
大数据时代下,需要什么样的冷存储
智能互联网时代,数据正在以几何级的数量爆炸增长,如何存储并管理这些海量数据,是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略,这意味着要建设庞大的数据中心系统,导致存储成本极速攀升。
对于那些云服务提供商而言,大量不断增长的数据例如图片等都属于不经常访问,但却又无法删除的,即使客户很久不会访问这些信息,但依然不能随意删除,并且不允许停机归档,也无法实现洪峰数据控制。对于这些不常访问的"冷"数据,如果我们能把他们迁移到一个专为冷数据而设计的低成本存储层中,将能大幅降低费用。
哪些数据需要冷存储?
冷存储主要用于那些备份、灾难恢复、存档、社交媒体等应用领域。这些数据都有一个共通的特性,较低的访问频率,并且需要最大限度的降低其存储成本,同时要求随时可访问。例如用户在社交媒体上存储的大量图片信息,以及法律电子取证要求已存档的数据必须在特定的时间范围内可用。因此,这就要求云服务提供商以及企业必须确保数据的完整性,以及及时的访问权限。
备份对于企业而言至关重要,因为需要备份的数据通常是企业有效运营所需要的信息,如果这些信息无法在特定时间范围回复,将严重影响企业业务。
存档对于企业运营以及提高工作效率必不可少,通常,企业并不需要快速访问已经存档的数据。但检索已经存档的数据可能要花费大量的时间,并且随着企业业务的增长,数据量持续增加,同时这些数据要存储长达几十年甚至更长的时间,这会给存储带来极大的压力。
灾难恢复,热备用暂难恢复服务在云中提供了专业的备用基础设施和数据,这意味着在发生灾难时,可以立即切换到云中。通过冷存储服务,可以消除企业在灾难中数据保护的某些流程,降低成本和复杂性。同时,企业需要快速的重构数据文件,还原应用程序,以最快的速度恢复系统正常运行。
社交媒体,智能互联网时代,大量的社交数据产生,用户通常查看新发布的照片,而对于那些旧的数据,则鲜有人问之。对于照片、视频等这些非结构化数据通常会占用大量存储空间,并且增长速度远远超过其他类型的数据。如果将这些旧的数据迁移到冷存储中,可以大幅降低运营成本。同时提供社交媒体服务的企业必须保护这些数据的隐私安全。
我们需要什么样的冷存储?
对于大部分创业公司而言,通常在公司创立初期,很难将业务细分的非常明确,大部分都会选用通用服务器来做存储,但随着业务的不断扩张,就会考虑将很多计算型节点分离出来。对于那些重要的数据希望在运行的更快的SSD 或PCIE SSD上,而对那些历史数据、日志则希望不要太占用现有服务器存储资源。因此,业务需要进行分层。
如何进行分层?在要确保性能不能有大幅损失的同时降低存储费用,特别是对于那些图片存储,对于一些云服务提供商而言,这一点尤其重要。因为根据其业务类型,就要求及时客户很久没有访问这些数据,也不能随意删除。另外一点非常重要的则是,其业务没有明显的周期性,不像其他行业,如金融等,每天固定时间开市闭市,可以进行数据维护;也没有周期性的数据洪峰,无法做出数据洪峰控制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08