大數據與災備

❶ 大數據中心服務的主要特徵表述錯誤

大數據中心服務的主要特徵主要有:

大型化、虛擬化、綜合化

國家大數據中心位於貴州貴安新區的大資料庫災備中心機房叢沒大內，有著一根特殊的網路虛擬專線，這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家滲豎與貴州災備中察銀心數據的同步傳輸和異地備份。

❷ 你覺得貴州成為大數據中心的原因是什麼

1、自然條件優越：數據中心承載著海量的數據，需要給伺服器更好的散熱。而貴州水資源豐富，且平均溫度在15度左右。既能為伺服器散熱和發電提供充足的水資源，又擁有足夠低溫的客觀環境來保障散熱。

2、環保指標有保證：貴州省內有9個規模不一的水力發電站，可充分保證能源的清潔與環保。

3、安全因素：數據中心屬於中資金投資項目，數據中心等級不同，建築結構、安全性、電氣、製冷、防火系統都會不同，數據中心造價昂貴，因此數據中心的安全性就顯得非常重要。貴州地處我國雲貴高原，遠離環太平洋地震地帶，地質災害很少，因此地質上的安全是選擇貴州的一大因素

❸ 貴州大數據什麼意思 貴州大數據的解釋

1、貴州大數據即貴州大數據中心。
2、2015年7月9日，首個國家級數據中心 ——災備中心落戶貴州，該大資料庫災備中心在貴州揭牌，這標志著大數據專項行動第一階段任務順利落。
3、位於貴州貴安新區的國家旅遊大資料庫災備中心機房內，有著一根特殊的網路虛擬專線，這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家旅遊局北京機房與貴州災備中心數據的同步傳輸和異地備份。
4、中國大數據的八大節點和三大核心節點。中國網路的核心層由北京、上海、廣州、沈陽、南京、武漢、成都、西安等8個城市的核心節點組成。
5、核心層的功能主要是提供與國際internet的互聯，以及提供大區之間信息交換的通路。其中北京、上海、廣州核心層節點各設有國際出口路由器，負責與國際internet互聯，以及兩台核心路由器與其他核心節點互聯；其他核心節點各設一台核心路由器。
6、核心節點之間為不完全網狀結構。以北京、上海、廣州為中心的三中心結構，其他核心節點分別以至少兩條高速ATM鏈路與這三個中心相連。

❹ 中國三大數據中心在哪

北京(中心基地)、貴州(南方基地)和烏蘭察布(北方基地)。
中心和南方基地大數據中心於2015年啟動，「內蒙古政務雲大數據災備中心」在次年啟動，2020年在享有「草原雲谷」之稱的烏蘭察布市集寧區正式投產運營。
2015年1月16日，由藍汛與北京市供銷總社共同投資的藍訊首鳴國際數據中心項目啟動儀式在北京天竺綜合保稅區舉行。據了解，該數據中心是北京首個國家級、超大規模雲數據中心，產業園佔地面積8萬平方米，包含9棟數據中心機房和1棟感知體驗中心。
2015年7月9日，首個國家級數據中心——災備中心落戶貴州，該大資料庫災備中心在貴州揭牌，這標志著大數據專項行動第一階段任務順利落。位於貴州貴安新區的國家旅遊大資料庫災備中心機房內，有著一根特殊的網路虛擬專線，這條專線跨越了北京與貴州之間2200多公里的距離，實現了國家旅遊局北京機房與貴州災備中心數據的同步傳輸和異地備份。烏蘭察布國家大數據災備游並中心啟動大會於2016年07月08日早上八點正式啟動，內蒙古自治區主席布小林出席螞清會議。烏蘭察布市委市政府依據自身地理位置優越，地質板塊穩定，電力資源豐富，氣候冷涼適宜，臨近京津冀經濟圈核心市場等優勢，將信息產業作為戰略神物跡性新興產業來發展，致力於將烏蘭察布市打造成面向華北、服務京津的國家級雲計算產業基地，為承接高科技產業、加快產業轉型升級提供強有力的支撐。市委市政府將為該建設國家大數據災備中心項目提供充足的土地與極具競爭力的投資政策吸引廣大企業參與建設。

