XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据备份
通过机器学习改善数据备份策略...
摘要本文研究了机器学习（ML）模型以预测数据备份需求并优化任何规模IT环境中的备份解决方案。通过利用ML驱动的预测分析，用户和公司可以提高其数据备份流程的效率和可靠性，提高性能，降低成本并最小化数据丢失。本文描述了一种利用RandomForestRegressor模型来学习系统中现有文件属性的解决方案，以预测处理文件备份的优先级，并通过跳过额外的文件避免数据冗余。它将允许加快备份过程并减少备份的大小。通过对文件和文件系统行为的元数据进行足够的培训，该解决方案将有助于使备份软件对错误，智能和动态性更具抵抗力。
人工智能正在以五种方式改变数据备份行业
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将零信任扩展到数据备份和恢复
零信任是一种基于任何用户，设备或网络数据包的想法的现代安全策略。为了确保数据安全性，应分割对关键数据资产的访问，并且必须在授予任何访问权限之前对所有通信进行认证，评估和授权。必须将其应用于每个细分市场及其数据，应用程序，资产或服务。