Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

Хранение базы данных в облаке: Хранение базы в облаке

Содержание

Хранение базы в облаке

На российском рынке уже давно укрепились позиции облачных продуктов, особенно аренды 1С. Пользователи уже непросто интересуются, а целенаправленно ищут облачные решения. Ведь работая с удаленной 1С, компания получает массу преимуществ:

  • не нужно закупать программные продукты и лицензировать их;
  • обслуживать и поддерживать инфраструктуру в рабочем состоянии;
  • облако доступно из любой точки мира, где есть интернет;
  • вы пользуетесь сервисом или приложением только тогда, когда вам это нужно и можете регулировать самостоятельно объем используемых мощностей;
  • защита информации. Или, возможно, кто-то не считает это преимуществом?

Позиции пользователей в этом вопросе кардинально расходятся: одни стремятся вынести информацию для ее защиты, другие, наоборот, считают наиболее защищенным локальное хранение. Аргументы обе стороны приводят веские.


За вынос информации выступают пользователи, которые считают более безопасным удаленное хранение информации. В этом случае, при визите недоброжелательных органов, можно связаться с поставщиком облака и попросить выключить сервер. Даже если недоброжелатели получат информацию о местонахождении серверов с информацией компании, в Дата-центр, где она находится, не так просто попасть. Для этого необходимо разрешение, а за это время можно принять превентивные меры.

Кроме этого, облако – прекрасная возможность защитить информацию от рисков внутри компании. Ведь все сотрудники работают на едином удаленном ресурсе права доступа к которому настраиваются независимо от того, где работает пользователь – в офисе или дома.

Против облака чаще всего выступают руководители, которым проще закупить оборудование и потратить немалые деньги, нежели доверить драгоценную информацию кому-то еще.

Они считают, что, находясь в офисе, информация не подлежит утечке. Спешим поспорить с таким мнением. Компании зачастую выделяют очень ограниченный бюджет на развертывание ИТ-инфраструктуры, закупают недостаточно мощное оборудование, экономят на создании штата ИТ-специалистов. Грамотная настройка ИТ-инфраструктуры – это работа дорогостоящая и час работы высококвалифицированного специалиста не идет ни в какое сравнение с окладом студента факультета информатики, каких в основном берут в приходящие администраторы. Поэтому все оборудование, как и все работы,берутся «по минимуму» и настройка ведется по принципу «потом поправим». Это, в свою очередь, приводит к возникновению критических ошибок и утере информации. Но даже если специалист в штате обладает высоким уровнем квалификации, то это не панацея от всех бед. Вспомним нашумевшую историю с Эдвардом Сноуденом, которая не нуждается в комментариях.

Одним из наиболее распространенных возражений размещению данных в облаке является опасение того, что сотрудники облачного провайдера могут воспользоваться находящейся на их оборудовании информацией. Давайте подробнее рассмотрим такой риск, ведь возможность разглашения конфиденциальной информации действительно заставляет задуматься над возможностью выноса данных в облако.

Ассоциация Сосудистого Доступа

Для того чтобы добиться репутации надежного облачного провайдера, компаниям необходимо длительное время. Чаще всего услуги своего облака предоставляют уже хорошо известные компании на рынке ИТ-услуг и франчайзинга 1С. Они уже зарекомендовали себя как надежные подрядчики и клиенты, зная о качестве их услуг, предпочитают работать с ними. Утечка информации от собственных сотрудников ставит под удар репутацию компании и грозит колоссальными финансовыми издержками, вплоть до прекращения существования компании. По этой причине внутри компании-провайдера вводится жесткая политика по сохранению коммерческой тайны — вплоть до увольнения по статье или даже уголовной ответственности.

Даже молодым компаниям, которые только начинают свою карьеру на рынке поставщиков услуг облака, невыгодно пускать «налево» информацию клиента. Ведь для того, чтобы построить структуру, наладить ее бесперебойную работу, а так же обеспечить комфортную работу пользователей, требуется очень много ресурсов — как денежных, временных, так и человеческих. А в облаке же, ввиду его качества и доступности, в основном и работают начинающие компании с небольшими бюджетами на поддержку ИТ-инфраструктуры, что дает им возможность обеспечивать сохранность своих данных.

В последний год на рынке появилась новая услуга: локальное хранение данных с возможностью удаленного доступа к ним. Кратко опишем суть такого подхода: 1С находится на одном из локальных компьютеров в офисе. Если есть потребность в многопользовательском режиме работы, остальные сотрудники подключаются к этой машине. Точно также с работой на дому: подключение ведется к той же машине, к которой подключаются все пользователи в течение дня.

Плюсы такой работы:

  • все данные находятся у вас в офисе;
  • никто из посторонних не имеет доступа к данным, кроме ваших пользователей;
  • вы имеете доступ к данным из дома, командировки, в случае, если компьютер с 1С включен.

Минусы:

  • в случае если компьютер с установленной 1С выходит из строя, останавливается работа всего офиса. Ремонт может занимать от нескольких дней до нескольких недель.
  • если к вам с визитом пожаловали недружественные органы, компьютер с 1С изымается, и ваша компания в лучшем случае терпит убытки, а в худшем — прекращает существование.
  • перебои с электроэнергией, Интернет-соединением могут если не уничтожить всю проделанную за день работу, то, по крайней мере, прервать ее на неопределенный период.
  • мощность компьютера, на котором находится 1С, — рабочие станции имеют ресурсы, намного уступающую профессиональному серверу. Это касается не только вычислительной мощности но и «выносливости», поскольку сервера проектировали для работы 24/7, а рабочие станции лишь — 8/5.

Решение этой проблемы лежит на поверхности – закупить мощный компьютер. Но что, если количество пользователей будет увеличиваться, или база будет стремительно разрастаться?

Мы рассмотрели три основных вида хранения информации:

  • локально
  • локально с удаленным доступом
  • в облаке

Учитывая сегмент рынка молодых компаний с относительно небольшим бюджетом – можно сделать вывод, что наиболее удобный способ хранения данных — удаленное хранение. Таким образом, можно рассчитывать свои расходы при увеличении объема компании и оградить свои данные от утечки. И, в конце концов, приобрести надежного партнера, который, в случае увеличения компании, поможет построить свое корпоративное облако.


Поддерживаемые базы данных—ArcGIS Server | Документация для ArcGIS Enterprise

Вы можете подключиться из клиентов ArcGIS и работать с данными в системах управления базами данных, файлах базы данных или устройствах хранения данных, перечисленных здесь. Подробнее об использовании баз данных в ArcGIS Server см. Базы данных и ArcGIS Enterprise.

Системы управления базами данных отличаются своей реализацией и предоставляемой функциональностью. В результате иногда они выдают предупреждения или устанавливают необходимые правила, которые необходимо учитывать при работе с каждым типом баз данных в ArcGIS. Они перечислены в следующих разделах.

Dameng

Пространственные данные хранятся в Dameng с помощью типа geometry. Обычная установка Dameng включает пространственный тип; однако чтобы его использовать, его необходимо инициализировать.

См. какие версии Dameng поддерживаются в ArcGIS.

IBM Db2

Db2 проверяет подлинность подключения к базе данных при помощи учетных записей операционной системы. Однако при подключении к Db2 из диалогового окна Подключения к базам данных или при помощи инструмента геообработки Создать подключение базы данных можно задать опцию Аутентификация базы данных. Это позволит сохранить определенное имя пользователя и пароль учетной записи, которая необходима, если подключение к базе данных будет регистрироваться в ArcGIS Server.

Для запроса данных об объектах в ArcGIS требуется, чтобы таблица содержала поле уникального идентификатора. ArcGIS ссылается на базу данных, чтобы вставить значения в поле уникального идентификатора при создании объектов. В силу того что в Db2 z/OS нет типа данных или встроенного механизма для заполнения значений в поле ID, инструменты ArcGIS, создающие строки в таблице базы данных, не могут использоваться базами данных Db2 z/OS. Также, из-за того что невозможно вставить объекты в таблицу Db2 z/OS из ArcGIS, невозможно публиковать сервисы объектов, содержащие данные из базы данных Db2 z/OS.

См. какие версии Db2 поддерживаются в ArcGIS.

IBM Informix

Informix проверяет подлинность подключения к базе данных при помощи учетных записей операционной системы. При подключении к Informix из диалогового окна Подключения к базам данных или при помощи инструмента геообработки Создать подключение базы данных можно задать опцию Аутентификация базы данных. Это позволит сохранить определенное имя пользователя и пароль учетной записи, которая необходима, если подключение к базе данных будет регистрироваться в ArcGIS Server.

См. какие версии Informix поддерживаются в ArcGIS.

Microsoft SQL Server

Несмотря на то что Microsoft позволяет учетным записям пользователей SQL Server записывать данные в схему под любым именем, для ArcGIS необходимо, чтобы пользовательские учетные записи, под которыми создаются таблицы, представления или другие объекты базы данных, имели одинаковые имена пользователей и имена схем. Например, нельзя подключиться из ArcGIS как elmer и вести запись в схему с названием dataowner.

См. какие версии SQL Server поддерживаются в ArcGIS.

Oracle

ArcGIS поддерживает пространственные типы Oracle SDO_Geometry и Esri ST_Geometry в базах данных Oracle. SDO_Geometry – это отдельный продукт сторонней разработки. Если для хранения пространственных данных вы хотите использовать тип Esri ST_Geometry, копируйте библиотеку ST_Geometry на ваш компьютер Oracle и запустите инструмент геообработки Создать пространственный тип, чтобы получить тип, подтипы и функции ST_Geometry.

См. какие версии Oracle поддерживаются в ArcGIS.

PostgreSQL

ArcGIS поддерживает пространственные типы PostGIS geometry и geography, а также пространственные типы Esri ST_Geometry в базах данных PostgreSQL. PostGIS – это отдельный продукт сторонней разработки. Если для хранения пространственных данных вы хотите использовать тип ST_Geometry от Esri, копируйте библиотеку st_geometry в директорию установки PostgreSQL и запустите инструмент геообработки Создать пространственный тип, чтобы создать тип, подтипы, представления и функции ST_Geometry.

Несмотря на то, что PostgreSQL позволяет учетным записям пользователей записывать данные в схему под любым именем, для ArcGIS необходимо, чтобы пользовательские учетные записи, под которыми создаются таблицы, представления или другие объекты базы данных, имели одинаковые имена пользователей и имена схем. Например, нельзя подключиться из ArcGIS как vlad и вести запись в схему с названием public.

См. какие версии PostgreSQL и PostGIS поддерживаются в ArcGIS.

SAP HANA

При использовании SAP HANA необходимо принимать во внимание следующее:

  • SAP HANA использует столбчатый формат хранения данных, который служит собственным индексом. Поэтому пространственные столбцы в таблицах SAP HANA не требуют пространственного индекса для запросов.
  • Поскольку SAP HANA не применяет пользовательские индексы, вам не нужно обслуживать и перестраивать индексы для таблиц в SAP HANA.
  • При загрузке данных в SAP HANA пространственная привязка, используемая данными, должна существовать в системной таблице SAP HANA.
  • SAP HANA переопределяет их систему пространственной привязки EPSG ID 4326 из представления WGS84 на плоскости в представление на сфере. Таблицы, хранящие пространственные данные в SAP HANA с системой пространственной привязки 4326, в ArcGIS могут повести себя неожиданно.

    Представление WGS84 на сфере (EPSG ID: 4326) в SAP HANA содержит важные ограничения, делающие его неприемлемым при работе с определенными типами данных. Например, глобальные наборы данных, выходящие за границы полушария, или линии, пересекающие границы полушария, приводят к противоречивым результатам. Данные, созданные или загруженные при помощи ArcGIS, продолжают храниться в версии системы координат WGS84 на плоскости (EPSG ID 1000004326), чтобы в ArcGIS можно было работать со всеми типами данных. Тем не менее ArcGIS может считывать данные WGS на сфере, которые созданы в SAP HANA, при помощи SQL или сторонних продуктов.

  • SAP HANA хранит информацию о системе пространственной привязки в системном представлении ST_SPATIAL_REFERENCE_SYSTEMS. Пространственные данные, загружаемые в SAP HANA, должны или иметь пустую пространственную привязку, или использовать пространственную привязку, существующую в системном представлении ST_SPATIAL_REFERENCE_SYSTEMS. Если это представление не содержит пространственную привязку загружаемых данных, используйте выражение SAP HANA CREATE SPATIAL REFERENCE SYSTEM, чтобы обновить представление необходимой системой пространственной привязки.

    Если у импортируемых или копируемых в базу данных SAP HANA пространственных данных нет определенной пространственной привязки, по умолчанию SAP HANA назначит SRID значение 0, Декартову систему координат для работы с данными на двумерной плоскости.

См. какие версии SAP HANA поддерживаются в ArcGIS.

Teradata Data Warehouse Appliance

Чтобы подключиться из ArcGIS к Teradata Data Warehouse Appliance, необходимо установить клиент Teradata GSS, библиотеку ICU и драйвер ODBC на компьютере клиента ArcGIS в определенном порядке. Более подробно см. в разделе Подключение к Teradata.

Ниже приведен перечень доступных руководств пользователя по использованию Teradata Data Warehouse Appliance в ArcGIS:

  • Имена пространственных столбцов в таблицах должны называться shape или в представлении иметь псевдоним shape.

    Базовое хранение для Teradata ST_Geometry это CLOB; поэтому, имя или псевдоним столбца (shape) – единственный способ для ArcGIS определить, что в столбце содержатся пространственные данные.

  • Когда вы добавляете таблицы в Teradata из клиента ArcGIS, ArcGIS всегда создает таблицы в базе данных, которой владеет пользователь. ArcGIS не поддерживает создание таблиц в базе данных, которая пользователю не принадлежит. (У пользователя и базы данных должны быть одинаковые имена.) На таблицы, добавленные за пределами ArcGIS, это правило не распространяется, и пользователи, подключенные к Teradata в ArcGIS, могут просматривать и публиковать данные. Если вы публикуете редактируемый сервис объектов, пользователи смогут редактировать данные.
  • Необходимо использовать функции замощения, предоставляемые Teradata для создания и поддерживания пространственного индекса в столбце ST_Geometry Teradata.

    Teradata использует пространственный индекс замощения с заданной областью интереса. Поэтому мозаичный индекс не может использоваться пространственными операциями ArcGIS, основанными на динамичных входных данных, такими как масштабирование и панорамирование. Однако мозаичный индекс может использоваться в слое запроса, если SQL-выражение для задания слоя запроса используется исключительно с мозаичным индексом для запроса поднабора данных, основанных на области интереса.

