![একটি বড় ডেটা সংরক্ষণের কৌশল বিবেচনা করার জন্য কয়েকটি মূল সমস্যাগুলি কী কী? googletag.cmd.push (ফাংশন () {googletag.display (Div-gpt-ad-1562928221186-0);}); প্রশ্ন: - প্রযুক্তি একটি বড় ডেটা সংরক্ষণের কৌশল বিবেচনা করার জন্য কয়েকটি মূল সমস্যাগুলি কী কী? googletag.cmd.push (ফাংশন () {googletag.display (Div-gpt-ad-1562928221186-0);}); প্রশ্ন: - প্রযুক্তি](https://a.continuousdev.com/technology/what-are-some-of-the-business-limitations-of-the-public-cloud-presented-by-turbonomic.jpg)
কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
একটি বড় ডেটা সংরক্ষণের কৌশল বিবেচনা করার জন্য কয়েকটি মূল সমস্যাগুলি কী কী?
উত্তর:
বড় ডেটা সংরক্ষণের জন্য যে বিষয়গুলিকে অগ্রাহ্য করা হয় সেগুলির মধ্যে অন্যতম হ'ল এটির প্রয়োজনীয় দলের পক্ষে অ্যাক্সেসযোগ্যতা। অ্যাক্সেস করা শক্ত যেখানে বা যেখানে প্রাসঙ্গিক দলগুলি একেবারেই বিদ্যমান তা এই বিষয়ে অজ্ঞতা বোধ করা যায় এমন জায়গাগুলিতে ডেটা নিয়মিত কোনও ডকুমেন্টেশন ছাড়াই সংরক্ষণ করা হয়। শেষ পর্যন্ত, বড় ডেটা স্টোরেজকে একটি প্রথম উন্মুক্ত কৌশল অবলম্বন করা উচিত যেখানে দলগুলি তার অস্তিত্ব সম্পর্কে সচেতন করা হবে, কী কী ডেটা রয়েছে এবং কীভাবে এটি অ্যাক্সেস করতে পারে যাতে টিমগুলি তাদের প্রয়োজনে সফ্টওয়্যারটিতে এটি ব্যবহার করতে পারে।
আর একটি সমালোচনামূলক সমস্যা যা আমি খুঁজে পাই তা হ'ল ডেটা মানের যা সঞ্চয় করা হচ্ছে। ডেটাটি সর্বোচ্চ মানের আকারে সংরক্ষণ করা উচিত যা এটি তার চূড়ান্ত স্টোরেজ স্থানে থাকতে পারে। ডেটা হ্রদে নিম্নমানের ডেটা সংরক্ষণ করা সাধারণত সূক্ষ্ম হয় তবে ডাটা পাইপলাইনটি অবিরত থাকায় প্রতিটি পর্যায়ে ডেটা গুদাম বা অ্যানালিটিক্স ডাটাবেসের মতো সিস্টেমে এটি সর্বোচ্চ মানের আকারে সঞ্চিত হওয়া উচিত। এটি ডেটাগুলির বিশ্রামের স্থানটি গ্রাসকারী সিস্টেমগুলির গুণমানকে বাড়িয়ে তুলবে।