Kylmät tiedot
Cold Data
Cold Data -määritelmä
Cold data viittaa tietoon, jota käytetään tai käsitellään harvoin. Tämä voi sisältää vanhoja tiedostoja, asiakirjoja tai arkistoja, joita säilytetään vaatimustenmukaisuus-, sääntely- tai varmuuskopiointitarpeiden vuoksi. Yleisesti ottaen nämä tiedot eivät ole tarpeen päivittäisissä toiminnoissa, mutta ne on säilytettävä lakisääteisten tai liiketoiminnallisten syiden vuoksi.
Cold data on tietotyyppi, jolla on alhainen hakunopeus ja jota pidetään vähemmän kriittisenä tai merkityksellisenä verrattuna hot dataan tai usein käytettyyn dataan. Se edustaa tietoa, joka on ajan myötä tullut passiiviseksi tai vanhentuneeksi, mutta jota säilytetään edelleen eri syistä, kuten sääntelyvaatimusten, vaatimustenmukaisuuden, lakisääteisten velvoitteiden tai varmuuskopiointi- ja katastrofipalauttamisjärjestelyjen täyttämiseksi.
Miten Cold Data toimii
Organisaatiot tuottavat valtavia määriä tietoa, sekä strukturoitua että jäsentämätöntä, toimintojensa aikana. Kuitenkaan kaikki data ei pysy aktiivisena tai usein käytössä. Ajan myötä tietty tieto muuttuu vähemmän merkitykselliseksi tai tarpeelliseksi päivittäisissä liiketoimintaprosesseissa. Tätä tietoa kutsutaan cold data -dataksi.
Cold datan kertyminen voi johtaa säilytystehottomuuteen ja kasvaneisiin kustannuksiin. Koska organisaatiot jatkavat suurten tietomäärien luomista, tulee tarpeelliseksi hallinnoida ja optimoida tallennusresursseja. Tunnistamalla ja luokittelemalla cold data -dataa, organisaatiot voivat ottaa käyttöön strategioita tallennushaasteiden ratkaisemiseksi ja säilytykseen liittyvien kulujen vähentämiseksi, jotka johtuvat tarpeettoman tai vähäiselle käytölle jäävän datan ylläpidosta.
Ennaltaehkäisyvinkit
Data Lifecycle Management: Toteuta kattava data lifecycle management -strategia, joka tunnistaa datan käyttökaavat ja siirtää harvoin käytetyt tiedot automaattisesti edullisempiin tallennusvaihtoehtoihin. Data lifecycle management käsittää datan hallinnan sen koko elinkaaren ajan, alkaen luomisesta ja tallentamisesta aina lopulliseen poistamiseen tai arkistointiin asti. Ymmärtämällä datan elinkaari, organisaatiot voivat optimoida tallennusresurssit ja varmistaa, että cold data säilytetään tehokkaasti.
Storage Tiering: Hyödynnä storage tiering -menetelmää siirtääksesi cold data -dataa arkistointiin tai edullisempiin tallennusratkaisuihin, keventäen pääasiallisten tallennusjärjestelmien kuormitusta. Storage tiering on strategia, jossa data luokitellaan sen tärkeyden tai aktiivisuustason perusteella ja tallennusresurssit kohdistetaan vastaavasti. Siirtämällä cold data alhaisemman tason tallennukseen organisaatiot voivat parantaa suorituskykyä pääasiallisissa tallennusjärjestelmissä, vähentää kustannuksia ja kohdentaa resursseja tehokkaammin.
Data Classification: Luokittele data sen merkityksen ja käytön perusteella varmistaaksesi, että cold data säilytetään ja hallinnoidaan asianmukaisesti. Luokittelemalla data sen tärkeyden, arkaluonteisuuden tai aktiivisuustason perusteella, organisaatiot voivat määrittää sopivimmat tallennus- ja hallintamenetelmät. Tämä luokittelu auttaa tunnistamaan cold data -datan ja mahdollistaa organisaatioiden toteuttaa kohdennettuja strategioita sen tallennukseen, hakemiseen ja lopulliseen poistamiseen tai arkistointiin.
Liittyvät termit
Data Archiving: Data archiving on historiallisen datan pitkäaikaissäilytys, jota ei enää tarvita päivittäisissä toiminnoissa, mutta saattaa olla tarpeen sääntely- tai vaatimustenmukaisuussyistä. Tämä prosessi sisältää datan siirtämisen erillisiin tallennusjärjestelmiin tai arkistoihin, joissa se voidaan tarvittaessa hakea. Data archiving auttaa organisaatioita säilyttämään sääntelykelpoisuuden, täyttämään lakisääteiset velvoitteet ja optimoimaan ensisijaisen tallennusresurssien käytön.
Data Lifecycle Management: Data lifecycle management on prosessi, jossa hallitaan datan kulkemista sen koko elinkaaren läpi, luomisesta ja alkuperäisestä tallennuksesta poistamiseen tai arkistointiin. Siihen kuuluu erilaisia toimintoja, kuten datan luokittelu, tallennuksen optimointi, datan säilytysajat ja turvallinen hävittäminen. Data lifecycle management auttaa organisaatioita hallitsemaan dataa tehokkaasti, vähentämään tallennuskustannuksia ja varmistamaan sääntöjen ja käytäntöjen noudattamisen.