在大数据时代，人们的生活和工作都是以数据为基础的，不断产生新的数据，数据呈几何级数增长。如何存储、管理和使用这些数据是现代企业面临的难题。



　　Forrester报告显示，组织中经常有多达73％的数据未使用，但很少有数据被丢弃。这些组织仍然保留旧的但很少或从未访问过的数据，原因主要是：



　　新的分析类型，比如长期趋势分析可能会使这些几乎被遗忘的数据变得必要。



　　诉讼的可能性，这可能要追溯到几年前的旧文档和电子邮件。



　　这些数据可以被称作“冷数据”，顾名思义，冷数据即是那些不经常访问、但又无法删除的信息，比如用户在社交媒体上存储的大量信息、企业备份数据、业务与操作日志数据、话单与统计数据等信息。



　　组织在这方面面临的挑战是，如何**管理此类数据的存储，即使大部分时间组织看不到也用不到这些数据。



　　其中一个问题是，存储被IT界视为一种商品。存储很便宜，所以没有人会考虑在需要的时候订购更多的磁盘。



　　但是存储真的便宜吗？



　　带宽和基础架构成本不断增长，而这些成本通常需要支持更多存储（甚至便宜的存储）以及包含大数据的更大文件。更多的存储空间需要更多的资金用于处理、网络和人员等支持资源。与存储相关的成本会增加的另一个原因是，保留大型文件的多个版本时灾难恢复和备份过程变得复杂。



　　结果是，需要为很少使用或根本不使用的数据留出额外的存储空间，尤其是大数据的需要超出了存储空间的规模。这增加了总体IT支出。



　　公司可以采取以下四个方法来**地管理其冷存储数据。



　　1、使用便宜但可靠的冷存储



　　对于很少使用或存档的数据，慢速硬盘驱动器和磁带是*常用的存储介质。重要的是定期测试磁盘和磁带，以确保它们工作正常。另外，要避免将旧的驱动器和磁带降级为归档和数据备份功能——这些资源仍然有使用寿命，如果它们太旧，则更有可能出现故障。



　　2.考虑基于云的冷存储



　　如果您不想在现场或物理外部设施中存储大数据，则可以选择使用云。基于云的冷存储有很多选择，您可能会找到一种存储所有冷数据*合适的选择。



　　3.对冷数据进行年度评估



　　即使您已经有存储冷数据的方法，也并不意味着您应该存储所有数据。如果您还没有，您可以与管理层和法律部门商议确定应该保留哪些数据、丢弃哪些数据，每年评估一次即可。



　　4.使用数据/存储自动化



　　大多数存储提供商提供分层的数据存储，这种存储是通过人工智能实现的。人工智能会采用您定义的存储数据的规则，并自动应用它们来确定数据的存储位置。



　　数据存储的主要层是内存存储或固态驱动器，您经常访问的数据存储就在其中。不常访问的数据可以存储在更便宜的硬盘存储的二级数据层上。



　　很少使用的数据或冷数据将被分配给速度较慢的磁盘驱动器或磁带，这些磁盘或磁带是您***的存储介质。通过利用这种自动化，您可以确保经常以**的成本存储冷数据的同时，始终可以将大量热数据提供给用户。



　　大数据时代冷数据该如何**的管理.中琛魔方大数据（www.zcmorefun.com）表示大多数大数据存储管理策略的重点是让用户在任何时候都能实时访问数据，但这也增加了存储和处理的预算支出。企业可以通过管理很少使用的数据，以**成本存储数据，从而帮助抵消这些较大的开支。冷存储是一种安全、可靠和经济的数据存储解决方案。