В этом заключается разница между DDB и распределенной файловой системой. Распределенные данные представляют собой DDB, только если они связаны в соответствии с некоторым структурным формализмом (таким как реляционная модель), а для доступа к ним имеется единый высокоуровневый интерфейс. “Облака” дают возможность сохранять личную информацию, загрузив ее во всемирную сеть. Фактически же данные по-прежнему хранятся на физических носителях — просто достаточно удаленных от вас.
Распределенные базы данных. Цели и проблемы
Развитие распределенных СУБД, предназначенных для глобальных сетей WAN, может привести к повышению роли мэйнфреймов. Фрагменты данных могут также тиражироваться с учетом спроса на доступ к ним. Это полезно, если доступ к одним и тем же данным нужен из приложений, выполняющихся на разных узлах. В таком случае, с точки зрения экономии затрат, более эффективно будет поддерживать копии данных на всех узлах, чем непрерывно пересылать данные между узлами. Это послужило источником развития таких распределенных архитектур, где в роли узлов выступают не просто компьютеры общего назначения, а специализированные серверы.
Штрафы за нарушение хранения персональных данных
Сущность данного шага заключается в том, чтобы локализовать участвующие в запросе данные, используя информацию об их распределении. При этом выявляются фрагменты, реально участвующие в запросе, а запрос преобразуется к форме, где операции применяются уже не к глобальным отношениям, а к фрагментам. Как указано выше, правила фрагментации выражаются посредством реляционных операций (селекции для горизонтальной фрагментации и проекции для вертикальной).
Система защиты при хранении персональных данных
- Ручное управление такими системами сложно и трудозатратно, и это является одним из основных факторов торможения развития таких систем [21].
- Высокие затраты на оптимизацию оправданы для регулярно выполняемых запросов, поскольку стоимость оптимизации окупается снижением затрат на выполнение и амортизируется многократностью выполнения.
- Результатом работы оптимизатора является оптимизированное алгебраическое выражение, включающее коммуникационные операции над фрагментами.
- Наконец, понятие внутриоперационного параллелизма означает параллельное выполнение одной операции в виде множества субопераций с применением, в дополнение к фрагментации данных, также фрагментации функций.
- Это означает, что все данные распределены между узлами сети.
Наиболее популярна в настоящее время архитектура клиент-сервер [Orfali et al., 1994], когда множество машин-клиентов осуществляют доступ к одному серверу баз данных. В таких системах, которые можно определить как системы типа много-клиентов/один-сервер, проблемы управления базой данных решаются относительно просто, поскольку вся она хранится на одном сервере. Задачи, с которыми приходится здесь сталкиваться, – это управление буферами клиентов, кэширование данных и, возможно, блокировки. Управление данными реализуется централизованно на одном сервере.
Протокол ROWA прост и прямолинеен, но он требует доступности всех копий элемента данных, для того чтобы транзакция была завершена. Сбой на одном из узлов приведет к блокированию транзакции, что снижает доступность базы данных. Отказы могут происходить, в частности, на стадии фиксации транзакции. Как уже отмечалось, единственный способ выявления сбоев – это ожидание сообщения в течение определенного промежутка времени. Если время ожидания исчерпано, то ждущий процесс (координатор или участник) следует протоколу терминирования, который предписывает для такой ситуации способ обработки транзакции, находящейся в стадии завершения. Неблокирующий протокол фиксации – это такой протокол, терминирующая часть которого при любых обстоятельствах способна определить, что делать с транзакцией в случае сбоя.
Hadoop Distributed File System, как и любая файловая система – это иерархия каталогов с вложенными в них подкаталогами и файлами [3]. Она включает в себя сами персональные данные и средства, которые используют для их обработки и защиты. И, наконец, в чисто одноранговой архитектуре нет выделенных узлов, которые определяют расположение других узлов.
Эта почти исчерпывающая стратегия, гарантирующая нахождение наилучшего плана из всех возможных. Затраты (по времени и памяти) на ее реализацию приемлемы для небольшого числа отношений. Однако уже для 5-7 отношений такой подход становится слишком дорогостоящим. В связи с этим в последнее время возрос интерес к стратегиям случайного перебора (randomized strategy), которые снижают сложность оптимизации, но не гарантируют нахождение наилучшего плана. Стратегии случайного перебора исследуют пространство решений контролируемым образом, в том смысле что оптимизация завершается по исчерпанию заданного для нее бюджета времени. Еще один способ снизить сложность оптимизации – применение эвристических подходов.
