Kalde data
Kalddata
Definisjon av kalddata
Kalddata refererer til informasjon som sjelden brukes eller aksesseres. Dette kan inkludere gamle filer, poster eller arkiver som er lagret for samsvar, reguleringsformål eller backup-hensikter. Generelt er ikke disse dataene regelmessig nødvendig for daglige operasjoner, men må beholdes av juridiske eller forretningsmessige grunner.
Kalddata er en type data som har en lav hentingsrate og anses som mindre kritisk eller relevant sammenlignet med varme eller hyppig aksesserte data. Det representerer informasjon som har blitt inaktiv eller foreldet over tid, men som fortsatt beholdes for ulike formål, som å møte reguleringskrav, samsvar, juridiske forpliktelser, eller backup- og katastrofegjenopprettingstiltak.
Hvordan kalddata fungerer
Organisasjoner genererer enorme mengder data, både strukturerte og ustrukturerte, i løpet av sine operasjoner. Imidlertid forblir ikke alle data aktive eller i hyppig bruk. Over tid blir visse data mindre relevante eller nødvendige for daglige forretningsprosesser. Disse dataene omtales som kalddata.
Akkumulering av kalddata kan føre til ineffektiv lagring og økte kostnader. Etter hvert som organisasjoner fortsetter å generere store mengder data, blir det nødvendig å administrere og optimalisere lagringsressursene. Ved å identifisere og klassifisere kalddata kan organisasjoner implementere strategier for å håndtere lagringsutfordringer og redusere utgifter knyttet til å opprettholde unødvendige eller lavutnyttede data.
Forebyggingstips
Datalevetsyringsstyring: Implementer en robust datalevetsyringsstrategi som identifiserer databruksmønstre og automatisk migrerer sjelden aksesserte data til lagringsalternativer med lavere kostnader. Datalevetsyringsstyring involverer håndtering av data gjennom hele levetiden, fra opprettelse og lagring til endelig sletting eller arkivering. Ved å forstå datalevetiden kan organisasjoner optimalisere lagringsressurser og sikre at kalddata lagres effektivt.
Lagringstrinn: Bruk lagringstrinn for å flytte kalddata til arkiverings- eller billigere lagringsløsninger, noe som reduserer belastningen på primære lagringssystemer. Lagringstrinn er en strategi som innebærer å kategorisere data basert på viktighet eller aktivitetsnivå og tildele lagringsressurser deretter. Ved å flytte kalddata til lagring med lavere nivå kan organisasjoner forbedre ytelsen på primære lagringssystemer, redusere kostnader og tildele ressurser mer effektivt.
Dataklassifisering: Klassifiser data basert på relevans og bruk for å sikre at kalddata lagres og håndteres hensiktsmessig. Ved å kategorisere data basert på viktighet, sensitivitet, eller aktivitetsnivå kan organisasjoner avgjøre de mest egnede lagrings- og håndteringsmetodene. Denne klassifiseringen hjelper med å identifisere kalddata og gjør det mulig for organisasjoner å implementere målrettede strategier for deres lagring, gjenfinning, og endelig sletting eller arkivering.
Relaterte begreper
Dataarkivering: Dataarkivering er langtidsoppbevaring av historiske data som ikke lenger er nødvendig for daglige operasjoner, men som kan være påkrevd av regulerings- eller samsvarsmessige grunner. Denne prosessen innebærer å flytte data til dedikerte lagringssystemer eller arkiv hvor de kan aksesseres om nødvendig. Dataarkivering hjelper organisasjoner med å opprettholde reguleringssamsvar, oppfylle juridiske forpliktelser, og optimalisere primære lagringsressurser.
Datalevetsyringsstyring: Datalevetsyringsstyring er prosessen med å håndtere flyten av data gjennom hele levetiden, fra opprettelse og første lagring til sletting eller arkivering. Det innebærer ulike aktiviteter, inkludert dataklassifisering, lagringsoptimalisering, dataretensjon, og sikker datasletting. Datalevetsyringsstyring hjelper organisasjoner med å håndtere data effektivt, redusere lagringskostnader, og sikre samsvar med regelverk og retningslinjer.