数据灾备，简单来说，就是通过将关键数据备份到安全的地方，以便在发生数据丢失或损坏时可以快速恢复，从而保障业务的连续性和数据的安全性。数据灾备的需求来自于各个行业，包括金融、医疗、零售、教育、政府、制造业等，其市场规模也在不断扩大。
上周大数据领域共发生15起投融资事件，涉及领域包括金融、医疗、数据分析、广告交易等多个领域，其中美国云端数据备份创企Rubrik6100万美元C轮融资，资成为上周投融资榜金额之最，以下为您奉上上周投融
Salesforce宣布再收购数分创企，半年并购9家企业或与微软公然叫板？原雅虎CTO Munshi加盟大数据创企Pepperdata；互联网业务综合服务平台商派云起推出电商大数据分析平台“情报魔方”
检查 CVM 实例使用本地盘的情况，若实例为非 IO 或大数据类型，且使用了本地盘，则磁盘数据无法通过快照备份，存在容灾风险。
11月1日，NineData 多云数据管理平台正式上线，构建全球领先的多云数据管理平台。NineData提供数据备份、复制、对比和企业级SQL开发服务，让您的数据管理更安全更高效。本次发布会演示了如何通过NineData的数据管理平台，实现1分钟配置企业级数据备份。
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
本文从计算机存储简介、存储设备介绍、软件定义存储(SDS)、常见的Kubernetes CSI存储插件介绍、如何平衡成本和存储性能等方面对计算机存储进行详细分析；本文最后还通过图形展示了存储在计算机体系结构中的重要作用。希望对您有所帮助！
在当今数字化时代，数据量不断增长，对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求，因此，对象存储（Object Storage）应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构，以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点，成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
近日获悉，腾讯云对象存储 COS 正式通过 Veritas 备份软件标准化测试，为数据安全再添新助力。
在大数据产业近十年潮起潮落的变迁中，有一座穿越迷雾的灯塔，驱散了人们对数据应用的疑虑，照亮了数据价值回归的征程。
调研机构最近对IT决策者进行了一项调查，以了解他们如何推进存储战略和投资，其中包括数据备份、私有云、混合云，以及多云计划。为了满足当前和未来的存储需求，他们正在寻找一种软件定义的解决方案，其中包括自动化、自我修复和无缝扩展等关键功能。
在Java大数据当中，Redis作为数据存储的一种的解决方案，主流运用很多。Redis可作为数据库、缓存或者消息代理，从内存加载数据，相比传统的数据库解决方案，具有更快的读写性能。今天我们就来讲讲，Java大数据分布式缓存的Redis入门基础。
一周前，一位刚刚投身教育事业的朋友半夜发朋友圈哭诉到，因为笔记本突发故障，辛苦准备了一个月的教案，全部化为乌有，又要重新“历劫”了。
数字化已成为驱动金融的重要力量。通过新科技提升金融服务效率、提升服务质量是大势所趋。但尽管如此,各家券商在科技金融领域的布局存在较大差异。有积极布局者,有旁观犹豫者,也有不为所动者。
在云计算盛行的今天，云计算不可避免会对服务器销售产生影响。一些企业特别是新创企业和小企业，他们往往将选择至少将一部分基础设施移动到云上，而不是维护自己的数据中心，采用云计算将拉低公司在IT系统上的资本性支出。 云计算是未来发展趋势，但混合云服务的开支将占企业更大的的支出份额，这意味着本地服务器不会消失，很多企业表示，他们会使用云计算，但是也计划购买服务器。虽然数据存储和数据备份工作可能会迁移到云中，但是因为大多数中端企业考虑到企业应用程序和企业数据的安全性以及相关的数据、用户和应用程序的控制，往往依然需要将
国内首家应用级云灾备平台，为用户提供端对端的灾备服务，服务产品包括云管理平台、基础架构云平台、数据复制系统、数据备份系统、以及云迁移服务。
在互联网、物联网、大数据的伴随下，数据呈指数增长，每天增加百万兆字节的数据是很常见的，随之而来将会面临的是更多的存储需求和挑战。传统的解决方案不足以满足这些存储需求，迫切需要一种有效的解决方案，软件定义存储是解决这些问题的常用方案。
伴随着信息化和数字化迅速发展，信息安全问题也日益凸显。数据泄露、网络攻击、系统瘫痪等安全事件频发，不仅给企业带来了巨大的经济损失，也对社会秩序和国家安全构成了威胁。
如今，随着企业变得越来越习惯采用云计算，并了解其如何能够增加业务机会，他们将信息越来越多的数字资产投入云基础设施。在过去，企业还没有准备好全面承诺采用云计算，往往将云策略采用在较小的开发项目上，或者运
11月2日获悉，腾讯云对象存储COS近日正式通过Commvault备份软件标准化测试，并获得官方认证。
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
在计算机领域，SAN（Storage Area Network）和NAS（Network Attached Storage）都是常见的存储解决方案。它们在数据存储、访问方式和应用场景上有着显著的区别。本文将详细介绍SAN和NAS的定义、特点以及它们之间的区别。
数据备份不仅仅是开发、运维需要了解、熟练和掌握，一些架构设计或系统设计也需要熟练掌握，以备不时之需。最多的应用应该是编制文档上面的技术方案或者安全方案中涉及。
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 ◆ ◆ ◆ 首席数据官Chief DataOfficer 职责： 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 建立数据政策，标准，组织并
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
MogDB 是一种支持分布式、高可用的大规模数据存储和处理解决方案，适用于云计算、大数据、物联网等多种场景。它采用了分布式的架构，可以轻松扩展节点并提高性能，支持多种数据存储格式和多种数据访问方式，如 SQL、NoSQL 和图数据库。MogDB 还提供了完整的数据管理和安全性控制，包括数据备份、恢复、权限管理等功能，可以满足企业级应用的要求。此外，MogDB 还支持多语言客户端和多种平台部署，包括 Linux、Windows 和 Docker 等。总的来说，MogDB 是一种高性能、高可靠、易于管理的大数据存储和处理解决方案，可以帮助企业更好地管理和分析数据。
