클라우드 스토리지에서 기술 모니터링 분석: 데이터 무결성

클라우드 스토리지 아웃소싱 일상적인 데이터 관리를 위한 매우 매력적인 서비스 이지만 데이터 손실 되 면 모든 결과가 아니라 호스팅 서비스 제공 업체에서 데이터를 소유 하는 회사 부담 됩니다. 이 염두에서에 두고, 그것은 데이터, 클라우드 서비스 공급자는, 클라우드 스토리지, 및 무결성 모니터링 방법 및 표준 로컬 또는 데이터 저장 여부에 관계 없이 클라우드에서를 사용 하 여 보안 하는 방법 얼마나 많은 책임의 손실에 대 한 이유를 이해 하는 것이 중요.

무결성 모니터링 클라우드 스토리지 서비스에 필수적 이며 데이터 무결성은 또한 모든 데이터 센터의 핵심 작업. 저장소의 모든 수준 및 모든 종류의 미디어에서 데이터 손상이 발생할 수 있습니다. 감퇴 (약화 또는 손실 된 데이터 저장소 미디어에), 컨트롤러 오류, 데이터 중복 제거 손상, 비트 테이프 실패는 여러 미디어 유형에 서 데이터 손상이 발생 하는 주요 요인입니다. 메타 데이터가 손상 비트 감퇴 등이 실패의 직접적인 결과 이며 또한 소프트웨어 오류가 하드웨어 오류 요금 이외에 매우 취약. 불행히도, 중복 데이터 삭제에의 한 부작용은 손상 된 파일, 블록, 또는 바이트 관련 된 메타 데이터의 각 부분에 영향을. 사실, 데이터가 손상 나쁜 저장소의 어떤 부분에서 발생할 수 있습니다. 다른 플랫폼으로 마이그레이션 데이터 수 있습니다 쉽게 손상 될, 클라우드로 데이터를 마이그레이션. 클라우드 스토리지 시스템은 또한 데이터 센터의 하드웨어와 소프트웨어는 데이터가 손상 될 수 있는 공격에 취약. 최근 알려진된 아마존 클라우드 중단 이벤트 등. 많은 기업만 영향을 받지 않는 긴 중단 시간, 사실, 그들의 0.07% 고객 데이터의 손실 되었습니다. 그것은 데이터 손실의 원인이 보고 "아마존 ESB 볼륨... 일관성 없는 데이터 스냅숏 복구입니다. "즉, 아마존 시스템의 데이터 손상 되었습니다 그래서 고객 데이터가 손실 되었습니다." 때마다 데이터 손실, 특히 중요 한 데이터 손실, 사람들이 서로 책임 회피를 비난 하는 경향이 있다. IT 업계에서이 일반적으로 고통 거 대 한 경제 손실, 및 기업 파산의 최악의 경우에도 회사를 해산 되 고, 직원에 게 지도 한다. 따라서, 열쇠는 클라우드 서비스 제공자의 법적 책임을 이해 하 고 각 서비스 수준 계약 (SLA) 데이터 보안을 보장 하 고 데이터 손실을 방지 하기 위해 가능한 모든 조치를 촬영 하고있다. 많은 법률 문서에서 Sla 공급자 보다는 오히려 클라이언트의 이익에 있을 경향이 있다. 많은 클라우드 서비스 공급자 데이터 보호의 다른 수준을 제공 하지만 모든 저장소 공급 업체 데이터 무결성에 대 한 책임을 지지 않습니다.

클라우드 제공자의 보호를 포함 한 클라우드 SLA 프로토콜 데이터 손실 명확 하 게 또는 손상 가장 일반적인 시나리오입니다. 예를 들어 아마존의 고객 웹 서비스 계약, 규정, "우리... 모든 선언 또는 보증을 제공 하는 서비스의 형태 또는 제 3 자 콘텐츠는 중단 오류, 잘못 된 부분, 또는 모든 콘텐츠를 제공 하지 않습니다... 안전, 하지 손실 또는 손상 되지 않은 것입니다. "이이 계약도 나왔다는 고객" 자주 파일 "그들의 데이터입니다. 앞에서 설명 했 듯이, 데이터 관리, 데이터 센터, 사설 클라우드, 하이브리드 클라우드 또는 공용 클라우드에은 항상 그 데이터의 실제 소유 회사의 책임.

