眾所周知，處理PB級數據要比處理TB級數據要難的多。而假如處理不當，可能會為組織帶來很大的丟掉，更糟糕的是假如主導數據丟掉，甚至可以讓組織可能丟掉上百萬美元。關於TB級數據，組織可以疏忽或選用暴力破解技術，而這在處理PB級數據時將會成為不可逾越的阻礙。處理這一等級數據的關鍵是了解所麵臨的阻礙是什麽，並以專心的處理方法為他們做好預備。

許多數據中心麵臨的最大應戰對錯結構化數據的極大增加。盡管結構化數據在以前10至20年間有所增加，但在以前幾年中，非結構化數據的來曆以及人們運用所述數據的才能現已明顯增加。非結構化數據處理麵臨的應戰之一是，一般很難判定何時刪去它。

例如，從以往的會計年度選擇全部財務記載，將其歸檔並從主存儲係統中刪去對錯常簡略的。用非結構化數據來做這個並不是那麽簡略。會計所麵臨的其間一個應戰對錯結構化數據一般由無數人具有的，而不是一個共同的應用程序。

組織的業務環境中可能存在數千個用戶和數百個應用程序，用於創建非結構化數據，並且當一條非結構化數據變得有用時，一般對此並不清楚，因此沒有人想要刪去任何內容。短少具體的問責製導致大部分數據處於非活動情況，而這與數據占用空間無關。隻需組織依托數據創建者來辨認和搬家那些陳腐的和未運用的數據，那麽非活動數據將始終是一個問題。

當人們檢查備份係統的問題，主存儲係統日益脹大的問題就會變得更加令人重視。因為大多數備份係統都處理全部非結構化數據，因此都會運用相同的戰略來備份非常重要的數據和非活動數據。因為數據是混合的，所以根柢無法處理全部數據。許多人每周進行全麵備份，然後進行每日增量備份，保存至少六個月，或許可能是一年或更長時間。

假如保存至少90天的每周無缺備份，就會看到12份無人重視的數據副本。假如存儲該數據的現場和非現場副本，就會檢查到該數據的24個副本，其間大部分對錯活動的。關於一個2TB的組織數據來說，這將會存儲48TB的數據，當然許多數據是可處理的。而這種存儲的作業數據，48TB數據大約選用十幾個磁帶介質或硬盤驅動器進行存儲。但關於1PB客戶來說，每年24,000TB的數據或大約選用6000個存儲介質進行存儲。

存儲在備份係統上的非活動數據的額外副本會發作許多不必要的結果。假如組織正在運用磁盤存儲，則此數據的存儲和仿製具有與之相關的本錢。假如組織的存儲不運用重複數據刪去，那麽存儲這些額外的數據副本的本錢可能是個天文數字。假如組織運用重複數據刪去技術，這些本錢將會有點混雜。盡管組織的重複數據刪去存儲係統可以在存儲一個副本的空間中存儲20個副本，但是這些會收取必定費用，此外組織還需為額外的存儲空間付費，隻是以不同的方法付出。有些人這麽說：重複數據刪去係統使1TB存儲看起來像20TB的存儲空間，但是它們隻收取10TB的存儲空間。這意味著他們現已弄清楚怎樣收取10TB的存儲空間的費用，而供給的卻是1TB的存儲空間。

在備份係統中運用重複數據刪去的大多數組織也在方程式的政策端履行，這意味著對非活動數據的重複徹底備份仍會在備份客戶端發作問題。徹底備份對正在備份的係統和發送備份的網絡具有功用方麵影響，因此，重複的非活動數據的徹底備份會使組織的花費更多，因為需求購買更健壯的服務器和更快的網絡。

在數據恢複過程中也會呈現備份非活動數據的應戰。考慮一個具有PB級數據的數據中心的場景，其間900TB數據是活動的。恢複1PB的數據是一項嚴峻的任務，需求恰當長的時間。夢想一下，假如隻需求恢複組織實踐運用的100TB數據，那麽這種恢複是不是要快得多？