Технологии распределенных и параллельных СУБД направлены также на повышение надежности, поскольку благодаря репликациям данных исключаются одиночные точки отказа. Отказ одного узла или сбой на линии связи не приводит к выходу из строя всей системы. Даже если часть данных становится недоступной, при правильной организации системы пользователи могут иметь доступ к остальной части информации.
Также причиной кражи данных могут стать «вредные привычки» при обращении с паролями, например, записывать пароль на бумаге или сообщать его другим пользователям. Способность совместно использовать диски, каталоги, и файлы по сети это одно из наиболее значительных достижений современных информационных технологий. Эта способность может существенно сократить требования к дисковому пространству компьютеров и облегчить совместную работу пользователей. Компьютеры с Microsoft Windows и MacOS Apple / MacOS X используют для этого механизм совместного использования дисков и директорий. В системах Linux / Unix для тех же самых задач традиционно используется NFS сетевая файловая система.
Они предоставляют функциональность централизованных СУБД, но в такой среде, где данные распределены между компьютерами, связанными сетью, или между узлами многопроцессорной системы. Распределенные СУБД допускают естественный рост и расширение баз данных путем простого добавления в сеть дополнительных машин. Подобные системы обладают более привлекательными характеристиками “цена/производительность”, благодаря современным прогрессивным сетевым технологиям. Параллельные СУБД – это, пожалуй, единственный реалистичный подход для удовлетворения потребностей многих важных прикладных областей, которым необходима исключительно высокая пропускная способность баз данных. Поэтому при проектировании параллельных и распределенных СУБД следует предусмотреть в них соответствующие протоколы и стратегии обработки, направленные на достижение высокой производительности. Обзор именно таких протоколов и стратегий и представлен в данной статье.
Для этого необходимо удалить устаревшие учетные записи, не следует просто бросать их. Распределенные файловые системы OpenAFS и Coda имеют собственные механизмы управления разделами, которые упрощают возможности хранения общедоступной информации. Они так же поддерживают дублирование способность делать копии разделов и сохранять их на других файловых серверах. Если один файловый сервер становится недоступным, то все равно к данным, хранящимся на его разделах, можно получить доступ с помощью имеющихся резервных копий этих разделов.
Если в ходе выполнения терминирующего протокола все участники придут к выводу, что отказал только координатор, то они могут избрать в качестве координатора другой узел, где будет перезапущен процесс фиксации. Однако если отказ произошел не только на координаторе, но и на участнике, то возможна ситуация, когда участник уже успел получить от координатора окончательное решение и завершил транзакцию соответствующим образом. Это решение еще не известно другим участникам, и, если они изберут другого координатора, то есть опасность, что они завершат транзакцию не так, как это сделал отказавший участник.
Если множество пользователей одновременно осуществляют доступ (на чтение и запись) к разделяемой базе данных, то для поддержания согласованного состояния данных необходимо обеспечить синхронизацию доступа. Синхронизация достигается путем применения алгоритмов управления одновременным доступом, гарантирующих критерии корректности, такие как сериализуемость. Доступы пользователей к данным инкапсулируются в рамках транзакций [Gray, 1981], которые на нижнем уровне оформляются как последовательности операций чтения и записи данных. Алгоритмы управления одновременным доступом обеспечивают свойство изолированности выполнения транзакций, которое заключается в том, что результат транзакции не может зависеть (т. е. изолирован) от других параллельно выполняемых транзакций.
Следовательно, необходимы эмпирические наблюдения в реальных промышленных системах с целью выработки простой модели типичных последовательностей сбоев. Распределенные и параллельные СУБД предоставляют ту же функциональность, что и централизованные СУБД, если не считать того, что они работают в среде, где данные распределены по узлам компьютерной сети или в пределах многопроцессорной системы. Как уже упоминалось, пользователи могут вообще ничего не знать о распределении данных. Таким образом, эти системы обеспечивают пользователям логически интегрированное представление физически распределенной базы данных. Поддержка подобного представления – источник ряда сложных проблем, которые должны решаться системными функциями.
Вместе с тем период хранения данной информации в некоторых случаях закрепляется ФЗ России с помощью договора с субъектом, владеющим персональными данными. Оператор устанавливает конкретные временные рамки или вписывает условие для прекращения хранения и переработки персональных данных. Есть много методов хранения персональных данных о сотрудниках. К ним относятся замена цифровых данных, сокращение информации, распределение ее на хранение в нескольких местах. Для обработки отдельных категорий личных данных работника, напрямую связанных с вопросами трудового характера (п. 4 ст. 86 Трудового кодекса РФ, п. 1 ч. 2 ст. 10 закона о персональных данных). К ним можно причислить информацию о расе, национальности, религии, политических взглядах, философских убеждениях, показателях здоровья, интимных отношениях.