博客
关于我
UrBackup客户端/服务器备份系统
阅读量:525 次
发布时间:2019-03-08

本文共 551 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

UrBackup 是一款开源的文件和映像备份工具,适用于个人和企业用户。其核心功能包括文件和硬盘映像的无缝备份,能够在系统运行中完成,无需中断当前进程。

文件备份: UrBackup 能够全盘或目录指定的文件备份,并支持加密存储。通过持续监控目标文件夹,扫描文件更改只需关注新增或修改的文件,提升增量备份效率。

映像备份: 支持系统盘或特定分区的映像备份。映像文件可以直接使用即插即用(脱离环境还原),特别适合裸机恢复场景。

紧凑存储: 通过 client listBox 协商分发策略,相同文件版本在服务器端仅存储一次,减少存储占用。

跨平台兼容: 客户端支持 Windows、Linux、FreeBSD,服务器端可运行于多种操作系统,满足不同环境需求。

Web 界面便捷: 提供直观的管理界面,用户可实时监控备份状态、浏览历史版本以及管理组别策略。

配置简便: 通过 Web 界面即可快速部署备份服务器,无需复杂脚本。客户端设置可自定义配置,灵活满足不同用户需求。

多平台支持: 启用 UrBackup 也能通过互联网进行远程备份,无需本地访问即可完成文件同步。

开源特权: 作为开源软件,UrBackup 让开发者享受高度可定制权,可根据需求扩展功能。其对商业应用完全可行,用户可按需使用和分发。

转载地址:http://sijiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>
Numpy:条件总和
查看>>
numpy、cv2等操作图片基本操作
查看>>
numpy中的argsort的用法
查看>>
NumPy中的精度:比较数字时的问题
查看>>
numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
查看>>
Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>
numpy学习笔记3-array切片
查看>>