很多机构都面临数据过多的问题，或者，更为准确地说，当数据复制一如既往、持续不断地生成，企业需要面对存放和保护这些副本所需的存储问题。 在这个节约和缩减成本的年代，我
很多机构都面临数据过多的问题，或者，更为准确地说，当数据复制一如既往、持续不断地生成，企业需要面对存放和保护这些副本所需的存储问题。
在这个节约和缩减成本的年代，我们必须自问，对于过多的数据，是否存在一种更好的管理方式。很遗憾，与这一问题纠缠了十多年的公司，如今仍然未能摆脱存储管理的困境：信马由缰式的数据增长、乏善可陈的资源利用率，以及毫无效率可言的规划，而应对这一核心难题的技术，也寥寥无几。具有潜力的最新技术是云存储，但它会比其他技术更好吗?
让我们回顾一下 SAN(存储区域网络)的早期，抛弃直接连接的存储设备，转而拥抱存储阵列和 SAN 架构，其主要原因之一是期望通过资源利用率的改善而获得更高的效率。SAN 本来是能够带来一些益处的，如可用性和恢复性的改善，但在很多环境中，利用率仍然未能达到理想的状态。
之后的一大创新是信息生命周期管理。其理论在于，以数据的商业价值为依据，制定存储分配和发布策略，从而能够减少昂贵的高端存储设备的数量，这样也就缩减了成本。不过现实的结果却是：许多机构购买了一堆额外的存储设备，但大量的成本节约并未成为现实——至少远未达到预期的数量。
更为新颖一项技术是自动精简配置(thin provisioning)。由于目前应用程序和操作系统的限制，这一技术虽然具有潜力，但多多少少仍然属于小众化的利基技术(niche technology)。另一项技术是重复数据删除(data de-duplication)，其设计初衷是为了获得较磁带存储更低的硬盘备份成本。无论是自动精简配置，还是重复数据删除，在未来都会有助于提高存储的效率。
无效的策略
我们也不可忽视这样一个事实，一直以来众多机构在努力应对存储效率的难题的同时，存储数据所需的实际设备的成本也持续而快速地下降。那么，为什么面对这一问题时我们感觉如此困难而无从下手呢?
在很多程度上，回答这一疑问关键在于，在绝大多数机构中，一直缺乏对存储管理策略——即数据管理策略——的深入理解。有关数据和存储的使用以及趋势，缺少记录和衡量的规则，这使得存储的问题更加严重。以数据清除为例，我们来考虑一下这个问题。就象钻石那样，数据一旦创建便永远存在。通常，我们会对数据进行保持、备份、复制，有时还要进行归档，所有这些操作都需要更多的存储空间。但真正将数据清除的可能性是非常低的。
非常值得关注的是，存储管理目前这种无法令人满意的状况，可能正是云存储的绝佳机遇。云存储可以作为数据存储的第二层，或者更为可能的，将其作为第三层。然后，可以根据时效和访问策略，通过人工手动或自动化数据转移程序，将数据——主要是非结构化的数据——转移至云存储中。这样就能够释放更多的存储空间，并减缓设备购买的频率，此外，不再需要对这些数据进行备份或复制，从而避免存储问题导致的乘数效应。更进一步，如果云服务提供商是真正地以服务未导向，那么他们将会提供更为完善的服务等级协议，以及有关这种数据的记录和衡量标准，而不是只向内部提供这种服务。
很明显，将数据转移至云存储中，并非一件轻而易举的小事。需要考虑的事情很多，如安全性、可用性、访问和控制。还有很重要的一点需要慎重对待，对于某些类型的数据，云存储虽然能够提供物美价廉的服务，为整体的成本带来改善，但云存储的实施必须具有明确具体的存储和数据管理策略。
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