“冷数据”的存储和管理，已经成为企业数据中心存储方面的一大难题和挑战。移动终端、云计算、物联网的普及，使得数据量正在以前所未有的速度高速增长。

在这个计算无处不在、数据包围生活的时代，企业用户也必须直面这场“数据风暴”。事实上，随着用户数据的集中化，企业的数据中心正在承受着越来越大的存储压力，尤其是对于一些大规模数据中心而言，更是如此。特别是随着云数据中心的出现，一些超大规模的数据中心，服务器、存储设备的数量可以达到几万台甚至十万台以上。在这种情况下，数据中心所面临的数据存储和管理压力可以用巨大来形容。可以想象一下：数据中心的数据量以每年50%的速度增加，但企业IT部门留给存储的预算每年则只有1%到5%的增加，这一供、需之间的矛盾，使得企业IT部门在数据存储上面临着捉襟见肘的窘境。 　　

如何降低“冷数据”存储成本，怎样才能化解这一窘境？ 　　

如果我们对数据中心内的数据进行分析，就会发现这些数据其实存在一些差异：一些数据，会被系统所实时使用，通常称这类数据为“热数据”；有些数据的使用频率不是太高，但也经常会被系统调用，这类数据通常被称为是“暖数据”；有些数据则很少被系统所使用，这类数据则被称为“冷数据”。 有关调研机构的分析结果显示：在企业的数据中心中，只有10%～15%的数据是被经常访问的，而其他全部是“冷数据”。 显然，这些“冷数据”在企业中，使用的频率非常低。对于这部分数据而言，并没有太多的计算能力需求，企业需要的只是将这些数据很好地存储、管理起来。 但如果采用传统的存储设备来存储“冷数据”，无疑是在用大马拉小车，会产生很多问题，譬如单位存储成本高、功耗高、CPU利用率低等。这些问题正是造成企业存储供需矛盾的主要原因之一。所以，企业用户要想化解存储供需矛盾，必须要寻找一种新的存储设备或解决方案去解决“冷数据”的存储和管理问题。 　　

对数据进行了梳理和分层，发现有五类数据：热点数据、次热点数据、活跃数据、不活跃数据、沉默数据（冷数据），而冷数据在所有数据中所占的比例日益增大，给服务器带来了很大的存储压力。

以往，解决“冷数据”存储问题的通常做法是采用磁带。这种做法虽然大大降低了数据中心的能耗和存储成本，但其实是以牺牲数据访问速度作为代价的：如果想要访问这些“冷数据”，通常需要几个小时甚至更长的恢复时间。这对于很多用户而言，是无法接受的。所以，用户所需要的“冷数据”存储解决方案应该具备以下几个特点：较低的每TB存储成本、低功耗、安全、数据可以自由迁移、更优化的计算能力。同时具备以上几个特点的存储解决方案，并不容易找到。

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