모범 사례 중 일부 공통 회사 그들의 데이터 보안을 손상 시 키 지 않고 활용 하는 유연성 및 구름의 접근을 허용할 것 이다. 데이터 보호, 데이터 손실의 가능성을 최소화의 맥락에서 위험을 확산. 구름에 데이터를 저장 하는 경우에 의미가 마스터 복사본 및 필드 데이터의 백업 복사본을 유지 하는 데이터 액세스 네트워크 성능이 나 연결에 의존 하지 않는 있습니다. SLA, 클라우드 서비스 공급자의 세부 사항을 이해 및 구름 또는 로컬로 저장 여부 사전 데이터의 무결성을 모니터링 모듈을 제대로 작성, 이러한 기본적인 모범 사례를 준수.

데이터 집합의 무결성을 확인 하는 한 가지 방법은 해시 값을 기반으로 합니다. 해시 값은 미리 정의 된 방식으로 데이터 집합을 압축 하 여 얻은 고유 값이입니다. 때문에 해시 값은 원래 데이터 자체에서 얻은 두 개의 해시 동일 하지 않은 경우, 두 복제본 중 하나 이상을 변경 되거나 손상 된 있다 의미 합니다.

클라우드 공급자는 데이터의 해시를 제공 하 고 복사본 저장 언제, 어디에 데이터의 두 번째 복사본의 해시 값을 비교 수를 확인 합니다.

이 수준에서 수동 데이터 모니터링 성가신 될 것입니다. 다행히도 제목 검사를 포함 하 여 사용할 수 있는 다른 방법이 있다. Spectralogic 주식 회사 및 다른 동적 보관 동맹 (activearchivealliance) 회원 자동된 모니터링 시스템을 위한 데이터 무결성 도구를 제공합니다.

동적 보관 하는 것은 데이터 무결성을 모니터링 하는 방법 중 하나입니다, 그것은 여전히 널리 사용된 클라우드 표준 프로토콜을 무결성 모니터링 및 상호 운용성을 지원 하기 위해 합니다. 다른 저장 장치 간의 상호 운용성은 모든 데이터 센터 또는 클라우드 인프라 호스팅 같은 표준 장비를 사용 하기 때문에 중요 합니다. 클라우드 스토리지 관리 인터페이스 (CDMI) 표준 2010 년에 여는 글로벌 네트워크 스토리지 산업 협회 (SNIA)를 제안 했다. 호환 가능한 CDMI 시스템 확인 데이터의 두 복사본이 같은 다른 호환 가능한 CDMI 시스템에 대 한 개체의 해시 값을 쿼리할 수 있습니다. 마스터 데이터 복제 및 백업 복사본의 무결성을 모니터링 하 여 기업 데이터 복사본을 구름에 저장 된 손상 된 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터 집합은 데이터 값을 통해 자주 모니터링할 수 있습니다. CDMI, 같은 산업 표준 뿐만 아니라 이기종 호환 시스템 간의 상호 운용성을 보장 하지만 또한 데이터 무결성을 모니터링 하기 위한 편리한 메커니즘을 제공.

Ironmountain 회사는 그들의 가장 기본적인 클라우드 스토리지 서비스와 사전 논의 했다 아마존 가동 중지 한 후에 특히 요즘, 미디어에 나타나는 클라우드 산업을 볼 수 어렵다. 그러나,이 문서의 목적은 클라우드 스토리지 플랫폼의 지혜를 토론 하지만 연구 하 고 클라우드 전략을 구현 하는 경우 더 많은 요소를 고려 하는 것 보다는 단순히 스토리지 고려 하 고 기가바이트당 비용. 클라우드 스토리지를 제대로 구현 하는 경우 그것은 모든 기업에 많은 혜택을 제공 합니다. 제거 구름 단점은 지능형 데이터 관리 전략을 필요합니다. 어디에 또는 어떻게 데이터 저장, 아무리 접근성 및 복구는 필요할 때 절대적으로 중요 합니다. 이 모든 데이터 무결성 모니터링 및 유효성 검사의 핵심 작업입니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)