  • Для запроса данных об объектах и публикации веб-сервисов ArcGIS требуется, чтобы таблица содержала поле уникального идентификатора. ArcMap предложит вам задать это поле уникального идентификатора при добавлении пространственной таблицы на карту.ArcMap и ArcGIS Pro предложат указать это поле ID при добавлении пространственной таблицы на карту.

    Инструменты ArcGIS не вставляют новые значения в поля уникальных идентификаторов базы данных; наоборот, они опираются на базу данных для вставки значений в поле. Поскольку в Teradata отсутствует тип данных или встроенный механизм заполнений значений в поле идентификатора ID, инструменты ArcGIS, которые создают новые строки в базе данных, не могут использоваться для Teradata.

  • Как пользователь Teradata вы знаете, что Teradata 14.x ST_Geometry поддерживает только двухмерные пространственные данные, поэтому вы не можете вставить пространственные данные, содержащие z- или m-координаты, в Teradata 14.x. Teradata 15.0 ST_Geometry поддерживает только z-координаты, но не m-координаты, поэтому вы не можете вставить пространственные данные, содержащие m-координаты, в Teradata 15.0.
  • Как правило, в Teradata Data Warehouse Appliance хранится очень большой объем информации. Чтобы использовать клиент ArcGIS для визуализации, выполнения анализа или публикации данных, воспользуйтесь поднабором данных. То как вы будете это выполнять, предопределяется тем, что вы будете делать с данными.
    • Если вы добавляете данные в ArcMap или ArcGIS Pro для их просмотра и анализа на карте, добавьте слой запроса и задайте выражение слоя запроса, чтобы выбрать поднабор данных.
    • Если вы добавляете данные в ArcMap для публикации картографического сервиса или ArcGIS Pro для публикации слоя изображений карты, которые ссылаются на зарегистрированные данные, задайте представление базы данных, содержащее только поднабор данных. Представления базы данных хранятся в базе данных. Можно воспользоваться инструментом геообработки Создать представление базы данных или клиентским приложением SQL, чтобы задать представление.
    • Если вы добавляете данные в ArcMap для публикации сервиса объектов или публикации на портале, снимите отметку Делать вновь добавляемые слои видимыми по умолчаниюперед добавлением данных на карту. Далее откройте Свойства слоя и создайте Определяющий запрос, указывающий поднабор данных при помощи SQL. После того как вы ограничили данные, которые отобразятся на карте, сделайте слой видимым и подготовьте свою карту к публикации.
    • Если вы добавляете данные в ArcGIS Pro для публикации векторного слоя, который ссылается на зарегистрированные данные, или для публикации на портале, снимите отметку Делать вновь добавляемые слои видимыми по умолчанию перед добавлением данных на карту. Далее создайте Определяющий запрос для слоя, указывающий поднабор данных при помощи SQL. После того как вы ограничили данные, которые отобразятся на карте, сделайте слой видимым и подготовьте свою карту к публикации.
    Внимание:

    Не перетаскивайте на карту данные из раздела подключений к базам данных, если вы заранее не задали поднабор данных, или если для вашей карты не настроено автоматическое отображение данных после их добавления. Большие объемы данных, которые, как правило, хранятся в подобных хранилищах, будут прорисовываться на карте чрезвычайно долго.

  • Если вы используете ArcGIS для добавления класса объектов в базу данных Teradata, и пространственная привязка для класса объектов отсутствует в системной таблице Teradata, ArcGIS добавит запись в таблицу Teradata SPATIAL_REF_SYS и, соответственно, в таблицу GEOMETRY_COLUMNS.

    Это позволяет использовать больше пространственных привязок, чем предлагается в Teradata по умолчанию. Однако обновления большинства версий Teradata приводит к сбросу и перепостроению этих таблиц со значениями по умолчанию.

    Перед обновлением Teradata следует всегда создавать резервную копию базы данных. Убедитесь, что в нее включены записи этих таблиц, чтобы вы могли восстановить их, если понадобится, после обновления Teradata. Вы можете следовать этой процедуре архивации и восстановления записей SPATIAL_REF_SYS и GEOMETRY_COLUMNS во время обновления базы данных:

    1. Создайте резервную копию базы данных.
    2. Подключитесь к базе данных, в которой вы будете делать копии таблиц SPATIAL_REF_SYS и GEOMETRY_COLUMNS.

      В этом примере база данных называется mybackupdb.

    3. Создайте резервные копии таблиц.

      В этом примере исходные таблицы находятся в базе данных sysspatial.

      CREATE TABLE mybackupdb.spatial_ref_sys 
        AS sysspatial.spatial_ref_sys WITH DATA;
      
      CREATE TABLE mybackupdb.geometry_columns 
        AS sysspatial.geometry_columns WITH DATA;

    4. Обновите исходную базу данных Teradata.
    5. Подключитесь к базе данных, в которую вы скопировали таблицы.
    6. Восстановите таблицы в обновленную базу данных.

      --Restore the geometry columns table.
      INSERT INTO sysspatial.geometry_columns 
        SELECT * FROM mybackupdb.geometry_columns;
      
      --Restore the spatial_ref_sys table.
      INSERT INTO sysspatial.spatial_ref_sys 
        SELECT * FROM mybackupdb.spatial_ref_sys 
        MINUS 
          SELECT * FROM sysspatial.spatial_ref_sys;

    7. После восстановления таблиц можно удалить архивные копии.

      DROP TABLE mybackupdb.spatial_ref_sys;
      
      DROP TABLE mybackupdb.geometry_columns;

    8. Если необходимо, снова предоставьте права доступа к этим таблицам для пользователей, которые будут создавать данные в базе данных.

См. какие версии Teradata Data Warehouse Appliance и клиентских библиотек поддерживаются в ArcGIS.

Облачные базы данных, как сервис

ArcGIS поддерживает несколько ресурсов облачных баз данных, как сервис. Для получения списка поддерживаемых сервисов ознакомьтесь с требованиями к использованию ArcGIS с базами данных в облаке.

Всегда размещайте свои клиентские приложения ArcGIS в том же облаке и в том же месте (регионе), в котором находятся и ваши облачные базы данных.


Отзыв по этому разделу?

Хранение персональных данных в облаке

Закон о персональных данных № ФЗ-152

Закон РФ о хранении персональных данных, вступивший в силу в середине 2011 года, затрагивает сотрудников практически любой компании. Информация о работниках, а также базы данных клиентов компании, являются желанной добычей злоумышленников. Например, исследования группы компаний InfoWatch показывают, что в 2009 году среди всех зарегистрированных утечек информации персональные данные составили 89,8%.

Какие данные можно считать персональными? Это любые данные, которых достаточно, чтобы однозначно определить физическое лицо и получить информацию о нём. К информационным системам персональных данных (ИСПДн) могут быть отнесены кадровые и бухгалтерские базы данных, биллинговые системы операторов и сервис-провайдеров, call-центры, автоматизированные системы бюро пропусков, а также другие базы данных, где содержится персональная информация. Даже если секретарь составляет на компьютере список сотрудников с телефонами и датами рождения, эта информация уже относится к категории персональных данных и должна быть надёжно защищена.

Любая организация, выполняющая обработку и хранение данных физических лиц, должна защищать такие данные в своих информационных системах. Кроме того, необходимо получить документы о соответствии этих систем требованиям закона о хранении персональных данных.

Хранение персональных данных в РФ

Закон о хранении и обработке персональных данных в РФ был принят для облегчения международной торговли. Правила обмена персональными данными необходимо соблюдать при совершении трансграничных сделок. Однако, такой обмен возможен только между государствами, где на деле обеспечивается защита любой персональной информации. Во многих странах Европы использование подобных законов началось ещё в 19 веке. Поэтому в 2005 году Госдумой РФ была ратифицирована конвенция Совета Европы «О защите личности в связи с автоматической обработкой персональных данных». В 2006 году Госдума приняла соответствующий закон, устанавливающий правила хранения и обработки персональных данных.

Однако, исполнение закона о персональных данных потребовало многих его доработок, уточнений и согласований, поэтому срок вступления закона в силу был продлён. Федеральным законом предусматривается, что информационные системы персональных данных (ИСПДн), созданные до 1 января 2011 г., когда в силу вступили поправки и уточнения закона, должны быть приведены в соответствие с требованиями ФЗ-152 «О персональных данных» не позднее 1 июля 2011 г.

1 июля 2017 года вступили в силу поправки к закону «О персональных данных». Теперь операторы ИСПДн, т.е. государственные и муниципальные органы, юридические или физические лица, которые хранят и обрабатывают персональные данные граждан РФ, обязаны делать это на территории страны, причём, предварительно получив согласие субъектов персональных данных на их обработку.

Кроме того, был принят закон о внесении изменений в Кодекс РФ об административных правонарушениях, который регулирует защиту персональных данных. Согласно закону, статья 13.11 кодекса теперь имеет новое название: «Нарушение законодательства РФ в области персональных данных» и изложена в новой редакции. Изменения статьи Кодекса вступили в силу с 1 июля 2017 г.

Хранение персональных данных клиентов интернет-магазинов

Интернет-магазины относятся к категории операторов ИСПДн, поскольку хранят и обрабатывают информацию своих клиентов. Это жизненно необходимо для их успешного бизнеса. Работая с базами персональных данных своих клиентов, интернет-магазины могут:

  1. Проводить успешные рекламные кампании и акции по скидкам для постоянных клиентов

  2. Выявлять предпочтения клиентов, планируя закупки

  3. Предлагая клиентам товары по их интересам

  4. Оценивать тенденции рынка, проводя опросы клиентов

  5. и многое другое.

Всё это, несомненно, помогает интернет-магазину достичь успехов в бизнесе. Однако, чтобы работать в полном соответствии с ФЗ-152, интернет-магазины должны соблюдать ряд условий:

  1. Соблюдать принципы конфиденциальности, не запрашивать излишнюю информацию и не в целях сбора данных

  2. Получать согласие лица на обработку его персональных данных явным и документированным способом

  3. Публиковать на сайте интернет-магазина политику компании в отношении обработки персональных данных

  4. Предоставлять доступ к персональным данным по запросу их субъектов

  5. Уточнять, блокировать доступ или уничтожать персональные данные по требованию субъекта

  6. Обеспечивать безопасность персональных данных, защищать их от несанкционированного доступа посторонних, незаконного копирования и пр.

  7. И, самое главное, серверы хранения с ИСПДн должны находиться на территории РФ.

Как правильно оценить, какая информация может относиться к персональным данным? Приведём примерный список, составленный по принципу «включая, но не ограничиваясь», согласно разъяснениям Роскомнадзора.

  • Фамилия, имя, отчество

  • Паспортные данные

  • Год, месяц, дата рождения, место рождения

  • Адрес регистрации или фактического, либо временного, проживания

  • Семейное положение

  • Социальное положение и имущественное положение

  • Образование

  • Профессия, род занятий, тип занятости

  • Уровень доходов

  • а также другие данные, которые сами по себе, или вместе с другими данными, могут дать возможность идентифицировать личность человека.

Сотрудникам интернет-магазина необходимо хорошо знать основные положения законодательства о персональных данных, чтобы правильно его применять. В то же время, хорошее знание статей закона позволяет не совершать излишних, «перестраховочных» действий. Например, в соответствии с пунктом 5 части 1 статьи 6 Закона ФЗ-152, допускается обработка персональных данных без согласия субъекта персональных данных, если

  • она необходима для исполнения договора, стороной которого является субъект персональных данных;

  • заключается договор по инициативе субъекта персональных данных;

  • субъект персональных данных является выгодоприобретателем или поручителем договора.

На сайте интернет-магазина необходимо явно разместить информацию о политике конфиденциальности, которая должна включать следующие положения:

  • Цель сбора персональных данных и для чего они будут использоваться, например, для исследования рынка, проведения скидочных акций, и пр.

  • Срок хранения персональных данных

  • Возможности изменения, редактирования и удаления персональных данных пользователем

  • Перечень данных, которую собирает и обрабатывает сайт: кроме указанных выше персональных данных, это может быть, например, IP-адрес клиента, политика использования cookie и др.

  • Правила и цели законной передачи персональных данных третьим лицам: партнёрам, уполномоченным органам и пр.

  • Любая информация об изменении политики конфиденциальности.

Сервис хранения персональных данных в облаке OnCloud.ru позволяет защитить ваши персональные данные с полным соблюдением ФЗ-152 без закупки дополнительного оборудования и внедрения собственных систем защиты. Решение «под ключ» от OnCloud по хранению и обработке персональных данных обеспечивает систему хранения и защиты персональных данных в полном соответствии с ФЗ-152 с аттестацией по классу УЗ2. Кроме того, имеется возможность разработки частного решения для хранения данных с классом УЗ1, с использованием только сертифицированных средств защиты. А также, сервис позволяет определить класс данных, выбрать техническое решение и оформить все необходимые документы.

Лучшие облачные базы данных 2020 года

Базы данных являются такой же важной частью облачных сервисов, как и обычные ИТ-операции. Однако существует множество различных способов хранения данных для разных типов баз данных, и есть вероятность, что вам придется учитывать несколько версий.

Если вы используете программное обеспечение для управления облаком или сервис облачного брокера, то, скорее всего, вы рисуете на нескольких облачных платформах, а это значит, что важно иметь возможность хранить ваши данные в базе данных того типа, который вам нужен для запросов..

Традиционно наиболее распространенной формой базы данных была реляционная, используемая в Microsoft Access и ее более мощном старшем брате, MySQL. В таких базах данных существует прямая связь между различными точками данных, расположенными в столбцах и строках..

Однако в наши дни нереляционные базы данных стали более распространенными, в которых данные хранятся без явной структуры и механизмов для их связывания. Они стали более востребованными для инструментов бизнес-аналитики и облачной аналитики, которые стремятся соединить основные тенденции, которые в противном случае могли бы быть скрыты. Это может быть сделано путем запроса существующих баз данных или даже неструктурированных данных, найденных в озерах данных.

Какой бы тип базы данных вам ни понадобился, большинство провайдеров предлагают выбор различных форматов базы данных для использования по мере необходимости. Здесь мы рассмотрим лучшие из них.

  • Хотите, чтобы ваша компания или услуги были добавлены в руководство этого покупателя? Пожалуйста, отправьте запрос по адресу [email protected] с URL-адресом руководства по покупке в строке темы..

