技术趋势分析：冷存储领域的热门价值

很多不断增长的信息量均属于不常访问的、较旧的“冷”数据。如果将这些数据迁移到一个专为不常访问的冷数据而设计的低成本存储层中，将可以大幅降低云基础设施的成本。

为了创建能够有效满足当前和今后要求的基于云的冷存储，企业需要深入了解产生冷数据的使用模型、与各个使用模型相关的挑战，以及有助于应对这些挑战的技术，这一点至关重要。

当前的使用模型包括备份、灾难恢复、存档和社交媒体。尽管各种使用模型都有着各自独特的特点，但是它们都对适当的存储性能、可用性、数据完整性和安全性有着共同的要求。此外，与现有企业体系结构兼容对于无缝访问数据，以及简化可管理性至关重要，并最终有助于降低总体拥有成本（tco）。虽然用户不常访问冷数据，但是冷数据仍然具有重大价值。企业正逐步加大对“大数据”分析的投资，以期识别客户和运营趋势，并获取业务洞察。因此，冷数据必须提供进行分析所需的性能和功能。

基于英特尔凌动处理器的存储旨在以较低的功耗，提供经济高效的冷存储，以及性能扩展空间和兼容性，以支持当前和今后多租户云中的使用情况。对于需要较高性能的存储系统而言，英特尔？ 至强？处理器具备卓越的代码兼容性，并可提供较高的带宽和处理功能。这一兼容性可让企业和云提供商在不同的英特尔处理器中使用相同的应用程序，从而满足不同使用模型的要求。

英特尔智能存储加速库（英特尔isa-l）可充分利用英特尔处理器中的其他功能，能够全面支持旨在降低存储成本的应用程序，如数据压缩和重复数据删除等。英特尔高速缓存加速软件（英特尔 cas）通过利用英特尔固态盘（ssd），可有效提高特定应用程序的性能。此外，企业和云服务提供商还可利用 apache hadoop* 软件的英特尔分发版加速大数据分析的性能。

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