Stór gögn og gögn bati þjónustu,,en,fyrirtækin berjast fyrir verndun gagna,,en,stjórna og greina gögnin í nútíma nútíma arkitektúr,,en,Ekki er hægt að framkvæma það sem getur leitt til langvarandi niður í miðbæ og hugsanleg gögn tap kosta stofnunin hátt fé,,en,Það eru ýmsar ástæður fyrir spillingu gagna, svo sem geymslutæki verður gamalt,,en,gögn tap,,en,reiðhestur,,en,skyndilega tap af orku osfrv,,en,svo hvað er hægt að gera til að koma í veg fyrir að skrár þínar verði skemmdir,,en,Það verður að vera sterkur bataþjónusta eins og gefinn er af stóru gögnum sem á að líta á,,en,Ástæða,,en,Hættu að endurtaka gögnin,,en,Í stað þess að velja fyrir margar afrit af gögnum til að útrýma öryggisafritinu,,en,stór gögn skapa margar afrit af gögnum og dreifir þessum eintökum yfir mismunandi netþjóna eða rekki,,en
Yfirlit:
In the trending times, big data is becoming one of the priorities for the organizations which are increasingly aware of the central role data that can play in their success. Still, the firms struggle for the protection of the data, managing and analyzing the data within present modern architectures. Not implementing so can result in extended downtime and potential data loss costing the organization high bucks.
There are various causes for data corruption such as storage device gets old, data loss, hacking, sudden loss of power etc. so what can you do to prevent your files from being corrupted? There must be a strong recovery service as provided by the big data which should be looked upon.
Reason 1: Stop replicating the data
Instead of opting for the multiple replicas of the data to eliminate the backup recovery, big data creates multiple copies of the data and distributes these copies across different servers or racks. Slík gögn afgangur veita gagnavernd ef vélbúnaður bilun,,en,óviljandi eyðingar,,en,gögnum skemmdum osfrv,,en,þar sem þessar villur ná til allra afrita gagna,,en,Týnt Gögn Bati,,en,Með hjálp stórra gagna,,en,það er aðeins hægt að endurheimta glatað gögn ef stofnunin hefur safn af hráupplýsingum,,en,Það getur tekið allt að nokkrar vikur sem neyta verulegra auðlinda í verkfræði og valda lengri tíma,,en,Hrár gagnasöfnun virðist vera forgangsverkefni stofnunarinnar til þess að halda áfram með gagnasöfnun og bati,,en,Þekkja gagnasnið,,en,Það getur verið tímafrekt fyrir petabyte af stórum gögnum og einnig ekki ráðlegt þar sem það er ekki hagkvæmt eða hagnýt,,en,Það krefst mikillar fjárfestingar fyrir fullt reglulega afrit og getur tekið allt að vikur eða mánuði,,en, accidental deletions, data corruptions etc. as these errors extend to all the copies of the data.
Reason 2: Lost Data Recovery
With the help of big data, it is possible to recover the lost data only if the organization has a collection of raw data. It can take up to weeks consuming significant engineering resources and cause extended downtime. So, a raw data collection seems to be the first priority for the organization in order to proceed with the data backup and recovery methods.
Reason 3: Identify Data Subset
It can be time-consuming for a petabyte of big data and also not advisable as it is not economical or practical. It requires a large amount of investment for full periodic backups and can take up to weeks or month. Öfugt við þetta,,en,þú getur auðkennt gagnasnið sem er dýrmætt fyrir fyrirtæki og aðeins afrita þau gögn sem hjálpar til við að draga úr kostnaði og hraða öryggisafritinu,,en,Lítil bata rekstrarkostnaður,,en,Stóra gögn varabúnaður og bata aðgerðir kosta ekki mikið í samanburði við aukakostnað við að keyra forskriftir,,en,kembiforrit og framkvæma ad hoc bata af einstaklingi,,en,Það útilokar einnig kostnað við að geyma öryggisafrit og finna öryggisafrit til að endurheimta gögnin þegar þörf krefur,,en,Skyndimyndir geta virkað á áhrifaríkan hátt,,en,Nauðsynlegt er að taka nokkrar viðbótar handvirkar skref fyrir skyndimyndatöku til að tryggja samkvæmni öryggisgagna og lýsigagna,,en,Það er mjög gagnlegt þegar gögnin breytast ekki hraðar sem gerir auðveldan bata við handvirkt ferli,,en, you can identify a data subset that is valuable for an organization and only back up that data which helps to reduce costs and speeds up the backup process.
Reason 4: Small Recovery Operation Cost
The big data backup and recovery operations do not cost much as compared to the additional cost of running scripts, debugging and performing ad-hoc recoveries by a person. It also eliminates the cost of storing backups and locate the backup copies for restoring the data when required.
Reason 5: Snapshots can work effectively
Some extra manual steps are needed to be done for the snapshot mechanism to ensure the consistency of backup data and metadata. It is very much useful when the data is not changing more rapidly which allows easy recovery by manual process. Stjórnandi verður að þekkja skyndimyndskrár sem þarf að geyma í samræmi við gögnin og endurheimta hana í sérstökum hnút í þyrpingunni,,en,Spennandi tímar framundan,,en,Til niðurstöðu,,en,Stofnanir geta dreift stórum gögnum vettvangi og umsóknir um gögn varabúnaður verður að tryggja rétta gagnavernd til að lágmarka niður í miðbæ,,en,Rétt áætlanagerð og fjárfesting er krafist fyrir skilvirka öryggisafrit og endurheimt sem er akstursþáttur fyrir viðskiptaverðmæti,,en,Mannleg mistök og gögn spillingu mun gerast jafnvel þótt þú setjir ekki möguleika á öryggisafrit og endurheimt lausn fyrir stórar upplýsingar,,en,Sérhver stofnun verður að ná hámarki kosturinn við stóra gagnageymslu fyrir framtíðarvöxt og þróaðri þróun,,en,Kibo Hutchinson er sérfræðingur í viðskiptaþróun í TatvaSoft UK sem er stórt gagnafyrirtæki í London,,en.
Exciting times ahead
For conclusion, organizations can deploy big data platforms and applications for data backup must ensure proper data protection to minimize downtime. Proper planning and investment are required for efficient backup and recovery which is a driving factor for business value. Human error and data corruptions will happen even if you do not put an option of backup and recovery solution for big data. Every organization must gain the maximum advantage of the big data services for future growth and advanced development.
Author Bio: Kibo Hutchinson is a Business Trend Analyst at TatvaSoft UK which is a big data company in London. Hún trúir eindregið að þekking er ætlað að deila og í þessari færslu er hún að deila innsýn hennar í Big Data,,en,techalpine.com/how-big-data-is-changing-heheworld-of-data-recovery-services,,en.
