在银行海量非结构化数据存储解决方案中,如何关注数据生命周期?

传统的大数据量存储解决方案,利用NAS或对象存储存储数据。从数据生命周期的角度出发,数据在不同阶段应采用不同的存储、备份手段,以降低成本,提高效率。请教专家,在这个方面应该重点考虑哪些技术问题?

参与32

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解志解志项目经理电子云
我认为所谓数据的生命周期是指从数据的产生至数据消亡的整个过程称之为数据的生命周期。从数据的产生,到存储,调取,备份,归档,消亡,每个过程都会有对应的技术,存储设计到存储技术,调取设计到数据结构数据库,备份,设计到数据安全,归档设计到数据的存放和对应的存储介质问题等,建议看看...显示全部

我认为所谓数据的生命周期是指从数据的产生至数据消亡的整个过程称之为数据的生命周期。从数据的产生,到存储,调取,备份,归档,消亡,每个过程都会有对应的技术,存储设计到存储技术,调取设计到数据结构数据库,备份,设计到数据安全,归档设计到数据的存放和对应的存储介质问题等,建议看看相关的书籍;

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政府机关 · 2017-09-14
浏览2585
jxnxsdengyujxnxsdengyu课题专家组系统工程师江西农信
一般都是在线、近线、离线三层存储架构来解决海量非结构化数据生命周期的问题,重点我个人觉得应该是在线转近线,近线转离线,近线调入在线,离线调入近线,这四个过程所采用的技术或者软件,还有保留周期,相关调度策略等问题。...显示全部

一般都是在线、近线、离线三层存储架构来解决海量非结构化数据生命周期的问题,重点我个人觉得应该是在线转近线,近线转离线,近线调入在线,离线调入近线,这四个过程所采用的技术或者软件,还有保留周期,相关调度策略等问题。

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银行 · 2017-09-14
hang0912hang0912技术经理苏州互盟信息存储技术限公司
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提问者

爱如潮水
研发工程师四川农信
擅长领域: 服务器存储灾备

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  • 发布时间:2017-09-14
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