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什么是大数据?大数据的价值有哪些?如何进行大数据传输
大数据定义,究竟什么是大数据? 大数据的定义是包含更多种类、以越来越大的数量和更快的速度到达的数据。 简而言之,大数据是更大、更复杂的数据集,尤其是来自新数据源的数据集。这些数据集非常庞大,传统的大数据传输软件根本无法管理它们。但这些海量数据可用于解决以前无法解决的业务问题。 大数据的三个体现 1、数量 数据量很重要。对于大数据,将不得不处理大量低密度、非结构化数据。这可能是价值未知的数据,例如 数据提要、网页或移动应用程序上的点击流,或者启用传感器的设备。对于某些组织,这可能是数十TB的数据。对于其他人来说,它可能是数百PB。 2、速度 速度是接收和(可能)处理数据的速度。通常,最高速度的数据流直接进入内存而不是写入磁盘。一些支持互联网的智能产品实时或接近实时运行,需要实时评估和采取行动。 3、类型 多样性是指可用的数据类型很多。传统数据类型是结构化的,非常适合关系数据库。随着大数据的兴起,数据以新的非结构化数据类型出现。非结构化和半结构化数据类型,例如文本、音频和视频,需要额外的预处理来获取含义和支持元数据。 大数据的价值和真相 过去几年又出现价值和真实性。数据具有内在价值。但在发现该价值之前它是没有用的。同样重要的是:数据有多真实——可以在多大程度上依赖它? 今天,大数据已经成为资本。想想一些世界上最大的科技公司。他们提供的很大一部分价值来自他们的数据,他们不断分析这些数据以提高效率并开发新产品。 最近的技术突破以指数方式降低了数据存储和计算的成本,使得存储更多数据比以往任何时候都更容易、成本更低。随着大数据量的增加,现在更便宜、更容易访问,可以做出更准确和精确的业务决策。 在大数据中寻找价值不仅仅是分析它。这是一个完整的发现过程,需要有洞察力的分析师、业务用户和管理人员提出正确的问题、识别模式、做出明智的假设并预测行为。 大数据的历史 虽然大数据本身的概念相对较新,但大数据集的起源可以追溯到1960年代和70年代,当时数据世界刚刚开始,第一个数据中心和关系数据库的发展。 2005年左右,人们开始意识到用户通过Facebook、YouTube 和其他在线服务产生了多少数据。Hadoop一种专门用于存储和分析大数据集的开源框架于同年开发。NoSQL也在这段时间开始流行起来。 开源框架的开发对于大数据的增长至关重要,因为它们使大数据更易于使用且存储成本更低。从那以后的几年里,大数据量猛增。用户仍在生成大量数据——但不仅仅是人类在这样做。 随着物联网的出现,越来越多的对象和设备连接到互联网,收集有关客户使用模式和产品性能的数据。机器学习的出现产生了更多的数据。 虽然大数据已经取得了长足的进步,但它的实用性才刚刚开始。云计算进一步扩展了大数据的可能性。云提供了真正的弹性可扩展性,开发人员可以简单地启动临时集群来测试数据子集。图形数据库也变得越来越重要,它们能够以一种使分析快速和全面的方式显示大量数据。 大数据优势 1、大数据能够获得更完整的答案成为可能,因为掌握了更多的信息。 2、更完整的答案意味着对数据更有信心,这意味着一种完全不同的解决问题的方法。 大数据用例 大数据可以帮助处理从客户体验到分析的一系列业务活动。这里仅仅是少数。 1、产品开发 公司使用大数据来预测客户需求。通过对过去和当前产品或服务的关键属性进行分类,并对这些属性与产品的商业成功之间的关系进行建模,为新产品和服务建立预测模型。 2、预测性维护     可以预测机械故障的因素可能深埋在结构化数据中,例如设备的年份、品牌和型号,以及涵盖数百万日志条目、传感器数据、错误消息和发动机温度的非结构化数据。通过在问题发生之前分析这些潜在问题的迹象,企业可以更经济有效地部署维护并最大限度地延长零件和设备的正常运行时间。 3、客户体验     争夺客户的竞赛正在进行中。现在比以往任何时候都更有可能更清晰地了解客户体验。大数据能够从社交媒体、网络访问、通话记录和其他来源收集数据,以改善交互体验并最大化交付的价值。开始提供个性化服务、减少客户流失并主动处理问题。 4、欺诈和合规 在安全方面,不仅仅是几个流氓黑客,要面对整个专家团队。安全形势和合规性要求在不断发展。大数据可帮助识别表明欺诈的数据模式,并聚合大量信息以更快地进行监管报告。 5、机器学习 机器学习是当前的热门话题。数据特别是大数据是原因之一。现在可以教机器而不是给它们编程。大数据训练机器学习模型的可用性使这成为可能。 