Rocket Arkivio Autostor 和 昆腾 Lattus 对象存储

面向大型归档的基于策略的数据分层

新的数据生成工具、分析方法、软件和数据驱动的业务模式促使非结构化数据呈爆炸式增长。 存储技术取得了显著发展,因此,在主存储方面进行更多投资前,先了解一下总体状况至关重要。

通常,用户数据的 50% 至 70% 是固定的非结构化数据 — 这些数据一旦生成、采集或初始使用后,即变成参考数据。这类数据不会变化,但由于一些原因仍然有访问价值。当今的最佳实践必须关注那些有效方法,这类方法能让您更好地存储、保护和访问此类参考(或归档)数据,而不必继续采用购买更多主存储和备份存储来应对非结构化数据爆炸式增长的不可持续的做法。

现在,您可以利用 Arkivio AutoStor 软件对您的数据进行评估,实现从主存储向 Lattus 归档存储的智能数据移动。

用例:

通过 Arkivio 实现基于策略的数据分层

业务优势

  • 所有数据始终可以访问 当 Arkivio 将数据移至归档存储时,会留下快捷方式或链接,以便用户在文件移动前的相同位置访问文件。
  • 归档数据得到妥善保护 由于 Lattus 采用擦除代码技术并通过自修复、自迁移算法作为补充,因此归档数据能够得到妥善保护,有效防止组件故障。Lattus 也能跨多个站点进行分布(地理分布)以进一步保护数据免遭站点灾难的侵害。
  • 网络带宽需求显著降低 通过将数据移至 Lattus 归档存储并加以保护,数据不再需要成为定期备份流程的一部分。
  • 缩短备份窗口 当归档数据不再是定期备份流程的一部分时,所需备份的数据便显著减少。
  • 显著降低未来存储投资 主存储上的数据越少意味着主存储和备份存储所需的容量越少。一旦归档数据以智能方式分层到具有自我保护能力的耐用归档存储,则无需备份数据副本,而且您的总体存储投资将随着时间的推移得到显著降低。

经实践验证的适用于大型归档的昆腾解决方案

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