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    2022年數據存儲五大趨勢

    VSole2021-12-14 09:11:03

    面對勒索軟件攻擊激增、人才技能仍然短缺、云計算進一步普及,2022年數據存儲路在何方?近日,根據Scality發布的2022年數據存儲預測報告,新的一年存儲解決方案和數據存儲市場將呈現以下五大趨勢:

    AI/MLOps成為企業和中端存儲產品的標配

    數據的指數增長以及持續的技能短缺正在推動提高存儲系統管理自動化的需求。AI/MLOps與大規模數據流程的集成將越來越多地出現,以幫助管理員卸載和自動化流程——并發現和減少浪費并提高整體存儲管理效率。

    MLOps可以監控常見的手動任務并提供預測分析,包括容量利用、待處理的組件故障和存儲效率低下。更高價值的任務可以包括確定應用程序IO和性能模式,以自動調整服務質量(QoS)和底層資源以提供所需的服務級別。

    復雜的勒索軟件保護將成為存儲解決方案的賭注

    2021年,我們不僅看到了更多的勒索軟件攻擊,而且這些攻擊的規模也越來越大,成本也越來越高。根據Cyber security Ventures的數據,到2031年,這些攻擊每年將耗資2650億美元,平均每兩秒就會發生一次新攻擊。

    高價值的企業數據面臨巨大風險。2022年,商業數據存儲解決方案將設計并提供更復雜的集成機制,以便更早地檢測、預防和從刪除、修改或加密存儲數據的攻擊中恢復。

    存儲解決方案將與先進的應用程序級、服務器和網絡安全機制相結合,為企業提供端到端的解決方案,以抵御其IT堆棧中的網絡攻擊。

    5G網絡將增加邊緣數據捕獲和移動性,消除數據引力問題

    隨著新一代5G網絡連接的推出,它將直接影響部署在邊緣的數據豐富的應用程序的出現。

    增加進出邊緣的帶寬也將最大限度地減少數據引力的擔憂,即數據變得越來越龐大且移動成本越來越高。這將進一步激發邊緣數據的生成和消費,同時促進跨邊緣、云和核心數據中心位置的數據移動性。

    技術和數據主權問題推動區域服務提供商的增長

    全球企業越來越關注對基于地理區域之外的技術提供商和云服務的依賴。數據主權法規,例如歐洲的《數據治理法案》,表明數據的力量得到公認,并且其作為數字化轉型的新興貨幣的作用日益增強。

    公司正在努力跟蹤其數據的位置并遵守當地法規。這將通過確保數據保持在指定邊界內,迎來一個本地和區域服務提供商向專屬市場提供主權云服務的行業。

    隨著企業改進其混合方法,本地數據中心將繼續存在

    即使公共云投資繼續進行,出于控制、性能和成本效益的考慮,企業仍將維護其企業內部部署數據中心基礎設施。這將把復雜的IT管理能力提升到一個新的水平,以優化多數據中心、多云應用程序和數據管理解決方案。

    如今,大多數企業已經意識到,跨企業(私有)數據中心和公共云服務的應用程序和基礎設施的智能、平衡方法可以帶來最佳的服務交付、敏捷性、最佳上市時間和成本效率。

    (來源:@GoUpSec)

    大數據數據存儲
    本作品采用《CC 協議》,轉載必須注明作者和本文鏈接
    沒有數據安全就沒有國家安全,數據安全治理作為數據安全體系重要的組成部分引起了各行各業越來越多的關注。從數據環境下海量數據面臨的安全風險出發,結合數據在使用過程中的安全需求,給出了一種動態防御的數據安全治理架構,并對該架構下的關鍵技術進行了研究。該架構能夠為數據安全治理提供體系化安全治理思路,其中的關鍵技術可以為該架構的實現提供有效支撐。 《中華人民共和國數據安全法》(下文簡稱:數據安全法)的正
    數據治理的最終目標是提升數據的價值,數據治理非常必要,是企業實現數字戰略的基礎,它是一個管理體系,包括組織、制度、流程、工具。
    隨著數據時代的到來,流動的數據已成為連接全世界的載體,也成為促進經濟社會發展、便利人們生產生活的源動力。伴隨著數據流動,尤其是為了解決流動過程中產生的一系列問題,“數據治理”一詞逐漸興起。而要了解數據治理,還得從數據、治理這些基本概念說起。
    提升各方對數據開放共享的認識;科學設計數據開放共享機制;構建安全框架,確保數據安全地開放共享。
    此外,PyDeequ 可以與 Pandas DataFrames 進行流暢的接口,而不是在 Apache Spark DataFrames 內進行限制。Deequ 負責導出要對數據進行計算的所需指標集。Deequ 生成數據質量報告,其中包含約束驗證的結果。包裝器將命令轉換為底層 Deequ 調用并返回它們的響應。
    當前,數據作為數字經濟中的“新石油”,已成為重要的生產要素。發揮數據要素價值,激發數字經濟潛能,需通過開放、共享、交易等實現數據的連接、打通和流動。通過盤活數據資源、豐富數據維度,可充分釋放數據價值,優化資源配置、提高協同管理效率、節約社會成本以及創造更多的社會財富。但由于前期數據管理意識待提高,數據系統分散,造成了當前各機構、各行業“數據煙囪”林立的局面。目前,數據資源無法聚合集約和互聯互通
    筆者涉獵數據治理領域有6年多的時間,負責過政府、軍工、航空、大中型制造企業的數據治理項目。技術部門大多是以數據中心或者數據平臺為出發點,受限于組織范圍,不希望擴大到業務系統,只希望把自已負責的范圍管好。
    此前,本公號發表過的關于數據要素治理的相關文章包括: 《非個人數據在歐盟境內自由流動框架條例》全文中文翻譯(DPO沙龍出品) 簡析歐盟《數字市場法》關于數據方面的規定 數據流通障礙初探——以四個場景為例 對“數據共享合法化”的分析與思考系列之一:以《關于歐洲企業間數據共享的研究》為起點 對“數據共享合法化”的分析與思考 系列之二 ——歐盟B2B數據共享的案例研究 對“數據共享合法化”的分析與思考
    編者按: 關于企業上市全過程中的數據安全、網絡安全和個人信息保護方面的監管重點、風險和應對,DPO社群中的很多同仁發表過一些文章: 企業上市過程面臨的數據合規問題和相關風險:境外篇 2021版(DPO社群成員觀點) 從墨跡IPO被否看擬境內上市企業的數據合規工作(DPO社群成員觀點) 企業上市過程面臨的數據合規問題和相關風險:境外篇(DPO社群成員觀點) 企業上市過程面臨的數據合規問題和相關風
    VSole
    網絡安全專家
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