6、运营效率 运营效率可能并不总是成为新闻,但这是大数据影响最大的领域。借助大数据,可以分析和评估生产、客户反馈和退货以及其他因素,以减少停机并预测未来需求。大数据还可用于根据当前市场需求改进决策。 7、推动创新 大数据可以通过研究人类、机构、实体和流程之间的相互依赖关系,然后确定使用这些见解的新方法来帮助您进行创新。使用数据洞察力改进有关财务和规划注意事项的决策。检查趋势以及客户希望提供什么新产品和服务。实施动态定价。有无限的可能性。 大数据挑战 尽管大数据前景广阔,但也并非没有挑战。 大数据是大。尽管已经开发出用于数据存储的新技术,但数据量大约每两年翻一番。企业仍在努力跟上他们的数据并找到有效存储数据的方法。 但是仅仅存储数据是不够的。数据必须被用来有价值,这取决于管理。清理数据或与客户相关并以能够进行有意义分析的方式组织的数据需要大量工作。数据科学家花费 50%到 80% 的时间在实际使用数据之前整理和准备数据。 那么如何进行大数据传输呢? 镭速传输作为一款专注于大数据传输技术的软件,在大数据传输上有一套高性能传输的解决方案。 在大数据传输解决方案上,效率、安全方面有高度的保障。镭速传输拥有自主研发的Raysync Protocol高速传输协议,能够消除传输技术的底层瓶颈,克服传统网络限制,充分利用网络带宽,实现超低延时、高速、端到端的输出服务,传输效率提升超百倍,轻松满足TB级别大文件和海量小文件极速传输的需求。在安全管控上,采用备份、加密、访问控制等措施保障数据免遭泄露、窃取、篡改、损毁、丢失、非法使用。 镭速数据迁移系统传输文件实测数据 大数据时代的到来,催生了海量数据,传统企业在实现数字化转型升级的过程中面临诸多挑战。为应对大数据传输、海量小文件传输、跨国文件传输、P2P加速传输,数据容灾备份,一对多、多对多异构数据传输,多客户端并发传输,智能双向同步,对象存储9大应用场景带来的数据传输难题,镭速传输可以针对各行各业提供定制化大数据传输解决方案,更多大数据传输问题,欢迎申请镭速免费试用>https://www.raysync.cn/apply 镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案,旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。传统文件传输方式(如FTP/HTTP/CIFS)在传输速度、传输安全、系统管控等多个方面存在问题,而镭速文件传输解决方案通过自主研发、技术创新,可满足客户在文件传输加速、传输安全、可管可控等全方位的需求。 本文《什么是大数据?大数据的价值有哪些?如何进行大数据传输》内容由镭速大文件传输软件整理发布,如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-1056
关于审计大数据合规问题,镭速提供专业解决方案
1、审计大数据管理趋势 近年来,审计署要求不断加强地方审计机关信息化建设力度和规范程度,明确提出各级审计机关特别是基层审计机关应当进一步加大审计信息化推进速度和应用力度,顺应国家电子政务发展趋势,推动地方经济社会发展,积极推进大数据审计,坚持科技强审,通过信息化、数字化,努力提高审计监督的质量和效益。 审计人员运用大数据分析方法对审计大数据进行计算、分析,充分释放出审计大数据的内在价值,促进审计成果更好地为国家治理服务。但大数据审计目前正处在发育阶段,数据的管理与采集、存储和运用仍存在较多的问题,不但给审计工作增加了难度,更提高了审计风险。 审计的种类很多,包括但不限于如下类型: (1)财政审计、金融审计、企业审计、资源环境审计、经济责任审计、涉外审计 (2)事后审计 (3)跟踪审计 (4)事前审计。 (5)内部审计 (6)外部审计 2、审计大数据管理现状 (1)数据本身存在的问题; (2)被审计单位通过业务流程产生的数据存在固有风险; (3)数据割裂、片段、不连续; (4)数据实时性不强,错误、冗余、难关联; (5)数据字典缺失、完整性被破坏; (6)数据关联度差; (7)人员因素问题; (8)数据采集与转换的人员风险; (9)大数据分析缺少思路和工具; (10)分析和核查过程中存在的人员风险; (11)数据安全问题; (12)存储介质存在的风险; (13)数据传输使用中存在的风险。 3、镭速解决方案 审计所需数据的提取、归集是开展大数据审计的前提,没有提取到数据或提取的数据不完全,数据筛查和分析的结果就会出现偏差,这将在很大程度上影响审计质量,埋下审计风险。