当今大数据时代，数据量成几何形增涨， 人们在享受数据资源共享的同时，也带来了数据信息安全涉密、数据安全备份、数据恢复问题。企业生产中，存在一般会存在两种类型数据：一种是结构化数据即数据库类型，另一种为非结构化数据如：图象、音频、视频等。
 
如何在分享数据同时，又保证数据安全，当数据量增长过快时，如何在保证硬件设备出现故障时，数据不丢失，快速备份与快速恢复，是当前企业生产面临的困扰问题。
 
当今云计算、雾存储计算，新的分布式计算改变原来的集中式，在离散的数据资源中，如何有效的关联，合理的结构数据挖掘，形成资源数据。
 
先介绍一下备份与恢复
提出：全备、增量，去重备份等在生产得以充分的利用。面对众多的数据，通过存储的去重技术，实现数据量减体，再通过压缩方式实现快速备份与快速恢复。
 
对于关健业务数据，分析业务数据特征，实现逻辑上的增量备份，重大金融应用数据，面对T级,PB级数据，也只能是积累增长，造成爆破式数据丢失故障。
 
如何在日常生产中实现长期的有效数据备份，需要数据管理员对数据进行深度分析，根据业务的特点及时对历史数据进行清理及回收。对不经常使用的数据进行沉淀，减少因数据积累带来各种高成本的负载、长时间的备份。