热备份是什么意思（热备份和冷备份的区别）

在数据存储方面，必须考虑温度。 分层数据存储服务从冷到热的级别由温度设置来描述。

这些级别根据对业务的重要性级别进行区分 - 换句话说，数据对业务的重要性以及访问频率。 通常，术语“冷”和“热”指的是数据的较旧位置（传统文件存储）。

经常访问的热数据保存在靠近 CPU 的热量和旋转驱动器的位置。 冷数据——不经常需要的数据——保存在磁带上或数据中心外的驱动器上。

随着数字化转型的现代时代，传统的文件存储系统正在变得过时，并被最新的基于软件的文件系统所取代。 此外，随着云的引入，情况发生了巨大变化，虚拟存储介质变得更加普遍。

下面我们来了解一下与数据存储相关的基本术语，了解如何根据当前场景来区分它们。

热存储

热存储是需要立即和频繁访问的数据。 任何对您的业务至关重要且需要定期检索的信息都被认为适合热存储。

数据通常放置在分层或混合存储系统中，以实现热存储的快速数据访问。 迎合热存储的服务更有可能做以下事情：

由于资源密集型存储需求比特币数据存储在哪，云数据存储提供商对热数据存储收取额外费用。 一些流行的服务提供商，如亚马逊 AWS 和微软的 Azure Hot Blob，提供了大量的服务。

热存储分层

存储在顶层（高优先级）的数据应该使用固态驱动器。 这些驱动器经过优化，可产生比传统硬盘驱动器更高的事务率和更低的延迟。 对于其他情况比特币数据存储在哪，硬盘驱动器最适合对驱动器进行大量访问的情况，因为它对密集的读写周期具有更高的耐受性。

无论使用何种存储介质，这些作业都需要在热数据存储中具有即时且一致的响应时间。

需要此类存储的任务示例：

基于热、温、冷的差异化云服务

区分存储类型取决于所使用的存储架构类型：

确定何时使用热存储

热存储需要的数据包括：

因为热存储需要即时和一致的访问，像谷歌和亚马逊这样的云服务有 99.95% 的可访问性，而 Azure 有高达 99.99%。 来自热存储的数据称为“数据流”。

数据传输的速度主要取决于数据从主机到目的地所经过的几条路径。 在离源最近的地方处理的数据将具有更高的速度，而跨不同网络传输到开发人员设备的数据将具有更长的访问时间。

冷库

冷存储用于不经常访问的数据，不需要像热数据那样立即访问。 此类数据包含不再有效且无关的信息。 适用于冷存储的可行数据的一些示例包括：

与用于管理活动数据的服务相比，冷存储数据系统的数据检索和响应时间更慢。 冷云存储的好例子是 Amazon Glacier 和 Google Coldline。

冷数据最好保存在速度较慢且价格更便宜的存储介质上。 磁带就是这样一种冷数据存储介质。 90 年代后期开发的 LTO（线性磁带开放）是另一种选择。 要检索 Linear Tape Open (LTO) 数据，必须从存储架物理访问磁带并将其固定在磁带读取器上。 LTO 是最慢的数据存储方法之一（即最冷的介质）。

通过冷云存储存储数据的成本相对低于热存储或热存储，但与其他类型的云存储相比，冷存储的每次操作成本更高。

数据冷存储带来了什么？

冷数据存储是纯粹的离线存储，包含不存储在云端的数据。 它非常适合存储在位于无法访问 Internet 的安全环境中的某些有形媒体上的数据。 此类数据需要远离互联网世界（例如比特币等加密货币）。

何时使用冷藏

用于冷藏的数据（例如出于法律原因、协议或记录）会保存相当长的一段时间。 随着数据版本控制变得普遍，旧版本的数据集最好放在冷存储中。 这个数据最近没有更新，但是正在被查询，也被称为“休眠数据”。

检索冷存储数据比热存储需要更多时间。 访问冷存储数据可以通过物理筛选一组硬盘驱动器并连接到计算机来检索数据来完成。

何时使用温存储

需要连续访问且不受冷存储强加的限制的数据适用于温存储。 温存储可以采用支持网络的存储驱动器或位于业务网络远程位置的文件服务器的形式。

如果您担心热存储过载，可以将文件存储在温存储上。 它不会释放空间或资源，但可以防止数据丢失。 对于那些可以通过以下方式维持业务的人来说，此类替代方案是最佳选择：

人工智能正在重新定义数据存储

数据只会越来越大，我们已经到了泽字节时代。 技术的未来是人工学习 (AI)、深度学习 (DL) 或机器学习 (ML)，而数据是生命线。

然而，当谈到人工智能、深度学习或机器学习时，数据存储不能被定义为一刀切。 在这里，分析的概念根据不同的存储要求发挥作用，例如容量、吞吐量、延迟、IOPS 等。

实现人工智能和机器学习技术全部潜力的基础设施是数据增长。 这正是为什么需要大量训练数据来提高需要数据摄取、存储和准备的预测环境中的准确性的原因。

然而，人工智能（AI）正在重新定义和改造冷热数据存储的概念。 正如英特尔数据中心内存和存储解决方案副总裁兼总经理 Alper Ilkbahar 所解释的那样，“简单地将图像存储在云端很酷，但使用 AI 来识别图像中的人脸很热门。”

综上所述

各种规模的企业每天都会产生大量数据。 这需要高效的数据管理策略，尤其是存储和维护。 但是，首先，您需要确定哪种解决方案适合您的要求，例如支出范围、数据需求和复杂性。

无论您选择热存储还是冷存储，最重要的是要考虑您的数据使用情况。 如果您想要快速轻松地访问，本地存储和云提供商的组合将是您数据的正确选择。

在长期存储的情况下，混合冷存储或备份提供商将是理想的选择。 此类解决方案可降低存储成本并为其他数据释放本地存储空间。