데이터 볼륨의 엄청난 증가(기존의 구조화된 데이터와 사물 인터넷(IoT)과 같은 새로운 데이터 유형 모두)와 SAP의 HANA 및 NAND 플래시 스토리지와 같이 더 빠르지만 비용이 더 많이 드는 메모리 내 데이터베이스 기술의 등장으로 인해 데이터 보관이 필수가 되었습니다. 기업은 예전처럼 운영할 여유가 없어 수년간의 데이터(대부분은 거의 사용되지 않음)를 단일 계층 데이터베이스에 축적하게 됩니다. 오래된 데이터는 시스템을 막아 성능을 저하시키고, 해당 데이터베이스가 플래시 또는 메모리 내에서 실행되는 경우 비용이 엄청나게 많이 듭니다.
너무 오랫동안 조직들은 애플리케이션 데이터의 라이프사이클을 관리하는 가장 좋은 방법에 대해 논쟁해 왔습니다. 조직들은 거버넌스, 데이터 보안 및 운영 효율성을 보장하기 위해 진정한 ILM을 구현하고자 합니다.
비정형 데이터는 주로 연령에 따라 보관되므로 비교적 간단한 반면, 정형 데이터는 보관 과정에 여러 기준을 고려해야 하므로 복잡합니다.
엔터프라이즈 데이터 관리를 개선하는 가장 좋은 방법은 가치에 따라 데이터 계층을 만드는 것입니다. 당사가 권장하는 ILM 모범 사례는 Apache Hadoop과 통합된 4개의 처리 계층을 활용하는 것입니다.
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