因此,建议各行业、各系统在开发信息系统时,应考虑数据的自动归集问题。即信息系统在完成业务流程后自动将所形成的数据向集中数据归集平台传送数据,这样可以解决审计人员分析提取数据的工作量,大大缩短审计时间,提高审计时效,也可以避免出现数据不全和传输过程中失密泄密的风险。 当审计数据报送至本项目所建平台后,由审计数据管理系统进行数据的治理和管理工作。审计数据管理系统重点实现报送后的数据的数据管理、数据治理、建模分析、数据查询、数据API、数据流动监视等功能。 4、方案价值: 通过建设审计数据报送系统,提供实时或离线的数据报送能力辅助审计整改系统传输、报送审计电子数据,丰富数据报送的方式,提升部门数据报送的效率,并将数据报送内容和审计任务、整改内容进行关联。满足政务大数据对接需求,支持文件交换,数据统一管理。 镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案,旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。传统文件传输方式(如FTP/HTTP/CIFS)在传输速度、传输安全、系统管控等多个方面存在问题,而镭速文件传输解决方案通过自主研发、技术创新,可满足客户在文件传输加速、传输安全、可管可控等全方位的需求。 本文《如何实现文件高速传输,推荐镭速高速文件传输解决方案》内容由镭速大文件传输软件整理发布,如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-1016
镭速赋能数字金融,提供文件高效协同方案
1、关于数据金融的发展趋势 数字金融数据传输应用场景主要分为面向内部协同、面向金融服务、面向外部合作和面向跨境流动的数据传输,这里以某银行内部协同为案例进行说明。 内部协同是通过金融机构及其各分、子公司的数据整合共享,实现机构内部跨层级、跨地域、跨部门 、跨系统的高效业务协同 。数据发送方和接收方均为金融机构及各分、子公司内部人员,传输的数据为金融机构内部整合共享的业务数据、金融数据等,具有主体数量较为有限,范围相对固定的特点,通常分为独立数据中心和多个数据中心传输。 金融服务行业的数字化转型步伐越来越快。金融机构正全力应对迅速增长的数据,并尝试确定如何以最佳方式存储、保护和分析数据。金融机构面临新的竞争对手和不断变化的客户期望,并且还需要降低成本,这会推动他们转型进入数字化移动世界。传统系统和不断增长的监管压力更是使得这场转型变得愈加复杂。要支撑所有变化,他们需要快速、安全地在全球系统和团队之间移动、共享和处理与日俱增的关键业务数据集。 数字化金融机构银行、保险公司和金融机构正迅速采用移动、数字化和云技术,以简化运营,降低成本,并响应不断变化的客户需求。 大数据的增长 大数据的增长和高级分析的发展能够改进多个业务领域,如欺诈检测、交易、 承保等,但是也会加大数据管理和成本结构的压力。 不断发展的数据保护为了应对与日俱增的法规和网络威胁,金融机构正在全方位增强数据保护措施,包括合规性、安全性以及访问管理和灾难恢复。 2、数字金融案例分析 当前某银行有几十家分行,内部有数以百计的业务系统正在运行,随着业务的发展,原来独立建设的业务系统之间需要进行大规模的文件数据交换,而目前文件数据交换的主要方式包括FTP、TCP/IP、文件共享、内部网盘等,这些交换方式形成了复杂的网状结构。这种各自为政的网状文件交换模式,无法进行统一的资源分配、管理和流量控制,也无法有效的对文件传输过程和结果进行审计和跟踪。简言之,目前该银行各应用系统之间,总分行之间的批量文件传输没有得到有效管理。 3、数字金融现状与需求 (1)业务数据增量剧增,存储压力日益变大; (2)由于异构业务数据众多,数据统一存储和管理困难; (3)总行下发或搜集相关数据,由于业务分布广、距离远,分行与总行之间的数据传输效率极低; (4)VPN虚拟线路和专线带宽的利用率不高,传输过程往往因误传或断网造成中断,需重新上传; (5)没有严谨的数据校验机制,无法保障数据的完整性、可用性; (6)传输过程无安全加密处理,这样可能导致被非法劫持和利用; (7)海量的系统数据、影像数据等按照等保要求归档,不能满足实时归档的要求; (8)日志较为简单,对于传输过程记录较为粗略,对于后续的问题排查和统计较为困难; (9)遵守不断变化的法规; (10)保护敏感的金融数据; (11)升级传统 IT 系统; (12)对抗新兴金融科技竞争对手; (13)管理和分析大数据; (14)服务全渠道消费者; 4、解决方案架构 打通跨城市数据中心之间文件实时同步,加速文件在业务环节中的使用效率。 