大数据恢复

当今世界已经进入大数据的时代。用传统的数据恢复技术已经无法有效地处理海量数据集合中发生的数据灾难。为解决这一问题,我们公司研发了大数据恢复技术,从该技术显著提升了传统数据恢复算法的计算能力,能对海量数据进行实时、高效、准确地处理,以满足大型企业业务连续性的需求。

大数据恢复技术主要包括以下几个部分:

1. 智能蚁群系统

智能蚁群系统是从智能数据恢复技术中衍生出的技术,它利用仿生学的原理,模拟现实生活中的蚁群协作方式,对大规模数据灾难中的复杂计算进行高效率的分工和处理,并在最短时间内得到最优的恢复策略。

大数据恢复

2. 向量机系统

向量机系统采用向量处理机,实现面向向量的并行处理计算。这种系统采用先行控制和重叠操作技术、运算流水线、交叉访问的并行存储器等并行处理结构,对提高运算速度有重要作用。另外,向量型并行计算与流水线结构相结合后,能在很大程度上克服通常流水线计算机中指令处理量太大、存储访问不均匀、相关等待严重、流水不畅等缺点,并可充分发挥并行处理结构的潜力,显著提高运算速度。从而实现在大型数据灾难发生时,对海量数据进行实时计算、处理和恢复。

3. 遗传进化系统

遗传进化系统采用遗传算法进行海量数据的计算和处理。遗传算法是模拟遗传学机理中生物进化过程的计算模型,它在大型数据灾难发生时,通过模拟自然进化过程快速搜索最优解或者近似最优解。

4. 模拟退火系统

模拟退火系统中采用的核心算法是模拟退火算法,该算法来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法。通过模拟固体在退火过程中的熵值逐渐降低,在每个温度下都达到平衡态,并在常温下达到稳定状态,并以此稳定状态作为大型数据灾难时的最优解或者近似最优解。