隨著云計算功能的擴展，組織對數據恢復軟件的需求仍然存在。人們需要了解其內容以及為什么它很重要的原因。

云計算以令人驚訝的方式顛覆了數字技術領域。根據調查，到明年年底，云計算市場預計將增長到4110億美元。其快速增長很大程度上可以歸因于人工智能和大數據的進步。盡管取得了一些令人矚目的進步，但仍然存在一些障礙和局限性。與普遍的看法相反，云計算并未消除對傳統數據恢復解決方案的需求。

云計算技術為什么無法替代傳統數據恢復解決方案?

許多技術專家都夸大了云計算技術的好處。他們認為，這實際上消除了數據丟失的風險，因為數據副本可以存儲在云中。這些專家認為，這些文件的副本可在許多服務器上復制，因此，如果一臺或兩臺服務器受到影響，數據不會丟失。不幸的是，盡管有云計算方面的新進展，仍有一些原因導致數據丟失問題持續存在。這里有一些問題，例如某些數據無法在云平臺存儲，而一些云存儲選項比其他選項安全得多。然而，他們都在一定程度上面臨網絡安全漏洞的風險。這意味著高度敏感的數據必須存儲在本地硬盤上。問題是這些文件和數據更容易丟失。如果其中一個硬盤發生故障，則需要采用數據恢復軟件。如果云計算服務器出現故障，在本地存儲數據是必要的措施，人們往往對新技術的可靠性過于自信。云計算就是一個很好的例子。

許多組織將數據存儲在云平臺上，并相信它不可能失敗。不幸的現實是，云計算服務器可能會因為許多原因而導致失敗。同一網絡上的多個服務器可能成為惡意黑客或網絡攻擊者的目標。它們都可能受到惡意軟件或更新失敗的影響，這可能會對文件的所有副本產生嚴重的負面影響。InfoWorld公司就有史以來最大的10次云計算故障發表了一篇文章，而這些故障失敗的不良影響持續多年。這意味著組織也需要能夠在本地存儲其數據的副本。當然，他們需要考慮數據可能在本地存儲單元和云計算服務器上受到破壞的可能性。在這種情況下，最后一種方法是使用數據恢復工具還原本地副本。

大數據推動了對數據恢復技術的需求

盡管云計算技術取得了令人矚目的進步，但數據丟失在未來幾年仍將是一個問題。這說明了多種方法對大數據應用程序的重要性。使用大數據防止數據丟失有兩種類型的應用程序：

硬件開發人員必須解決增加數據丟失風險的設計缺陷和漏洞。

大數據正在幫助開發人員創建更可靠的優秀數據恢復軟件

數據恢復工具正變得越來越有效，這主要歸功于新的人工智能功能和數據驅動的開發流程。數據可以通過以下幾種方式提高數據恢復技術的質量，并在云計算時代繼續與之相關：

新的數據恢復技術使用預測分析來了解可能導致數據丟失的因素。這有助于他們調整算法以從各種不同的場景中恢復數據。NewGenApps公司表示，預測分析是推動數據恢復軟件發展的最重要技術。

人工智能幫助這些工具更好地理解了受影響的數據。這有助于他們更好地了解硬盤碎片，并相應地正確還原數據。

機器學習算法越來越擅長收集不同的代碼位，以確保正確重組和還原代碼。

人工智能和大數據將在新數據恢復技術的發展中繼續發揮非常重要的作用。

云存儲出現故障時，基于人工智能的數據恢復解決方案必不可少

盡管云計算的發展前景被看好，它們并沒有消除對傳統數據恢復技術的需求。人工智能為云計算技術不可靠的情況創建了優秀的數據恢復工具。