ExaGrid Cloud Tier მომხმარებელს საშუალებას აძლევს, გაიმეორონ დუბლიკატირებული სარეზერვო მონაცემები ადგილზე არსებული ExaGrid მოწყობილობიდან ღრუბლოვან დონეზე Amazon Web Services-ში (AWS) ან Microsoft Azure-ში კატასტროფის აღდგენის (DR) ასლისთვის.

ჩვენი კომპანიის, პროდუქტის და მომხმარებელთა დახმარების მიმოხილვა

Ransomware თავდასხმები იზრდება, ხდება დამღუპველი და პოტენციურად ძალიან ძვირი ბიზნესისთვის. არ აქვს მნიშვნელობა რამდენად ზედმიწევნით მიჰყვება ორგანიზაცია საუკეთესო პრაქტიკას ღირებული მონაცემების დასაცავად, თავდამსხმელები, როგორც ჩანს, ერთი ნაბიჯით წინ რჩებიან. ისინი ბოროტად შიფრავენ...

ExaGrid-ის არქიტექტურას და იმპლემენტაციას აქვს საიმედოობისა და სიჭარბის მრავალი ასპექტი, რომელიც იცავს მომხმარებლის მონაცემებს ყოველ ნაბიჯზე, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს, რომლებიც განიხილავენ დისკზე დაფუძნებულ სარეზერვო მოწყობილობებს, გააკეთონ ინფორმირებული გამყიდველის არჩევანი.

ExaGrid Tiered Backup Storage-ის დეტალური სპეციფიკაციები.

ExaGrid-ს არ აქვს შესაძლებლობა მოახდინოს მომხმარებლის მონაცემების ინტერპრეტაცია, რომელიც ჩაწერილია მის შესანახ მოწყობილობებზე. ნებისმიერი მონაცემის წასაშლელად, მესამე მხარის სარეზერვო აპლიკაციას უნდა მოითხოვოს მონაცემების წაშლა ან გასუფთავება. ExaGrid-ს შეუძლია მონაცემების დაშიფვრა დასვენების დროს და ნებისმიერი...

ExaGrid უზრუნველყოფს Tiered Backup Storage-ს უნიკალური დისკის ქეშის სადესანტო ზონით, გრძელვადიანი შენახვის საცავითა და მასშტაბური არქიტექტურით. ExaGrid's Landing Zone უზრუნველყოფს უსწრაფეს სარეზერვო ასლს, აღდგენას და მყისიერ VM აღდგენას.

ExaGrid-ის უნიკალური მიდგომა სარეზერვო საცავთან დაკავშირებით უზრუნველყოფს უსწრაფეს სარეზერვო ასლებს, აღდგენას, VM-ის ჩექმებს და ოფისის ფირის ასლებს, ისევე როგორც ერთადერთ ფიქსირებული სიგრძის სარეზერვო ფანჯარას, როდესაც მონაცემები იზრდება. გარდა ამისა, ExaGrid-ის მასშტაბური არქიტექტურა და სხვადასხვა ზომის მოწყობილობები...

ExaGrid უზრუნველყოფს Tiered Backup Storage-ს უნიკალური დისკის ქეშის სადესანტო ზონით, ქსელის გარეშე საცავის ფენით (საფეხურიანი ჰაერის უფსკრული) და მასშტაბური არქიტექტურით.

სარეზერვო შენახვის გადაწყვეტილებების გაფართოების წინააღმდეგ მასშტაბის გაზრდის არქიტექტურული დანერგვის გამოკვლევა და მონაცემთა ზრდის ზემოქმედების სიღრმისეული ანალიზი თითოეულ იმპლემენტაციაზე.