機械学習などのAI(人工知能)関連技術やビッグデータ解析技術の急速な発展により、データの価値がこれまで以上に高まっている。そんな中、システム構築の際にバックアップを考えない企業はないだろう。「失われたらそれっきり」とならないために、規模の大小はあっても何かしら仕組みを持っているはずだ。バックアップの意味は、障害時にそこからデータを戻せることにある。だが「いざという場合にバックアップから戻せなかった」といった話を聞く。なぜこうしたトラブルが発生するのだろうか。
本稿ではバックアップで発生した失敗事例を基に、バックアップ取得時に発生する課題について解説する。基本的な内容も含んでいるので、バックアップに関する経験が少ない担当者も参考にしてほしい。
データのバックアップといっても、単にファイルシステムに格納されているデータファイルのコピーを取っておけばよい、という単純なものばかりではない。アプリケーションの動作を考慮しておかないとバックアップデータの不整合が発生することがある。それはどういうことなのか。
「メタバース」でどうやってもうけるの? Meta(旧Facebook)が考える収益化への道
Metaの中核をなすメタバースプラットフォームのマネタイズ計画が明確になりつつある。高...
コネクテッドTV(CTV)広告のパフォーマンスを包括的に計測、Adjustが新サービス「CTV AdVision」を発表
1つの管理画面でCTV広告の全体的なパフォーマンスを把握可能に。
Amazonの「ブランド広告力」が調査で判明、GoogleとFacebookを圧倒する理由は?
大手ECサイトの広告媒体としての価値がますます高まっている。リテールメディアへの広告...