第一物流网全媒体报道：

　　

　　大数据时代，数据的重要性不言而喻。数据广泛存在于企业的IT系统中，是企业发展的核心，一切的IT系统发展都有赖于数据，并服务于面向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及企业对数据保护要求的不断进步，数据保护的智能化趋势已经锐不可当，智能的数据保护正在成为所有企业所追求的共同发展目标。

　　大数据技术的特色在于对海量数据的挖掘，单台的计算机无法进行这样的处理，它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算自然而然成为了大数据的处理平台，云计算给用户体验带来的革命：更加智能的服务、服务器永远不塞车、节省90%的成本、信息随手可得、跨地域、高可靠、按需使用、所见即所得、快速部署……这也正是数据保护的智能化趋势。未来十年中国和全球都将进入以云计算为中心的智能化时代，大数据和云计算技术的运用是未来数据保护的主要手段。

　　云环境数据保护不容忽视

　　随着云落地，更多用户把目光集中于云应用、云计算、云存储等地方，却忽略了云环境下的数据保护，甚至有人说既然分布式系统采用了多副本保存，要数据备份做什么用？

　　虽然我们已经步入了云计算时代，但很多公司的数据安全的意识依然非常单薄，数据安全保护工作也基本是真空的状态。几乎每隔一段时间，我们就会看到数据泄露、黑客入侵、或是云服务或电子商务等关键领域内的巨头因为各种意外故障而导致长时间的服务崩溃，在每分每秒都是重金的今天，服务的中断带来的损失都是十分惨痛的。

　　云平台的数据丢失事故层出不穷，一次次的教训告诉我们数据安全不容忽视。云服务加速发展的前提依赖于数据，如果数据不安全，那么云计算就成了飘渺的云。近几年由于云计算、物联网的高速发展，庞大的数据量对传统备份提出很多的挑战，云时代的数据安全面临着前所未有的挑战。较好的数据保护策略就是，“把鸡蛋放在不同的篮子里”，在做好云备份的同时，仍然不能忘记还应在数据备份上再投入一些精力，做好本地和异地的容灾备份。

　　新形势下数据保护的挑战

　　海量数据增长：传统业务和基于云平台业务的多样化带来了结构化与非结构化数据的海量增长，由于大数据时代对海量数据的挖掘往往能得到巨大的商业价值，不能像以前一样一删了之。面对爆炸式增长的大数据，传统的数据冷备技术难以胜任新的快速、实时数据备份与恢复的需求。

　　RTO：数据恢复的颗粒度，如何实现任意版本、任意时间点数据的恢复，最大限度减少数据的丢失量，保护好客户的数据财产，是数据保护非常重要的要件。

　　RPO：数据恢复的时效性，传统数据保护手段最大的问题是恢复时间长，相对大一些的数据恢复一次需要几天的时间，而在云平台之上，越来越多的频繁在线交互业务已经不允许出现问题后要几天时间才能恢复正常。

　　另外，传统数据保护采用的多为夜间闲置时间做数据备份，一旦出现问题，则恢复的将是前一天的数据，当天业务产生的数据可能面临全部丢失，这对于在线交互业务也是不可忍受的，他们需要的恢复时效性是分钟级甚至秒级。

　　虚拟化环境的数据安全：云平台的PaaS基础架构层主要依靠全面的虚拟化技术将物理硬件进行逻辑池化。随着云计算的发展虚机将在机房广泛应用，管理员需要繁琐的方式和花费大量时间定位追踪虚拟机位置，并通过手动进行备份恢复策略，如果虚拟机数量继续增长，这种繁琐的人工行为不仅影响工作效率，更会成为数据中心的一个安全隐患。如何简化备份恢复策略，让管理员从虚机维护中解放出来，也是云计算对数据保护需要解决问题之一。