滿足五個非結構化數據備份要求
非結構化數據保護有五項要求:精細的備份、頻繁和快速的備份、云計算支持、數據分類和歸檔未來。Aparavi公司是首批專注于非結構化數據存儲備份問題的數據保護廠商之一,它們解決了五項要求中的每一項要求。
達到平衡-細粒度備份與快速備份
現代數據保護的趨勢,至少對于不關注非結構化數據的解決方案,是使用基于映像的備份來備份非結構化數據。雖然基于映像的備份允許這些解決方案滿足快速備份的第二個要求,但它使他們無法滿足***個細粒度的備份。
Aparavi公司采用更傳統的文件漫步方法來創建文件的初始基線,但也會從此漫步創建目錄,然后使用此目錄快速檢查新文件或修改過的文件。與傳統備份解決方案不同,Aparavi公司每次只使用一次文件系統。其結果是Aparav公司i獲取文件系統散步方法的文件級細節而不犧牲備份速度。
頻繁備份不僅僅是改變塊
基于映像的系統只備份已更改的塊,這使得它們可以快速備份,并且由于備份快速完成,這些備份可能會頻繁發生。但是,所有這些備份都需要遍歷網絡。Aparavi公司提供子文件級備份,使其能夠提供快速和頻繁的備份。但Aparavi公司還使用智能組合的目標,首先保護文件服務器上的數據,然后再保存到本地設備,然后最終保存到云端。
云存儲
為了減輕保護過程對非結構化數據副本的容量要求,解決方案還需要以高效的方式支持云存儲。Aparavi公司將云存儲用于兩個目的,首先作為任何本地數據的災難恢復副本。
其次,Aparavi公司還將云存儲作為一個層次使用,以便企業不再需要繼續購買本地二級存儲。大多數傳統解決方案僅使用云存儲來創建災難恢復副本,而不是將其用作緩解本地存儲要求的層。Aparavi的子文件對象存儲和對退役數據的主動修剪以高效的方式使用云容量。
數據分類
理解和組織非結構化數據集中的數據至關重要。如果找不到數據,則可能無法存儲。Aparavi公司允許客戶按照類型,大小以及創建,修改和訪問日期來組織數據。此外,客戶可以創建自己的自定義標簽,通過創建它的設備(攝像機和物聯網)或特定項目和用例來組織數據。
歸檔的未來
歸檔可以描述許多不同的過程。從歷史上看,這是在從生產存儲中刪除原始數據之前制作數據的特殊副本的過程。創建歸檔文件的***步是創建特殊副本,如果備份是細粒度的,則備份過程可以正常執行。下一步是對這些數據進行分類,以便為保留和最終數據移動設置策略。第三步是報告并提供受保護數據的分析,以便IT部門可以決定如何處理。***一步是基于這些決策執行刪除(因為復制已經存在)流程,從而釋放生產存儲容量。
Aparavi公司已經完成了前三步;細粒度的備份,數據分類和報告/分析,并且很快將提供***一個組件,即實際從生產存儲中刪除文件。因為備份過程已將其發送到云存儲,所以實際上不需要再次移動。時機是理想的,因為大多數組織都希望運行數據保護組件,并在發生任何數據刪除之前建立備份歷史記錄。
結論
對于數據驅動的組織來說,非結構化數據與生產數據庫中的數據同樣重要,而如今通常占組織總數據的80%或更多,但缺乏對這一重要資產的現代保護。鑒于其規模和重要性,組織需要采取慎重的考慮周全的步驟來保護和管理非結構化數據。他們需要將他們的傳統解決方案與列出的要求進行比較,然后看看像Aparavi這樣的更現代的解決方案是否更適合。