5.客户价值: 加速文件传输效率、满足等保测评要求,提供压缩传输、断点续传和并发传输机制,提高传输效率,缩短故障解决时间; 减少传输故障带来的风险,提供数据校验机制,解决数据的完整性,减少了传输故障所带来的风险; 提高跨部门、跨组织、跨地区之间的文件高速交换,即提高了文件处理效率,也实现了高效的数据运维; 数据活力大大提升,数据协同和跨业务流转效率进一步提高,数据传输管理更规范,数据利用价值更高; 镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案,旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。传统文件传输方式(如FTP/HTTP/CIFS)在传输速度、传输安全、系统管控等多个方面存在问题,而镭速文件传输解决方案通过自主研发、技术创新,可满足客户在文件传输加速、传输安全、可管可控等全方位的需求。 本文《如何实现文件高速传输,推荐镭速高速文件传输解决方案》内容由镭速大文件传输软件整理发布,如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-1016
为数十亿人带来互联网,互联网大数据传输的未来
我们目前生活在一个拥有比人口更多数据的世界。每秒都有大量数据通过互联网传输,大数据传输的未来需要时刻警惕,工业4.0技术和相关应用的出现为约46亿互联网用户铺平了道路,每时每刻的大数据传输需求,全球 800 亿物联网连接设备,大约是10倍世界人口呈指数级增长的数据。 尤其是COVID-19,让我们的世界变得越来越无接触,互联网已成为业务和生活连续性的基础。通过传统介质传输的数据在可用性、访问性、效率和安全性方面存在许多限制。在这里,我们讨论了另一种用于互联网访问的下一代技术。 今天,大多数数据是通过WiFi进行通信的,这是一系列用于通过电磁信号传输数据的无线网络协议。过去几年,WiFi技术已经连接个人电脑台式机和笔记本电脑、智能手机和平板电脑、智能电视、打印机、智能音箱、汽车、无人机等,让大数据的互联网通信成为可能。WiFi 连接基于无线电波,这是一种特殊类型的电磁信号波,具有更长的波长和更低的能量,旨在通过空气传输相对较长距离的数据。这些信号以非常高的频率振荡,允许波浪在空中传播,类似于海洋中的波浪,从而实现不间断的大数据传输。  有多少无线电频谱,WiFi 技术所基于的自然可用资源,仍可用于通过互联网传输呈指数增长的数据量,想象一下无线电频谱完全被占用而没有空间通过WiFi进行互联网传输的世界。随着互联网成为数字化转型的当务之急,这将是企业在后 COVID-19 时代生存的关键挑战。纵观发达国家的射频地图,无线电频谱相当丰富。换句话说,过去几年一直帮助WiFi通过互联网传输大数据和保持物联网设备存活的重要资源被大量占用。 解决上述问题的一种方法是更详细地探索电磁频谱的其他部分。虽然包括伽马射线和X射线在内的高能波由于固有的较短波长而无法长距离传输数据,但紫外线和红外线等其他部分是有害的。然而,构成可见光的健康替代品是另一种值得关注的自然资源。虽然可见光谱在电磁光谱图上看起来很小,但在线性标度上,可见光谱比无线电光谱大一千倍。 我们能否通过重新利用我们用于照明的可见光能量来提供无线通信,从而提供前所未有的带宽来安全地传输数据?LiFi可以提供这个以及更多。应用可见光谱在互联网上双向传输数据是一种新颖的LiFi技术。简单来说,LiFi被认为是一种基于光的WiFi,它使用光而不是无线电波来传输数据和信息。理解LiFi工作原理的一种更简单的方法是想象使用发光二极管 将计算机信号以数字方式转换为光信号,当灯打开时为 1,当灯关闭时为0,并通过可见光无线传输光谱。研究表明,通过使用复杂和先进的 LED, 最近,一家公司已经推出了世界上第一款名为LiFi-X的LiFi加密狗,将上述理论应用于实践。通过将LiFi加密狗连接到基于互联网的设备,可以体验更快、更安全的无线数据通信。未来将见证这项新技术成长为纳米芯片,嵌入到使用5G技术的手机设备中。 从拨号上网到有线上网,再到WiFi,世界见证了一场不断演变的变化。LiFi 的突破将是互联网数据传输的未来。数据安全、有限带宽和 WiFi 付费许可证等固有问题将随着基于 LiFi 的互联网而消失。基于 WiFi 的互联网功能失调的场景,如水下通信、飞机和医疗剧院将不复存在,因为 LiFi 可以在这里工作。 