IBM Spectrum Protect業界最佳資料備份及回復工具

對於企業而言，管理資料備份系統的成本、複雜性及功能可能是一項挑戰，尤其是當企業必須收集、處理與儲存比以往更多的資料。面對日漸複雜的IT基礎架構、有限的IT預算以及越來越多的監理與合規性要求，企業需要一個現代化的資料保護解決方案以滿足對於資料生命週期自動化管理的長遠規劃。IBM Spectrum Protect是經全球市場實證的企業級資料保護解決方案，它可以簡化實體檔案伺服器、應用程式、虛擬化環境以及雲端環境中的資料保護工作複雜度，透過集中自動化的備份及回復功能，協助企業降低資料遺失的風險並滿足資料保存與可用性需求的合規要求。

IBM Spectrum Protect產品效益：

• 統一和簡化實體檔案伺服器、虛擬環境及各種應用程式的資料保護，以降低作業成本
• 支援管理最多4 PB的用戶端資料，而且每天可以擷取最多100 TB新增和異動的用戶端資料，支援資料大幅增長
• 透過永遠增量備份、壓縮及刪除重複，達到卓越的儲存效率
• 密切監視儲存環境、快速偵測勒索軟體攻擊的徵兆，以及接收主動的安全通知
• 提供廣泛的雲端和本地部署儲存選項，包括針對非作用中資料的AWS S3 Intelligent-Tiering支援，符合企業的價格及效能目標
• 利用IBM Spectrum Protect，實現長期保留資料和災難回復，發揮投資效益

想進一步了解更多IBM Spectrum Protect產品優勢，請立即聯繫北祥資訊。

AI小學堂 – 今天教您「時間序列分析」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第9堂課，我們為您介紹：時間序列分析(Time Series Analysis)。

時間序列(Time Series)是一組按照時間發生的先後順序排列而形成的資料點序列，其時間間隔為一個固定值，可以是分秒（例如金融市場的高頻交易），也可以是日、週、月、季、年、甚至更大的時間單位。在機器學習與資料分析的領域中，時間序列是一種常見的分析方法，主要是透過觀察某種現象一段時間的狀態，來判斷其未來一段時間的狀態。

時間序列分析關注於兩種跟時間有關的資料分析議題，第一種是藉由分析歷史區間資料的特徵，並從中歸納與總結對於異常事件的偵測與分類；第二種是分析某種事件隨著過去時間變化而產生的規律，並對該事件於未來某一個時間點或數個時間點進行趨勢的預測。時間序列分析的重點在於正確地找出時間序列資料的性質，並對影響時間序列的各種要素進行分析與研判，以便於對於未來的事件狀態作出預測及判斷。影響時間序列分析的各種要素又可以依據事件的性質分為下列四種型態：

• 長期趨勢：
  基於某些根本原因的影響，在一段較長的時間區間中所呈現出持續增加或持續減少的一種趨勢發展，例如：隨著社會經濟環境與醫療條件的成熟發展，一個國家的人口出生率有高於死亡率的趨勢。
• 季節變動：
  由於季節的轉變使得時間序列資料發生了周期性的變化，例如：蔬果價格常因季節性因素，諸如雨季、颱風或寒害等影響其價格的波動。
• 循環變動：
  時間序列資料以若干年為周期發生增加或減少的波浪式交替變動，變動持續的週期並不會按照既定的趨勢，而是以某種非預期式的方式進行漲落起伏的波動，例如：產品生命週期歷經研發、推廣、發展、成熟、衰退等數個階段，由盛而衰，直到被新的產品所取代。
• 不規則變動：
  由於一些隨機因素的影響，造成時間序列資料產生無法預期的不規則變動，例如：股票市場價格會因為隨機發生的非預期性事件（天災、戰爭、傳染病等）而發生大幅度的波動。