如何保护非结构化数据

  简单地说,数据可分为结构化数据和非结构化数据。对于非结构化的数据保护你知道怎么做吗?

  下面先跟大家区分一下结构化和非结构化数据。

  结构化数据,简单来说就是数据库,如MySQL\Oracle\MS SQL Server\PostgreSQL\。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统;教育一卡通;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些保护方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

  非结构化数据,简单来说就是文档类:pdf/doc/ppt/xlsx/zip等,目录类,多媒体类:图片、视频、音频等,镜像文件、各类应用程序。具体到典型案例中,就是教育视频点播、视频监控、文件服务器(PDM/FTP)、媒体资源管理等具体应用。

  对于结构化数据(可理解为数据库),做好数据保护的方法无非就是做好备份。那么非结构化数据呢?是该备份还是存储呢。现在的应用都跟云端扯上关系,那么小编就给大家理一下云端的存储和云备份的关系吧。存储是将一个鸡蛋放在一个篮子里,而备份则是把一个鸡蛋复制成多个鸡蛋,然后放在不同的篮子里。引入云的概念后,存储的位置由物理存储转变为网络存储,也就衍生出了云存储和云备份的概念。具体来说,云存储是托管服务供应商(MSP)提供的基于云的存储服务,比如AWS、七牛;云备份是把数据(包括结构化数据和非结构化数据)通过云存储的方式备份在网络上面。比如Commvualt、多备份。

  以这种方式来区别云存储和云备份,相信大家都理清了思路。那么我们继续探讨该如何保护非结构化数据。

  做好数据备份是必不可少的,那么市面上做非结构化数据备份的厂商多么?哪一家更好更安全呢?小编了解到一家不错的选择:多备份。多备份是IDG投资的国内首家专注于数据保护领域的云服务商,对比传统的数据备份方式,来自云端的数据保护方案更加安全、便捷和经济。整合国内外十多家主流云平台,通过对数据加密、多云校验分布式存储,提供了比公有云更高的安全性和可靠性;建立了遍布全球的40多个数据服务节点,让客户响应更及时迅速。多备份提供的服务不局限于数据库,还有文件备份。所以,不管你是中小型企业用户还是个人用户,用多备份来保护你的数据都是正确甚至高明的选择。

  出于速度及方便的考虑,多备份还提供了备份频率及时间段的贴心选项。所以,只要你注册了多备份的账号就可以轻松备份您的数据了。安全不用担心,因为他们比你更懂数据的重要性。在备份的同时把所有数据都压缩加密,然后根据你的选择备份到多个云端上。

时间: 2024-12-22 12:37:13

如何保护非结构化数据的相关文章

2015第27周一非结构化数据

非结构化数据包括以下几个类型: 文本:在掌握了元数据结构时,机器生成的数据,如传感器等就一定能够进行解译.当然,流数据中有一些字段需要更加高级的分析和发掘功能. 交互数据:这里指的是社交网络中的数据,大量的业务价值隐藏其中.人们表达对人.产品的看法和观点,并以文本字段的方式存储.为了自动分析这部分数据,我们需要借助实体识别以及语义分析等技术.你需要将文本数据以实体集合的形式展现,并结合其中的关系属性. 图像:图像识别算法已经逐渐成为了主流.此外,这些技术也会产生实体,尽管获取关系以及舆情分析更加

MySQL 5.7:非结构化数据存储的新选择

本文转载自:http://www.innomysql.net/article/23959.html (只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 工作10余年,没有一个版本能像MySQL 5.7那样令我激动与期盼,10月MySQL 5.7 GA版本的发布,意味着MySQL数据库终于有能力在传统企业中向商业数据库发起挑战,开源的Linux操作系统干掉了封闭的Unix系统,MySQL会不会再一次逆袭商业产品?目前来看,或许很难,但是机会已经掌握在自己上手,后面的发展就看MySQL团队能

结构化数据(structured),半结构化数据(semi-structured),非结构化数据(unstructured)

概念 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据. 半结构化数据:介于完全结构化数据(如关系型数据库.面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音.图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据.它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分. 非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档.文本.图片.XML.HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等. 数据模型 结构化数据:二维表(关系

非结构化数据

rlist扩展包 设计目标:更方便地在R中操作list对象 特性: 提供一系列高阶函数,可以方便地对list对象中的元素进行映射(mapping).筛选(filtering).分组(grouping).排序(sorting).合并(joining).更新(updating).搜索(searching)以及其他常用操作. 对管道操作(pipeline)友好,方便非结构化数据处理的流程化. 整合多种非结构化数据源的读写方法,方便接入数据源和输出数据. 合理利用R的元编程特性,简化使用. 基于表达式的

数据无边界:非结构化数据在MaxCompute上的处理

这是DT(Data Technology)时代,每天有海量数据的加速产生,而每天产生的海量数据80%+是非结构化的,如何把握数据资源服务大众,激发生产力是每个互联网企业需要掌握的核心竞争力.我们的理想是MaxCompute在SQL线上实现与其它云数据(OSS, TableStore等) 的互联互通,用OSS(阿里云对外提供的海量.安全和高可靠的云存储服务)几种非结构化数据处理为范例,未来我们可以期待对各种非结构化数据的分布式处理成为可能,甚至开启气象数据.基因数据等多种大数据,建立与各种分布式系

非结构化数据的存储与查询

当今信息化时代充斥着大量的数据.海量数据存储是一个必然的趋势.然而数据如何的存储和查询,尤其是当今非结构化数据的快速增长,对其数据的存储,处理,查询.使得如今的 关系数据库存储带来了巨大的挑战.分布存储技术是云计算的基础,主要研究如何存储.组织和管理数据中心上的大规模海量数据.由于面临的数据规模和用户规模更加庞大,在可扩展性.容错性以及成本控制方面面临着更加严峻的挑战[1]. 对于大量的半结构化数据(semi-structure data)和非结构化数据,对其存储和并发计算以及扩展能力而设计出了

结构化、半结构化和非结构化数据

在实际应用中,我们会遇到各式各样的数据库如nosql非关系数据库(memcached,redis.mangodb).RDBMS关系数据库(oracle,mysql等),另一些其他的数据库如hbase,在这些数据库中.又会出现结构化数据.非结构化数据.半结构化数据,以下列出各种数据类型: 结构化数据: 可以用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字.符号.传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 半结构化数据: 所谓半结构化数据.就是介于全然结构化数据(如关系型

[转]结构化、半结构化和非结构化数据

在实际应用中,我们会遇到各式各样的数据库如nosql非关系数据库(memcached,redis,mangodb),RDBMS关系数据库(oracle,mysql等),还有一些其它的数据库如hbase,在这些数据库中,又会出现结构化数据,非结构化数据,半结构化数据,下面列出各种数据类型: 结构化数据: 能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字.符号.传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示.   半结构化数据: 所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据(如

结构化、半结构化、非结构化数据

结构化数据.非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析 结构化数据.非结构化数据以及半结构化数据对比 类别 结构化数据 半结构化数据 非结构化数据 数据特征 数据结构字段含义确定,清晰 具有一定结构,但语义不够确定:自描述,数据结构和内容混杂在一起 杂乱无章的数据,很难按照一个概念去进行抽取,无规律性 典型例子 数据库中的表结构 邮件.HTML.报表.资源库 视频.音频.图片.图像.文档.文本等 数据模型 二维表 树.图 无 存储方案 高速存储应用需求.数据备份需求.数据共享需求