L'enorme crescita dei volumi di dati, sia i dati strutturati tradizionali che i nuovi tipi di dati, come Internet-of-Things (IoT), e l'avvento delle tecnologie di database in-memory come HANA di SAP e lo storage flash NAND, che sono più veloci ma più costosi, hanno reso obbligatoria l'archiviazione dei dati. Le aziende semplicemente non possono permettersi di operare come facevano una volta, consentendo ad anni di dati, molti dei quali raramente utilizzati, di accumularsi in database a livello singolo. I vecchi dati intasano i sistemi, danneggiando le prestazioni e, quando quel database è in esecuzione su flash o in-memory, diventa anche proibitivamente costoso.
Per troppo tempo, le organizzazioni hanno dibattuto sul modo migliore per gestire il ciclo di vita dei dati delle applicazioni. Le organizzazioni vogliono implementare un vero ILM per garantire governance, sicurezza dei dati ed efficienza operativa.
Mentre l'archiviazione dei dati non strutturati è relativamente semplice poiché si basa principalmente sull'età, l'archiviazione dei dati strutturati è complessa e richiede che nel processo vengano presi in considerazione più criteri.
Il modo migliore per migliorare la gestione dei dati aziendali è creare livelli di dati basati sul valore. La nostra best practice ILM consigliata è quella di sfruttare quattro livelli di elaborazione integrati con Apache Hadoop.
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Ultimo aggiornamento: ottobre 2024
