従来の構造化データとモノのインターネット (IoT) などの新しいデータ タイプの両方を含むデータ量の急激な増加と、より高速だがより高価な SAP HANA や NAND フラッシュ ストレージなどのインメモリ データベース テクノロジの出現により、データのアーカイブが必須になりました。企業には、ほとんど使用されない何年ものデータが単一層のデータベースに蓄積されるという、以前のような運用を続ける余裕はまったくありません。古いデータはシステムを詰まらせ、パフォーマンスを低下させます。また、そのデータベースがフラッシュまたはインメモリで実行されている場合、コストも非常に高くなります。
組織は長い間、アプリケーション データのライフサイクルを管理する最善の方法について議論してきました。組織は、ガバナンス、データ セキュリティ、運用効率を確保するために、真の ILM を実装したいと考えています。
非構造化データのアーカイブは主に年齢に基づいているため比較的簡単ですが、構造化データのアーカイブは複雑であり、複数の基準をプロセスに考慮する必要があります。
企業データの管理を改善する最善の方法は、価値に基づいてデータの階層を作成することです。当社が推奨する ILM のベスト プラクティスは、Apache Hadoop と統合された 4 つの処理階層を活用することです。
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