如何管理機房專用空調機構Pb級數據？

眾所周知，處理 pb 級數據要比處理 tb 級數據困難得多。機房空調與相同制冷量的舒適性空調機相比，整體機房專用精密空調機的循環風量約大一倍，相應的焓差只有一半，機房專用精密空調機運行時通常不需要除濕，循環風量較大將使得機組在空氣露點以上運行，不必要像舒適性空調機那樣為應付濕負荷而不得不使空氣冷卻到露點以下，故機組可以通過提高制冷劑的蒸發溫度提高機組運行的熱效率，從而提高運行的經濟性。機房精密空調根據經驗，顯熱比為1.0的機組的單位制冷量的能耗僅是顯熱比為0.6的機組的60%左右。同樣，機房要求溫濕度指標相對穩定，較大的循環風量將有利于穩定機房的溫濕度指標，顯然，在制冷量一定的情況下，風量的增大將導致焓差的減少，因而通常機組只能在顯熱比相當高的工況下運行，這恰恰與機房的負荷特點相適應。精密空調通常舒適性空調冷負荷中有30%是為了消除潛熱負荷，有70%是為了消除顯熱負荷。對機房來講，其情況卻大不相同，機房主要是設備散出的顯熱，室內工作人員散出的熱負荷及夏季進入房間的新鮮空氣的熱濕負荷（僅占總負荷的5%）。如果處理不當，可能會花費很多錢，或者更糟，如果主要數據丟失，可能會花費100萬美元。有了太字節的數據，調度可以忽略或選擇暴力，這可能是一個不可逾越的障礙，當處理 pb 的數據。處理這種級別的數據的關鍵是了解障礙是什么，并使他們準備有重點的方法。

許多數據中心面臨的最大挑戰是非結構化數據的大量增加。雖然結構化數據在過去的10到20年間有所增加，但在過去的幾年里，非結構化數據的來源和人們使用數據的能力都有了明顯的增加。非結構化數據處理面臨的挑戰之一是，通常很難確定何時刪除它。

例如，從以往的管帳年度進行挑選一切國家財政記載，將其歸檔并從主存儲管理體系中刪去對錯常簡略的。用非結構化分析數據來做這個問題并不是沒有那么簡略。管帳所面對的其間一個應戰對錯結構化數據技術一般由無數人都是具有的，而不是作為一個基本一致的應用系統程序。

在一個預定的事務環境中，可能有數千個用戶和數百個應用程序用于創建非結構化數據，而當一條非結構化數據變得有用時，通常不清楚，所以沒有人想刪除任何東西。

當人們看到備份系統的問題時，主存儲系統的問題變得越來越重要。由于大多數備份系統處理所有非結構化數據，因此使用相同的策略來備份非常重要和不必要的數據。由于數據混合，基板無法處理所有數據。許多人每周進行完整的備份，然后是每日增量備份，至少六個月，也許一年或更久。

如果你每周備份至少90天，你會看到12份沒有人關心的數據拷貝。如果同時存儲數據的現場和非現場副本，您將看到24個數據副本，其中大多數是活動的。對于2TB的數據，它將存儲48tb的數據。當然，可以處理很多數據。對于這種工作數據，48 TB的數據存儲在十幾個磁帶介質或硬盤驅動器中。但對于1PB的客戶，每年有24000tb的數據或大約6000種存儲介質用于存儲。

存儲在備份系統上的非活動數據的額定副本會產生許多不必要的結果。如果安排使用磁盤存儲，則該數據的存儲和復制具有相關成本。

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