La valeur des métadonnées dans la gestion des données non structurées

Le monde des données non structurées, qui se composent notamment de documents, d’images, de fichiers audio et vidéo, se développe plus rapidement que jamais. IDC prévoit que 80 % de toutes les données mondiales seront non structurées d’ici 2025.
Avec la prolifération des données et des technologies de stockage distribué, la gestion des données devient de plus en plus difficile. Les données sont consultées depuis divers endroits via des interfaces et des protocoles différents. Les données sont modifiées par les utilisateurs et le contenu et les propriétés changent rapidement. Les données se déplacent également d’un emplacement de stockage à un autre, ce qui complexifie la recherche et l’accès. Les réglementations de conformité en matière de sécurité des données, qui imposent une stricte gouvernance des données, sont alors difficiles à respecter. En plus d’adopter une approche de gestion axée sur les données, les organisations augmentent la valeur ajoutée en utilisant des techniques de gestion basées sur les métadonnées pour classer, organiser et gérer les énormes quantités de données générées et stockées. Examinons de plus près en quoi consistent les métadonnées dans le contexte du stockage fichier et objet et en quoi elles jouent un rôle crucial dans la simplification et la rationalisation de la gestion des données non structurées.

En quoi consistent les métadonnées ?

what is metadataMetadata is information about the actual data that gets written to the storage media. Metadata identifies the properties of a file or object and helps Les métadonnées sont des informations concernant les données réelles qui sont écrites sur le support de stockage. Les métadonnées identifient les propriétés d’un fichier ou d’un objet et permettent d’en spécifier le traitement. Par exemple, le contenu d’un fichier écrit sur un serveur de fichiers contiendra quelques métadonnées indiquant le type de fichier, la taille, la date de création, la date de dernière modification, la date de dernière lecture, etc. Ces propriétés permettent de glaner des informations sur le fichier afin de déterminer son placement, sa protection et d’autres opérations de gestion des données. Exemples :

  • En fonction de la date de dernière consultation, le fichier peut être déplacé vers un stockage froid.
  • En fonction du type de fichier ou de la taille du fichier, il peut être déplacé vers un emplacement de stockage spécifique.

Les différentes métadonnées contiennent généralement des détails sur les données répondant à l’une des sept questions suivantes : quoi, quand, où, qui, comment, lequel et pourquoi.

value of customizing metadata in unstructured data management

Les métadonnées peuvent être fixes ou personnalisables. Pour les objets, les métadonnées sont principalement personnalisables et peuvent avoir n’importe quelle propriété ou caractéristique qui permet de rechercher, récupérer, consulter et gérer l’objet ultérieurement. Les métadonnées sont de différents types, dont trois principaux qui figurent parmi les plus utilisés :

  • Métadonnées descriptives : elles fournissent des informations descriptives sur les données qui serviront à la découverte et à l’identification du fichier ou de l’objet. Par exemple, le nom du fichier, l’auteur, les mots-clés (utilisés pour le balisage et la recherche), etc.
  • Métadonnées structurelles : elles donnent des informations sur la manière dont les données sont structurées et rassemblées. Par exemple, le fichier PDF d’un livre de contes peut avoir des pages organisées en chapitres et inclure une table des matières.
  • Métadonnées administratives : elles contiennent des informations telles que le type de fichier, la date de création, l’autorisation d’accès, etc. Elles comprennent des sous-types pour une classification supplémentaire des données, notamment des informations techniques, la source, les droits de propriété intellectuelle et la provenance numérique.

Où les métadonnées sont-elles stockées et conservées ?

Les métadonnées peuvent résider soit dans une base de données (référentiel de métadonnées) distincte de la charge utile des données réelle, soit avec le contenu lui-même.

Dans le monde du stockage de fichiers, les métadonnées sont généralement virtualisées et extraites des données réelles, puis stockées dans un référentiel central distinct. Lorsqu’une solution de stockage de fichiers software-defined, telle que DataCore vFilO, regroupe des partages de fichiers et des systèmes NAS disparates dans un catalogue global unifié, les métadonnées peuvent être utilisées pour gérer de manière centralisée l’accès aux fichiers, la disponibilité, la durabilité, la conformité, le placement et la protection. Sans avoir à modifier la structure de stockage hiérarchique du fichier réel, vFilO peut exploiter les métadonnées pour exécuter des services de données conformément aux exigences métier et informatiques. Les politiques basées sur l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) permettent de suivre les modifications des attributs des métadonnées afin d’automatiser les actions de gestion des fichiers.

