데이터 관리는 기업이 데이터 센터의 스토리지를 지속적으로 늘리고 사용자 장치에 분산되어 있는 더 많은 데이터를 처리해야 함을 의미합니다.
사물인터넷 데이터 관리의 보급도 센서와 연결 장치로부터 대량의 정보를 수집하기 시작했다. 데이터 관리 시장 조사 회사의 예측에 따르면 20 12 년에서 20 16 년까지 전 세계 데이터 스토리지 및 서버 시장은 3 1.87% 의 연평균 복합 성장률을 보였다.
이러한 데이터 관리 확장에는 데이터 센터 팀이 분류, 분류 및 추출해야 합니다. 모든 기업은 합법적인 방법으로 데이터를 관리해야 한다. 통합은 데이터 관리의 중요한 부분입니다. 계층형 데이터 관리를 구축하려면 기업은 서로 다른 하드웨어 시스템 간에 정보를 마이그레이션 및 수집할 수 있는 데이터 관리 소프트웨어를 보유하고 있어야 하지만, IT 회사는 하나의 애플리케이션 플랫폼에서 데이터 관리를 표준화할 의향이 거의 없거나 표준화할 수 없습니다. 따라서 데이터 관리에는 Linux 및 Windows, VMware 및 Microsoft Hyper-V 의 가상화 데이터 관리, 데이터 관리 보호 등 다양한 플랫폼을 지원해야 합니다. 이를 위해서는 다양한 스토리지 호환성 및 처리 시스템에서 정보 흐름 데이터 관리를 수행할 수 있는 기준이 필요하며, 기업 내에서 이러한 단편화된 데이터 관리를 저장, 연결, 분류 및 검색할 수 있습니다. 서로 다른 스토리지 시스템의 데이터 관리를 식별하고 관리하는 데는 시간이 걸리므로 데이터 관리의 교차 확산을 막을 수 있습니다. 일부 주요 애플리케이션은 일반적으로 데이터 관리를 위해 여러 스토리지 시스템과 연결되어 있습니다. 예를 들어, 계층형 스토리지 데이터 관리에서는 테이프 시스템 데이터 관리가 SSD 시스템의 정보를 덜 액세스할 수 있지만 운영 시스템에 데이터가 필요한 경우 데이터를 운영 시스템으로 이동하여 데이터 관리를 처리합니다. SSD 시스템과 테이프 시스템이 통합되지만 인식 및 데이터 관리가 없으면 애플리케이션 데이터 관리에 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 체인 스토리지는 오늘날 가상화되고 있는 데이터 관리 센터에서 흔히 볼 수 있는 단점으로, 피해야 합니다. 우선 순위가 높은 정보 데이터 관리는 고가용성의 스토리지 시스템 (즉, 더 비싸고 고급) 에서 우선 순위를 부여해야 합니다. 이러한 스토리지 데이터 관리에는 저렴하고 구축이 용이한 테이프 시스템 데이터 관리에서 지속적인 실시간 스토리지 시스템 데이터 관리에 이르기까지 다양합니다. 과학기술이 발전함에 따라 스토리지 시스템의 데이터 관리도 발전하고 있으며, 스토리지 시스템 데이터 관리의 선택은 실제에서 출발해야 한다. 기업은 일반적으로 저장된 데이터의 백업을 관리합니다. 기존 백업은 데이터 관리에 데이터를 복제하는 반면, 새로운 오프사이트 클라우드 스토리지는 데이터 관리를 고려할 수 있는 새로운 스토리지 방법입니다.