云計算以驚人的方式顛覆了數字技術領域。根據一些估計，到2020年年底市場預計將達到411億美元。快速增長很大程度上歸功于人工智能和大數據的進步。然而，盡管取得了一些令人神往的進展，但仍存在一些障礙和局限。與普遍看法相反，云計算并未消除對傳統數據恢復解決方案的需求。

云計算技術無法取代傳統數據恢復解決方案的原因是什么?

許多技術專家都夸大了云計算技術的優勢。他們認為它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上。根據這些專家的說法，這些文件的副本將在眾多服務器之間復制，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，盡管云計算取得了新的進展，但仍有一些原因導致數據丟失問題持續存在。

1、某些數據不會在云端冒險

某些云存儲選項比其他選項更安全。但是，所有這些都在某種程度上存在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磁盤驅動器上。問題是這些文件更容易受到數據丟失的影響。如果其中一個驅動器出現問題，它需要數據恢復軟件。

2、如果云服務器出現故障，則需要本地數據存儲

許多人將數據存儲在云上，并相信它不會失敗。不幸的是，云服務器可能由于多種原因而出現問題。同一網絡中的多個服務器可能被惡意黑客或敵對狀態行為者作為目標，它們可能全部受到惡意軟件或更新失敗的影響，并可能會對文件的所有副本產生極大負面影響。

這意味著，組織也需要在本地存儲其數據副本。當然，他們需要考慮數據也許會在本地存儲單元和云服務器上受到損害的可能性。在這種情況下，最后的手段需要使用數據恢復工具來恢復本地副本。

3、大數據驅動需要數據恢復技術

盡管云計算技術取得了令人矚目的進步，但數據丟失仍將是未來幾年的問題。因此，硬件開發人員必須解決可能增加數據丟失風險的設計缺陷和漏洞問題，另一方面，大數據的使用也在促使開發人員創建更可靠的頂級數據恢復軟件。

如今，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。以下是數據提高數據恢復技術質量的一些方法，并且在云計算時代仍然具有相關性：

新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。

人工智能幫助這些工具更好地理解受影響的光盤部分內容。這有助于他們更好地了解光盤碎片，并相應地正確恢復數據。

機器學習算法越來越好地將不同的代碼串在一起，以確保它被正確地重構和恢復。

總之，盡管云計算的發展已經成為一種大勢，但并不能消除人們對傳統數據恢復技術的需求。如今，人工智能和大數據將繼續在新數據恢復技術的開發中發揮非常重要的作用。當云存儲失敗時，基于人工智能的數據恢復解決方案將變得十分有益。