云数据管理实战指南

本书其实应该叫复杂云环境数据保护。 本书背景知识： 企业所面临的混合云环境越来越复杂，对于云数据管理的要求也更高。根据IDC的预测，2018～2023年私有云建设市场规模的年复合增长率将达到18.9%，会超过公有云（11.4%）和传统数据中心（7.5%）的增速，多态融合云成为主流。现代化企业需要根据日渐复杂的云生态，改革现有的数据管理和治理体系。企业为挖掘数据的深度应用，在对海量、多元、多形态的数据进行管理和治理的过程中，将会面对数据多态化、数据多样性和数据适配性的发展趋势。 数据多态化。越来越多的企业在公有云和私有云之间转换，以提高企业利用云服务的能力和多样化，探索合理的云化，以及保证核心应用的安全与稳定。云的多态化必然会带来数据分布的多态化，而数据分布的多态化又会对数据在不同云之间的流动和转换提出更高的要求。 数据多样性。在云计算时代，人工智能、物联网、边缘计算的出现，带来了大量的非结构化数据，其增长速度远远大于结构化数据的增长速度。在不远的将来，多种多样的非结构化数据将成为主流，对多种多样的非结构化数据进行管理和治理将成为数据管理的重点。数据适配性。在云计算时代，大多数应用平台需要实现海量数据与应用所需数据的分离。充分利用机器学习等人工智能技术对海量数据进行关联分析、深度挖掘和可视化展现，以洞察可共享数据的经济价值和管理价值，并解决好共享数据与企业其他数据的适配性后，才能将其嵌入企业应用中。 本书首先介绍了云计算、数据管理、数据保护、数据恢复等技术，然后介绍了备份存储库管理、数据备份管理、备份数据使用、数据保护自助服务、灾备自动化等软件实践。