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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 traitement pour les données chaudes peuvent être moins strictes que celles pour les données chaudes, en raison de la moindre activité qui se déroule autour des ensembles de données chaudes.
Techopedia explique les données chaudes
Le contrôle de la fréquence d'utilisation des données est important pour les entreprises pour diverses raisons. Avec les données chaudes, il y a beaucoup de soucis concernant la résolution des données - si un morceau de données dans une partie du système va correspondre à son morceau correspondant dans une autre partie du système. Il existe également une multitude d'autres préoccupations telles que le chiffrement pour la sécurité, la latence et l'accès et la transparence.
Pour les données chaudes, la résolution n'est pas autant un problème, car les données ne sont pas constamment examinées. Il peut toujours y avoir des problèmes de sécurité et d'accès - et il est toujours de la responsabilité de fournir un mécanisme de récupération. Les données chaudes doivent être archivées, mais comme elles peuvent être dormantes 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 chaudes - ils changent constamment, dans des domaines tels que l'identifiant client, la nuit de séjour, les équipements, etc. Ceux-ci peuvent devoir être synchronisés dans le middleware et un centre de données central. En revanche, les comptes de groupe peuvent être considérés comme des données chaudes - ils peuvent rester assis pendant un certain temps 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 passent à des systèmes de cloud public, privé et hybride et évaluent les exigences de charge de travail.