随着 LiFi 的出现及其在互联网上传输数据的应用,信息和通信技术 和物联网的未来将发生变化。随着更安全、更快速的连接无处不在,LiFi 将能够有效地利用其他技术来创建智能城市、智能交通、精确导航系统、数字供应链等。除了家庭使用,还可以看到LiFi在医疗保健、航空、全球零售和电信行业。例如,最近,位于古吉拉特邦的技术初创公司 Nav Wireless Technology Pvt Ltd 利用 LiFi 传输重要的患者数据,例如呼吸机读数、温度等,以监控医院的COVID-19患者。 基于巨大的潜力,LiFi将迅速成为应对即将到来的无线电频谱危机的强大无线网络解决方案和未来万物互联的辅助技术,以驾驭后COVID-19时代的数字化转型。 根据一项市场研究,到 2023 年,可见光通信市场预计将以96.57%的复合年增长率增长。通过 LiFi,可能会出现新的商业模式,为与现有基础设施的短距离通信提供更高的数据速率。有了LiFi在发达国家取得成功的证据,印度等发展中国家的公司是时候看到利用 LiFi 技术实现商业成功和社会福利的潜在商机了。 镭速提供的大数据传输解决方案,是如何解决大数据传输过程中遇到的问题的呢? 镭速大数据传输解决方案支持的最大传输带宽 (1)单个镭速传输协议进程/线程支持 1Gbps; (2)对于用户传输带宽大于 1Gbps 的场景,可以通过部署负载均衡设备,在负载均衡设备后,部署多个镭速传输协议进程/线程,可以支持水平扩展,传输能力无上限; 那么镭速的大数据传输解决方案还有哪些特点呢? 1、镭速内置自研的rayfile文件引擎,能够最大化利用磁盘I/O来提升小文件读写速度,针对海量小文件传输能够提供卓越高速稳定的保障,可达到每秒传输数千个小文件,大幅提升传输效率。 2、小文件传输每秒5000个以上,百万数量级文件能在5分钟内完成列表,相同文件秒传速度可达每秒20000个,速度比传统的FTP快100倍以上 3、同时通过专利技术解决分发与收集难题,大幅度节省传输时间,操作简单且稳定可靠; 4、全方位确保数据稳定可靠,支持断点续传、错误重传、传输加密,确保文件传输的可靠性、稳定性、安全性和完整性。 所以,来试试镭速大文件传输解决方案吧,现在申请免费试用https://www.raysync.cn/apply  
企业大数据传输方式,镭速提供大数据传输解决方案
近年来,随着社会服务信息化的高速发展,在互联网、物联网、金融、物流、制造、半导体等行业的各方面数据都呈现指数级的增长。大数据传输是大数据处理基本流程的重要一环,高性能的大数据传输解决方案可以为后续数据分析特别是实时分析提供保障。 由于数据量和效率的问题,传统的单机存储与计算已经不适应时代的发展,多节点的分布式存储逐渐取而代之。更多高性能的处理框架走上了历史舞台,形成了大数据传输生态系统。例如分布式存储有HDFS、Hbase、hive等,分布式计算有MapReduce、Spark、Storm等,而作为该生态系统的重要组成部分,数据传输模块必不可少,目前在大数据的广泛应用中,Kafka、Logstash、Sqoop等都是传输数据的重要途径 。 在此跟大家介绍大数据传输解决方案——镭速。镭速创新型UDP优化传输技术,消除了基于TCP的传统文件传输技术(如 FTP 和 HTTP)的缺陷,传输速度比 FTP/HTTP 快数百倍,且不受限于文件大小、传输距离或网络条件,支持包括通过卫星、无线以及固有远距离且不可靠的洲际链路进行的传输。 下面镭速与FTP传输对比测试如下: 测试环境:服务端主机为阿里云深圳Linux 环境,Centos7.4系统;客户端主机为深 圳阿里云Window环境,WIN2008 R2系 统;内网带宽均为1Gbps产品均安装在同 一服务端主机与客户端主机上 镭速传输作为一款专注于大数据传输技术的软件,在大数据传输上有一套高性能传输的解决方案。 在大数据传输解决方案上,效率、安全方面有高度的保障。镭速传输拥有自主研发的Raysync Protocol高速传输协议,能够消除传输技术的底层瓶颈,克服传统网络限制,充分利用网络带宽,实现超低延时、高速、端到端的输出服务,传输效率提升超百倍,轻松满足TB级别大文件和海量小文件极速传输的需求。在安全管控上,采用备份、加密、访问控制等措施保障数据免遭泄露、窃取、篡改、损毁、丢失、非法使用。 镭速数据迁移系统传输文件实测数据 大数据时代的到来,催生了海量数据,传统企业在实现数字化转型升级的过程中面临诸多挑战。