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分析师观点:备份及灾备规划的*佳实践

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Jon Toigo: 数据备份和灾难恢复方面实际上是融为一体的。两者密不可分。数据备份和灾难恢复之间的关系有一点需要被强调的是,灾备计划需要定期测试以确保计划是切实可行的以及计划是满足业务*新需求的。许多人浪费了不少宝贵的时间用于数据测试,数据恢复测试,以确保备份磁带备份能够正确恢复,或者再看一下数据是否被镜像保护以及在需要的时候能随时切换到镜像数据上。在灾难恢复额测试部分里我们不用做如上的操作。这势必将拖延整个测试的过程,同时也相应的让整个测试变得相对复杂。我们更应该专注于数据保护方案,具体说来就是确保数据的完整性,正确性,可恢复性等。更好的做法是,将这部分变成日常维护操作的补充,而不应该将其视为正式的测试范畴。因此,我认为*好的方式是设定一个数据备份的策略,比如对于备份操作来说,需要经常的测试数据的可恢复性,使之成为一种习惯,而非定期的正式测试,后者则更应该是灾难恢复里面需要考虑的部分。但是当我们尝试将二者区别开的时候,我们也同样不应忽视二者的关联。备份与灾备之间是息息相关的。存放拷贝的位置是否会影响部署灾备的方式?Toigo: 有关这点我想说的是,只要有一份拷贝并存放到站点以外的

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从大数据中挖掘出的商业价值

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很多人都知道大数据,包括企业也对大数据都是蠢蠢欲动,不过大数据究竟能给企业带来什么却很茫然。其实大数据中蕴含的机会和价值很多,关键是我们如何挖掘大数据的商业价值。当*******都出自己的数据价值中获得不菲的利润,那么任何有大数据的平台都蕴含着极大的商业价值。比如腾讯QQ,微信,淘宝、天猫、新浪微博,视频用户流量等等都是如此。只是如何把大数据中的商业价值挖掘出来并且得以合理的应用却是一个难题。这也是大数据应用的价值所在。可以说大数据的核心价值理念也是商业价值,探求其中蕴含的商业价值对于任何大数据的应用、分析、整合都是非常必要的。微软高层曾经指出,大数据不一定是非常庞大的数据集或者数据量,非常海量的数据只是一个组成部分,大数据的核心理念并不是等于数据的量级,更多的��它可以处理大的数据,可以处理小型的数据,可以处理关系类型的数据或者非关系型类型的数据。*重要的一点是怎样能够从数据当中得到非常精准的商业价值。对此笔者是非常赞同微软的这种理念,无论是什么当量级的大数据,*终的落脚点还是如何探求其中的商业价值,在探求的过程中是需要有具体的应用场景。比如一个电商平台,我们分析其中的大数据是了解用户

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