Лучшие облачные базы данных — с первого взгляда

  1. Реляционная база данных Amazon
  2. База данных Microsoft Azure SQL
  3. База данных Oracle
  4. IBM Db2 в облаке
  5. Google Cloud SQL

(Изображение предоставлено: Amazon)

1. Реляционная база данных Amazon

Используйте вычислительную мощность AWS для запуска вашей базы данных, если у вас есть навыки

750 часов бесплатной поддержки нескольких типов БД только для продвинутых пользователей

Amazon Web Services (AWS) является дочерней компанией Amazon.com, основанной в 2006 году. Она предоставляет облачные вычисления по запросу для частных лиц и предприятий..

AWS — это облачная программа для построения бизнес-решений с использованием интегрированных веб-сервисов. Они предоставляют пользователям доступ к широкому спектру облачных сервисов, таких как доставка контента и хранение базы данных..

Реляционная база данных Amazon — это база данных как услуга (DBaaS). Он подходит для опытных пользователей данных, ученых данных и администраторов баз данных. Это хороший выбор для разработчиков, уже знакомых с сервисами AWS. Пользователям необходимо связаться с администратором базы данных, чтобы получить настройки, поскольку процесс технически вовлечен.

Пользователи могут создавать базы данных, ориентированные на их потребности. Вы можете создавать шаблоны или писать код. Пользователи могут контролировать тип базы данных, а также место хранения данных. Конкретные поддерживаемые форматы баз данных включают Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database и SQL Server..

Сервис предлагает 750 бесплатных часов. В Интернете есть калькулятор цен, который поможет рассчитать затраты AWS, но это сложно понять. Пользователи могут получить помощь от своего администратора базы данных.

AWS имеет три разные модели ценообразования; «Плати, когда идешь», «Экономьте, когда бронируете» и «Платите меньше, используя больше»..

Однако AWS предоставляет бесплатный уровень. Это предлагает пользователям определенные услуги в течение 12 месяцев. После этого вам нужно выбрать подписку на любой из вышеуказанных планов или отменить подписку AWS. У вас должна быть существующая подписка AWS для доступа к сервису реляционной базы данных Amazon.

  • Вы можете подписаться на Amazon Relational Database здесь

(Изображение предоставлено Microsoft)

2. База данных Microsoft Azure SQL

Попробуйте Azure в течение года бесплатно, чтобы увидеть, подходит ли вам это

12 месяцев бесплатноПлачивайте по мере поступления. Некоторые проблемы поддержки

Microsoft Azure был создан Microsoft для создания, тестирования, развертывания и управления приложениями и службами через свои центры обработки данных. Был выпущен в 2010 году.

Microsoft Azure предлагает не только базу данных как сервис, но и платформу как сервис, программное обеспечение как сервис и инфраструктуру как сервис. С помощью Azure клиенты могут использовать службы исключительно в облаке или могут быть объединены с любыми существующими приложениями, центром обработки данных или инфраструктурой, которые у вас уже есть..

База данных SQL Azure имеет привычный внешний вид Microsoft. Имеет сильную совместимость с движком SQL и машинное обучение. Сервис предлагает все инструменты и приложения SQL, необходимые для создания базы данных. Это легко использовать.

База данных Microsoft Azure SQL имеет онлайн-портал с доступом ко всему, что вам нужно. Установка быстрая и безболезненная, но пользователям необходимо иметь учетную запись Microsoft, чтобы начать.

Абоненты могут использовать «Библиотеки подключений», чтобы выбрать, какие операционные драйверы они хотят подключить. Отсюда вы также можете выбрать предпочитаемые языковые настройки, имя базы данных, определить источник и уровень цен..

Azure предлагает пользователям 12 месяцев бесплатного использования. Это включает кредит в размере 200 долларов США и более 25 услуг «Всегда бесплатно». Платформа работает по подписке «Плати по ходу», поэтому вы платите только за то, что используете.

Онлайн комментаторы сообщили о некоторых проблемах с поддержкой.

  • Вы можете зарегистрироваться для базы данных Microsoft Azure SQL здесь

(Изображение предоставлено: Oracle)

3. База данных Oracle

Выберите Oracle для простой настройки базы данных с безопасным шифрованием

Простое обслуживаниеБезопасное шифрованиеНекоторые проблемы с поддержкой

Oracle Cloud Database является частью Oracle Cloud, которая принадлежит корпорации Oracle, основанной в 1977 году..

Oracle Cloud Platform работает как сочетание технологии с открытым исходным кодом и технологии Oracle. Это позволяет пользователям более эффективно создавать, развертывать, интегрировать и управлять всеми приложениями вашей платформы..

Решение использует смесь машинного обучения и искусственного интеллекта для предоставления услуги, которая предлагает возможности самовосстановления. Это также снижает затраты на запуск бизнеса и позволяет прогнозировать.

Oracle Database as a Service поддерживает предприятия любого размера. Это обеспечивает высокий уровень шифрования, который охватывает несколько уровней.

База данных может быть настроена за считанные минуты и проста для навигации. Пользователи могут добавлять «спрос на емкость», чтобы по мере роста они могли увеличиваться в масштабе.

Все ваши данные и приложения могут быть интегрированы. Решение позволяет пользователю перенести все процессы в облако. Все управляется через единую платформу. Все данные зашифрованы по умолчанию.

Oracle Cloud Platform утверждает, что их решение сделает все за вас. Это экономит время на повторяющиеся задачи, такие как обслуживание системы, развертывание решений и необходимые обновления.

Платформа поставляется с 30-дневной бесплатной пробной версией, которая включает в себя кредит в размере 300 долларов США и до 3500 часов. Существует уровень «Оплачивай как ходишь» или «Ежемесячный тариф». С помощью плана «Flex» пользователи обязуются ежемесячно выплачивать облачные услуги на сумму от 1 до 7 лет. Для того, чтобы подписаться на любой из вышеперечисленных, пользователям необходимо связаться напрямую с Oracle.

Пользователи сообщили о некоторых проблемах со службой поддержки.

  • Вы можете зарегистрироваться для Oracle Database здесь

(Изображение предоставлено: IBM)

4. IBM Db2 на облаке

Решение IBM для облачных баз данных

Многофункциональные сервисы дБAII Функциональные обновления безопасности

IBM Db2 on Cloud — это только одно из сервисных предложений от сервисного гиганта IBM, как части его комплексной платформы управления облаком.

IBM Db2 on Cloud — это полностью управляемая база данных SQL, которая работает в облаке. Он быстр и прост в настройке и обеспечивает гибкое масштабирование, поэтому вам нужно платить только за то, что вы фактически используете с точки зрения ресурсов.

Он также поставляется со встроенными возможностями искусственного интеллекта и автоматическим исправлением ошибок путем обновления. Получать наборы данных легко, как и когда вам нужно посмотреть на них. Db2 в облаке также может быть настроен на частной VPN.

Служба IBM Db2 on Cloud доступна через платформу управления гибридными данными IBM, с помощью которой доступны дополнительные службы баз данных, такие как Db2 Warehouse, Db2 Big SQL и Db2 Event Store..

В общем, это еще одно мощное предложение продуктов, которое направлено на удовлетворение потребностей предприятий в более эффективном управлении своими данными в гибридных облаках..

  • Вы можете зарегистрироваться в IBM Db2 в облаке здесь

(Изображение предоставлено Google)

5. Google Cloud SQL

Облачные сервисы Google

Google Cloud SQL входит в состав сервисов облачной платформы Google и является последним из известных поставщиков облачных услуг, о которых мы здесь упомянем..

Платформа предоставляет полностью управляемый сервис, особенно для реляционных баз данных, таких как MySQL, PostgreSQL и SQL Server, и стремится обеспечить высокую производительность, доступность, масштабируемость и удобство, а также использовать частную глобальную сеть Google для повышения безопасности..

Резервные копии и обновления предоставляются автоматически, а автоматическая защита от сбоев помогает защитить службу от возможных сбоев в других местах вашей ИТ-инфраструктуры..

Служба автоматически масштабируется с учетом размера базы данных, с ограничением емкости хранения 30 ТБ, 60 000 операций ввода-вывода в секунду и 416 ГБ ОЗУ на экземпляр.

Данные с Google Cloud SQL также зашифрованы и совместимы с HIPAA, SSAE 16, ISO 27001 и PCI DSS v3.0..

  • Вы можете зарегистрироваться в Google Cloud SQL здесь

Другие облачные сервисы баз данных для рассмотрения

В последние годы наблюдается большое количество облачных платформ, предлагаемых большим количеством компаний. Поскольку программное обеспечение на основе баз данных остается нормой, оно остается ключевым для обеспечения того, какую бы облачную платформу вы ни выбрали, чтобы она, вероятно, поддерживала ваши типы и размер базы данных и должным образом интегрировалась с другой ИТ-инфраструктурой, не в последнюю очередь отслеживая безопасность или ошибки. Здесь мы кратко рассмотрим некоторые дополнительные опции облачной базы данных, на которые стоит обратить внимание:

DataStax использует Apache Cassandra для формирования основы своей облачной платформы, поддерживающей нативные, гибридные и мультиоблачные сервисы. Его корпоративный сервис нацелен на предоставление мощной, масштабируемой и постоянно действующей базы данных. DataStax также предоставляет сервисы управления для AWS, Azure и Google Cloud. Компания также собирается запустить свою облачную платформу данных Constellation с интеллектуальными услугами для нулевых операций..

Zoho Creator это что-то немного другое — это не столько платформа управления облачной базой данных, сколько простой способ создать собственную базу данных в облаке. Это особенно полезно для небольших компаний, которые, возможно, захотят создавать свои собственные приложения, но в противном случае найдут громкий пакет управления облачностью излишним. Он работает через простой интерфейс перетаскивания, который позволяет полностью настраивать, и как часть набора приложений Zoho означает, что он легко интегрируется с другими продуктами Zoho.

Couchbase также немного отличается тем, что позволяет создавать собственные базы данных, работающие на N1QL, что обеспечивает гораздо более сложное хранение данных, чем обычно позволяет MySQL. Это означает возможность создавать в облаке базы данных, которые являются многоуровневыми и работают лучше для JSON. Кроме того, он имеет встроенную аналитику, простую репликацию и безопасность корпоративного уровня. Поэтому, если вам требуется более инновационная платформа баз данных с гибкостью NoSQL, возможно, стоит обратить внимание на Couchbase..

MongoDB Atlas Это автоматизированный облачный сервис, который значительно упрощает управление базами данных в облаке, позволяя пользователям сосредоточиться на разработке приложений. Он предлагает глобальную поддержку для более чем 60 облачных регионов и поставляется с распределенной отказоустойчивостью наряду с вариантами резервного копирования для обеспечения непрерывности бизнеса. Масштабирование по требованию, оптимизация ресурсов и полностью автоматизированное обеспечение структуры означает, что MongoDB может быть особенно привлекательным для инновационного предприятия.

SAP HANA — технологии хранения данных

Система может развертываться как в облаке, так и на локальных серверах. Платформа SAP HANA является платформой обработки данных, работающей в оперативной памяти, что позволяет ускорять бизнес-процессы, предоставлять расширенные услуги бизнес-аналитики и упростить корпоративную ИТ-среду. Формируя основу для удовлетворения всех потребностей в данных, платформа SAP HANA устраняет нагрузку по поддержанию различных существующих систем и хранящихся данных, что позволяет работать в режиме реального времени и принимать более корректные бизнес-решения в современной цифровой экономике.

Ключевые преимущества

Минимизирует сложность систем

Позволяет упростить ИТ-окружение, используя единую платформу для всех аналитических приложений. Платформа SAP HANA используется для анализа оперативных данных с целью поддержания бизнес в реальном времени, при этом уменьшая избыточность данных, зону обслуживания, требуемое оборудование и связанные с этим ИТ-операции.

Работает везде

Позволяет усовершенствовать центр обработки данных с помощью настраиваемых опций при развертывании платформы SAP HANA – публичное или приватное облако, настраиваемый дата-центр, либо другие (более 1000) сертифицированные, настраиваемые конфигурации от 13 ведущих вендоров.

Ключевые функциональные возможности

  • Трансформирует процесс управления базами данных. Она обрабатывает транзакции и аналитику в оперативной памяти с одной копии данных, что позволяет принимать оперативные решения на данных, получаемых в реальном времени. Кроме того, она упрощает выполнение операций благодаря использованию современных инструментов и надежной, защищенной базы.
  • Трансформирует управление данными. Обеспечивает доступ к проверенным данным, используя виртуализацию данных, интеграцию и репликацию, по мере необходимости. Управляет данными по всему многоуровневому хранилищу, обеспечивая наилучшие показатели производительности и общую стоимость владения.
  • Трансформирует аналитические и интеллектуальные возможности. Использует расширенную обработку данных для бизнес-процессов, текстов, пространственной информации, графиков и массивов данных в единой системе, что обеспечивает беспрецедентные возможности для принятия решений. А также позволяет формировать бизнес-идеи, используя машинное обучение и предиктивную аналитику.
  • Трансформирует прикладные службы. Позволяет быстро создавать прототипы, утверждать их, разрабатывать и предоставлять современные интеллектуальные приложения, используя настраиваемые инструменты для разработки и развертывания – все это либо из облака, либо на локальном оборудовании.

SAP HANA – это сокращение от “High-Performance Analytic Appliance” (высокоэффективное аналитическое приложение). SAP HANA представляет собой оперативное приложение (работающее в оперативной памяти), ориентированное поколоночное хранение данных. Это реляционная система управления базами данных (СУБД), разработанная SAP.

  • Данные находятся в оперативной памяти, а не хранятся на жестком диске.
  • Это программно-аппаратный комплекс, предназначенный для обработки значительных объемов оперативных данных с использованием вычислений в оперативной памяти.
  • Объединяет в себе технологии управления БД по строкам данных и по столбцам данных.
  • Наилучшим образом подходит для формирования оперативной аналитики на данных в реальном времени, а также для разработки и развертывании приложений, работающих в реальном времени.

База данных в оперативной памяти означает, что все данные хранятся в оперативной памяти. Больше не требуется время для загрузки данных с жесткого диска в оперативную память и для хранения данных на жестком диске. Все постоянно храниться в оперативной памяти, что обеспечивает быстрый доступ к ресурсам центрального процессора при обработке данных.

Повышение скорости обработки, обеспечиваемое этой системой хранения данных в оперативной памяти, еще более ускоряется использованием многопроцессорных систем.

