Big data en data recovery-services,,en,de bedrijven worstelen voor de bescherming van de gegevens,,en,beheren en analyseren van de gegevens binnen de huidige moderne architecturen,,en,Niet implementeren dus kan resulteren in langere downtime en potentieel gegevensverlies dat de organisatie veel geld kost,,en,Er zijn verschillende oorzaken voor datacorruptie, zoals het oude opslagapparaat,,en,data verlies,,en,plotseling verlies van vermogen enz,,en,dus wat kunt u doen om te voorkomen dat uw bestanden worden beschadigd,,en,Er moet een sterke herstelservice zijn, zoals wordt geboden door de big data die moet worden bekeken,,en,Reden,,en,Stop met het repliceren van de gegevens,,en,In plaats van te kiezen voor de meerdere replica's van de gegevens om het back-upherstel te elimineren,,en,big data maakt meerdere kopieën van de gegevens en distribueert deze kopieën over verschillende servers of racks,,en
Overzicht:
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. Dergelijke gegevensredundantie biedt gegevensbescherming in het geval van hardwarestoringen,,en,onbedoelde verwijderingen,,en,data corrupties enz,,en,omdat deze fouten zich uitstrekken tot alle kopieën van de gegevens,,en,Lost Data Recovery,,en,Met de hulp van big data,,en,het is mogelijk om de verloren gegevens alleen te herstellen als de organisatie een verzameling onbewerkte gegevens heeft,,en,Het kan weken duren om aanzienlijke technische hulpmiddelen te gebruiken en dit kan leiden tot langere downtime,,en,een ruwe gegevensverzameling lijkt de eerste prioriteit te zijn voor de organisatie om door te gaan met de methoden voor gegevensback-up en herstel,,en,Identificeer datasubset,,en,Het kan tijdrovend zijn voor een petabyte aan big data en ook niet aan te raden omdat het niet economisch of praktisch is,,en,Het vereist een grote hoeveelheid investering voor volledige periodieke back-ups en kan tot weken of maanden duren,,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. Hier tegenover,,en,u kunt een datasubset identificeren die waardevol is voor een organisatie en alleen een back-up van die gegevens maken die helpt om de kosten te verlagen en het back-upproces te versnellen,,en,Kleine herstellingskosten,,en,De big data-back-up en herstelbewerkingen kosten niet veel in vergelijking met de extra kosten van het uitvoeren van scripts,,en,debuggen en ad-hoc herstel uitvoeren door een persoon,,en,Het elimineert ook de kosten van het opslaan van back-ups en het lokaliseren van de back-upkopieën voor het herstellen van de gegevens wanneer dat nodig is,,en,Snapshots kunnen effectief werken,,en,Voor het snapshot-mechanisme zijn enkele extra handmatige stappen nodig om de consistentie van back-upgegevens en metadata te waarborgen,,en,Het is erg handig wanneer de gegevens niet sneller veranderen, wat eenvoudig herstel door handmatig proces mogelijk maakt,,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. The admin will have to identify snapshot files that need to be stored in correspondence to the data and restore it in their specific node in the cluster.
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. She strongly believes that knowledge is meant to be shared and in this post she is sharing her insights on Big Data.
