海量非结构化数据冷热分离解决方案 —— 鸿翼归档系统

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于 2022-11-22 16:17:09 发布 · 408 阅读

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#java #数据库 #运维

鸿翼归档系统针对非结构化数据的冷热分离，提供高速、安全的多级存储解决方案。通过区分热数据（即时访问，高优先级）和冷数据（长期存储，用于分析），提升数据访问效率。该系统支持异构存储系统，实现数据自动收集、快速迁移，并确保数据完整性和长期保存，广泛应用于金融、视频监控、工业设计等多个行业。

互联网、物联网、云计算、大数据，尖端科技日新月异、高速发展，而这些科技带来的数据也呈现出了惊人的增长速度。其中，社会化网络、网络视频音频、电子商务、科学实验等各种应用产生的数据，不仅容量巨大，而且数据类型繁多，数据大小跨度悬殊，难以管理与利用。鸿翼备份强大的归档系统，以高速、安全、开放的多级存储解决方案，为异构IT环境下的海量数据归档需求提供企业级的优质服务。

冷热分离，数据高速访问的新选择

非结构化数据占据每天增长数据总量的80%，这些文件包含了体积巨大的影像文件、图纸、3D模型，也包括了从千万级到百亿级的海量小文件，混合存储在一起，给文件的收集、存储与访问带来了很大的困难 —— 日益积累的混杂数据让数据计算任务愈加繁重，导致数据处理的响应越来越慢，大大影响了工作效率。鸿翼归档具备高速的非结构化数据迁移/归档功能，基于对象存储的迁移/归档系统、强大的数据移动引擎，实现数据冷热分离，大幅提升了数据访问与利用的效率。

什么是热数据，什么是冷数据，为什么数据冷热分离能够提升数据应用效率？根据数据访问的频率可以把数据分为热数据与冷数据，针对它们的特点展开分析与管理工作。

热数据

热数据指的是需要即时对用户进行分发的数据，从数据源抓取之后经过数据处理，即时存储到可快速分发的存储介质，供API或直接提供给用户系统进行使用。热数据需要重点保障服务质量和稳定性，为了保证数据的时效性，在数据处理上拥有高优先级。

冷数据

冷数据指的是不需要即时发给用户的数据，例如用于灾难恢复的备份或者因为要遵守法律规定必须保留一段时间的数据，包括企业备份数据、业务与操作日志数据、话单与统计数据。这些数据不会直接分发给用户，经过长期的积累，企业可以从中进行更高层次的分析，汲取更宏观层面的数据价值。

热数