市场研究机构IDC的调研结果显示，到2020年，全球数据容量将达到35 ZB(即35万亿TB)，比2009年增加44倍，且数据的类型和种类将更加复杂化。多数分析师认为，其中有高达85%的新数据都是

自从iPhone5出后，iPhone4/4s数据线便变得珍贵，原厂的数据线数量有限，也不敢担保那就是原厂生产，所以倒不如买个国内大品牌的iPhone数据线。品胜的这款iPhone4/4s数据线是根据

像水、电、气一样，数据中心正在渐渐演变成一种日常必需品。不过数据中心是一个非常复杂的信息系统，它涉及到多方面的专业技术。所以就需要专业的人员管理，才能保证这些数据中心正常工作。随着数据中心的建设发展

数据的安全对于信息系统的重要性不言而喻，在“黄金有价 数据无价”的时代，数据的丢失往往给企业以重大的打击，有的甚至会倒闭。而在数据的容灾备份领域，为客户找回数据，实现任意点回退并保证回退数据100

2012年被称作中国的大数据元年，有两本书功不可没。前有涂子沛的《大数据》(从美国政府的数据信仰、政策和实践娓娓道来，让中国政坛和知识精英接受了一次思维洗礼)，后有舍恩伯格的《大数据时代》(此书是

近日，全亚洲技术领先的达思数据恢复公司发布了一款面向个人的全新数据恢复软件——达思数据恢复软件闪电版，此款数据恢复软件针对于个人用户，但是同样可以免费获得达思数据恢复专家团队的技术支持!消息一出

近日，在ITPUB论坛上展开了名为《云端来袭 传统数据库VS云数据库孰优孰劣》话题讨论，网友们畅所欲言。一方面分享了自己对云数据库的理解，另一方面从云数据库和传统数据库对比的角度，分析了云数据库的优缺点，及其未来发展趋势。笔者联系到其中三位DBA，对云数据库这一热门话题发表了自己的观点和趋势展望。

今天，通过使用列式分析基础架构，组织机构便可对“大数据”带来的焦虑置之不理，相反，还能够让“大数据”更好为企业运营服务。在列式数据库中，用户可以随时调用和分析大数据集，即使对诸如非结构化数据等各种数据类型的大数据集亦是如此。

现在，各类机构的数据量正在快速增长，这些数据每天在其系统内流动;同时，云中的数据量也日益增加。随着数据量的增加，实时处理这些数据的能力已成为大数据的重要挑战之一。2012年，随着云计算应用部署的加快，大数据带来的挑战将更加严峻。

数据增长越来越快，导致的直接结果就是数据中心的能耗越来越大。数据中心对电力的需求越来越大，随着数据增长的速度越来越快，电力的供应越来越难满足客户的需求。另一方面，公司对数据中心的投资亦跟不上其支出。电力费用支出在数据中心的各项开销中所在的比例也越来越大。数据中心节能工程势在必行。