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
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25