❺ 大數據需不需要備份和災難恢復

大數據需不需要備份和災難恢復
大數據應用的發展趨勢是在擁有大存儲容量的同時配備用於執行數據分析的融合硬體設備與分析軟體包。這些應用通常不會用於處理運營數據；相反，用戶會通過查詢數據來分析過去的產品銷售、預測趨勢和確定未來的客戶購買模式。大數據應用通常並不會被定位為關鍵業務系統，雖然它們也支持銷售和營銷決策，但是並不會顯著影響一些核心運營業務，如客戶管理、訂單、庫存和配送等。
那麼，為什麼許多領先的企業IT部門都迅速將大數據整合到他們的災難恢復計劃中呢？這些數據量如此之大，會不會給備份帶來影響呢？即便是備份了數據，從備份恢復數據是否會花費幾天（幾周或更長時間）呢？帶著這些問題，我們來看一下如何進行大數據的災難恢復。

數據太大，無法備份
災難恢復最佳實踐包括在指定的時間里將重要數據及時恢復到一致狀態的能力。這段時間稱為恢復時間目標（RTO），它必須在業務所依賴的運營數據的限制范圍之內（最多幾個小時）。但是，遇到大數據時該怎麼辦？大多數公司認為大數據的備份與恢復並不重要。其中包括以下這些原因。
運營系統更重要。在發生災難之後，最高優先順序的工作是恢復那些支持運營系統的數據。這些系統包括會計、訂單條目、支付受理、工資等，它們是保證公司正常運營的必要條件。在這些數據恢復之後，第二優先順序的工作是支持這些系統的運行。
大數據並不是關鍵業務系統。預測和趨勢分析可能是營銷的重要手段，但是這些分析及其相關的查詢和用戶報表都基於歷史數據，而非實時數據。
大數據的體量非常巨大，一個大數據應用所存儲的數據量可能是所有運營數據之和的數十倍。這是因為大數據應用工作在數據的歷史快照上。十年的歷史數據就會包含幾千天的快照。它備份在什麼介質上，備份需要多長時間，然後需要的備份存儲有多大？
備份與恢復流程需要I/O通道容量。在短時間內遷移大容量的數據要求使用較大的容量。備份與恢復會耗盡I/O通道，唯一可行的替代方法是安裝足夠的附加容量去處理這些任務。
當大數據成為關鍵業務系統
上面介紹的原因並非適用於所有公司。有一些關注客戶的系統也會使用大數據分析，這意味著大數據應用將屬於運營處理的一部分。在其他企業中，大數據開始成為一種簡單的查詢和報表工具。有一些專用查詢會慢慢體現其重要作用，然後變成一些常規報表。這些有用的報表會受到管理層的關注，他們會因此將這些報表變成一些重要的操作。最終，管理層會逐漸依賴這些報表來作出運營決策。因此，他們的大數據應用就會逐漸向關鍵業務系統靠攏。
大數據應用發展成為關鍵業務系統的趨勢是不可避免的。這些應用的安裝和配置過程代價高昂且耗費時間，同時也需要由高素質的技術人員來完成。此外，查詢數據的業務分析師很少會親自處理數據。通常他們會使用一些專門用於查詢和分析大數據的分析軟體包。這些軟體同樣非常昂貴，同時只有經過大量培訓的技術人員才能高效使用這些軟體。
公司在大數據應用投入了大量的金錢。公司迫切希望從他們的投資中獲取有價值的回報。從數據分析得到的報表可能產生更好的客戶服務、更快的產品周轉速度和更高的收益。而收益恰恰就意味著關鍵業務。
大數據備份方法
如果准備在災難恢復計劃過程中恢復全部或部分大數據應用，那麼可以考慮選擇下面這些備份方法。
最重要的是要記住：大數據主要是歷史數據和靜態數據。運營數據快照會被提取到一個分段集結區域，進行整理和轉換，然後再載入到企業數據倉庫和大數據應用中。在此之後，它們都不會更新。這意味著在每一個快照上只需要運行一次備份流程。
最常用的備份方法主要有：
·數據復制。這是一個常用的備份方法。當數據載入到數據倉庫或大數據應用程序時，它們會同步傳輸到一個備份流程中，其中會載入大數據應用程序的一個備份副本。這個流程通常發生在災難恢復站點中，然後在發生災難時它仍然保有一份最新的數據。
·虛擬快照。這是一個硬體解決方案，它允許在存儲介質上創建整個系統的虛擬備份。資料庫寫操作會在中斷一小段時間，這時管理存儲子系統的硬體會對所有文件執行內部復制操作。這個復制流程可能非常快，有時會在幾秒鍾內完成。在復制完成之後，資料庫管理系統又會重新允許執行寫操作。
快照提供了超快速的恢復時間，它的假定前提是可以恢復到創建快照的指定時間點。除此之外，恢復到非快照創建的時間點需要有一些方法能夠將所有最新資料庫變化（日誌捕捉）應用到快照中。另一個問題是存儲容量。快照可能要求將當前使用的存儲加倍。而且，當災難發生時，當時的快照會作為當前數據，但是還必須分配另一個快照區域，以備應付新的災難事件。
·本地與遠程副本。這是一個經典方法，它由磁碟備份和包含物理磁碟驅動器或資料庫的陣列備份構成。DBA使用供應商工具訪問那些通常存儲為一種壓縮私有格式的數據。這些備份會快速地執行和載入，因為它們採用的是內部數據格式。
恢復自動化與測試
災難計劃的另一個重要部分是保證恢復在規定的RTO內完成。對於大數據而言，這通常意味著要使用標准流量或供應商工具實現恢復自動化。聰明的DBA會盡可能自動化更多的任務，從而最大可能減少相對較慢的人為干預。這其中就包括要避免以下行為：
·人工處理備份存儲（例如，移動和操作磁帶）；
·輸入命令行；
·檢查紙質報表或文檔。
在實現恢復自動化之後，要定期測試、測試再測試。記住，大數據總是在不斷地增長，而且隨著數據量的增加，備份和恢復時間也會增加。
總結
大數據無論部署還是使用都非常耗費時間、金錢和資源。許多公司迫切希望從這些大投入中獲取回報，查詢和報表能夠提供一些寶貴的洞察力，幫助執行決策、應付變化和獲得收益。大數據應用最終會變成關鍵業務系統。在此之前，一定要保證自己的IT基礎架構能夠備份和恢復這些數據。