  • Преимущества и инновации на стороне оборудования:
    • Многопроцессорная архитектура.
    • Параллельное масштабирование больших объемов данных.
    • Недорогие, общедоступные сервера.
    • Высокая производительность обработки данных.
    • Значительное снижение соотношения ‘стоимость/производительность.’
  • Преимущества и инновации на стороне ПО:
    • Хранение данных по строкам и по столбцам.
    • Сжатие данных до 5—30 раз.
    • Создание разделов и параллелизация.
    • Отсутствие агрегирования в общие таблицы.

Как работает облачное хранилище? Руководство для новичков на 2022 год

Облачное хранилище — это служба, которую можно использовать для хранения данных на удаленных серверах. Облачное хранилище работает, позволяя вам получать доступ к этим данным через Интернет, позволяя вам хранить и извлекать ваши файлы из любой точки мира, где у вас есть подключение к Интернету.

В этой статье мы углубимся в облачное хранилище для тех, кто не знаком с этой концепцией. Мы более подробно рассмотрим, как работает облачное хранилище, различные типы облачного хранилища и некоторые преимущества его использования.

Мы упомянем некоторых отличных поставщиков облачных хранилищ, но предлагаем вам взглянуть на наш список лучших облачных хранилищ в качестве хорошей отправной точки. В этом руководстве есть все, что вам нужно знать об облачном хранилище, поэтому читайте дальше, чтобы узнать больше.

Что такое облачное хранилище и как оно работает?

Когда вы сохраняете файлы на своем компьютере, файлы сохраняются на вашем жестком диске или на другом виде съемных носителей, таких как флэш-накопители или внешние жесткие диски.В качестве альтернативы облачное хранилище работает, отправляя ваши файлы через Интернет и сохраняя их на удаленных компьютерах, предназначенных для их размещения (называемых серверами).

Эти серверы предназначены для удаленного подключения. Это означает, что вы можете получить доступ к своим файлам из любого места и на любом устройстве, если у вас есть доступ в Интернет (и сервис поддерживает ваше устройство). На одном сервере могут размещаться данные нескольких пользователей, но вы сможете получить доступ к файлам только из своей учетной записи.

Кроме того, ваши файлы могут использоваться совместно с другими серверами, чтобы ничего не было потеряно в случае сбоя сервера. Это дает вам избыточность, а это означает, что потеря данных гораздо менее вероятна.

Проще говоря, облачное хранилище похоже на виртуальный жесткий диск, к которому вы можете получить доступ из любого места и в любое время. Слово «облако» часто используется, когда речь идет о технологиях, поэтому легко спутать облачное хранилище с другими типами облачных технологий. Давайте взглянем на некоторые различия, чтобы помочь вам лучше понять.

Облачное хранилище и облачные вычисления

Облачное хранилище иногда можно спутать с облачными вычислениями, но это две совершенно разные вещи.

Как мы уже видели, облачное хранилище позволяет загружать файлы на удаленные серверы. Облачные вычисления отличаются: они позволяют удаленно получать доступ к вычислительной мощности или программному обеспечению.

Облачное хранилище

позволяет получить доступ к удаленному жесткому диску, как если бы он был вашим собственным, и оно полностью сосредоточено на хранении.Для сравнения, облачные вычисления позволяют вам получить доступ ко всему компьютеру для запуска программного обеспечения, использования вычислительной мощности и (действительно) хранения файлов.

Одним из наиболее распространенных способов использования облачных вычислений является «программное обеспечение как услуга» или SaaS. Вместо того, чтобы устанавливать программное обеспечение на свой компьютер, вы можете установить его и получить к нему удаленный доступ. Это означает, что вам не нужно беспокоиться о том, достаточно ли у вас места на жестком диске или достаточно ли мощен ваш компьютер, но все равно создается впечатление, что программное обеспечение работает на вашем компьютере, несмотря ни на что.

Облачное хранилище и онлайн-резервное копирование

Онлайн-резервное копирование также часто путают с облачным хранилищем. Эти концепции более похожи, но есть некоторые важные различия, которые следует учитывать.

В обоих случаях ваши файлы хранятся в «облаке» на удаленных серверах. Однако самая большая разница между ними заключается в том, что хранилище в облаке должно действовать как виртуальный жесткий диск. Напротив, онлайн-резервное копирование предназначено для репликации содержимого всего вашего компьютера.Цель этого состоит в том, чтобы предоставить вам способ восстановить ваши данные, если они потеряны или уничтожены.

Очевидно, что если у вас есть файлы в облачном хранилище, вы можете получить их, если позже у вас возникнут проблемы, например, сбой жесткого диска. Однако большинство облачных хранилищ не копируют вашу файловую структуру. Онлайн-резервное копирование копирует все точно так, как оно есть, поэтому легко восстановить все в точности так, как оно было, если что-то пойдет не так.

Службы онлайн-резервного копирования

также обеспечивают дополнительную защиту от потери данных благодаря службам долгосрочного хранения, предлагаемым такими платформами, как Acronis, что позволяет архивировать файлы для последующего восстановления.

Вы можете узнать больше о разнице между онлайн-хранилищем и онлайн-резервным копированием, чтобы узнать больше. Кроме того, вы можете изучить наш список лучших онлайн-сервисов резервного копирования для получения рекомендаций.

Если вы просто хотите попробовать онлайн-резервное копирование, существует множество бесплатных вариантов резервного копирования в облаке, таких как IDrive и Jottacloud.

Преимущества использования облачного хранилища

Сервисы облачного хранения очень популярны. Это потому, что они предлагают ряд преимуществ, которые делают затраты более чем оправданными (ознакомьтесь с нашей статьей, где мы говорим о рисках и преимуществах облачного хранилища).

Дрю Хьюстон, основатель Dropbox, однажды сказал, что идея создания одного из самых популярных облачных хранилищ пришла ему в голову, когда он понял, что забыл свой USB-накопитель. Облачное хранилище дает вам гибкость; вам не нужно иметь хранилище данных поблизости, потому что такие сервисы, как Dropbox и Google Drive, всегда доступны.

Благодаря облачному хранилищу вы можете получить доступ к своим файлам в любом месте, где есть подключение к Интернету. Вы можете быть посреди пустыни, но если вы можете получить сигнал, вы можете получить доступ к своим файлам, и это самое большое преимущество подобных служб хранения.

Облачное хранилище

также решает проблему нехватки места на диске вашего ПК или мобильного устройства. Поскольку видеофайлы, приложения и даже операционные системы становятся все больше, слишком легко заполнить сверхбыстрый твердотельный накопитель. Чтобы решить эту проблему, облачное хранилище позволяет переносить файлы с жесткого диска в облако.

Вы по-прежнему можете получить доступ к этим файлам, когда они вам понадобятся, но они не будут занимать все место на вашем жестком диске. Это также помогает решить другую проблему; сломанный жесткий диск может привести к потере всех ваших данных.Фотографии, документы: все пропало.

Благодаря облачному хранилищу, даже если ваш жесткий диск выйдет из строя, ваши файлы будут в безопасности и их можно будет восстановить. Вам не нужно беспокоиться о потере данных, так как вы можете хранить копии важных файлов в выбранном вами сервисе хранения.

Автоматические обновления

Еще одно преимущество, если вам нужно убедиться, заключается в том, что ваши файлы будут автоматически обновляться на всех устройствах. Внесите изменения в файл на рабочем столе, и тот же файл на вашем телефоне мгновенно отобразит те же изменения.

Это делает облачное хранилище невероятно полезным, когда вы думаете о совместной работе. Несколько человек могут одновременно работать с файлами, хранящимися в облаке, и видеть изменения в режиме реального времени.

Также легко обмениваться файлами с облачным хранилищем с друзьями, семьей и коллегами. Такие провайдеры, как Sync.com, позволяют вам отправить ссылку на ваши файлы, к которым получатель может затем получить доступ из другого места. Вы можете установить разрешения, если хотите ограничить возможность редактирования файлов, и даже защитить их паролем для дополнительной безопасности.

Однако у облачного хранилища есть и недостатки. Как вы могли догадаться, для загрузки файлов в облачное хранилище обычно требуется подключение к Интернету. Если вы не в сети, вы не сможете получить доступ к своим файлам (за исключением данных, хранящихся локально).

Большинство провайдеров позволяют хранить файлы как локально, так и в облаке, так что это не должно быть большой проблемой. Однако чем дольше вы не в сети, тем больше разница между вашими облачными файлами и локальными файлами.

Также необходимо учитывать вопросы безопасности и конфиденциальности. В 2012 году в Dropbox произошла серьезная утечка данных: пароли 68 миллионов пользователей были утекли в сеть. Некоторые провайдеры также сканируют ваши файлы, чтобы убедиться, что вы не нарушаете их политики.

Если вам не нравится эта идея, ищите провайдера, который предлагает шифрование с нулевым разглашением, что означает, что ваши облачные данные хранятся в зашифрованном виде, и только вы (а не ваш провайдер) владеете ключом для их расшифровки.Вы можете ознакомиться с нашим списком лучших облачных хранилищ с нулевым разглашением, чтобы узнать больше.

Стоимость облачного хранилища

Последний недостаток службы облачного хранения заключается в том, что вам, вероятно, придется заплатить за нее. Большинство провайдеров предлагают бесплатные учетные записи, но вы не получаете огромного объема бесплатного хранилища, а некоторые преимущества доступны только платным клиентам. Если вам интересно, наш взгляд на некоторые из лучших вариантов бесплатного облачного хранилища должен помочь вам принять решение.

Обычному пользователю придется заплатить, чтобы иметь достаточно места для всех ваших файлов.Хорошей новостью является то, что цены довольно разумные, и вам не нужно грабить банк для хранения ваших файлов, особенно с учетом затрат на покупку большего физического хранилища.

Если вам интересно, наш сравнительный список облачных хранилищ должен помочь вам сравнить стоимость основных поставщиков облачных хранилищ.

Плюсы:

  • Доступ к файлам везде, где есть интернет
  • Нет необходимости в дополнительных жестких дисках
  • Восстановление файлов в случае потери данных
  • Обновление файлов на устройствах
  • Сотрудничество
  • Простой обмен

Минусы:

  • Требуется подключение к Интернету
  • Вопросы конфиденциальности и безопасности
  • За приличное количество места для хранения нужно платить

Типы облачных хранилищ

Не каждый пользователь облачного хранилища хочет или нуждается в одном и том же.Вот почему существуют разные типы облачных систем хранения от разных поставщиков.

Личный

Основные службы облачных хранилищ позволяют вам получать доступ к их удаленным серверам, но вы также можете настроить свой собственный сервер дома, чтобы создать свое личное облачное хранилище.

Такие продукты, как Western Digital My Cloud, позволяют настроить локальный сервер, доступ к которому есть только у вас. Есть ряд причин, по которым вы можете захотеть это сделать. Он отлично подходит для потоковой передачи мультимедиа, например музыки и фильмов, в вашем доме, потому что вы можете рассчитывать на более высокую скорость в домашней сети, чем на потоковую передачу с сервера через Интернет.

Это также означает, что, если ваш медиа-контент получен из менее авторитетных источников, вам не нужно беспокоиться о том, что ваш поставщик облачных хранилищ будет отслеживать и сканировать ваши файлы.

Частный

Частное облачное хранилище — это, по сути, личное облачное хранилище для бизнеса. Именно здесь компания устанавливает свои собственные внутренние серверы хранения. Сотрудники могут получить доступ к этим серверам через облако, например корпоративный Dropbox.

Существует ряд причин, по которым компания может решить создать собственное частное облачное хранилище, но одна из наиболее важных заключается в том, что некоторые компании обязаны хранить пользовательские данные на месте по юридическим причинам.

Общедоступный

Именно это обычно имеют в виду, когда говорят об облачном хранилище. Такие сервисы, как Google Drive и pCloud, имеют целые стойки серверов в центрах обработки данных, предназначенных для обслуживания населения, что позволяет этим пользователям хранить свои файлы в облаке.

Наш сайт в основном посвящен поставщикам общедоступных облачных хранилищ, включая такие службы, как Sync.com, который, как показывает наш обзор Sync.com, является нашим выбором номер один в качестве общедоступного облачного хранилища, хотя pCloud занимает достойное второе место (см. наш обзор pCloud для получения дополнительной информации).

Однако доступны альтернативы. Пользователи, ориентированные на конфиденциальность, могут рассмотреть подписку MEGA (ознакомьтесь с нашим обзором MEGA) или, если вы думаете о совместной работе над файлами Office, вы можете вместо этого рассмотреть возможность использования OneDrive (см. наш обзор OneDrive).

Эти провайдеры в основном ориентированы на рынок хранения персональных данных, но многие службы облачного хранения также предлагают планы, которыми могут воспользоваться предприятия, если они хотят хранить данные вне офиса. Взгляните на наш список лучших облачных хранилищ для бизнеса, чтобы узнать больше.

Гибридное хранилище

Возьмите скорость и безопасность частного облачного хранилища и смешайте их с простотой использования и гибкостью общедоступного облачного хранилища, и поздравляем: вы открыли для себя гибридное облачное хранилище — новый подход к хранению файлов в Интернете.

Гибридное облачное хранилище позволяет объединить локальный сервер хранения с поставщиком общедоступного облачного хранилища. Это позволяет вам выбирать, какие данные вы хотите хранить локально, а какие файлы — удаленно в облаке.

Это дает вам лучшее из обоих миров и может стать идеальным решением для многих предприятий (ознакомьтесь с нашим обзором лучших гибридных облачных резервных копий). Такие службы, как Microsoft Azure, позволяют управлять вашим гибридным облачным хранилищем, как объясняется в нашем предыдущем обзоре Microsoft Azure.

Насколько безопасно облачное хранилище?

Поскольку утечки данных происходят ежедневно, вам может быть интересно, насколько на самом деле безопасно облачное хранилище. Мы уже упоминали о взломе Dropbox еще в 2012 году, когда произошла утечка паролей миллионов пользователей, но это далеко не единичный случай, когда знаменитости пострадали от запоминающихся взломов своего хранилища iCloud.

Безопасно ли облачное хранилище? Ну, короткий ответ: да, до определенного момента. Dropbox повысил свою безопасность после взлома, и «взломы» iCloud в основном сводились к плохому управлению учетными записями и слабым паролям, а не к взлому самой службы.