为应对大数据传输、海量小文件传输、跨国文件传输、P2P加速传输,数据容灾备份,一对多、多对多异构数据传输,多客户端并发传输,智能双向同步,对象存储9大应用场景带来的数据传输难题,镭速传输可以针对各行各业提供定制化大数据传输解决方案,更多大数据传输问题,欢迎申请镭速免费试用>https://www.raysync.cn/apply 镭速传输提供一站式文件传输加速解决方案,旨在为IT、影视、生物基因、制造业等众多行业客户实现高性能、安全、稳定的数据传输加速服务。传统文件传输方式(如FTP/HTTP/CIFS)在传输速度、传输安全、系统管控等多个方面存在问题,而镭速文件传输解决方案通过自主研发、技术创新,可满足客户在文件传输加速、传输安全、可管可控等全方位的需求。 本文《企业大数据传输方式,镭速提供大数据传输解决方案》内容由镭速大文件传输软件整理发布,如需转载,请注明出处及链接:https://www.raysync.cn/news/post-id-907
瞄准服务器数据迁移三大方法,掌握大数据迁移话语权
伴随着大数据时代的迅猛发展,服务器数据复杂多样、数据系统快速迭代更新,大数据发展必然要应对不断升级的系统带来的新旧系统间数据类型不受支持、使用SQL访问数据等问题,在数据系统整合中,服务器数据迁移工作必然会成为保证系统平滑升级和更新的关键环节。 数据迁移(又称分级存储管理)是一种将离线存储和在线存储融合的技术。服务器数据迁移能帮助我们实现数据库的扩容缩容,同时支持表的数据重分布。具体的数据迁移的工作可分为3个阶段:服务器数据准备、服务器迁移实施、服务器数据校验,具体如下: 一、迁移流程 1.数据准备 数据准备工作是完成数据迁移的基础,准备工作需要充分而周全。需要整理新旧系统数据字典、数据质量分析、差异化分析,建立新旧系统间的映射关系,制定具体的迁移方案等。 2.迁移实施 服务器数据迁移的实施是将准备好的数据复制到物理介质或将其推送到全球互联网上,是迁移任务3个阶段中最重要的环节。迁移过程中可能出现多变的迁移环境及数据变化(写入、导出、格式化等),这要求数据实施迁移必须制定完备的数据迁移实施流程。 3.数据校验 在服务器数据迁移完成后,需要对迁移后的数据进行校验,对迁移质量进行检查,因为无论是通过物理介质还是网络传输,数据传输期间有很多不确定影响因素,完整的数据迁移才是迁移任务成功的标志。数据校验的结果也是判断新系统能否正式启用的重要依据。 面对不同的迁移需求和复杂多变的数据环境,数据迁移的类型也大有不同,目前最多的迁移类型有以下3种: 1.结构迁移 将源库中待迁移对象的结构定义迁移至目标库(例如表、视图、触发器、存储过程等)。 2.全量数据迁移 将源库中待迁移对象的存量数据,全部迁移到目标库中。在执行全量迁移任务时不能在源库中写入新的数据,不然容易产生数据不一的情况。 3.增量数据迁移 将源库中自上一次迁移后的全部改动和新的增量数据进行迁移至目标库。一般增量数据迁移会保持实时同步的状态,所以迁移任务不会自动结束,需要手动结束迁移任务。 数据迁移的类型并不唯一,为保障数据一致性,在系统支持的情况下,配置任务类型时我们可以选多个任务类型或者全选。当然,多个任务类型同时进行对数据传输的效率必然有影响。 数据迁移是一项很重要的工作。然而面对如此复杂多样的大数据和层出不穷的网络问题,迁移工作不得不考虑三大问题:安全、高速传输、快速校验。一个没有效率、安全保障的大数据产业只会开花不结果,数据时代必然要重视这些问题才能掌握“数据权”。 聚焦三大问题,数据迁移需要一个切实可行的保障体系: 1.安全保障体系 基于SSL加密传输协议,采用国际顶尖金融级别AES-256加密技术,内置CVE漏洞扫描,为数据信息增添多重防御墙,有效抵御外界攻击,保障传输过程的私密性,确保文件数据传输完整与安全。 2.高性能传输 基于UDP的传输性能,突破传统FTP、HTTP传输的缺陷,传输速率提升100X,带宽利用率达96%以上。多维度传输形式满足TB级别大数据和海量小数据极速传输需求。全程智能化加速传输,低延时、防丢包,极大程度加快数据迁移效率,提供完美数据传输载体。 3.多重校验机制 内置多重文件校验机制,对迁移数据的质量(完整性、一致性、总分平衡、记录条数、特殊样本数据)进行快速校验,同时全程采用断点续传、自动重传机制,确保超远程、弱网环境传输效率稳定可靠,保障传输结果的完整性和准确性。 以上针对数据迁移过程中三大痛点提供解决方案的正是镭速传输raysync。镭速传输自主研发的高速传输协议支持万兆大带宽,轻松实现海量数据高速迁移,有效保障数据迁移过程中的数据安全与完整。 因为有“黑科技”——镭速传输raysync超高速传输协议的加持,服务器数据迁移也显得格外轻松!
