Was ist Data-at-Rest?

Wenn Daten nicht zwischen verschiedenen Orten übertragen werden, werden sie als ruhend betrachtet. In ihrer einfachsten Form werden Daten in digitaler Form (dargestellt als binäre 0- und 1-Werte) auf Speichermedien gespeichert, die sich vor Ort, auf tragbaren Medien oder in der Cloud befinden können. Beispiele für tragbare Speichermedien sind Festplattenlaufwerke in einem strombetriebenen Gehäuse, Bandkassetten, Flash-Speichersticks, CF- oder SSD-Karten. Die Preise für Cloud richten sich nach Kapazität und Geschwindigkeit. Hochgeschwindigkeitsspeicher nutzen Solid-State-Laufwerke (SSD); rotierende Festplatten sind langsamer, kosten aber weniger pro Megabyte Speicherplatz.

Volatilität der Daten

Damit Daten von Softwareanwendungen oder Dienstprogrammen geändert werden können, müssen sie in einen flüchtigen Kurzzeitspeicher wie RAM oder einen CPU eingelesen werden. Der Begriff "Data-at-Rest" wird in der Regel auf digitale Informationen angewendet, die sich auf nichtflüchtigen Speichermedien befinden. Zu den frühen Formen der nichtflüchtigen Datenspeicherung gehörten Papierbänder, Lochkarten und Disketten. Magnetbänder werden immer noch für die externe Archivierung in Zentren für Wiederherstellung im Katastrophenfall verwendet.

Sequentielle Medien im Vergleich zu Medien mit direktem Zugriff

Auf Magnetbändern gespeicherte Daten können nur sequentiell gelesen werden. Auf einer Festplatte gespeicherte Daten können in zufälligen Datenblöcken gelesen werden, aber es kann einige Millisekunden dauern, bis der Lesearm die richtige Spur gefunden hat, und Sie müssen warten, bis sich Ihr Datenblock dreht, um unter dem Lesekopf zu sein, was als Rotationsverzögerung bekannt ist. Diese leichte Verzögerung ist der Hauptgrund dafür, dass Spinning Disks langsamer sind als SSDs, die keine beweglichen Teile haben.

Überlegungen zur Preisentwicklung

Gespeicherte Daten unterliegen einem Kompromiss zwischen Preis und Leistung. Um die Anforderungen von Echtzeitanwendungen zu kennenlernen , bei denen Millisekunden Verzögerung zu Umsatzeinbußen führen können, ist eine möglichst leistungsfähige Speicherung erforderlich. Langsamerer Speicher, wie er von einem Daten-Lake verwendet wird, wird in der Regel auf weniger kostspieligem Massenspeicher gespeichert. Wenn der Wert und die Häufigkeit des Zugriffs auf die Daten abnimmt, können sie auf Archivmedien verschoben werden, die online, nearline oder offline (heiß, warm, kalt) sein können.

Data-at-Rest und Zuordnung von Anwendungen zu Speichertypen

Data-at-Rest ist so organisiert, dass es effizient genutzt werden kann. Große Datenmengen können im Daten-Lake oder Data Warehouse gespeichert oder von Online-Transaktionsverarbeitungssystemen (OLTP) verwendet werden. Hadoop-Cluster und AWS S3-Buckets sind gängige Repositories für Daten-Lakes. Data Warehouses konzentrieren sich auf die Rückgabe von Anfrage und sind in der Regel für den Zugriff durch ein relationales DatenbanksystemRDBMS) organisiert. Um größere Datenmengen zu skalieren, können Daten mit mehreren Servern in einem Cluster geteilt werden, der es ermöglicht, Abfragen in kleinere Einheiten zu unterteilen, die dann parallel auf mehreren Servern ausgeführt werden können. Cluster können gespeicherte Daten gemeinsam nutzen, indem sie einen Datensatz auf mehrere Server verteilen oder Architekturen mit gemeinsamem Zugriff auf alles verwenden.

Data-at-Rest und Sicherheit

In einem RDBMS können mit der Data-at-Rest alle Spalten in allen Tabellen der Datenbank verschlüsselt werden. Die Daten in der verschlüsselten Datenbank werden auf der Festplatte oder anderen Medien in verschlüsselter Form gespeichert und können nur abgerufen werden, wenn der Verschlüsselungsschlüssel bekannt ist. Verschlüsselte Spalten werden häufig in Datenbankdateien gespeichert, die mit 256-Bit Advanced Encryption Standard (AES) verschlüsselt sind. Die Verschlüsselung ist für die Anwendungen, die auf die Daten zugreifen, transparent.

Wie Actian Datenmanagement Daten verwendet

Actian Datenmanagement nutzen eine föderierte Datenarchitektur für ihre geclusterten Systeme und verwenden zunehmend Cloud , der Speicher von Rechenressourcen entkoppelt, um die Verwaltung zu vereinfachen und Kunden zu ermöglichen, nur die Menge an Speicher und Rechenleistung zu abonnieren, die ihre Anwendungen benötigen.

Data-at-Rest und Daten in Bewegung verwenden Verschlüsselung, um die Datensicherheit zu gewährleisten. Das Actian Zen DBMS speichert seine Daten in einer Weise, die sowohl relationale als auch Key-Value-Zugriffsmethoden ermöglicht. Actian Ingres unterstützt hybride OLTP- und Data-Warehouse-Anwendungen, so dass die Data-at-Rest sowohl im traditionellen zeilenbasierten RDBMS zur Unterstützung von OLTP-Anwendungen als auch in einem spaltenbasierten Format zur Optimierung von Data-Warehouse-Anwendungsfällen gespeichert werden, die eine parallele Anfrage nutzen können.

Die Actian Data Platform ist eine hybrideDatenmanagement , die Cluster ist und die Spark-API für Hadoop-Dateiformate und Cloud unterstützt, einschließlich AWS S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage. Sie können mehr über die Actian Data Platform hier erfahren.