Большинство сторонних поставщиков облачных услуг на рынке очень безопасны, но также верно и то, что если кто-то получит доступ к вашему паролю, он сможет получить доступ к вашей учетной записи. Вот почему вы всегда должны использовать двухфакторную аутентификацию, если сервис предлагает ее.

Когда вы входите в систему, эта система 2FA требует, чтобы вы вводили код, отправленный на ваш телефон или сгенерированный приложением для проверки подлинности, в качестве второго уровня защиты, наряду с надежным паролем, который трудно подобрать.

Двухфакторная аутентификация также означает, что даже если кто-то знает ваш пароль, он не сможет войти в вашу учетную запись, не имея под рукой вашего мобильного телефона.

Для обеспечения максимальной безопасности используйте провайдера, предлагающего шифрование с нулевым разглашением, чтобы в случае взлома самих серверов злоумышленники могли получить доступ к вашим зашифрованным файлам, но не смогли их расшифровать.

Поставщики

, такие как Tresorit, предлагают шифрование с нулевым разглашением в качестве стандарта, поэтому обязательно ознакомьтесь с нашим обзором Tresorit, чтобы узнать больше. Чтобы узнать о дополнительных возможностях, ознакомьтесь с нашими рекомендациями по наиболее безопасным облачным хранилищам, таким как pCloud, MEGA и Egnyte Connect.

Последние мысли

Надеемся, что это руководство помогло вам лучше понять, как работает облачное хранилище, и дало вам несколько рекомендаций поставщиков, которых вы можете попробовать практически бесплатно.

Облачное хранилище

стало чрезвычайно популярным именно благодаря простоте использования, низкой стоимости и общему удобству.Это позволяет вам получать доступ к вашим файлам и папкам в любое время и из любого места, а также обеспечивает их защиту от потери данных. Вы также сокращаете объем используемого дискового пространства, освобождая место для видео, игр и многого другого.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей
, чтобы получать последние новости о новых выпусках и многое другое.

Если у вас есть любимый поставщик облачных хранилищ или у вас есть свои советы и рекомендации, чтобы помочь другим Cloudwards.net читатели, изучающие облачное хранилище, то обязательно оставьте комментарий ниже. Как всегда, спасибо за чтение.

Дайте нам знать, если вам понравился пост. Только так мы можем стать лучше.

Да Нет

Управление данными в облачных средах: хранилища данных NoSQL и NewSQL | Journal of Cloud Computing

Одной из основных характеристик хранилищ данных NoSQL и NewSQL является их способность горизонтального и эффективного масштабирования за счет добавления дополнительных серверов в пул ресурсов.Несмотря на то, что были попытки масштабировать реляционные базы данных по горизонтали, наоборот, RDB предназначены для вертикального масштабирования за счет увеличения мощности одного существующего сервера [3].

Что касается того, что масштабируется, рассматриваются три аспекта масштабирования: масштабирование запросов на чтение, масштабирование запросов на запись или масштабирование хранилища данных. Стратегии секционирования, репликации, согласованности и контроля параллелизма, используемые хранилищами данных NoSQL и NewSQL, оказывают значительное влияние на их масштабируемость.Например, секционирование определяет распределение данных между несколькими серверами и, следовательно, является средством достижения всех трех измерений масштабирования.

Еще одним важным фактором масштабирования запросов на чтение и запись является репликация: хранение одних и тех же данных на нескольких серверах, чтобы операции чтения и записи могли быть распределены по ним. Репликация также играет важную роль в обеспечении отказоустойчивости, поскольку доступность данных может выдержать отказ одного или нескольких серверов. Кроме того, выбор модели репликации также тесно связан с уровнем согласованности, обеспечиваемым хранилищем данных.Например, модель асинхронной репликации ведущий-ведомый не может обеспечить согласованные запросы на чтение от подчиненных.

Наконец, еще одним фактором, влияющим на масштабирование запросов на чтение и запись, является контроль параллелизма. Простые методы блокировки чтения/записи могут не обеспечивать достаточного контроля параллелизма для пропускной способности чтения и записи, требуемой решениями NoSQL и NewSQL. Поэтому в большинстве решений используются более продвинутые методы, такие как оптимистическая блокировка с контролем параллелизма нескольких версий (MVCC).

В следующих подразделах будут сравниваться стратегии секционирования, репликации, согласованности и управления параллелизмом для хранилищ данных NoSQL и NewSQL; обзор представлен в таблице 2.

Таблица 2 Возможности управления секционированием, репликацией, согласованностью и параллелизмом

Секционирование

В большинстве хранилищ данных NoSQL и NewSQL реализовано своего рода горизонтальное секционирование или сегментирование, при котором наборы или строки/записи хранятся в разных сегментах (или сегментах), которые могут располагаться на разных серверах.Напротив, вертикальное разбиение предполагает хранение наборов столбцов в разных сегментах и ​​их соответствующее распределение. Модель данных является важным фактором при определении стратегий разделения хранилища данных. Например, сегменты вертикального разделения содержат предопределенные группы столбцов; поэтому хранилища данных из категории семейства столбцов могут обеспечивать вертикальное секционирование в дополнение к горизонтальному секционированию.

Двумя наиболее распространенными стратегиями горизонтального разбиения являются разбиение по диапазонам и согласованное хеширование. Разбиение по диапазонам присваивает данные разделам, расположенным на разных серверах, на основе диапазонов ключа раздела. Сервер отвечает за хранение и обработку чтения/записи определенного диапазона ключей. Преимуществом этого подхода является эффективная обработка запросов диапазона, поскольку соседние ключи часто находятся в одном узле. Однако такой подход может привести к возникновению горячих точек и проблемам с балансировкой нагрузки. Например, если данные обрабатываются в порядке значений их ключей, нагрузка по обработке всегда будет сосредоточена на одном или нескольких серверах.Другим недостатком является то, что сопоставление диапазонов с разделами и узлами должно поддерживаться, как правило, сервером маршрутизации, чтобы клиент мог быть направлен на правильный сервер. BerkeleyDB, Cassandra, HBase и MongoDB реализуют разбиение по диапазонам, как показано в таблице 2.

При последовательном хешировании набор данных представляется в виде круга или кольца. Кольцо разделено на количество диапазонов, равное количеству доступных узлов, и каждый узел сопоставляется с точкой на кольце.На рис. 2 показано последовательное хеширование в примере с четырьмя узлами с N1 по N4. Чтобы определить узел, в который следует поместить объект, система хеширует ключ объекта и находит его местоположение на кольце. В примере на рисунке 2 объект и расположен между узлами N4 и N1. Затем кольцо проходится по часовой стрелке до тех пор, пока не встретится первый узел, и объект будет назначен этому узлу. Соответственно, объект и на рисунке 2 назначается узлу N1. Следовательно, каждый узел отвечает за кольцевую область между собой и своим предшественником; например, узел N1 отвечает за диапазон данных 1, узел N2 — за диапазон данных 2 и т. д.При согласованном хешировании местоположение объекта может быть вычислено очень быстро, и нет необходимости в службе сопоставления, как при разделении по диапазонам. Этот подход также эффективен при динамическом изменении размера: если узлы добавляются в кольцо или удаляются из него, только соседние регионы переназначаются другим узлам, а большинство записей остаются неизменными [16]. Однако согласованное хеширование негативно влияет на запросы диапазона, поскольку соседние ключи распределяются по нескольким различным узлам.Voldemort, Riak, Cassandra, DynamoDB, CouchDB, VoltDB и Clustrix реализуют последовательное хеширование. Рисунок 2 Amazon SimpleDB, решение NoSQL, которое предоставляется как услуга, предлагает своим клиентам простые ручные механизмы разделения данных, как описано в таблице 2. Однако поставщик услуг может внедрить дополнительное разделение для достижения пропускной способности, указанной в соглашении об уровне обслуживания. .

Разделение графовых баз данных значительно сложнее, чем разделение других хранилищ NoSQL [50]. Данные типа «ключ-значение», «семейство столбцов» и «документ» хранят данные секционирования в соответствии с известным и относительно стабильным ключом. Кроме того, доступ к данным осуществляется с помощью механизма поиска. Напротив, графы представляют собой сильно изменчивые структуры, у которых нет стабильных ключей. Доступ к графическим данным осуществляется не путем поиска, а путем использования отношений между сущностями. Следовательно, разбиение графа пытается достичь компромисса между двумя противоречивыми требованиями: связанные узлы графа должны быть расположены на одном сервере для достижения хорошей производительности обхода, но в то же время слишком много узлов графа не должно быть на одном сервере. потому что это может привести к тяжелой и концентрированной нагрузке.Было предложено несколько алгоритмов разбиения графов [50], но их применение на практике ограничено. Одна из причин — быстрый темп изменения графиков, что может спровоцировать интенсивные операции по ребалансировке. По этой причине исследованные графовые базы данных Neo4J, HypergraphDB и AllegroGraph не предлагают секционирование в традиционном смысле. Однако Neo4J предлагает сегментирование кеша, в то время как HypergraphDB полагается на автономных агентов для обеспечения связи между графами, находящимися в разных одноранговых узлах, как показано в таблице 2.

Исследованные хранилища данных NewSQL также используют различные стратегии секционирования. VoltDB использует традиционный подход, при котором каждая таблица секционируется с использованием одного ключа, а строки распределяются между серверами с использованием последовательного алгоритма хеширования. Хранимые процедуры могут выполняться в одном разделе или во всех разделах; однако недостатком является то, что пользователь несет ответственность за выбор между этими вариантами. Хранилище данных Clustrix также разделяет данные, используя согласованный алгоритм хеширования по определяемому пользователем первичному ключу.Кроме того, Clustrix также разделяет индексы таблицы, используя индексированные столбцы в качестве ключей. Теоретически эта стратегия позволяет выполнять параллельный поиск по этим индексам, что приводит к более быстрому разрешению запросов.

Google Spanner использует другую модель секционирования. Развертывание Spanner содержит набор серверов, известных как spanservers , которые являются узлами, ответственными за предоставление данных клиентам. Spanserver управляет сотнями и тысячами планшетов , каждый из которых содержит набор каталогов.Каталог — это, по сути, набор строк с общим префиксом ключа, как указано в определяемой пользователем иерархии таблиц, упомянутой в разделе «Модели данных». Каталог также считается базовой единицей конфигурации размещения, которая используется для определения ограничений для разделения и репликации данных между доступными планшетами. Некоторыми из критериев, которые можно определить, являются центры обработки данных, в которых должны находиться реплики, количество реплик, расстояние данных до их клиентов и расстояние между репликами.Хранилище данных автоматически перемещает каталоги между разветвленными серверами для соблюдения этих критериев и повышения общей производительности доступа к данным.

NuoDB — еще одно решение NewSQL, использующее совершенно другой подход к разделению данных. Развертывание NuoDB состоит из нескольких диспетчеров хранилища (SM) и диспетчеров транзакций (TM). SM — это узлы, отвечающие за обслуживание данных, а TM — это узлы, обрабатывающие запросы. Каждый SM имеет полную копию всех данных, что в основном означает, что внутри SM не происходит разделения.Тем не менее базовое хранилище ключей-значений, используемое SM, может само по себе разделять данные, хотя это не контролируется и не просматривается пользователем.

Репликация

Помимо повышения масштабируемости операций чтения/записи, репликация также повышает надежность, отказоустойчивость и долговечность системы. Можно выделить два основных подхода к репликации: master-slave и multi-master репликация.

В репликации ведущий-ведомый , как показано на рис. 3.a, один узел назначается ведущим и является единственным узлом, который обрабатывает запросы на запись. Изменения распространяются от ведущих узлов к подчиненным. Примерами хранилищ данных с репликацией master-slave являются Redis, BerkeleyDB и HBase. В репликации с несколькими мастерами , показанной на рисунке 3b, несколько узлов могут обрабатывать запросы на запись, которые затем распространяются на оставшиеся узлы. В то время как при репликации ведущий-ведомый направление распространения всегда от главного к подчиненным, при репликации с несколькими ведущими распространение происходит в разных направлениях.CouchDB и Couchbase Server являются примерами хранилищ данных с несколькими мастерами . Три других хранилища данных, Voldemort, Riak и Cassandra, поддерживают репликацию без мастера , которая похожа на репликацию с несколькими мастерами, поскольку несколько узлов принимают запросы на запись, но, как подчеркивается термином без хозяина , все узлы играют одну и ту же роль в система репликации. Обратите внимание, что все три хранилища данных с репликацией без мастера используют согласованное хеширование в качестве стратегии секционирования.Стратегия размещения реплик тесно связана с положением узла в кольце разделения, как показано в таблице 2.

Рисунок 3

Схемы репликации NewSQL можно рассматривать как схемы с несколькими ведущими или без ведущих, поскольку любой узел может получать операторы обновления. В VoltDB и Clustrix диспетчер транзакций/сеансов получает обновления, которые пересылаются на все реплики и выполняются параллельно. С другой стороны, Google Spanner использует алгоритм конечного автомата Paxos [29], чтобы гарантировать выполнение последовательности команд в одном и том же порядке на всех узлах-репликах.Обратите внимание, что Paxos — это распределенный алгоритм без центрального арбитража, который существенно отличается от других решений. Наконец, в NuoDB строки таблицы представлены в виде распределенных объектов в памяти, которые взаимодействуют асинхронно для репликации изменений своего состояния.

Выбор модели репликации влияет на способность хранилища данных масштабировать запросы на чтение и запись. Репликация ведущий-подчиненный обычно полезна для масштабирования запросов на чтение, поскольку позволяет множеству подчиненных принимать запросы на чтение — примерами являются BerkeleyDB и MongoDB.Однако некоторые хранилища данных, такие как HBase, не разрешают запросы на чтение на подчиненных узлах. В этом случае репликация используется исключительно для отработки отказа и аварийного восстановления. Кроме того, хранилища данных «ведущий-ведомый» не масштабируют запросы на запись, поскольку главный узел — это единственный узел, который обрабатывает запросы на запись. Интересным исключением является база данных Neo4J, которая также может обрабатывать запросы на запись на подчиненных узлах. В этом случае запросы на запись синхронно распространяются от ведомых устройств к ведущему и, следовательно, выполняются медленнее, чем запросы на запись к ведущему устройству.Наконец, системы репликации с несколькими мастерами и без мастеров обычно способны масштабировать запросы на чтение и запись, поскольку все узлы могут обрабатывать оба запроса.