用戶從不刪去任何東西所帶來的另一個應戰是，的確正需求的時分很難找到任何東西。這使全部的存儲數據就是像屋子裏放滿雜物的抽屜，很難找到想要找的東西。就會發現不再運用的手機充電器，回形針，舊電池，發夾等雜暢所欲言，什麽都有，但就沒有所要找的東西。主存儲係統也選用這種相同的方法，因此當填充大多數不活動的數據時，很難找到活動的數據文件。

此外，即使一個用戶在筆記本電腦中企圖查找文件也會存在這個問題。夢想一下，當人們議論數千個用戶和PB級數據時，這個問題是多麽的巨大。這可以導致重要的文件丟掉，使它們質上毫無價值。結果是用戶將重複他們的極力，偏重新創建文件，因此這讓非結構化數據問題的增加變得更加糟糕。

具有PB級數據的規劃更大的企業同樣也存在這樣的問題，他們一般麵臨不同的用戶在多個方位創建和運用不同的文件中的問題。他們可能希望可以共享一些數據，但是關所以PB級數據來說，這是恰當困難的。這也加劇了“廢物抽屜”問題。在廢物抽屜裏找到什麽東西很難，但假如不判定在哪個廢物抽屜來找時，那就更難了。

招認寬和決非結構化數據問題

處理非結構化數據問題的僅有方法就是招認它的存在。招認在大環境中很難找到文件，甚至更難同享。招認核算、網絡和存儲資源的很大一部分用於存儲、仿製和備份非活動數據。

處理這些問題的一個方法是創建一個全局共同的文件係統，將全部上述問題考慮在內。這並不能處理用戶創建數百萬個文件並將它們永久留在那裏的問題，但它至少把問題放在一個可以會合處理和處理問題的保護傘下。呈現一次問題，就處理一次，而不是在企業中屢次處理這些問題。

是吊銷存檔的時分嗎？

規劃這麽大的文件係統應該通過高檔元數據進行集成查找。用戶可以通過許多不同的元數據輕鬆地查找，以便找到他們正在處理的文件。他們當然會持續具有一般運用的文件係統語義，使它們可以創建目錄或子目錄來幫忙他們拾掇他們的文件。具有聯合查找的單個文件係統還將容許他們查找其他人正在處理與他們感興趣的元數據相匹配的文件。

最重要的是，為處理這個問題而規劃的文件係統有必要了解活動和非活動的數據，它有必要以不同的方法處理。最明顯的做法是主動辨認並將非活動數據搬家到本錢更低的自我保護方針存儲。這將處理上述一些問題，包括在主存儲和備份存儲中的空間糟蹋。了解活動和非活動數據之間的差異的文件係統也有助於更簡略地查找文件，因為這是可以用於查找的元數據之一。

一個單一的全局文件係統也可以幫忙世界各地的用戶同享數據。多個辦公室的用戶可以查找同一個全局文件係統，找到他們正在尋找的數據類型，並當即拜訪它，假如他們具有恰當的權限的話。因為全局文件係統了解非活動數據的概念，所以查找（假如用戶需求的話）也可以包括非活動數據。

將非活動數據搬家到本錢更低的方針存儲的簡略行為也釋放了備份係統的壓力。它使備份和恢複更快，因為它們不必處理非活動數據，因此也節省了許多的存儲空間。有些人認為存儲在自保護方針存儲中的數據根柢不需求備份。假如用戶決議備份，可以這樣做，以辨認其性質，並在備份係統中存儲少得多的非活動數據副本。

這個問題現已存在多年。企業如同關於非結構化數據的巴望是永無止境的，IT應用程序開發人員正在開發利用非結構化數據的新方法，使得具有這樣的數據更具吸引力。非結構化數據的增加不太可能很快消失，所以用戶最好的方法就是處理問題。一個很好的方法是選用一個全局文件係統，用於處理問題，這包括了解元數據以及將非活動數據主動搬家到本錢較低的方針存儲。

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