Büyük veri ve veri kurtarma hizmetleri,,en,Firmalar verilerin korunması için mücadele ediyor,,en,Mevcut modern mimariler içindeki verileri yönetmek ve analiz etmek,,en,Uygulamamak, uzun süre çalışmama süresine ve kurumun yüksek paralarına mal olan potansiyel veri kaybına neden olabilir,,en,Depolama aygıtı eskimesi gibi verilerin bozulmasının çeşitli nedenleri vardır.,,en,veri kaybı,,en,ani güç kaybı vb,,en,peki dosyalarınızın bozulmasını önlemek için ne yapabilirsiniz?,,en,Dikkat edilmesi gereken büyük verilerden sağlanan güçlü bir kurtarma servisi olmalı.,,en,neden,,en,Verileri çoğaltmayı durdur,,en,Yedeklemenin kurtarılmasını engellemek için verinin birden fazla kopyasını seçmek yerine,,en,büyük veriler verilerin birden çok kopyasını oluşturur ve bu kopyaları farklı sunucularda ya da raflarda dağıtır,,en
Genel bakış:
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. Bu veri yedekleme, donanım arızası durumunda veri koruması sağlar,,en,kazayla silme,,en,veri bozulmaları vb.,,en,bu hatalar verilerin tüm kopyalarına yayıldıkça,,en,Veri Kurtarma Kaybı,,en,Büyük veri yardımıyla,,en,Kayıp veriyi ancak kuruluşun ham veri toplaması varsa kurtarılabilir.,,en,Önemli mühendislik kaynaklarını tüketmek haftalarca sürebilir ve çalışmama süresinin uzamasına neden olabilir,,en,Veri yedekleme ve kurtarma yöntemlerine devam etmek için ham veri toplanması kuruluş için birinci öncelik gibi görünüyor,,en,Veri Alt Kümesini Tanımla,,en,Büyük miktarda bir petabayt için zaman alıcı olabilir ve ekonomik veya pratik olmadığından tavsiye edilemez,,en,Tam periyodik yedeklemeler için büyük miktarda yatırım gerektirir ve hafta veya aya kadar sürebilir,,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. Bunun karşısında,,en,bir kuruluş için değerli olan bir veri alt kümesini tanımlayabilir ve yalnızca maliyetleri düşürmeye ve yedekleme işlemini hızlandırmaya yardımcı olan verileri yedekleyebilirsiniz,,en,Küçük Kurtarma İşlem Maliyeti,,en,Büyük veri yedekleme ve kurtarma işlemleri, komut dosyalarının çalıştırılmasının ek maliyetine kıyasla daha pahalı değildir,,en,bir kişi tarafından geçici kurtarma hata ayıklama ve gerçekleştirme,,en,Ayrıca, gerektiğinde verileri geri yüklemek için yedekleme depolama maliyetini ortadan kaldırır ve yedek kopyaları bulur.,,en,Anlık görüntüler etkili bir şekilde çalışabilir,,en,Yedekleme verilerinin ve meta verilerin tutarlılığını sağlamak için anlık görüntü mekanizmasının yapılması için bazı ilave manuel adımların yapılması gerekir.,,en,Verilerin daha hızlı değişmemesi çok yararlıdır, bu da manuel işlemle kolay kurtarmayı sağlar,,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. Yönetici, verilere uygun olarak depolanması gereken anlık görüntü dosyalarını tanımlamalı ve bunları kümedeki kendi düğümlerinde geri yüklemelidir.,,en,Önümüzdeki heyecan verici zamanlar,,en,Sonuç için,,en,kuruluşlar büyük veri platformları dağıtabilirler ve veri yedekleme uygulamaları kapalı kalma süresini en aza indirmek için uygun veri koruması sağlamalıdır,,en,İş değeri için itici bir faktör olan verimli yedekleme ve kurtarma için uygun planlama ve yatırım gereklidir.,,en,Büyük veriler için bir yedekleme ve kurtarma çözümü seçeneği sunmasanız bile insan hatası ve veri bozulmaları meydana gelecektir.,,en,Her kuruluş gelecekteki büyüme ve gelişmiş gelişim için büyük veri hizmetlerinden maksimum avantajı elde etmelidir.,,en,Kibo Hutchinson, Londra’daki büyük bir veri şirketi olan TatvaSoft UK’de İş Trend Analisti,,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. Bilginin paylaşılması gerektiğine inanıyor ve bu yazıda Big Data hakkındaki görüşlerini paylaşıyor.,,en,techalpine.com/how-big-data-is-changing-the-world-of-data-recovery-services,,en.