Еще одна характеристика репликации, сильно влияющая на пропускную способность хранилища данных, — способ распространения операций записи между узлами. Синхронизация реплик может быть синхронной или асинхронной. В синхронной или активной репликации изменения распространяются на реплики до того, как клиент подтвердит успешную операцию записи.Это означает, что синхронная репликация приводит к задержкам, поскольку операция записи завершается только после распространения изменений. Этот подход редко используется в NoSQL, поскольку может привести к большим задержкам в случае временной потери или ухудшения соединения. В асинхронной или отложенной репликации успех операции записи подтверждается до того, как изменение будет распространено на узлы реплики. Это позволяет выполнять репликацию на большие расстояния, но может привести к тому, что узлы будут содержать несогласованные копии данных.Однако производительность может быть значительно улучшена по сравнению с синхронной репликацией. Как показано в таблице 2, в большинстве исследованных хранилищ данных используется асинхронная репликация. Как правило, решения NoSQL используют этот подход для достижения желаемой производительности, однако CouchDB использует его для обеспечения автономной работы. В CouchDB несколько реплик могут иметь свои собственные копии одних и тех же данных, изменять их, а затем синхронизировать эти изменения позже.

Согласованность

Согласованность, как одно из свойств ACID, гарантирует, что транзакция переводит базу данных из одного допустимого состояния в другое.Однако в этом разделе рассматривается согласованность, используемая в теореме CAP, которая относится к тому, как данные отображаются между узлами сервера после операций обновления. В основном можно выделить две модели согласованности: сильная и окончательная согласованность. Strong или немедленная согласованность гарантирует, что при подтверждении запросов на запись одни и те же (обновленные) данные будут видны для всех последующих запросов на чтение. Синхронная репликация обычно обеспечивает строгую согласованность, но ее использование может быть неприемлемо в хранилищах данных NoSQL из-за вносимой задержки.Среди наблюдаемых хранилищ данных NoSQL с репликацией только HBase поддерживает исключительно строгую согласованность. В модели возможной согласованности изменения в конечном итоге распространяются по системе при наличии достаточного времени. Поэтому некоторые серверные узлы могут содержать несогласованные (устаревшие) данные в течение определенного периода времени. Асинхронная репликация, если нет других механизмов обеспечения согласованности, приведет к окончательной согласованности, поскольку существует задержка между подтверждением записи и распространением.Поскольку хранилища данных NoSQL обычно реплицируются асинхронно и с ними часто связана конечная согласованность, ожидалось, что рассмотренные решения NoSQL обеспечат конечную согласованность. Тем не менее, как показано в таблице 2, большинство этих хранилищ данных позволяют настраивать модель согласованности с использованием альтернативных механизмов обеспечения согласованности; однако выбор строгой согласованности может повлиять на производительность.

Хранилища данных с согласованным хешированием и репликацией без мастера, в частности, Voldemort, Riak и Cassandra, используют подход кворума в своих моделях согласованности.В этом подходе кворум чтения или записи определяется как минимальное количество реплик, которые должны ответить на запрос чтения или записи, чтобы он считался успешным и подтверждался запрашивающей стороне. Несмотря на то, что эти хранилища данных предназначены для конечной согласованности, они могут обеспечить строгую согласованность, выбрав (кворум чтения + кворум записи) больше, чем количество реплик.

MongoDB может добиться строгой согласованности, используя два разных метода. Во-первых, соединение может быть настроено только для чтения от мастера, что лишает хранилища данных возможности масштабировать запросы на чтение.Второй вариант — установить для параметра проблема записи значение « Replica Acknowledged », что гарантирует, что запись будет успешной на всех репликах до подтверждения. Это превращает хранилище данных в систему синхронной репликации и снижает его производительность.

Наконец, важно отметить, что проанализированные решения NewSQL, за исключением NuoDB, являются строго согласованными, полностью транзакционными хранилищами данных.

Контроль параллелизма

Контроль параллелизма представляет особый интерес для хранилищ данных NoSQL и NewSQL, поскольку они, как правило, должны поддерживать большое количество одновременных пользователей и очень высокие скорости чтения и/или записи.Все изученные решения упрощают параллелизм за счет реализации секционирования и репликации. Однако в этом разделе основное внимание уделяется управлению параллелизмом как средству достижения одновременного доступа к одному и тому же объекту, строке или записи на одном узле сервера.

Основные схемы управления параллелизмом можно разделить на пессимистичные и оптимистичные. Пессимистическое управление параллелизмом или пессимистическая блокировка, предполагает, что два или более одновременных пользователя попытаются обновить одну и ту же запись или объект одновременно.Чтобы предотвратить эту ситуацию, на объект, к которому осуществляется доступ, устанавливается блокировка, так что эксклюзивный доступ гарантируется для одной операции; другие клиенты, пытающиеся получить доступ к тем же данным, должны ждать, пока первый закончит свою работу. Заблокированная сущность зависит от базовой модели данных. Например, в хранилище ключей-значений хранятся записи блокировки, состоящие из пар ключ-значение, в семействе столбцов хранятся строки блокировки, а в хранилищах документов применяется блокировка на уровне документа. В графовых базах данных, особенно в Neo4J, блокировки устанавливаются на узлы и их отношения.В BerkeleyDB и MongoDB реализованы блокировки чтения-записи, которые позволяют либо нескольким читателям получать доступ к данным, либо одному писателю изменять их. Пессимистичные методы блокировки могут привести к снижению производительности, особенно в сценариях с интенсивным выполнением операций записи.

Оптимистичный контроль параллелизма или оптимистическая блокировка предполагает, что конфликты возможны, но встречаются редко. Таким образом, вместо блокировки записи хранилище данных проверяет в конце операции, чтобы определить, пытались ли одновременные пользователи изменить одну и ту же запись.Если обнаружен конфликт, можно использовать различные стратегии разрешения конфликта, например, немедленное завершение операции или повторение одной из операций. Несколько исследованных хранилищ данных, в том числе Voldemort, Riak, HBase, CouchDB, Clustrix и NuoDB, реализуют оптимистичный контроль параллелизма с многоверсионным контролем параллелизма (MVCC). В MVCC, когда хранилищу данных необходимо обновить запись, оно не перезаписывает старые данные, а вместо этого добавляет новую версию и помечает старую версию как устаревшую.Сохраняется несколько версий, но только одна помечена как текущая. С подходом MVCC операция чтения видит данные такими, какими они были, когда она начала чтение, даже если данные были изменены или удалены другими операциями в это время.

Ряд решений NoSQL позволяет приложениям реализовать оптимистичный контроль параллелизма, предоставляя такие примитивы, как проверка и установка (CAS) в Memcached и Couchbase Server. Метод CAS гарантирует, что запись будет выполнена только в том случае, если ни один другой клиент не изменил запись с момента ее последнего чтения.В Redis аналогичную функцию выполняет примитив WATCH. Оптимистичные реализации управления параллелизмом используют различные подходы для определения того, была ли запись изменена. Например, Memcached использует штампы версий и увеличивающие номера версий AmazonDB. Часто трудно сказать, какой подход используется хранилищем данных внутри для достижения функциональности проверки и установки, основываясь исключительно на системной документации.

Cassandra получила признание за способность обрабатывать большое количество запросов на запись [19], и поэтому выделены архитектурные характеристики, способствующие масштабируемости записи Cassandra.Хотя структура хранения в типичных реляционных базах данных и ряде хранилищ данных NoSQL, включая MongoDB и CouchDB, основана на B-дереве, Cassandra использует преимущества дерева слияния со структурой журналов. Когда происходит запись, Cassandra сохраняет изменения в двух местах: в структуре памяти, называемой memtable, и в журнале фиксации на диске, добавляя к существующим данным. Когда memtable достигает порогового значения, данные memtable записываются в SSTables (таблицы отсортированных строк) на диске, а данные в журнале фиксации, соответствующие очищенной memtable, очищаются.При прошивке memtable Cassandra записывает целые сектора на диск, используя последовательный ввод-вывод вместо изменения строк на месте. Этот подход устраняет блокировку данных на диске для управления параллелизмом, поскольку операции записи только добавляют данные и не изменяют существующие данные на диске. Следовательно, Cassandra особенно подходит для приложений с большим объемом записи или приложений, требующих очень быстрой записи.

Некоторые из проанализированных решений NewSQL также реализуют инновационные подходы к управлению параллелизмом.Например, Spanner от Google использует гибридный подход, в котором транзакции чтения-записи реализуются с помощью блокировок чтения-записи, но транзакции только чтения не блокируются. Это возможно, потому что Spanner хранит несколько версий данных, а транзакция чтения — это, по сути, чтение с «безопасной» отметкой времени. Напротив, VoltDB реализует интересную альтернативу управлению параллелизмом. Это хранилище данных предполагает, что общая доступная память достаточно велика для хранения всего хранилища данных. Более того, он также предполагает, что все пользовательские транзакции недолговечны и могут очень эффективно выполняться с данными в памяти.Исходя из этих предположений, все транзакции затем выполняются последовательно в однопоточной среде без блокировок.

Самый дешевый способ хранения данных в облаке

Несмотря на множество различных преимуществ переноса данных в облако, одно из них может быть особенно важным для вас: цена. К сожалению, расчет точных затрат на хранение данных в облаке может быть немного запутанным из-за сложных моделей ценообразования и проблем с прогнозированием того, сколько ресурсов вам потребуется для выполнения задания.

Давайте мотивируем проблему затрат на облачное хранилище, обсудив пример использования: регистрация больших данных. В этом случае есть три способа хранить большие данные в облаке: хранить их непосредственно в базе данных, загружать лог-файлы или логировать через S3/CloudFront. Хотя сложно получить точную универсальную цифру, в этой статье будет рассказано о том, сколько на самом деле стоит хранение больших данных в облаке, чтобы вы могли получить более точную оценку для своей организации.

Содержание

Хранение предположений о ценообразовании больших данных

Сначала нам нужно установить некоторые параметры для нашей модели ценообразования.Конечно, это не будет отражать все существующие ситуации, но для целей этого упражнения мы хотим установить несколько простых предположений.

Вот с чем мы будем работать:

  • Amazon Web Services, восточный регион США
  • Использование в режиме 24/7, зарезервированный экземпляр на 1 год, интенсивное использование
  • 1 миллиард строк журнала в день, в среднем 1000 байтов на строку журнала; всего 1 терабайт в день или 30 терабайт в месяц
  • Только затраты на хранение (без обработки)
  • Цены рассчитаны с помощью Калькулятора цен AWS (все цены указаны в долларах США).

Еще раз оговорка: это только оценки.Ваши потребности могут отличаться от перечисленных здесь, настройки производительности могут изменить необходимое оборудование, а Amazon может изменить цены в любой момент. Если вы собираете данные в облаке, сообщите нам, какой метод вы используете и сколько это стоит.

Хранение больших данных непосредственно в базе данных

AWS предоставляет два варианта запуска реляционной базы данных в облаке: служба реляционной базы данных (RDS) и выборочная установка в Elastic Compute Cloud (EC2). В обоих случаях вам понадобится сервер журналов для сбора, создания и хранения журналов.

Сервер журналов

Сервер журналов должен обрабатывать 1 миллиард журналов в день, или в среднем примерно 11 000 журналов в секунду. Некоторые компании используют собственные решения, но на их разработку и поддержку уходит много времени и денег. Давайте воспользуемся готовым регистратором, таким как Fluentd, и воспользуемся плагином для его интеграции с базой данных.

По словам Казуки Охта, технического директора Treasure Data (основной участник Fluentd): «Fluentd может обрабатывать 18 000 сообщений в секунду на ядро ​​с процессором Intel Xeon L3426 (4 ядра HT 1.87 ГГц)». Другими словами, 4 экземпляра Amazon EC2 r4large с процессорами Intel Xeon E5-2686 v4 (Broadwell) (4 виртуальных ЦП) и 30,5 гигабайт ОЗУ должно быть более чем достаточно для обработки журналов, в том числе в часы пик, и записи данных в база данных.

Почасовая ставка для экземпляра, зарезервированного на 1 год, составляет 0,168 доллара США: с 4 экземплярами это 4 * 0,168 доллара США * 24 * 365, или примерно 5900 долларов США в год.

Однако есть несколько возможных дополнительных сборов:

  • Перенос 30 терабайт данных из региона Восток США в другой регион AWS стоит 0 долларов США.02 за гигабайт или 0,02 * 30 * 1000 = 600 долларов.
  •  Вам понадобится эластичный балансировщик нагрузки для балансировки между вашими экземплярами. По данным Amazon, балансировщик нагрузки стоит около 0,0225 доллара в час или около 16 долларов в месяц, если он работает полный рабочий день.
4 экземпляра Amazon EC2 r4.xlarge: 5900 долларов США в год
Передача данных 7 200 долларов США в год
Эластичный балансировщик нагрузки 200 долларов США в год
Итого 13 300 долларов США в год

Интегрируйте свое хранилище данных сегодня

Превратите свое хранилище данных в платформу данных, на которой работают все системы принятия решений и операционные системы компании.
7-дневная пробная версия • Кредитная карта не требуется

Amazon RDS

Во-первых, примечание об Amazon RDS: базы данных RDS имеют предел хранения 6416 терабайт, что означает, что они будут слишком малы для наших нужд в этом примере — у нас закончится место всего через 2 месяца! Существует вариант использования Amazon RDS для сегментирования (подробности см. по этой ссылке), но в этом посте мы сосредоточимся на некоторых других, более подходящих вариантах.

Эластичное вычислительное облако (EC2)

Для работы MySQL на EC2 требуется много места.Подойдет инстанс d2.8xlarge, оптимизированный для хранения, с общим объемом хранилища 48 терабайт. Поскольку каждый месяц генерируется 30 терабайт данных, вам потребуется еще один экземпляр каждые полтора месяца, всего 8 экземпляров в течение года. Дешевле бронировать их заранее на 1 год, чем работать по требованию и продолжать масштабирование. Стоимость одного экземпляра d2.8xlarge составляет около 3,216 долларов США в час, 2300 долларов США в месяц или 28 000 долларов США в год. При 8 экземплярах в год это составляет примерно 225 000 долларов.

К сожалению, вы теряете все свои данные при остановке экземпляров (хотя данные остаются при перезагрузке виртуальной машины). Чтобы убедиться, что он остается на месте, вам потребуется том SSD с IOPS, выделенный Amazon EBS, а это недешево.