❻ 大數據時代，企業安全如何做好容災備份

講真，不論是大數據時代，還是其他，只要企業數據很重要就一定要做好容災備份回。知道9.11事件吧，答五角大樓那麼多知名企業，500強的也不少呢，為什麼出事以後很多企業都破產了？企業的核心數據因為沒有備份，找不到了，想不破產也難哦。企業的核心數據，規范的會由信息部門單獨保存，加以運維保護，不規范的也隨便保存在個人電腦上了。有先見之明的企業，不論大小，都會採用一定的容災備份措施，中小企業可以嘗試看下和力記易的備份寶，很小巧的一個備份設備，自動備份，不需要專業知識就能操作。

❼ 災備系統中的數據處理和安全

為了有效減輕和抵禦自然或其他突發災難對企業生存和發展造成破壞，業界曾經要求區分業務連貫性（Business Continuity）和災難恢復（Disaster Recovery），但隨著技術的發展和研究不斷深入，這兩個概念已經逐漸融合，相關措施一般統為業務連貫性計劃（BCP，Business Continuity Plan），國內則習慣性稱之為「災備計劃」。

災備計劃的實施中，核心是數據。當前，企業的發展和成功越來越依賴於對數據信息的掌握和管理，數據已經成為企業最重要的財富；災備系統的部署也正是為了在發生災難的時候實現數據的恢復並維持相關應用。然而，在目前的技術條件下，建立完善的災備系統還需要解決數據處理和安全中的一些讓人頭疼的問題。

1. 災備系統的數據處理和安全問題

數據量急速增長

根據IDC 2008年3月的報告，2007年各種新增數據的總量（281 ExaByte）較上年增長了約75%，已經超過所有可用存儲介質總容量（264 ExaByte）約6%，預計2011年數據總量將達到2006年的10倍。在企業中，除了一般應用的數據急速增長，各種新興的信息化技術（如ERP、CRM、電子商務等等）在提高效率的同時，也同樣會產生大量數據。

急速增長的數據量給災備系統帶來的最直觀的問題是存儲空間不足，需要購買更多的存儲介質（磁帶或磁碟）。隨著系統總存儲容量的增加，除了購買介質本身的支出外，設備部署空間、降溫、電能消耗等等附帶需求也隨之迅速增長。

另一方面，數據量增長也給系統的處理能力帶來了巨大壓力。與存儲介質不同，系統的處理能力（如CPU、I/O匯流排等）一般較難擴展，通常只能通過硬體整體升級完成，如果不能通過技術手段有效平抑數據量增長對系統處理能力的壓力，系統可靠性將面臨頻繁硬體升級的嚴峻挑戰。同時，對系統的投資也不能得到充分利用。

此外，災備系統通常都需要異地部署。數據量的增加要求遠程數據傳輸具有更高的帶寬；由於傳輸帶寬的限制，傳輸時間的延長可能會降低系統運行效率，甚至無法及時完成異地數據傳輸，造成災備系統不能發揮功效。
保護敏感數據

