Sauvegarde et restauration pour NoSQL et Hadoop

NoSQL, qui signifie « not only SQL » (pas seulement SQL), est un type de base de données distribuée conçue pour traiter et gérer de gros volumes de données non structurées ou semi-structurées. Ce système de base de données non relationnel propose une approche flexible et évolutive du stockage et de la récupération des données, ce qui en fait une solution idéale pour les big data et les applications web en temps réel. Les bases de données NoSQL sont connues pour leur capacité à gérer de grandes quantités de données et à garantir une disponibilité et une évolutivité élevées.

Les procédures de sauvegarde spécifiques peuvent varier en fonction de la distribution Hadoop et des outils utilisés. Nous vous recommandons donc de consulter la documentation et les bonnes pratiques fournies par la distribution Hadoop que vous utilisez. Ces outils offrent cependant des capacités basiques de sauvegarde et peuvent ne pas répondre aux objectifs de point de restauration (RPO) et de temps de restauration (RTO) d'une entreprise. Il est plus important que jamais de protéger les bases de données distribuées et les entreprises ont besoin d'une nouvelle approche pour comprendre les nuances de ces charges de travail modernes. Cohesity propose une solution de protection et de gestion des données qui résout les problèmes liés à l'ampleur et au dynamisme des données tout en facilitant la cohérence et la sécurité de vos charges de travail NoSQL et Hadoop.

Élaborer une stratégie de sauvegarde et de restauration Hadoop implique de planifier minutieusement et de prendre en compte les caractéristiques uniques de l'architecture distribuée d'Hadoop. L'adoption rapide d'Hadoop dans l'entreprise a entraîné le déploiement d'un certain nombre de mécanismes de sauvegarde et de restauration d'Hadoop aléatoires et temporaires. Ils peuvent sembler fonctionner en surface, mais font souvent courir un risque important à vos données et à votre entreprise, et sont donc insuffisants. Il est nécessaire de mettre en place une stratégie de sauvegarde et de restauration Hadoop appropriée et bien pensée pour s'assurer que les données peuvent être restaurées de manière fiable et rapide, et que les opérations de sauvegarde n'accaparent pas trop les ressources des équipes d’ingénierie ou DevOps.