Более доступный вариант — хранить необработанные данные и агрегаты только за месяц для более старых данных, а остальные архивировать на S3. Вы можете архивировать файлы журналов в формате gzip с соотношением 1:4, что означает, что для локального хранилища в месяц будет достаточно 7,5 терабайт.На S3 это стоит около 170 долларов в месяц или около 13 700 долларов в год (12 месяцев для первых 7,5 терабайт, 11 месяцев для следующих 7,5 терабайт и т. д.). Нам понадобится только один экземпляр d2.8xlarge, который стоит 28 000 долларов в год, как упоминалось выше.

В сумме эти затраты составляют примерно 55 000 долларов США в год для хранения больших данных непосредственно в базе данных.

Сервер регистрации 13 300 долларов США в год
Хранилище S3 13 700 долларов США в год
д2.8xбольшой экземпляр 28 000 долларов США в год
Итого 55 000 долларов США в год

Загрузка файлов журнала

В этом случае данные хранятся в виде больших файлов журналов, которые постоянно загружаются в S3, DynamoDB или Redshift.

Сервер журналов

Требования к серверу журналов такие же, как и в предыдущем методе, за исключением того, что вы будете сохранять данные в виде файлов, а не в базе данных. Смотрите цены выше.

С3

Стандартное хранилище

S3 на 7,5 терабайт в месяц стоит 0,023 доллара США за гигабайт. Как подсчитано ранее, это около 170 долларов в месяц или 13 700 долларов в год. Это будет добавлено к стоимости запуска сервера журналов, что в сумме составит около 30 000 долларов США в год. (Стоимость прозрачного хранения файла изображения незначительна, поскольку размер каждого файла составляет всего 68 байт.)

ДинамоДБ

DynamoDB взимает 0,25 доллара США за гигабайт в месяц за хранение данных. Если вы храните 30 терабайт в месяц с помощью DynamoDB, стоимость составит примерно 7700 долларов в месяц или чуть более 600 000 долларов в год.В сочетании со стоимостью сервера журналов это составляет 613 300 долларов США в год.

Красное смещение

Чтобы иметь 360 терабайт в течение всего года, вам потребуется 23 экземпляра ds2.8xlarge (по 16 ТБ пространства каждый). Зарезервировано на один год и оплачено авансом, что обойдется вам примерно в 790 000 долларов.

Более экономичный вариант — сохранить данные только за один месяц, используя 2 инстанса ds2.8xlarge, а остальные заархивировать в Amazon S3. Стоимость составит примерно 69 000 долларов США, выплаченных авансом за 1 год, плюс расходы на S3, рассчитанные выше.

Общая стоимость загрузки файлов журналов составит 96 000 долларов США в год.

Сервер регистрации 13 300 долларов США в год
Хранилище S3 13 700 долларов США в год
экземпляр d2.8xlarge 69 000 долларов США в год
Итого 96 000 долларов США в год

Ведение журнала S3/CloudFront

Этот метод отслеживает события через HTTP-запросы к изображениям из каталогов S3, которые автоматически генерируют журналы.Ему не нужны дополнительные серверы журналов и всего 7,5 терабайт в месяц для хранения. Как подсчитано ранее, 7,5 терабайт хранилища в месяц на S3 составляет примерно 13 700 долларов в год.

Вам также необходимо использовать CloudFront, иначе такие функции, как ведение журнала через строку запроса, не будут работать. Запросы CloudFront GET стоят 0,0075 USD за 10 000 запросов (см. цены). 1 миллиард HTTP-запросов будет стоить 750 долларов в день или около 270 000 долларов в год.

Традиционно также взимается плата за запросы к S3, но пока вы устанавливаете заголовки кэширования, эта плата будет минимальной.Доступ к прозрачным изображениям требует передачи данных размером 68 x 1 миллиард байтов: 68 гигабайт в день или 2040 гигабайт в месяц. Исходящая передача данных из S3 стоит 0,02 доллара за гигабайт, что составляет около 40 долларов в месяц или около 500 долларов в год.

Сложив эти затраты вместе, мы получим общую стоимость хранения больших данных с помощью журналов S3/CloudFront в размере 284 200 долларов США в год.

Хранилище S3 13 700 долларов США в год
Запросы CloudFront 270 000 долларов США в год
Передача данных CloudFront 500 долларов США в год
Итого 284 000 долларов США в год

Хранение больших данных: какой вердикт?

Напоминаем, вот общая стоимость всех методов, которые мы обсуждали:

Непосредственно в базу данных 55 000 долларов США в год
Загрузка файлов журнала на S3 30 000 долларов США в год
Загрузка файлов журнала в DynamoDb 613 000 долларов США в год
Загрузка файлов журнала в Redshift 96 000 долларов США в год
Ведение журнала S3/Cloudfront 284 000 долларов США в год

Согласно этим анализам, загрузка файлов журналов в S3 является самым дешевым способом хранения больших данных в облаке.Вопреки некоторым предположениям, ведение журналов S3/CloudFront стоит довольно дорого.

Конечно, это всего лишь один пример того, как рассчитать стоимость хранения больших данных в облаке — ваш пробег может варьироваться в зависимости от потребностей и целей вашего бизнеса. Самое главное, в уравнении есть несколько больших неизвестных: поскольку не включены затраты администраторов баз данных и разработчиков на внедрение и обслуживание, а также затраты на обработку данных.

Тем не менее, мы надеемся, что этот обзор помог вам определить достойный способ оценки стоимости хранения данных в облаке.

Нужна помощь с хранилищем больших данных?

Нужна помощь в диком и сложном мире больших данных? Вот две вещи, которые вы должны сделать:

  • Во-первых, ознакомьтесь с нашим списком из 17 лучших инструментов хранилища данных (и их ценами).
  • Во-вторых, поговорите с Integrate.io о том, как оптимизировать хранилище данных. Облачное решение ETL от Integrate.io предлагает простые визуальные конвейеры данных для создания автоматизированных потоков данных, предоставляя вам информацию, необходимую вашей организации.Готовы увидеть демонстрацию и начать бесплатную пробную версию? Свяжитесь с нами здесь.

11 Облачное хранилище объектов для хранения общедоступных и частных данных

Хранение больших объемов данных в традиционной среде обходится дорого. Давайте рассмотрим экономичное решение для хранения неструктурированных данных, которое у нас есть на рынке.

Благодаря облачному хранилищу, которое делает простым и , снижает стоимость без ущерба для качества и безопасности.

Хранилище объектов

можно использовать для хранения любых объектов, таких как фотографии, видео, аудио, pdf, документы, статические файлы и т. д.Его также можно использовать для размещения статического веб-сайта или резервного копирования.

Преимущество облачного хранилища в том, что вы можете загружать и скачивать данные из любого места в Интернете, а также можете ограничить их. Таким образом, у вас есть оба варианта на выбор в зависимости от ваших требований. Еще стоит упомянуть , вы платите за то, что используете .

Если вы ищете автономное хранилище, совместимое с S3, вам следует попробовать MinIO.

Давайте рассмотрим некоторые из лучших облачных хранилищ.

Кстати, в этой статье я расскажу о решениях для хранения объектов для приложений. Для личного и делового использования вам следует проверить Dropbox, Google Workspace или другие решения для облачного хранения.

АВС S3

Если вы уже работаете в облаке, то об этом можно догадаться. Один из самых известных и пионеров в обеспечении хранения объектов.

Не беспокойтесь об ограничениях памяти; вы можете загрузить любое количество данных.

AWS S3 предоставляет 99.999999999% долговечность и дает вам возможность загружать / скачивать данные с помощью браузера, API.

Предлагается три типа классов памяти.

Standard — универсальное хранилище с малой задержкой, идеально подходящее для распространения контента, анализа больших данных и т. д.

Стандартный IA (нечастый доступ) — вы можете использовать IA, если к содержимому обращаются нечасто. IA стоит меньше стандартной и подходит для хранения долгосрочных данных, которые не доступны ежедневно.

Glacier – дешевле, чем IA, подходит для архивирования данных.

AWS обеспечивает управление жизненным циклом для перехода объектов из одного класса хранения в другой. S3 основан на региональной основе, что означает, что вы можете хранить свои данные рядом с вашим клиентом, посетителем для более быстрого распространения контента и загрузки.

И если вы думаете о ДР, то он прикрыт. Он поддерживает межрегиональную репликацию , которую можно использовать для резервного копирования.Не забудьте ознакомиться с рекомендациями по обеспечению безопасности, если вы решите перейти на AWS S3.

Путь стека

StackPath — это полностью интегрированное объектное хранилище без каких-либо скрытых хитростей. Вместо этого он доступен по более низкой цене и предлагает более высокую производительность.

Его производительность на самом деле лучше, чем у других альтернатив облачных хранилищ. А как только вы соедините его с граничными вычислениями или CDN StackPath, производительность станет еще выше. Причиной его высокой производительности является его системная архитектура, которая обеспечивает примерно в 6 раз более высокую и надежную работу.

StackPath на 100 % совместим с Amazon S3, для которого требуются те же конструкции API для управления и хранения удостоверений. Следовательно, это уменьшает потребность в изменении существующего приложения. Он также демонстрирует превосходную производительность для времени до первого байта (TTFB), которое составляет менее 15 мс, что намного меньше, чем TTFB, предлагаемый другими.

После записи объекта в сегменты его можно сразу прочитать, что устраняет хорошо известную проблему, с которой часто сталкиваются разработчики AWS.Это не требует дополнительных сборов за передачу данных, вызовы или запросы API при доставке через CDN. В результате вы можете сэкономить почти 50% при выборе StackPath.

Облачное хранилище Google

Хранилище с малой задержкой от Google для компаний малого и корпоративного уровня . Google предлагает четыре типа хранилища.

Подобно S3, GCS также предлагает жизненный цикл данных для перемещения данных из одного типа хранилища в другой. или вы также можете настроить его удаление.

Может быть сценарий, когда вы хотите сохранить данные только за определенный период.

Ex, приведенное ниже условие удалит все данные старше 30 дней из корзины.

Учитывая, что у Google Cloud есть несколько центров обработки данных по всему миру, вы можете хранить свои данные в разных городах Азии, Европы и США.

Недавно GCS представила функцию оплаты запрашивающей стороны, при которой запрашивающая сторона оплачивает стоимость запросов данных. В рамках бесплатного уровня GCP вы получаете 5 ГБ регионального хранилища, с которым можно поиграть.

пробелов

Недавно представленная компанией DigitalOcean служба хранения под названием Spaces имеет встроенную CDN.

В настоящее время он доступен в следующих четырех местах.

  • Нью-Йорк
  • Сингапур
  • Амстердам
  • Сан-Франциско

Для управления данными можно использовать интерфейс перетаскивания или программно через API или CLI.

Некоторые распространенные варианты использования пробелов:

  • Веб-ресурсы, такие как HTML, изображения, CSS, js или для размещения статического сайта
  • Хранение журналов
  • Хранение резервной копии, архив данных

DO Spaces совместим с S3 и поддерживает CORS.Если вы ищете ежемесячную фиксированную ставку, то DigitalOcean будет одним из самых дешевых.

Кролик

Bunny Edge Storage — это облачное хранилище, разработанное для глобальной аудитории. После загрузки файлов вы можете получить доступ к любым файлам из любого места. Это помогает вам доставлять контент на четыре континента и предлагает в 5 раз более быструю загрузку и задержки из традиционного облачного хранилища.

Bunny Edge Storage может реплицировать ваши данные, поэтому вы не пропустите ни одной информации во время аварийного переключения центра обработки данных.Кроме того, он напрямую интегрируется с Bunny CDN, чтобы повысить производительность и сократить расходы благодаря внутренней связи между службами CDN и хранилищем.

Вы можете загружать свои данные с помощью HTTP API, FTP или файлового менеджера и получать файлы в облаке, чтобы загружать их в любое место. Bunny Edge Storage предназначен для повышения производительности за счет неограниченной масштабируемости, стратегического позиционирования и прямой интеграции с CDN. Вы также можете сравнить производительность с традиционными поставщиками хранилищ.

Говоря о глобальной задержке, среднее значение для Bunny Edge Storage составляет 41 мс, что является самым низким показателем среди других. В задаче глобальной пропускной способности среднее значение составляет 58,3 МБ/с, что является самым высоким показателем среди других провайдеров.

Начните БЕСПЛАТНУЮ пробную версию сегодня, выбрав любой план от 0,01 доллара США за ГБ в месяц для Европы. Вы также можете выбрать две, три или четыре области одновременно.

Вультр

Vultr предлагает высокопроизводительное объектное хранилище по цене 5 долларов США в месяц, которое включает хранилище объемом 250 ГБ и пропускную способность 1000 ГБ.Он использует кэширование NVMe (Энергонезависимая память Express), чтобы обеспечить доступ к часто используемым данным на более высокой скорости.

Увеличение или уменьшение масштаба по мере роста и управления с помощью инструментов, совместимых с API или S3. Vultr трижды клонирует данные для большей надежности.

Облачные файлы

Cloud Files от Rackspace работает на базе OpenStack и обеспечивает масштабируемое облачное хранилище. Он тесно интегрируется с AKAMAI CDN для более быстрой доставки контента по всему миру.

Вы можете оставить файл частным или общедоступным.

Rackspace предоставляет уникальные функции, такие как временный URL-адрес, действительный только в течение определенного периода времени. Идеальное решение, когда вы хотите продавать цифровые медиа и хотите, чтобы пользователь загружал их в течение определенного времени.

IBM

Облачное хранилище

от IBM предлагает шифрование на стороне сервера и SSL/TLS при передаче. Данными можно управлять с помощью веб-интерфейса, RESTful API, SDK.

Используя SDK, вы можете использовать хранилище не только с облачными службами IBM, но и с другой платформой.Есть два варианта устойчивости.

  • Региональный — хранить данные в нескольких центрах обработки данных, но в том же регионе
  • Межрегиональный — храните данные в нескольких регионах, полезно, если вы ищете региональную доступность.

IBM предлагает четыре типа памяти .

  • Стандарт – данные общего назначения, часто используемые
  • Хранилище — доступ к данным раз в месяц или реже
  • Холодное хранилище — данные, к которым иногда обращаются, для долгосрочного хранения данных
  • Flex — динамические данные, сочетание данных, к которым обращаются часто и нечасто

В рамках облегченного плана вы можете БЕСПЛАТНО начать работу с 25 ГБ данных.

Алибаба ОСС

Alibaba Cloud OSS (служба хранения объектов) предлагает гарантию доступности на уровне 99,9 %. Стоимость зависит от того, что вы используете, без предварительных или долгосрочных обязательств.

