雲數據管理實戰指南

本書其實應該叫複雜雲環境數據保護。 本書背景知識： 企業所面臨的混合雲環境越來越複雜，對於雲數據管理的要求也更高。根據IDC的預測，2018～2023年私有云建設市場規模的年複合增長率將達到18.9%，會超過公有云（11.4%）和傳統數據中心（7.5%）的增速，多態融合雲成爲主流。現代化企業需要根據日漸複雜的雲生態，改革現有的數據管理和治理體系。企業爲挖掘數據的深度應用，在對海量、多元、多形態的數據進行管理和治理的過程中，將會面對數據多態化、數據多樣性和數據適配性的發展趨勢。 數據多態化。越來越多的企業在公有云和私有云之間轉換，以提高企業利用雲服務的能力和多樣化，探索合理的雲化，以及保證核心應用的安全與穩定。雲的多態化必然會帶來數據分佈的多態化，而數據分佈的多態化又會對數據在不同雲之間的流動和轉換提出更高的要求。 數據多樣性。在雲計算時代，人工智能、物聯網、邊緣計算的出現，帶來了大量的非結構化數據，其增長速度遠遠大於結構化數據的增長速度。在不遠的將來，多種多樣的非結構化數據將成爲主流，對多種多樣的非結構化數據進行管理和治理將成爲數據管理的重點。數據適配性。在雲計算時代，大多數應用平臺需要實現海量數據與應用所需數據的分離。充分利用機器學習等人工智能技術對海量數據進行關聯分析、深度挖掘和可視化展現，以洞察可共享數據的經濟價值和管理價值，並解決好共享數據與企業其他數據的適配性後，才能將其嵌入企業應用中。 本書首先介紹了雲計算、數據管理、數據保護、數據恢復等技術，然後介紹了備份存儲庫管理、數據備份管理、備份數據使用、數據保護自助服務、災備自動化等軟件實踐。