利用存档策略优化数据仓库成本与性能

"通过归档降低数据仓库的基础设施成本" 本文档主要探讨了如何通过数据存档策略优化数据仓库的基础设施，以降低运营成本。作者Bill Inmon是数据仓库领域的专家，他阐述了数据仓库的发展历程以及数据生命周期管理的重要性。 数据仓库的演变 自20世纪50年代计算机应用以来，数据和信息处理经历了显著变化。数据仓库作为业务需求的产物，旨在提供跨不同数据源的可靠、一致和集成的数据报告与分析。随着时间推移，数据仓库内部的数据也有其生命周期，不同的阶段对应不同的存储和访问需求。 数据仓库内的数据生命周期 数据在其生命周期内会经历多个阶段，包括活跃期、稳定期和休眠期。在活跃期，数据频繁被查询和分析；进入稳定期后，查询频率降低；最后，当数据变得相对静态，成为历史记录，就进入了休眠期。休眠数据虽然不再频繁被访问，但仍然需要被保留以满足法规遵从性、审计需求或长期分析。 数据仓库2.0 随着数据量的增长，数据仓库2.0概念强调了对数据进行分区和分层管理，特别是针对休眠数据。通过将这些数据移动到更低成本的存储层，可以减轻主存储的压力，降低整体成本。 使用存储层管理仓库数据 数据存档策略允许将数据按照其活跃程度分层存储。活跃数据存储在高性能存储上，而休眠数据则存档到成本更低的存储层，如近线存储或归档存储。这使得数据仓库能够更高效地利用资源，同时保持对所有数据的访问能力。 Informatica Data Archive解决方案 Informatica提供了Data Archive工具，用于全面的数据仓库存档。这个解决方案可以帮助优化存储层，通过强大的存档技术实现数据的自动化迁移。存档数据会被编制索引，确保即使在存档后也能快速访问。此外，它能自动管理变化的数据结构，适应数据结构随时间的演变，确保存档数据的可用性和一致性。 通用连接与集成 Informatica Data Archive还支持与其他存档平台、企业内容管理系统（ECM）和存储解决方案的集成，提供了一种灵活的方式，使企业能够整合现有的IT环境，实现更高效的数据管理。 总结 通过数据存档，企业能够有效地管理数据仓库中的休眠数据，优化基础设施成本，同时保持对历史数据的访问。Informatica Data Archive提供了一个强大的工具，协助企业实现这一目标，从而提升数据仓库的性能和经济效益。