对历史数据(通话详单,存取款记录)的利用
DataInside存储管理系统(以下简称DataInside)是一种能够对压缩数据进行高速查询的一个应用级的存储管理软件。DataInside主要用于对用户现有数据库中大量的数据进行压缩备份、查询、统计和分析。高数据压缩比、丰富的查询手段(支持SQL)和快速的查询响应速度是DataInside同时具备的显著特点,目前在国内市场上尚无同类产品。
DataInside存储管理系统的功能特点
独立于硬件平台
DataInisde存储管理系统是应用级的存储管理软件,它只需操作系统能够提供最基本的文件服务和TCP/IP服务就可以运行,因此它与用户的存储环境是无关的。即:无论数据是存储在本地硬盘、磁盘阵列、磁带库还是在光盘库,对DataInisde来说都是一样的。
由于DataInisde是遵循业界成熟的标准开发,并且其服务器支持多达20余种操作系统(Windows系列和Unix系列),数据存储格式也和硬件无关,所以它具有很好的跨平台性和扩充性。
与数据库技术紧密结合
与数据库紧密结合是DataInisde的一大突出特点。DataInisde服务器就是一个性能强大的关系数据库服务器。这个特性使得DataInisde可以直接对备份数据进行SQL查询,并且具有很高的响应速度。因此DataInisde系统中就没有真正意义上的“离线(off-line)数据”,取而代之的是“近线(near-line)数据”。
丰富的应用接口
DataInisde存储管理系统拥有的应用接口包括:
• 基于插件技术的数据输入和输出接口
• C,C++, Eiel,Java,Perl,PHP, Python 和Tcl等API接口
这些丰富的应用接口不但保证了DataInisde与其他系统的互操作性,还使得利用DataInisde平台构造应用系统以充分地挖掘和利用宝贵的历史数据成为可能。
方便地提升现有数据库的性能并提供高效、一体化的压缩和查询功能
一般来说,用户经常需要对现有的数据库进行插入、删除和更新操作。因此随着数据量的增长,用户数据库的性能会急剧下降。通常的解决办法是定期将一部分数据从现有数据库中卸出。
由于对卸出的数据无法快速和方便地查询,在DataInside问世以前,用户不得不分别使用数据压缩工具和查询工具来解决历史数据查询的问题,光是查询前的数据恢复和准备工作就需要少则2、3个小时多则一整天的时间。DataInside的出现则从根本上解决了这一问题,它通过可定制的数据接口导入用户业务系统产生的历史数据进行压缩备份处理。在处理过程中,用户可以根据查询的需要对数据进行排序和创建索引。处理完成后得到的压缩数据表可以刻录到CD-RW光盘或DVD光盘上永久保存。无需数据恢复和准备,用户随时可以直接对存储在硬盘或光盘上的压缩数据进行查询,因此大大提高了工作效率。
另外,DataInside具有很高的数据压缩比,压缩后的数据一般在原始数据的20%以下,最高的能达到10%以下。因此,DataInside能够显著节约用户在存储设备上的投资。据测算,在实现相同的存储容量的情况下,DataInside需要的硬件成本不到传统方式的20%。这同时也就意味着在同样的存储空间里能放下更多的数据,使更多的数据处于可用的在线(on-line)状态。
有效地从历史数据中挖掘财富
历史数据是用户宝贵的财富,例如:电信运营商可以从历史数据中找出用户使用电信业务的规律,从而制定出相应的营销策略;银行能通过对用户的存取款记录进行分析,推出更能吸引用户的金融服务。这些都离不开对大量历史数据的统计分析,但历史数据往往因为被卸出在线系统而无法被利用。DataInside彻底改变了这种状况,基于该平台的查询、统计和分析程序使得用户可以从更多的历史数据中获得更准确、更有说服力的信息。
功能强大、安全可靠、方便易用
DataInside是一个功能比较全面的商品化软件,支持跨平台应用和Internet应用。其软件的功能度、安全可靠性、兼容性、可扩充性、性能、资源占用率、易用性等都达到了很好的指标。尤其是采用了多种措施来保证用户的数据安全,系统达到C2级安全标准。
DataInside存储管理系统通过的认证和测试
DataInside存储管理系统因其创新性、技术先进性和良好的应用前景被列入四川省火炬计划项目(编号:5100202)。2002年5月,四川省科学技术厅主持并通过了对本项目的科技成果鉴定并颁发了鉴定证书。由多名计算机软件领域的教授、博导组成的鉴定专家委员会对本项目予以了高度评价,确定为国内领先水平。
DataInside存储管理系统还通过了中国电信南充分公司、中国移动通信凉山州分公司、重庆市建设银行、四川省农业银行等单位的用户测试。用户在测试中对DataInside的表现非常满意。
DataInside存储管理系统的应用前景
DataInside适用于电信、电力、金融、保险、税务、民航、统计、商业、公用事业、物流、地质、气象等数据密集型行业。可以说,有数据库的地方就可以用DataInside。
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