如果应用上容器，实现异构数据库之间海量数据的快速传输？不知道您是否这个意思。 是指类似从OLTP数据库抽取大量数据到数据湖吗？这个本身和容器化没有什么关系。 容器化的好处是可以实现离线作业和在线服务共享计算节点，提升计算资源使用效率，同时更加弹性和灵活。容器化后的...

识别并掌握海量数据的流向和分布是数据管理和分析的重要一环，可以通过以下几种方法实现：数据流分析工具：使用数据流分析工具可以实时跟踪数据流向和分布情况，包括基于日志的数据流分析工具、网络流量监控工具、应用程序性能监控工具等。这些工具可以帮助识别数据的来源和目的...

面对海量数据的时候，个人认为首先是要识别数据的备份价值。海量数据当中并不是所有的数据都有备份的价值。企业应该明确哪些数据需要备份，哪些数据可以不备份。其次，需要识别备份数据的活动特性、备份策略、重要性等特点。一旦系统发生问题，有些数据需要及时恢复，有些数据可以...

分布式数据库事务会涉及多个节点，在事务一致性保障上需要考虑夸节点网络因素，所以分布式数据库通常都是采用二阶段提交机制保障一致性，由于二阶段机制会造成额外的性能成本，有些分布式数据库对二阶段机制进行了优化，比如tidb将第二阶段优化成异步机制，可以提升事务提交的性能。...

非结构数据的爆发式增长是各行各业都面临的挑战。由于金融业的特殊性，会对数据的存储、安全以及管理提出更严苛的要求。选择稳定可靠、成熟、易管理、广泛使用的产品是重要需要考虑的。 某种意义上，选择走正确的路比努力走路更重要。 数据湖可以实现数据与存储解耦，存储与...

这个主要还是要看源端存储和目标端存储采用的具体技术来进行选择。如果采用最通用的方案，一般有两种，第一种就是直接通过应用进行数据迁移，第二种就是通过外部的数据迁移工具来进行迁移。一般情况下，在文件数量巨大的情况下，在规定的变更窗口内是很难完成的，因为很多情况下，源存...

（1）所谓的分布式存储，在本地，是不需要备份的，因为分布式都有多个副本，本身就考虑了故障情况。（2）灾备还是需要的，但由于海量数据，异地的灾备基本变的不可能，所以，通常做法是将异地机房的节点通过网络变成本地集群的一个节点。然后将副本部署在上面，但这样同步会比较慢。但如果是mds节...

月初月底在不少金融单位都是有大批量任务或者轧账的任务，在这段时间大规模集中备份都是要避免的，同时要尽可能减轻备份恢复对系统的压力，避免影响批量的正常运行。月底年底都是FULL BACKUP，如果这不是企业明确要求，需要逐步调整。全备份集中期间，对业务系统的压力负载影响特别...

在备份软件中，有基于软件和基于硬件的去重。基于软件的一般为备份软件自带，如tsm的目录池，nbu的msdp。 基于硬件典型的有集成到虚拟磁带库里的，或者其他存储集成方案，如emc的boost和nbu的ost集成。 不管那种类型的，都可以做到去重，目前都是很成熟的技术了。一般备份作业中都可以...

海量数据的情况下，可以考虑逐步建立分级存储，将从设备角度的思考往从功能及业务角度思考转变，NAS、SAN逐步向分布式存储、云存储转变