完整的信息安全保護需要遵循AIC三原則，即對保護數據需要同時關注可用性（Availability）、完整性（Integrity）和機密性（Confidentiality）等三個關鍵特性。盡管不同的應用場景會有不同的要求，但在系統的設計時必須對這三個特性都予以足夠的重視，而目前國內的災備系統往往僅將視線主要集中在可用性上，對完整性和機密性都缺乏必要的關注。

部署災備系統是為了能在災難發生後及時恢復應用，保證相關業務的有效運行。因此數據有效性是系統設計中首要關注的內容，而與此同時，隨著信息技術的應用越來越廣泛，敏感數據被泄漏甚至篡改的風險也越來越大，一旦發生意外，企業將在激烈的市場競爭中受到沉重，甚至毀滅性的打擊。

2. 現有解決方案及不足

為了應對上述問題，存儲業界分別提出了相應的解決方案：數據縮減技術可以有效減少備份數據的總量；對敏感數據的嚴密保護可通過採用加密技術實現。

目前廣泛應用的數據縮減技術主要有重復數據刪除（Data De-plication）和數據壓縮（Data Compression）。重復數據刪除技術通過刪除存儲過程中重復出現的數據塊來降低數據總量，數據縮減比通常可達10:1到20:1，即應用重復數據刪除技術後的總據量將減少到原始數據量的10%到5%；數據壓縮技術通過對數據重新編碼來降低其冗餘度，從而實現數據量的減少，一般數據的壓縮比約為2:1，即數據可被壓縮到原大小的一半左右。這兩種技術具有不同層面的針對性，並能夠結合起來使用，從而實現更高的數據縮減比例。需要注意的是，如果同時應用重復數據刪除和數據壓縮技術，通常會先應用數據刪除技術，然後再使用數據壓縮技術，從而盡量減少對系統處理能力的佔用。

為了對存儲系統的數據進行有效保護，業界於今年初正式通過了IEEE 1619/1619.1存儲安全標准。 IEEE1619採用一種新的加密演算法模式XTS-AES，有效地解決了塊導向存儲設備(例如，磁碟驅動器)上的數據加密問題； IEEE 1619.1則主要是針對大的磁碟驅動器，可以採用CBC、GCM等多種AES加密和驗證演算法模式；其他如密鑰管理等後續相關標準的制定也正在有序進行。

然而，盡管有這些方案能夠分別應對災備系統面臨的大數據量和安全性問題，在實際的系統設計和部署中仍然存在一些麻煩，分散的技術實現會帶來資源佔用過多、系統運行效率低、復雜度太高、可靠性低等等各種問題，業界迫切地需要一種新的高集成度的總體解決方案，來全面解決所有的這些問題。

更為突出的問題是，數據保護所引入的加密處理將從根本上限制數據縮減技術的應用，這幾種技術之間存在著根本的矛盾：重復數據刪除和數據壓縮技術的基礎是大量數據中存在相似或相同的特性，而加密處理後數據中的相似或相同都將被完全破壞。

3. Hifn Express DR融合技術方案介紹

要想充分利用上述數據縮減和安全保護技術，構建完善的災備系統，就必須仔細協調這幾種處理。作為存儲和網路創新的推動者，Hifn憑借對數據縮減和加密處理技術的深刻理解，以及對災備系統存儲應用的准確把握，提出了全新的Hifn Express DR解決方案，如圖所示。

基於Hifn Express DR解決方案，數據將在被壓縮後再提交進一步處理，以增加系統I/O帶寬，從而使現有系統的硬體投資得到最大限度的利用和保護；在內部處理過程中，從I/O模塊得到的源數據將首先被解壓縮，然後使用特定的演算法（一般使用SHA-1/2）計算出數據塊的識別信息，以便進行重復數據刪除處理；重復數據刪除處理的元數據塊將會被壓縮，以進一步減少數據量。為了實現全面的數據保護，還可以對壓縮後的數據塊進行加密，加密演算法和處理方式嚴格遵從IEEE 1619系列標准。整個處理過程都將由相關硬體處理單元自動完成，從而極大提高系統處理器和存儲單元的工作效率。

通過對重復數據刪除、數據壓縮和加密技術的綜合運用，基於該架構的新一代Hifn Express DR系列加速卡可以幫助客戶將災備系統的數據量減少到原始數據的5%以下，並實現數據的全面安全保護，其處理性能也將達到創紀錄的1,600MB/s。