水、数据和存储，三者有何相似之处？

除了被认为理所当然、我们人人不可或缺外，水、数据和存储之间还存在另外几个相似之处。

数据就像水，可以流动，也可以静止；可以活跃，也可以不活跃。数据就像水，可以驻留在云中，带来风暴：如果没有做好适当的防备，可能会引起问题。另一个相似之处是，水往往四处流动，而且往低处流，填满空间；数据除了在传统硬盘上填满空间外，还需要寻道。由于水往下游流动，由于众多支流和溪流，水量往往会增加，最终增加了湖泊、水库、河流和溪流的总水量。

数据流流入到数据池塘、数据池（或存储池）、数据湖或数据海洋后，导致信息汪洋。捎带提一下，水也可以运送，就像数据那样。比如说，在最近以数据和存储为主题的EMCworld大会上，有关方就开展了一些活动，加强水管理方面的意识：一批志愿者主动携带装水的容器做慈善。顺便说一下，水可以装在桶里或容器里面来运送，数据也可以存储在桶里和容器里，当然不是用来装水的同一种桶或容器。

水往下游流动时，还往往会积聚上游冲下来的碎片；数据也很相似：数据往下游流动时，也会积聚备份、业务连续性、备份恢复和灾难恢复所需的保护副本所带来的信息（其实就是开销）。换句话说，水需要加以过滤，数据也需要加以过滤，包括防范各种各样的物理或逻辑安全威胁。

请注意：一些企业组织的业务寻找水里面或水下面的能源或矿物质，这反过来带来了大量的数据，需要收集及存储在存储介质上。换句话说，一些公司在探究各片水域里面和下面有什么资源的同时，收集海量数据和信息。

数据可以通过DAM（数字资产管理软件）来加以管理；或者以水为例，可以通过不同材料构造的或高或低的建筑物来加以管理。说到水坝，它们可以用来管理水，以便防洪或者发电，为存放了数据存储系统、服务器、网络及其他技术的数据中心提供电力。现在有不同的方法、技术和层次来管理和储存水，从池塘、湖泊、水库、地下蓄水层到地上及地下水箱，不一而足。同样，现在也有不同的技术、层次和方法来存储数据。

其他的相似之处和依赖关系包括：除了大热天给人冲凉外，水还可以用来冷却数据中心里面的各种技术系统。数据就像水，可以进行压缩；然而，就像数据可以再水化（re-hydrated，即还原），水通常用来对其他水化的东西进行再水化。

与水一样，对一些人来说，重心是少用或者避免使用，类似这类方法：阻止或防止生成或存储更多的数据，以此管理存储。另一方面，更高效地利用水，以便回收、优化使用以及在节水的同时找到新水源，这与数据和存储颇有相似之处。这种相似之处就是：不是防止生成或存储更多的数据，而是想方设法减少开销和数据占用空间影响。

解决方案包括众多减少数据占用的存储空间的技术和方法，比如：

• 归档（活跃和非活跃数据，而不仅仅用于合规）

• 备份和数据保护（比如重新考虑数据保存期、频率、完全副本还是部分副本）

• 清理、压缩和合并

• 重复数据删除，以及一些数据管理（清理和删除）

• 存储分层、自动精简配置和节省空间的快照

• 重新考虑RAID、复制和纠删码配置及其他设置

同样，利用智能化电源管理在性能和能耗之间找到一种平衡，这与防碍和遏制工作效率的处于休眠状态的设备形成了对照。

这一切意味着什么？

我们暂且不讨论技术性较强的热门话题，不妨冷静下来，想一想我们如何对水、数据和存储习以为常。我确信你会想到更多的相似之处、依赖关系或类比。但愿，这也会激发传统存储（物理存储、虚拟存储或云）方面的奇思妙想，知道如何更高效地存储，而不是仅仅着眼于提高利用效率上。

我们可能对水、数据和存储习以为常，不过它们都需要加以管理、保护、节约和服务。服务器利用存储系统来支持管理水的应用软件；水被用来给存储系统冷却和供电，更不用说为那些管理IT资源的人泡咖啡喝了。

如果你听说数据湖、数据池塘或数据池，请牢记一点：还有数据流，它们都需要加以管理，防止数据洪流把你给淹没了。

好了，我也就不多说了……

新闻来源：InfoStor｜云头条编译（未经授权谢绝转载）