如何提高大数据传输的安全性
面对大数据传输安全相关的挑战和威胁,业界针对安全防护技术进行了针对性的实践和调研。本文主要从平台安全、数据安全、隐私保护三个方面对大数据传输安全技术的发展进行阐述。 如何安全地改进大数据传输? 平台安全、数据安全、隐私保护等相关技术不断完善,解决大数据安全问题和挑战。但是,应对新的网络攻击方式,保护新的数据应用,满足日益增长的隐私保护要求,需要更高的标准和功能。 提高平台安全性 在平台技术方面,集中的安全配置管理和安全机制部署可以满足当前平台的安全需求。然而,大数据平台的漏洞扫描和攻击监控技术相对薄弱。 在平台防御网络攻击的技术方面,目前的大数据平台仍然采用传统的网络安全措施来防御攻击。这对于大数据环境来说是不够的。在大数据环境下,可扩展的防御边界容易受到掩盖入侵的攻击手段的攻击。此外,业界对可能来自大数据平台本身的潜在攻击手段关注较少。一旦出现新的漏洞,攻击范围将十分巨大。 提高数据安全性 在数据安全方面,数据安全监控和防破坏技术相对成熟,但数据共享安全、非结构化数据库安全防护、数据违规溯源等技术有待完善。目前数据泄露有技术解决方案:技术可以自动识别敏感数据,防止泄露;引入人工智能和机器学习,让违规预防走向智能化;数据库保护技术的发展也为防止数据泄露提供了强有力的保障。密文计算技术和数据泄露跟踪技术尚未发展到满足实际应用需要的程度,数据处理的保密性保证问题和跟踪数据相关问题仍难以解决流动。 具体来说,数字水印技术不能满足大规模、快速更新的大数据应用的需要。数据沿袭追踪技术还需要进一步的应用测试,尚未达到产业应用的成熟阶段。数字水印技术不能满足大规模、快速更新的大数据应用的需要。数据沿袭追踪技术还需要进一步的应用测试,尚未达到产业应用的成熟阶段。数字水印技术不能满足大规模、快速更新的大数据应用的需要。数据沿袭追踪技术还需要进一步的应用测试,尚未达到产业应用的成熟阶段。 提高隐私安全 在隐私保护方面,技术发展显然不能满足隐私保护的迫切需求。个人信息保护需要建立基于法律、技术和经济手段的保障体系。目前,数据脱敏技术的广泛使用对多源数据聚合提出了挑战,并可能导致失败。 迄今为止,匿名化算法等新兴技术的实际应用案例研究较少,且该技术普遍存在计算效率低、开销大等问题。在计算方面,需要不断改进以满足大数据环境下保护隐私的要求。如前所述,大数据应用与个人信息保护之间的冲突不仅仅是技术问题。在没有技术壁垒的情况下,隐私保护仍然需要立法、强有力的执法和法规来收集个人信息用于大数据应用。建立政府监管、企业责任、社会监督、网民自律的个人信息保护体系。  
镭速传输在医疗大数据里的应用
一、医疗大数据发展趋势 近年来,随着人工智能、5G技术蓬勃发展,不断赋能医疗健康领域,医疗行业数据存储量爆发式增长。根据相关法律法规规定,患者的门诊与住院数据均需要长期保存,其中门诊电子病历保存时间不少于15年,住院电子病历保存时间不少于30年。面对医疗行业海量影像数据以及数据“低访问频次”和“高重要性”特性,医疗行业数据存储具有容量大、冷数据比例高、安全长期存储要求极高的数据存储要求。因此医疗大数据上云也成为了未来的发展趋势。 为此,需要医疗卫生机构从宏观上进行管控,做好顶层设计,制定完善的规范、标准和制度。只有从源头上使零散和混乱的数据得到有效的整合,从根本上实行规范化和标准化,才能使医疗大数据真正发挥其应有的价值和作用,才能推动各级医疗卫生机构信息系统数据共享及业务协同,建设互通互联的各级全民健康信息平台。 二、医疗大数据现状 医疗领域每天产生大量数据,不是以TB来统计算,就是以PB来统计。为此,广泛开展医疗大数据已成为医院方便患者的现实诉求。智慧医院建设正面临“从信息化到数字化、从系统为核心到数据为核心、从规模到价值”的重要转型,随之医疗大数据的智慧化管理、挖掘及应用成为行业热点话题。 《“健康中国2030”规划纲要》提出“消除数据壁垒,建立跨部门跨领域密切合作、统一归口的健康医疗数据共享机制,实现各应用信息系统数据采集、集成共享和业务协同”的目标。 三、PACS影像大数据高速传输及备份方案 PACS有别于HIS、LIS等其它医学信息系统的最重要一点就是:海量数据存储。