当冷存储遇到大数据:在私有云中运行低成本分析
冷存储是不经常访问但却是必需数据的术语。人们需要了解冷存储如何工作,以及如何帮助大数据。 已经有一些企业侧重于分层存储算法,其基于数据需要被访问的频率,将数据路由到最合适的存储介质,特别注意第一层,数据需要快速和频繁的最快速的访问存储恢复器。 但是在“数据副本”中,高达85%的企业数据驻留在很少被访问的存储介质中,同时也存在一个迫在眉睫的危机,即如何以最低成本优化管理和维护这些数据,以及适当的数据存储,检索,安全和访问策略。 这种不常访问但仍然必要的数据的名称是“冷存储”。确定数据是“热”(经常访问),“暖”(适度访问)还是“冷”(不常访问)通常是存储管理员的工作,评估各种类别的数据访问。在某些情况下,数据中心甚至开始使用自动化存储分层软件来做出这些数据存储决策。 大数据因素进入讨论,因为有这么多的。为了治理的目的(即使不定期使用数据也需要保留数据),业务连续性(大数据和“常规”数据需要多个数据存储库,并用于灾难恢复故障转移)因为需要知道一切是什么,网站必须寻找低成本,缓慢的冷存储解决方案,所以他们可以承受这些必须保存但很少被访问的数据管理的成本。 适用于私有云环境的冷却数据服务提供商...