表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。最简单的情况就是为应用系统提供更为强大的硬件。 例如：如果数据库所在的服务器实列只有8G内存、低配cpu、小容量硬盘，进而导致了数据库不能高效地运行，那么就可以通过将该服务器的内存扩展到16G、更换大容量硬盘或者更换高性能服务来解决这个问题。
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。 首席数据官Chief DataOfficer 职责： a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。 b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。 c. 建立数据政策，标准，
作者：李志勇 来源： http://www.csdn.net/article/2016-03-21/2826611 偶然在网上看到游族网络运维总监李志勇先生进行的一次分享，作为一个运维人，对其中的运维
大数据有望大大改善业务运营，并允许组织为每个客户提供量身定制的服务。通过社交媒体和连接的传感器生成的信息量激增，包含了可以转化为有形商业利益的隐藏洞察力模式。这种转变需要与数据收集、处理、分析、存储和安全性相关的更多工作。大数据的优势还带有紧迫的含义，组织必须考虑最大程度地发挥其大数据计划的价值潜力。同样，复杂的网络安全威胁和严格的隐私法规进一步要求组织在保护其大数据系统和环境方面付出更多的努力。这些安全挑战和问题可能属于以下关键领域：
<数据猿导读> 腾讯投过的美国人工智能公司Skymind再获300万美元融资；贝瑞和康与阿里云合作升级，建成全球最大妇科肿瘤基因组数据库；信息解决方案供应商“盛迅股份”申请新三板挂牌上市……以下为您奉
https://www.cwiki.us/display/SpringBatchZH/General+Batch+Principles+and+Guidelines
它支持多个数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、MongoDB和Redis等，并提供了自动备份和自动恢复功能以确保数据完整性。
随着大数据时代的带来，数据存储成为了企业的难题，而云存储技术很好的解决了这个问题。除了存储云技术在其他方面也有很大的作用，因其强大的功能被十分看好，甚至有人预言，云计算将取代服务器，成为真正的主导。 云计算是否影响服务器？ 随着移动办公化的需要越来越明显，很多企业通常会需要采用虚拟桌面的方式来为企业提供服务，使用VDI通常需要升级服务器、存储和网络带宽，这将是给塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器更多的增长机会。一些企业特别是新创企业和小企业，他们往往将选择至少将一部分基础设施移动到云上，而不是维护自己的数
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
外存储器（External Storage or Secondary Storage）指的是除了计算机的主存储器（通常是RAM）之外用于存储数据和程序的设备。与主存相比，外存储器提供了更大的存储容量和持久存储能力，但访问速度较慢。外存储器主要用于保存不需要立即访问的数据，以及在系统关闭后仍需要保留的信息。
在之前的博客《什么是大数据?看这一篇就足够了!》中,小菌为大家较为详细的介绍了一些关于大数据的知识。其中提到了大数据的四个特点,即海量化,多样化,快速化和高价值。本篇博客,小菌决定就以快速化这个特点展
大家好，我是一名中国程序员，在 IT 领域（云计算+数据库）工作 20 年，17 年程序员和 3 年产品经理。早已经过了 35 岁，数据库爱好者，为了能一直写代码，我创建了一家公司（玖章算术），发布了首款数据服务 www.ninedata.cloud （对，在云时代我们率先使用了.cloud的域名），以下是我个人介绍。
在很多人看来，入门级存储是中高端存储的低配版，适合中小企业使用。但是通过对Hitachi Vantara入门级存储VSP G130的采访，让我意识到入门级存储与中高端存储的划分更多是根据应用场景，其中大型企业很多应用场景也需要采用入门级存储。
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。但是无论什么时候对云计算展开讨论，我们都无法回避以下问题： 针对大数据的云安全策
“智能云”似乎更应当是IBM或一些国内云服务商提出的概念，但微软现在也加入了这个行列。日前，微软云计算与企业执行副总裁Scott Guthrie亲临中国，整体解读了微软智能云技术栈，SaaS模式以及大数据、人工智能和开源技术在其中扮演了日益重要的角色。 构建智能云平台和重塑生产力和业务流程、创造更个性化的计算，是微软CEO Satya Nadella提出的三大远见。Scott Guthrie表示，在微软云Azure上构建的智能云平台，是实践微软远见的坚实后台，凝聚了微软在混合云计算、富数据服务、应用开发服
同时支持虚拟环境和物理环境中的备份数据成功上云。覆盖主流虚拟机、数据库、邮件系统和非结构化文件。
现在Docker在云计算领域发展的势头很猛，各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术，围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛，就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目。不过还是一个人说的好，docker必须要是集群才好玩，而且越大越好玩。当然这是从玩技术的人眼中看待的问题，如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决，很多方案需要设计，很多容错需要处理。今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案，以前做PAAS遇到过这种问题，不过自己也设计了相应
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