合理设计PACS的数据存储结构,是成功建设PACS的关键。一个大型的医院拥有大批现代化的大型医疗影像设备,每天影像检查产生的数据量多达4个GB左右(未压缩的原始数据),一年数据总量大约1200GB。而随着医院的业务飞速发展和新的影像设备的引进,这一数据量还可能进一步增长。此外,如何提高在线数据随机存取的效率也是一个非常关键的问题。 PACS影像大数据高速传输及备份方案 Raysync是镭速高速传输平台,镭速传输基于镭速自研Raysync协议,最大化降低延迟与数据丢包率,可充分利用网络带宽资源,将传输速度提升100倍,让PACS阅片更加顺畅。 (1)充分利用医院现有基础设施、设备、网络、信息技术资源;并满足以后再购置的影像设备随时连接入系统,为用户节约投资; (2)与医院现有的信息应用系统的配合工作,协助医院完成与医院现有的HIS实现集成,并能正常运行; (3)图像传输层面采用Raysync传输协议,并采用影像压缩技术,快速、准确、实时传输高质量图像信息,保证医生在最快时间内阅读; (4)建立在线存储、近线存储、离线存储三种影像文件类型,每个存储之间按照存储和同步策略自动传输数据; (5)对历史保留的胶片、外援就诊的胶片等要能够扫描存储、传输、调用; (6)支持DICOM3.0远程图像数据交换。 四、临床科研数据中心协同方案 临床数据中心对医疗机构内患者诊疗信息的有机整合和管理,保障临床数据的完整性、连续性和扩展性。它从医院各业务系统中获取相关数据,基于临床业务主题域及场景形成的标准化数据整合存储模型,满足医院未来对数据的进一步存储和利用。实现不同网络硬件和软件环境下,临床数据可靠、高效的在不同医疗设备之间进行传输。 面临挑战 一家三甲医院的医学影像文件、检验文件每月新增数量可能达到千万级,每年增长量达到上亿,存储空间高达PB级,按照地级卫生部门的要求,住院的影像、检验数据要求保留时间不少于 30 年,门急诊影像、检验数据要求保留时间不少于15年。传统集中式存储架构采用SAN+NAS方式,硬件兼容性较差,扩展性方面存在较大的短板,期间还会遇到硬件更替、数据迁移以及不可预知的硬盘故障,无法满足需求。 老旧的检验、影像系统一般支持6个月内的数据调阅,如超出6个月,临床医生无法及时甚至不能调阅历史文件,进而影响看诊效率。大型三甲医院往往有着上亿小文件存储规模,在业务高峰期,数百位门诊、临床医生同时阅片查数据时,对存储系统产生高并发访问,存储性能下降造成读写时延,直接影响医生阅片和查看效率。 镭速传输解决方案架构图 方案价值: 实现便捷科研为使命,涵盖院内数据采集、外源数据获取、专病库构建、研究队列分析等功能,适用于二三级综合性医院和专科医院以及区域级、联盟级科研联合组织。 五、构建医疗组织资源分享平台,实现高效协同管理能力 不论是公立还是民办,医院集团化都将是未来的发展趋势,然而医院集团不是简单的几个医院的集合,也不是医院及其上下游企业的融合,而应该按照健康中国战略的大思考和大健康产业的布局来设计。对于构建优质高效的医疗卫生服务体系,国家卫生健康委给出了时间表:到2035年,形成体系完整、分工明确、功能互补、连续协同、运行高效、富有韧性的整合型医疗卫生服务体系,不断增强人民群众对医药卫生健康服务的获得感。 首先,传统医疗信息共享程度较低,电子病历未完全覆盖且无法联动调用,医疗数据未进行再分析;其次,医疗资源配置不当,医生资源分布不均,器械药品资源管理不到位,复诊占用过多医疗资源;另外,患者就医体验不佳,传统医院挂号预约仍然较难,医保报销受限较多且线上支付仍未开启。 解决方案 (1)构建统一的、有序的、高效的医疗组织架构及管理制度,从资源方面集中管理和调度,尤其是在数据中心的建设方面; (2)建设一体化资源共享平台,实现内部组织、下设机构、管理中心、外部机构等之间的信息共享,实现信息上传、下达的快速传输; (3)打破医疗数据孤岛,构建医疗大数据服务中心,在个人医疗健康服务、医疗方案决策支撑、科研医学、公众健康等方面形成良性发展。

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