用智能手机的朋友应该有所体会，无论是升级软件还是充电，经常要用到数据线，但是数据线随身携带实在不方便，然后也没法兼任其它一些功能使用，比较纠结!来自Kickstarter的一个新项目“twig”，把数据线做成了无所不能的：刁钻的充电姿势、做手机三脚架、数据线、耳机线卷线器、携带更科学方便。

6月27日消息，近日，飞客数据救援中心表示：分区故障常常引发严重的数据危机。据了解，很多消费者在系统中毒或出现异常时盲目进行还原、重装等操作，而对重要数据的备份工作往往抛之脑后，由此造成的数据丢失事故数不胜数。

IT世界正在迅速拥抱“大数据”。庞大的数据存储将是大数据分析的下一个讨论话题，因为大数据正变得越来越大，例如，初创公司正在使用这些系统来对数以万亿计的DNA检测条进行分析以研究人类演化史。

一直以来，在企业选择数据库引擎时，几乎完全是由其应用来驱动的。当一家公司需要库存管理系统或HR系统时，购买决策通常是基于应用程序的兼容性，而负责决策的人并不在乎软件是基于哪类交易型数据库的。这样做的结果，通常会导致数据库数量激增，如果发生收购或合并，数据库数量增长的速度则更快。

“大数据”这一话题对从事IT行业的人们来说并不陌生。大数据被称为继云计算之后，最受瞩目的技术，也同云计算一样铺天盖地而来，“落地”得有些慌乱。在实践中我们的CIO、CTO和IT经理们是怎样针对大数据进行数据挖掘和商业智能的呢?或许你可以在第二期IT168 CIO-CTO俱乐部中找到答案或者共鸣。

面对企业处于大数据时代下，数据挖掘建设所遇到的问题，作为企业的CIO、CEO又该如何来做才能实现企业的最大价值?面对琳琅满目的数据挖掘产品，CIO又该如何选择合适的数据挖掘解决方案来助力企业成功?

绿色数据中心建设发展到现在，为加强绿色数据中心的管理，提高其效率，安全性和可靠性，大型、超大型绿色数据中心的建设需求逐渐增多。而过去绿色数据中心的设计、建设模式已经不再适应这种发展需求了。

大数据分析现在很火。只要你浏览任何IT出版物或者网站，你都能看到商务智能供应商和他们的系统集成合作伙伴推销帮助企业实施和管理大数据分析系统的产品和服务。这些广告和大数据分析的新闻以及供应商匆匆提供的案例研究可能会使你误认为大数据是很容易的事，误认为要成功部署只需要一种特别的技术。

存储网络工业协会(SNIA)是如何解释数据归档的呢?SNIA在《网络存储双语词典》中的解释是——Archive(数据归档)是指数据集合的一致性拷贝，通常用以长期持久地保存事务或者应用状态记录。一般情况下，数据归档通常用以审计和分析的目的，而不是用于应用恢复的目的。

在做数据库多台并行前，要先确定数据一致性需要多高，如果可以容忍有时间差的同步，可以考虑用Big Table架构的数据库来进行处理，否则就是加快取吧，并且尽量把数据库读/写的任务分散来做。