖掘,单台的计算机无法进行这样的处理,它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算自然而然成为了大数据的处理平台,云计算给用户体验带来的革命:更加智能的服务、服务器永远不塞车、节省90%的成本、信息随手可得、跨地域、高可靠、按需使用、所见即所得、快速部署……这也正是数据保护的智能化趋势。未来十年中国和全球都将进入以云计算为中心的智能化时代,大数据和云计算技术的运用是未来数据保护的主要手段。
云环境的数据保护问题仍不容忽视
随着云落地,浪擎发现,更多用户把目光集中于云应用、云计算、云存储等地方,却忽略了云环境下的数据保护,甚至有人说既然分布式系统采用了多副本保存,要数据备份做什么用?
虽然我们已经步入了云计算时代,但很多公司的数据安全的意识依然非常单薄,数据安全保护工作也基本是真空的状态。几乎每隔一段时间,我们就会看到数据泄露、黑客入侵、或是亚马逊、微软、阿里云、携程等这类云服务或电子商务等关键领域内的巨头因为各种意外故障而导致长时间的服务崩溃,在每分每秒都是重金的今天,服务的中断带来的损失都是十分惨痛的。
云平台的数据丢失事故层出不穷,一次次的教训告诉我们数据安全不容忽视。云服务加速发展的前提依赖于数据,如果数据不安全,那么云计算就成了飘渺的云。近几年由于云计算、物联网的高速发展,庞大的数据量对传统备份提出很多的挑战,云时代的数据安全面临着前所未有的挑战。较好的数据保护策略就是,“把鸡蛋放在不同的篮子里”,在做好云备份的同时,仍然不能忘记还应在数据备份上再投入一些精力,做好本地和异地的容灾备份。
新形势下数据保护面临的挑战
海量数据增长:传统业务和基于云平台业务的多样化带来了结构化与非结构化数据的海量增长,由于大数据时代对海量数据的挖掘往往能得到巨大的商业价值,不能像以前一样一删了之。面对爆炸式增长的大数据,传统的数据冷备技术难以胜任新的快速、实时数据备份与恢复的需求。
RTO:数据恢复的颗粒度,如何实现任意版本、任意时间点数据的恢复,最大限度减少数据的丢失量,保护好客户的数据财产,是数据保护非常重要的要件。
RPO:数据恢复的时效性,传统数据保护手段最大的问题是恢复时间长,相对大一些的数据恢复一次需要几天的时间,而在云平台之上,越来越多的频繁在线交互业务已经不允许出现问题后要几天时间才能恢复正常。另外,传统数据保护采用的多为夜间闲置时间做数据备份,一旦出现问题,则恢复的将是前一天的数据,当天业务产生的数据可能面临全部丢失,这对于在线交互业务也是不可忍受的,他们需要的恢复时效性是分钟级甚至秒级。
虚拟化环境的数据安全:云平台的PaaS基础架构层主要依靠全面的虚拟化技术将物理硬件进行逻辑池化。随着云计算的发展虚机将在机房广泛应用,管理员需要繁琐的方式和花费大量时间定位追踪虚拟机位置,并通过手动进行备份恢复策略,如果虚拟机数量继续增长,这种繁琐的人工行为不仅影响工作效率,更会成为数据中心的一个安全隐患。如何简化备份恢复策略,让管理员从虚机维护中解放出来,也是云计算对数据保护需要解决问题之一。
浪擎提供了完善的数据备份与容灾解决方案
作为中国容灾备份领域的资深厂商,浪擎以创新、稳定、高效的自主创新技术与高性能数据容灾备份产品,服务于云计算、大数据相关应用平台的建设。浪擎海量数据实时备份系统解决客户对海量数据快速备份与恢复的诉求;浪擎双活容灾镜像系统保障业务连续运行,实现RTO、RPO趋于零的容灾;浪擎云平台灾备系统既实现对虚拟化计算的备份保护,又实现对云平台的备份保护,还助力企业云计算架构的数据备份平台的构建。提升了各级用户在数据灾备、云计算基础架构、大数据应用等各领域的整体稳定性和安全性,保障了用户信息化建设的安全。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08