Définition - Que signifie Warm Data?
Les données chaudes sont un terme pour les données qui sont analysées assez fréquemment, mais qui ne sont pas constamment en jeu ou en mouvement. En revanche, les données chaudes sont des données qui sont utilisées très fréquemment et des données que les administrateurs perçoivent comme étant en constante évolution. Les exigences de gestion des données à chaud peuvent être moins strictes que celles des données à chaud, en raison de la moindre quantité d'activité qui a lieu autour des ensembles de données à chaud.
Definir Tech explique Warm Data
Il est important pour les entreprises d'examiner la fréquence d'utilisation des données pour diverses raisons. Avec les données chaudes, il y a beaucoup de soucis au sujet de la résolution des données - si une partie de données dans une partie du système va correspondre à la partie correspondante dans une autre partie du système. Il existe également une multitude d'autres problèmes tels que le cryptage pour la sécurité, la latence et l'accès, et la transparence.
Pour les données chaudes, la résolution n'est pas aussi un problème, car les données ne sont pas constamment examinées. Il peut encore y avoir des problèmes de sécurité et d'accès - et il y a toujours la responsabilité de fournir un mécanisme de récupération. Les données à chaud doivent être archivées, mais comme elles peuvent rester inactives pendant un certain temps, le processus d'archivage peut être légèrement moins complexe. Prenons l'exemple d'un hôtel qui utilise un système de réservation numérique complexe. Les enregistrements individuels des clients sont souvent considérés comme des données à chaud - ils changent constamment, dans des champs déposés tels que l'identifiant du client, la nuit du séjour, les commodités, etc. Ils peuvent devoir être synchronisés dans un middleware et un centre de données central. En revanche, les comptes de groupe peuvent être considérés comme des données chaleureuses - ils peuvent rester un moment sans être utilisés, de sorte qu'ils peuvent ne pas avoir besoin du même niveau d'attention. La façon dont les entreprises traitent les données chaudes et chaudes en dit long sur leurs stratégies numériques, en particulier lorsque les entreprises se tournent vers des systèmes de cloud public, privé et hybride et évaluent les exigences de la charge de travail.