智能数据管理方法论攻克非结构化难题
出处:it168 作者: 责任编辑:fumengjuan 发布日期:2013-02-25
根据IDC对于当前数据增长的预测,到2011年将会产生1800艾字节新数据,每隔一年半,任何企业的数据将会翻一番,而且在这些新的数据中大概95%为非结构化数据,其中90%的非结构化数据在最初公开后从未有人访问过,也就是说固定下来成为静态数据。
然而对于这样的访问频率比较低的数据我们还不能删除,因为需要遵循一定的法律法规,如两会期间的报告,只在开会期间有人访问,会议结束后,就很少有人访问,但是政府报告是不能删除的。因此,我们需要对这些数据进行存储。
数据的爆炸式的增长将给IT数据存储管理带来新的挑战:
挑战一:面临日益增长的数据量,是否有足够的磁盘空间来存储?
挑战二:如此多的非结构化数据,如何进行非结构化数据的管理?也就是卷地访问控制管理。
挑战三:有如此多的访问频率低的非结构化数据,势必导致卷的保护的问题。
同时,许多企业无法预测存储的需求,即无法规划企业的存储;对于存储的维护和后期的管理;在很多存储管理员没有办法优化企业各个部门所创造的数据。将一切的数据都放到主存储上,导致昂贵的存储成本。这些问题都是企业数据管理所碰到的典型的问题。
除了数据爆炸式增长所带来的问题以及平时碰到的典型的数据管理问题之外,还会有一系列的问题,如认为操作失误导致企业应用的终端和数据的丢失;没有相应的措施可以管理数据优先次序与数据保存;没有更新灾难恢复措施;一些介质带来了很大的痛点;数据安全的保护措施不够。
针对上述问题,有没有一种解决方案,能够数据管理能够跟上数据的增长,并减少数据管理的成本?Dell提供了一套智能数据管理(Intelligent Data Management,IDM)的方法,IDM是一个管理数字资产的方法,能够让企业或组织拥有使其成功的信息,并能操控安全与成本。
IDM既是一套方法,又是一套解决方案,涉及到数据周期的每一环节,从数据的创建到数据的存储、数据的保护、备份或容灾,对访问频率比较低的数据的归档,以及到最终数据的删除。
注:评论审核后才能被公开。
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