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磁盘预测技术助力潮数保护重庆市监局档案数据 - IT业界_CIO时代网 - CIO时代—新技术、...

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磁盘预测技术助力潮数保护重庆市监局档案数据 - IT业界_CIO时代网 - CIO时代—新技术、新商业、新管理

磁盘预测技术助力潮数保护重庆市监局档案数据

2022-05-23 18:24:49  来源:51CTO

摘要:档案电子化具有众多优势,但一旦发生错误或丢失,则会产生巨大的损失。重庆市市场监督管理局(以下简称“市监局”)档案数据采用了潮数科技一体化备份和磁盘预测技术实现系统和数据的一体化备份与恢复,彻底去除传统备份弊端。
关键词: 数据安全
      档案电子化具有众多优势,但一旦发生错误或丢失,则会产生巨大的损失。重庆市市场监督管理局(以下简称“市监局”)档案数据采用了潮数科技一体化备份和磁盘预测技术实现系统和数据的一体化备份与恢复,彻底去除传统备份弊端。

  国家对于档案行业有明确数据保护要求

  2009年10月30日全国档案工作会议,时任国家档案馆局长、中央档案馆馆长杨冬权在会议上要求强化风险防范意识,提高灾害应对能力,采用新的手段,重新实施重要档案异地备份制度。在2010年全国档案馆馆长会议和全国档案安全工作会议上,杨冬权提出“安全第一”战略,再次强调档案安全备份工作的重要性。

  2021年12月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《“十四五”全国档案事业发展规划》,要求扎实做好档案数字资源备份工作,完善备份机制,实现馆(室)藏全部档案数字资源完整备份,重要电子档案异地异质备份,积极探索备份新途径,加强备份工作全过程安全监控,切实保障档案数字资源安全。

  2022年5月,国家档案局印发《关于进一步加强机关业务系统电子文件归档与管理工作的通知》,要求不断提升数字档案资源建设质量和管理水平,实现业务系统归档全流程安全可控、科学规范管理。

  重庆市监局数据中心拓扑及档案数据备份方案

  目前重庆市监局数据中心业务网络的连接主要以局域网为主,业务局域网内部采用1000兆局域网,其具有如下拓扑架构:

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  目前重庆市监局拥有4台服务器,采用Windows Server 2008。通过潮数数据保护系统,将服务器数据统一备份到备份一体机中。应用系统是整个网络系统正常运作的重要信息管理平台,而对应用系统核心数据的安全备份及安全存储,是此次建设工程的一个重要目标。应用系统和数据库的备份主要完成以下工作:

  1. 每天自动将重要服务器的数据备份到单独存储磁盘上或者单独备份服务器上,当服务器的重要数据丢失时,快速从存储磁盘中恢复。可以同时备份所有服务器数据文件,也可以同时恢复或指定恢复服务器数据文件。

  2. 完成服务器数据到各存储磁盘的数据安全集中存储。潮数数据保护系统会自动生成专属备份空间,供不同业务部门和服务器分别使用,备份数据相对独立。

  3.备份数据通过数数据保护系统进行了加密,防止备份数据外泄和病毒攻击。

  4.完成数据本地策略备份,严格权限划分,使得备份数据更安全、更准确。

  5.数据备份时,备份安全性高(操作人员、数据传输、数据存放)不会发生数据丢失、泄密。

  潮数科技提供的解决方案优势明显:1.整体备份:快速恢复基于块级数据复制技术,同时保护操作系统、数据库和应用数据。一旦发生故障,借助卷挂载技术,快速恢复业务运行;2.磁盘预测:定期出具磁盘预测报告;3.备份合理配置,高效作业:多种数据复制模式自由组合,合理配比网络资源,数据丢失率低。块级数据捕捉技术,数据变化量小,网络带宽占用低,备份效率高;4.精准恢复,随时验证: 支持主流操作系统、数据库、邮件服务等应用感知技术和持续数据保护技术结合,保证每一个恢复点数据可用性,备份数据随时可校验;5.功能可扩,快速扩容:结合存储虚拟化和远程容灾技术,实现生产数据集中保护和远程容灾一体化建设,防范灾难对业务系统造成毁灭性破坏。同时,扩展连接其他存储设备,快速扩容;6.一体设备,管理简便:备份服务与备份资源一体化设备,成本可控。图形化管理界面,快速上线,自动化程度高,易于管理和运维。

  机器学习+人工智能磁盘预测技术 全力数据安全

  为保证数据备份工作顺利进行,服务器上安装潮数数据保护系统的同时安装磁盘预测功能,并通过机器学习+人工智能磁盘预测技术全力保护数据安全。

  磁盘故障预测系统收集S.M.A.R.T数据和磁盘数据进行数据分析,预测异常和失效磁盘,然后提供解决方案。同时,其采用最新的人工智能技术,根据磁盘寿命相关的状态等数据定义了神经网络的输入、输出和中间层,并经过了长达5年时间和几千万样本的训练,完成磁盘故障预测引擎。可以根据预测结果,对于磁盘故障进行提前预防,转变运维模式,为数据中心引入AI能力。

  磁盘预测包括使用机器学习(ML)算法对历史数据和机器生成的数据进行训练模型分析,当收集海量训练数据集时,才开始训练模型的处理,所得到的模型可用于数据预测。

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责编:lijj

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