2018-06-04
Micro Focus IM&G》因應巨量資料所帶來的衝擊！
因應巨量資料所帶來的衝擊！
你是否曾經看著因為資料量比過去十年總和還要大，備份還原的時間根本無法滿足 SLA 標準? 你也嘗試做盡任何使用的解決方案，像是更換備份軟體、增加網路頻寬，甚至採用市面上最好的 Deduplication Backup device，但是備份還原的時間仍然達不到預期的範圍?
這些狀況都是在最近三到五年所發生的事件，資料量的增長，永遠超過現今基礎架構技術所能負荷的，我們在許多機構推展備份解決方案時，確確實實的遭遇到這些狀況，我們經過跟許多企業的資訊主管，甚至資訊長仔細地訪談詢問後發現，企業的主要儲存空間中有 70%~80% 都是過去所遺留下來的歷史資料，有非常大的比例的舊資料，是從企業導入資訊化之後就一直存留至今的，進一步我們針對企業的檔案結構及存取時間進行分析後得知，超過 6 個月的資料被存取的比例只有 13.1%，超過一年以上的資料更只剩下 1.17 %。把時間延長到三年期來分析的話存取率只剩 0.079 %，甚至某些種類的檔案如影像、聲音、圖片等，三年中的存取率近似於零，雖然這些數據會根據不同的產業別而會有不同的數據呈現，但是從我們收集到的數據來看，超過 6 個月的資料存取率已經是急速下降到 15% 以下了。
看到這裡，大家一定會想我們為何不把這些歷史資料做個處理或是刪除呢? 我們也針對了各行業的客戶做出訪問後，總結出阻礙老舊資料的三大主因，其中排名第一的是使用者的反彈，因為改變使用者的習慣，或是對於使用者帶來衝擊的狀況都是最難處理的，並且企業主也不見得會支持這樣的政策，第二是法規的限制，因為法規規定特定行業的資料必須保存的期間，第三是則是舊資料一旦要進行調閱的時效及資料可還原性有極大的疑慮，因此基於上述三點，而市場上又拿不出合適的解決方案時，企業寧可花大錢去購買或擴充儲存設備，並且在備援機制上砸下重金，只為了能讓企業在永續服務的目標上不要每況愈下。
對於這些窘況，我們找到了 Micro Focus 的解決方案，Control Point (針對檔案等非結構化資料)、SDM (Structured Data Management，針對資料庫) 來解決巨量資料所帶來的影響，我們針對這兩個產品來為各位做個概略的介紹。
Control Point
不論你的資料是一般的文件，聲音。影像，或是郵件甚至是 social media所產生的各種檔案，也不論你是放在 SAN、NAS 等任何地方，我們都能幫你進行分級(或分層)存放。
Control Point 會依照你所指定的儲存區甚至資料夾中，按照你所訂定的條件 (例如最後存取日期是在五年前的資料) 幫你分析並且定義後，送到你所指定的位置 (只要是能夠存取檔案系統，如便宜的 NAS，雲端空間，甚至是 DVD 藍光燒錄器)，如果你希望使用者仍然能不受影響的找到資料，你可以使用存根技術，讓舊資料搬移到低成本的儲存空間後 (DVD 不建議)，在原地留下像是捷徑的檔案連結，使用者直接點選該檔案連結後依然可以正常開啟該唯讀檔案。
SDM: Structured Data Management
與 Control Point不同的 SDM 則是針對資料庫環境做資料瘦身減量，我們都知道只要資料庫肥胖起來，整個效能就會下降，你可以做過任何效能調校，但這都不是解決資料庫效能的終極方案，同樣的，資料庫越大則備份時間越長，還原風險越大。SDM 同樣能夠依照管理者所制定的策略，進行資料庫中資料行的遷移，它能夠做到 DB to DB、DB to File 並且可以隨時遷出及遷入，減少現行資料庫的負擔，讓資料庫恢復輕盈窈窕，運行效能及備份還原都更加快速。
而 SDM 還有個特異功能，它能讓你在不修改現行應用程式的架構下，仍然滿足使用者能夠在同一介面中可以查詢到歷史資料，對使用者及開發單位甚至管理單位等，都是一個莫大的福音。
效益
Control Point/SDM這項產品可以帶來的效益有以下幾點
1. 減少強迫性硬體的投資:
我們有相當多的客戶反映，使用 Control point/SDM 之後，該企業的 Primary Storage 在產品初始導入時期，就已釋放出 60%~70% 的空間，原本需要花大錢去擴充 Storage 的部分也可以更精準的掌握，減少了盲目性的成長量估算，現在只要使用一半的預算就可以達成擴充並且滿足企業的 SLA 標準。
2. 備份還原的時間及成功率大增:
其實有許多企業都是使用同等能力備援來維持某些主機的 SLA，因為備份還原的機制已經無法滿足，但是在將資料瘦身之後，備份還原的時效反而綽綽有餘，原本備援機制就可以全部投入在核心服務上，尤其資料庫的備份還原更加輕鬆有效率。
3. 系統運作效能的恢復:
不用加購更多的主機，更快的 Storage或更換更快的網路，這些都會帶來成本的增加，尤其是資料庫或作業系統的授權金額更是另一個噩夢，使用 Control Point/SDM之後，減少不必要的歷史資料的包袱，效能就恢復了。
4. AI/BI的前導及資料煉金的利器:
AI 人工智慧被視為第四次工業革命的核心，它有無限的應用，而且各行各業都被涵蓋，目前林口長庚正在與工研院進行一項人工智慧計畫，利用台灣極佳的醫療影像資料庫，早期發現糖尿病患者眼睛病變的診斷系統，未來只要自行拍照上傳就可以早期發現，但是該計畫的醫生們必須先人工篩選出這些病理影像，並且標示病理熱區，目前部分病理研究單位發現 Control point/SDM 自己也含有 IDOL 的人工智慧引擎，不是只會篩選檔案、聲音檔、影像檔等功能而已，它經過訓練後可以辨別正常人的影像及病理影像，經由這樣的啟發，我們也將這它們推展到各層面的 AI 計畫中，協助各個計劃做資料煉金的工作。
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