솔루션 별로 방법이 다를 것 같습니다.
저희 제품 기준으로 설명드리자면 HCP 같은 경우 백업리스를 지향하는 오브젝트 스토리지 입니다. 데이터 보호를 위해 스토리지 내부에 복사본을 추가로 생성하거나 파일의 수정이 일어난 경우에만 이전 버전의 파일을 일정 시간 보관하는 버저닝 기능을 통해 백업을 대체합니다. 버저닝의 경우에는 정책에 의해 설정된 기간이 지나면 자동으로 삭제되므로 관리자는 결과만 모니터링 하시면 됩니다. 스토리지 내부에 복사본을 추가로 보관하는 방식을 사용하시는 경우 보호정책을 2->1, 3->2 등으로 변경할 수 있습니다. 설정 후 수동 또는 설정된 스케줄링 정책에 따라 복사본의 갯수를 새로 설정된 정책에 따라 유지시킵니다.
HCP Anywhere 에 백업된 파일을 정리하고자 하시는 경우에는 그냥 HCP Anywhere 폴더에서 삭제하시면 됩니다. 버저닝된 파일을 지우시고 싶으면 버저닝 목록에서 찾아서 지우시면 됩니다.
[질문] AI학습이나 빅데이터 분석을 위한 인프라가 퍼블릭 클라우드에 구성되어 있는지요? 예를 들어 엔비디아 테슬라 GPU인 V100이 장착된 GPU 전용서버라던지, 빅데이터 분석을 위한 하둡기반의 인프라 스트럭처가 구성되어 있는지? 이런 서비스 제공이 가능한지요? 또한 초기 Source 데이터나 input 데이터 (기초 데이터.. 센서 및 ODS 영역)를 퍼블릭 클라우드로 데이터를 전송해야 하는데, 이 경우 보안 및 네트워크 트래픽의 문제가 많을것으로 생각됩니다. 이런 전반적인 서비스가 가능한지요?
Azure 에는 분석을 위한 플랫폼과 도구가 제공되며, 테슬라GPU, 하둡기반 모두 구성이 가능합니다. IaaS, PaaS 고객이 원하는 형태로 구축이 가능합니다.
데이터 전송 관련부분은 ExpressRoute 기능을 이용하여 일정한 속도를 보장받을 수 있습니다.
백업된 파일을 필요에 따라 삭제등 정리하는 방법은 어떤 것들이 있는지요?