业务数据类型梳理区分?

传统机构各种应用层业务数据如何进行有效划分,大数据背景下应如何有效制定符合自身实际的梳理、划分规则显示全部

传统机构各种应用层业务数据如何进行有效划分,大数据背景下应如何有效制定符合自身实际的梳理、划分规则

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menglunyangmenglunyang课题专家组系统工程师中国银行

1.数据类数据

数据类数据主要指应用系统运行产生的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,结构化数据主要指基于关系型数据库的数据,该类数据通常具有数据量较少、增速较慢等特点,同时对读写性能和可靠性的要求较高。半结构化数据主要指基于NoSQL/NewSQL数据库的数据,该类数据通常具有数据量较大、增速较快等特点,同时对读写性能和可靠性的要求较高。非结构化数据主要指文档、日志、票据、影像、视频等归档数据,该类数据通常具有数据量较大、增速较快等特点,同时对读写性能的要求相对较低。

2.应用类数据

应用类数据主要指应用系统、虚拟化、容器、VDI等数据,该类数据通常用于支撑系统运行,数据量相对较小,且增长速度较慢,对读写性能的要求相对较高。

3.备份类数据

备份类数据主要指备份文件和脱敏数据,该类数据通常仅在需要进行数据恢复或数据脱敏时才被读取,因此对读写性能的要求不高,同时具有数据量较大、数据增速较快等特点。

银行 · 2022-02-21
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回答者

menglunyang
系统工程师中国银行
擅长领域: 云计算容器容器云

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  • 发布时间:2022-02-21
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