撰写人：史蒂文·希尔- 应用基础设施和存储技术高级分析师 - 451研究www.yabo11vip.com
企业存储从未如此简单。业务取决于数据，并且所有数据在存储中开始和结束 - 但是我们一般处理数据的方式，尤其是非结构化的数据，并没有以与IT行业其他段相同的速度发展。当然，我们使存储速度大大更快，更高的容量，但是我们还没有解决由于这种性能和密度的提高而导致的储存增长问题；现在，管理数据增长的挑战要少得多，该数据增长现在跨越了全球多种混合存储环境。事实是，您无法控制自己看不到的东西；结果，越来越多的企业一遍又一遍地支付大量资金来存储相同数据的多个副本。甚至更糟糕的是，保留多个版本的相同数据，根本没有任何引用。
多个存储平台之间的大规模数据碎片化可能是未经检查的存储增长的主要来源之一。并增加了“保留所有内容”方法的新风险。Privacy-based initiatives like GDPR in the EU and California’s CCPA-2018 require a complete reevaluation of storage policies across many vertical markets to ensure compliance with these new regulations for securing, protecting, delivering, redacting, anonymizing and authenticating the deletion of data containing personally identifiable information (PII) on demand. While this can be a more manageable problem for database information, it’s a far greater challenge for unstructured data such as documents, video and images that make up a growing majority of enterprise data storage. Without some form of identification this data goes “dark” soon after it leaves the direct control of its creator, and initiatives like GDPR don’t make a distinction between structured and unstructured data.
可以在多个位置（例如数据保护或增加的可用性）维护相似或匹配的数据集的许多完全充分的理由。真正的挑战在于能够维持对该数据的基于政策的控制，而不论物理位置如何，同时出于正确的理由使合适的人提供给合适的人。图像，音频和视频等文档和媒体正在占整体业务数据的越来越多，并且公司对继续使用该数据具有既得利益。但是与此同时，不正确管理所有这些数据可能会使公司损失数百万美元的所有这些数据，可能会有严重的法律后果。
云已经永远改变了IT交付模型。借助混合基础设施，业务不再受到空间，电力和资本投资的限制。现在，有关工作量和数据放置的决策现在可以基于业务需求，经济学，绩效和可用性的最佳组合，而不是仅靠位置；但是，随着自由的发展，需要将数据可见性，治理和政策扩展到任何可能的数据。在这种情况下，几乎不可避免地，跨多个系统的数据破碎问题是不可避免的。因此，这确实取决于将其作为新的挑战，并基于对我们的数据的理解而不是在哪里采用下一代存储管理。
质量数据碎片是云之前存在的一个问题，但幸运的是，解决此问题所需的技术已经可用。从非结构化数据的角度来看，我们认为这涉及采用一种现代方法，该方法可以跨越备份，档案，文件共享，测试和开发数据集和对象存储的备份筒仓，并在本地桥梁，公共云和边缘上进行。基于平台的方法可以帮助您了解数据所居住的任何地方，更重要的是，可以通过减少数据副本的数量，管理存储成本并确保数据保持在合规性和合规性和正确备份。我们还认为，理想的解决方案将基于文件的存储与基于元数据的对象存储提供的管理灵活性和可扩展性无缝融合在一起。这需要我们过去解决非结构化数据管理的方式进行基本转变。但是，这是一个更改，可提供更大的数据可用性和存储级自动化的好处，并为控制和保护业务数据提供了一套新的选项，该业务数据既是主要的业务资产，又是潜在的责任，即使无法正确处理。
企业存储从未如此简单。业务取决于数据，并且所有数据在存储中开始和结束 - 但是我们一般处理数据的方式，尤其是非结构化的数据，并没有以与IT行业其他段相同的速度发展。当然，我们使存储速度大大更快，更高的容量，但是我们还没有解决由于这种性能和密度的提高而导致的储存增长问题；现在，管理数据增长的挑战要少得多，该数据增长现在跨越了全球多种混合存储环境。事实是，您无法控制自己看不到的东西；结果，越来越多的企业一遍又一遍地支付大量资金来存储相同数据的多个副本。甚至更糟糕的是，保留多个版本的相同数据，根本没有任何引用。
多个存储平台之间的大规模数据碎片化可能是未经检查的存储增长的主要来源之一。并增加了“保留所有内容”方法的新风险。Privacy-based initiatives like GDPR in the EU and California’s CCPA-2018 require a complete reevaluation of storage policies across many vertical markets to ensure compliance with these new regulations for securing, protecting, delivering, redacting, anonymizing and authenticating the deletion of data containing personally identifiable information (PII) on demand. While this can be a more manageable problem for database information, it’s a far greater challenge for unstructured data such as documents, video and images that make up a growing majority of enterprise data storage. Without some form of identification this data goes “dark” soon after it leaves the direct control of its creator, and initiatives like GDPR don’t make a distinction between structured and unstructured data.
可以在多个位置（例如数据保护或增加的可用性）维护相似或匹配的数据集的许多完全充分的理由。真正的挑战在于能够维持对该数据的基于政策的控制，而不论物理位置如何，同时出于正确的理由使合适的人提供给合适的人。图像，音频和视频等文档和媒体正在占整体业务数据的越来越多，并且公司对继续使用该数据具有既得利益。但是与此同时，不正确管理所有这些数据可能会使公司损失数百万美元的所有这些数据，可能会有严重的法律后果。
云已经永远改变了IT交付模型。借助混合基础设施，业务不再受到空间，电力和资本投资的限制。现在，有关工作量和数据放置的决策现在可以基于业务需求，经济学，绩效和可用性的最佳组合，而不是仅靠位置；但是，随着自由的发展，需要将数据可见性，治理和政策扩展到任何可能的数据。在这种情况下，几乎不可避免地，跨多个系统的数据破碎问题是不可避免的。因此，这确实取决于将其作为新的挑战，并基于对我们的数据的理解而不是在哪里采用下一代存储管理。
质量数据碎片是云之前存在的一个问题，但幸运的是，解决此问题所需的技术已经可用。从非结构化数据的角度来看，我们认为这涉及采用一种现代方法，该方法可以跨越备份，档案，文件共享，测试和开发数据集和对象存储的备份筒仓，并在本地桥梁，公共云和边缘上进行。基于平台的方法可以帮助您了解数据所居住的任何地方，更重要的是，可以通过减少数据副本的数量，管理存储成本并确保数据保持在合规性和合规性和正确备份。我们还认为，理想的解决方案将基于文件的存储与基于元数据的对象存储提供的管理灵活性和可扩展性无缝融合在一起。这需要我们过去解决非结构化数据管理的方式进行基本转变。但是，这是一个更改，可提供更大的数据可用性和存储级自动化的好处，并为控制和保护业务数据提供了一套新的选项，该业务数据既是主要的业务资产，又是潜在的责任，即使无法正确处理。
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