Dans le monde du stockage objet, les métadonnées générées par les applications et les utilisateurs sont soit stockées dans une base de données NoSQL distincte (comme Casandra), soit stockées avec la charge utile des données. Le software-defined storage en mode objet entre dans la deuxième catégorie, qui consiste à conserver les métadonnées avec l’objet. Cela rend les données plus portables et réduit les activités d’administration de base de données supplémentaires. DataCore Swarm utilise ces métadonnées pour rechercher, indexer, organiser, classer et effectuer d’autres opérations de gouvernance des données.

Avantages de la gestion basée sur les métadonnées dans le stockage fichier et objet

L’utilisation d’une architecture centralisée de gestion des métadonnées dans les environnements de stockage fichier et objet présente de nombreux avantages.

Recherche de fichiers et découverte de contenu plus rapides

faster file searchLes détails sur toutes les données sont stockés dans un seul endroit, ce qui facilite l’accès aux fichiers, quel que soit l’endroit d’où les utilisateurs se connectent et où les fichiers sont stockés. Lorsque les emplacements de stockage gérés font partie d’un catalogue global unifié, les serveurs de fichiers disparates, le stockage en mode objet ou les buckets S3 n’ont pas besoin d’être analysés séparément, ce qui accélère les opérations de recherche et la découverte de contenu.

Organisation et conservation rationalisées des données

streamlined organizationLa gestion des métadonnées permet d’indexer, de classer et d’organiser les données sur des emplacements de stockage distribués, ce qui facilite la gestion des données globales à partir d’un catalogue virtuel unique. L’interopérabilité et l’échange de données entre différents systèmes de stockage, sites et services organisationnels gérés sous un catalogue global sont possibles facilement, tout en assurant la transparence de l’emplacement et l’indépendance par rapport au matériel. Lorsque des métadonnées détaillées sont créées, cela contribue à garder un traçage des données clair pour l’archivage et la conservation des données à long terme.

Optimisation de la capacité de stockage

faster file searchComme les métadonnées servent de source unique, fidèle et centralisée sur les données réelles, cela rend possibles le partage et la réutilisation des ensembles de données par différents services ou utilisateurs, ce qui évite d’avoir à créer plusieurs copies d’un même ensemble de données et permet de libérer de l’espace de stockage. Les métadonnées contribuent à optimiser la capacité grâce à la réutilisation des données et à l’élimination de la redondance.

Gouvernance efficace des données

efficient data governanceEn surveillant le contenu des métadonnées de manière centralisée et en analysant les modifications qui leur sont apportées, les administrateurs de stockage peuvent automatiser le placement des données pour atteindre les objectifs de coût, de performances, de capacité, de disponibilité, de durabilité et de conformité. Exemples :

  • Les données fréquemment consultées peuvent être stockées sur le stockage principal et les données inactives peuvent être déplacées vers un stockage en mode objet économique ou dans le cloud.
  • Des copies de données en double peuvent être créées et stockées dans un emplacement spécifique.
  • Des types de données spécifiques peuvent être chiffrés et protégés.

Comme indiqué précédemment, il est possible d’exploiter des capacités d’IA et de ML dans une solution de software-defined storage pour une gestion unifiée des données et des métadonnées.

Piste d’audit pour la conformité et le profilage des risques

audit trail for complianceLes informations de métadonnées détaillées qui sont créées sur les fichiers et les objets et les modifications consignées servent de piste d’audit pour la conformité réglementaire et aident les analystes à suivre l’impact sur l’intégrité des données et les violations des règles. Cela permet également de détecter les risques potentiels pour la sécurité lorsque des événements d’accès non autorisés et de falsification de fichiers sont révélés.

Réduction des frais généraux informatiques

reduce data storage costsLa gestion et la maintenance des données à long terme est un problème complexe et coûteux pour les équipes de gestion des opérations IT et des données. La gestion des métadonnées leur simplifie la tâche. En effet, les propriétés conservées sur les données leur permettent de prendre des mesures éclairées pour régir la façon dont les données sont stockées, consultées et protégées, ce qui réduit les coûts de stockage et de gestion.

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