Хранилище Alibaba способно обрабатывать более 50 000 запросов в секунду и имеет встроенную многоуровневую систему безопасности для защиты от DDoS и попыток несанкционированного входа в систему.

Хранилище BLOB-объектов Azure

Храните любые неструктурированные данные в хранилище блогов Microsoft Azure.Одним из наиболее значительных преимуществ Azure является его расположение.

Пример: если вы ищете несколько местоположений центров обработки данных в Индии, то на данный момент Azure имеет лучшее покрытие.

Хранилище блогов Azure оптимизировано для озер данных. Они также получили другие типы хранилищ, такие как File & Archive, для удовлетворения дополнительных требований.

Хранилище Oracle

Облачное хранилище

от Oracle позволяет хранить неограниченное количество неструктурированных данных в каждой корзине. Некоторые из особенностей:

  • Несколько способов подключения — OpenStack swift API, подключаемый модуль HDFS, REST API, Java SDK, Python CLI и консоль
  • Масштабируемость — не беспокойтесь о размере данных, они масштабируются автоматически.
  • Шифрование — шифрование на стороне сервера с алгоритмом 256 AES
Заключение

Я знаю, что есть несколько вариантов хранения данных в облаке. Лучший способ выбрать — попробовать их. Большинство из перечисленных выше поставщиков услуг облачного хранения предлагают БЕСПЛАТНУЮ пробную версию.

В качестве альтернативы, если вы хотите разместить их локально, вы можете попробовать самостоятельно разместить программное обеспечение, совместимое с S3.

Ключевые понятия и архитектура

— Документация Snowflake

Облако данных

Snowflake основано на передовой платформе данных, предоставляемой как программное обеспечение как услуга (SaaS).Snowflake предлагает решения для хранения, обработки и анализа данных, которые быстрее, проще в использовании и гораздо более гибки, чем традиционные предложения.

Платформа данных Snowflake не основана на какой-либо существующей технологии баз данных или программных платформах «больших данных», таких как Hadoop. Вместо этого Snowflake сочетает в себе совершенно новый механизм запросов SQL с инновационной архитектурой, изначально разработанной для облака. Пользователю, Snowflake предоставляет все функции корпоративной аналитической базы данных, а также множество дополнительных специальных функций и уникальных возможностей.

В этой теме:

Платформа данных как облачная служба¶

Snowflake — это настоящее предложение SaaS. Более конкретно:

  • Нет оборудования (виртуального или физического) для выбора, установки, настройки или управления.

  • Программное обеспечение для установки, настройки или управления практически отсутствует.

  • Текущим обслуживанием, управлением, обновлениями и настройкой занимается Snowflake.

Snowflake полностью работает на облачной инфраструктуре.Все компоненты службы Snowflake (кроме дополнительных клиентов командной строки, драйверов и соединителей) работают в общедоступных облачных инфраструктурах.

Snowflake использует виртуальные вычислительные экземпляры для своих вычислительных нужд и службу хранения для постоянного хранения данных. Snowflake нельзя запустить в частной облачной инфраструктуре (локальной или размещен).

Snowflake не является упакованным программным обеспечением, которое может быть установлено пользователем. Snowflake управляет всеми аспектами установки и обновления программного обеспечения.

Архитектура снежинки¶

Архитектура

Snowflake представляет собой гибрид традиционной архитектуры базы данных с общим диском и базы данных без общего доступа. Подобно архитектурам с общими дисками, Snowflake использует центральный репозиторий для сохраняемых данных, который доступны со всех вычислительных узлов платформы. Но подобно архитектурам без общего доступа, Snowflake обрабатывает запросы с использованием вычислительных кластеров MPP (массивно-параллельной обработки), где каждый узел в кластере хранит часть вычислительных ресурсов. весь набор данных локально.Этот подход предлагает простоту управления данными архитектуры с общими дисками, но с производительностью и преимуществами горизонтального масштабирования архитектуры без общего доступа.

Уникальная архитектура

Snowflake состоит из трех ключевых слоев:

Хранилище базы данных¶

Когда данные загружаются в Snowflake, Snowflake реорганизует эти данные в свой внутренний оптимизированный, сжатый, столбчатый формат. Snowflake сохраняет эти оптимизированные данные в облачном хранилище.

Snowflake управляет всеми аспектами хранения этих данных — организацией, размером файла, структурой, сжатием, метаданными, статистикой и другими аспектами хранения данных управляет Snowflake.Объекты данных, хранящиеся в Snowflake, не видны клиентам напрямую и не доступны; они доступны только через операции запросов SQL, выполняемые с использованием Snowflake.

Обработка запросов¶

Выполнение запроса выполняется на уровне обработки. Snowflake обрабатывает запросы с помощью «виртуальных складов». Каждое виртуальное хранилище представляет собой вычислительный кластер MPP, состоящий из нескольких вычислительных узлов, выделенных Snowflake от облачного провайдера.

Каждое виртуальное хранилище — это независимый вычислительный кластер, который не использует общие вычислительные ресурсы с другими виртуальными хранилищами.В результате каждый виртуальный склад не влияет на производительность других виртуальных складов.

Дополнительные сведения см. в разделе Виртуальные склады.

Облачные сервисы¶

Уровень облачных служб — это набор служб, которые координируют действия в Snowflake. Эти службы связывают воедино все различные компоненты Snowflake для обработки запросов пользователей, от входа в систему до отправки запросов. Уровень облачных служб также работает на вычислительных экземплярах, предоставленных Snowflake поставщиком облачных услуг.

Услуги, управляемые на этом уровне, включают:

Подключение к Snowflake¶

Snowflake поддерживает несколько способов подключения к сервису:

  • Веб-интерфейс пользователя, из которого можно получить доступ ко всем аспектам управления и использования Snowflake.

  • Клиенты командной строки (например, SnowSQL), которые также могут получить доступ ко всем аспектам управления и использования Snowflake.

  • Драйверы ODBC и JDBC, которые могут использоваться другими приложениями (например,грамм. Tableau) для подключения к Snowflake.

  • Собственные соединители (например, Python, Spark), которые можно использовать для разработки приложений для подключения к Snowflake.

  • Сторонние соединители, которые можно использовать для подключения таких приложений, как инструменты ETL (например, Informatica) и инструменты BI (например, ThoughtSpot), к Snowflake.

Дополнительные сведения см. в разделе Вход в Snowflake.

Хранилище базы данных в OutSystems Cloud

  1. Последнее обновление
  2. Сохранить как PDF
  1. Что означает ценность, которую я вижу в LifeTime?
  2. Должен ли я по-прежнему очищать пространство?
  3. Будет ли моя среда когда-нибудь остановлена ​​из-за нехватки места в базе данных?
  4. Могу ли я узнать, как распределяется пространство базы данных?

Шаблон:OutSystems/Documentation_KB/ContentCollaboration

  • Редактировать
  • OutSystems Cloud может работать с базами данных SQL Server или Oracle RDS.При покупке предоставляется начальное хранилище базы данных. Хранилище автоматически увеличивается по мере необходимости без дополнительной оплаты.

    Что означает значение, которое я вижу в LifeTime?

    На экране Environments в LifeTime вы можете щелкнуть карточку среды, чтобы увидеть занятое пространство каждой базы данных, а также общее доступное пространство.

    Нажав на Подробнее , вы можете увидеть разбивку между данными системы и приложения.

    Системные данные представляют пространство, занимаемое системными таблицами OutSystems.В том числе:

    • Версии модулей и решений
    • Процессы
    • Электронная почта
    • Журналы

    Данные приложения — это вся информация, которая хранится в объектах базы данных ваших приложений. Сюда входят удаленные объекты и атрибуты модели данных.

    Должен ли я по-прежнему очищать пространство?

    Это лучшая практика, которую вы можете выполнять по своему усмотрению. В любом случае пространство вашей базы данных OutSystems Cloud будет автоматически увеличиваться при необходимости.

    Дополнительные сведения об очистке пространства см. в разделе Рекомендации по созданию аккуратной и чистой среды.

    Будет ли когда-нибудь остановлена ​​моя среда из-за нехватки места в базе данных?

    Наши механизмы мониторинга работоспособности позволят OutSystems действовать вовремя, защищая надежность вашей платформы. Однако, если потребляемый объем хранилища увеличится внезапно и на большую величину, у нас может не хватить времени, чтобы отреагировать, прежде чем это начнет влиять на вашу платформу.

    Могу ли я узнать, как распределяется пространство базы данных?

    Вы можете сделать это, запросив модель базы данных напрямую, используя прямой доступ к базе данных, предоставляемый OutSystems.

    Локальное или облачное хранилище данных: что лучше для вашей организации?



    Независимо от отрасли, в которой работает ваша компания, она, вероятно, использует данные. Розничные предприятия используют данные для отслеживания продаж и оптимизации маркетинговых кампаний, финансовые учреждения используют их для оценки рисков и защиты от мошенничества, и даже предприятия здравоохранения используют их для хранения информации о пациентах.

    По мере совершенствования вычислительного оборудования и программного обеспечения компании будут продолжать производить больше данных.Согласно исследованию, проведенному IDC Research, к 2020 году совокупный годовой темп роста (CAGR) в мире будет расти примерно на 42%. Другие исследования предполагают, что за тот же период в мире будет произведено 44 зеттабайта.

    Конечно, существует несколько способов хранения данных, в том числе локально и в облаке. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки. Итак, какой метод хранения подходит для вашей компании?

    Локальное хранилище данных
    Термин «локально» относится к локальному оборудованию, то есть данные хранятся на локальных серверах, компьютерах или других устройствах.Например, компания может приобрести сервер для хранения данных. После покупки сервера компания устанавливает его в своей штаб-квартире и загружает свои данные. Поскольку сервер работает локально, он считается локальным хранилищем данных.

    Многие организации неохотно выбирают локальное хранилище данных из-за его высокой стоимости. Только покупка сервера и необходимого программного обеспечения может стоить до 5000 долларов. Кроме того, вам может потребоваться нанять профессиональную ИТ-компанию для ее настройки, что может добавить к общей сумме еще от 1000 до 3000 долларов.Как и настольные компьютеры, серверы не имеют конечного срока службы; обычно они служат около шести лет, после чего устаревают и должны быть заменены.

    Существуют также косвенные расходы, связанные с локальным хранилищем данных. Например, по данным Управления энергетической информации США, питание одного сервера обходится примерно в 731 доллар в год. Если у вас шесть серверов, вы будете платить 4386 долларов в год только за электричество.

    Однако важным преимуществом локального хранилища данных по сравнению с облачным хранилищем является безопасность.Согласно отчету Risk Based Security, в 2016 году было скомпрометировано более 4 миллиардов записей данных. Хотя ни один метод не является на 100% эффективным для предотвращения нарушений, локальное хранение данных, безусловно, может помочь. Поскольку данные хранятся на локальном сервере, удаленные хакеры не могут получить к ним доступ.

    Даже если удаленные хакеры не могут получить доступ к локально хранящимся данным, это могут сделать недовольные сотрудники или бывшие сотрудники. Исследование, проведенное в 2009 году Институтом Понемона, показало, что 59% сотрудников, уволенных или уволенных по их поручению, уносят с собой конфиденциальные данные.Поэтому организациям все равно следует применять базовые меры безопасности при использовании локального хранилища данных.

    Облачное хранилище данных
    С другой стороны, облачное хранилище данных предполагает хранение данных на удаленных серверах или оборудовании, которое обслуживается сторонним поставщиком услуг. Поставщик услуг продает использование — пространство для хранения, пропускную способность и иногда запросы на доступ к данным — организациям.

    Как и следовало ожидать, облачное хранилище данных почти всегда дешевле, чем локальные решения.Используя облако, вы можете купить определенный объем дискового пространства в зависимости от потребностей вашей организации. Если вам нужно только 14 ТБ дискового пространства, вы можете купить ровно 14 ТБ места в облаке. Для сравнения, вам, возможно, придется купить полный диск емкостью 20 ТБ при настройке локального решения для хранения данных.

    Облачное хранилище данных также можно масштабировать в соответствии с потребностями вашей организации. Большинство авторитетных поставщиков облачных услуг позволяют клиентам добавлять пространство для хранения в свой план. Если вашей организации нужны еще 100 ГБ или 10 ТБ, вы можете добавить их в свой план.И если потребность вашей организации в данных уменьшится, вы можете соответствующим образом скорректировать свой план, чтобы не платить за ненужное пространство.

    Чтобы пролить свет на экономию затрат на облачные серверы по сравнению с локальными серверами, компания SherWeb провела исследование, в ходе которого выяснилось, что средняя стоимость локального сервера составляет 1476,31 доллара США в месяц, а средняя стоимость облачного сервера — 313,90 доллара США в месяц. месяц.

    Еще одним преимуществом облачного хранилища данных является возможность доступа к данным из любого места и в любое время. Клиентам облака обычно выдаются учетные данные для входа в систему с IP-адресом, которые используются для доступа к облаку через Интернет.Уже одного этого достаточно, чтобы многие компании хранили данные в облаке.

    Однако данные, хранящиеся в облаке, потенциально доступны любому, у кого есть подключение к Интернету. Шифрование может снизить риск утечки данных, но облачные серверы по-прежнему более уязвимы, чем локальные серверы. Если хакер получит доступ к облаку организации с помощью схемы фишинга, он или она может украсть их данные.

    Однако не все службы облачного хранения подвержены утечке данных.Общедоступные облака используются несколькими организациями, а частные облака ограничены одной организацией. Поэтому частные облака обеспечивают более высокий уровень безопасности данных, чем их общедоступные аналоги. Согласно недавнему отчету 451 Research Group, 70% ИТ-руководителей считают, что безопасность является ведущим фактором роста частных облаков. Суть в том, что если вы собираетесь хранить конфиденциальные данные в облаке, используйте частную облачную службу.

    Облачные серверы также подвержены сбоям и простоям, которые могут произойти либо на вашей стороне, либо на стороне провайдера.Если ваше подключение к Интернету прервется или соединение провайдера прервется, вы не сможете получить доступ к данным своей организации.

    Гибридное хранилище данных
    Однако третий вариант — это гибридное хранилище данных. Вместо того, чтобы выбирать между локальными и облачными решениями, почему бы не использовать оба? Гибридное хранилище данных предлагает лучшее из обоих миров, используя оба решения для хранения.

    Ваш комментарий будет первым

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.