智能互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)正在以幾何量級爆炸式增長。EMC的預(yù)測報告顯示，到2020年，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計會超過44ZB(1ZB=220PB)。如此海量的數(shù)據(jù)中蘊含著巨大的價值， 特別是大數(shù)據(jù)的“低價值密度”特性使大規(guī)模數(shù)據(jù)的完備保存成為必然需求，因此如何提升數(shù)據(jù)的存儲效率是業(yè)界亟待解決的問題。

根據(jù)被訪問的頻度不同，數(shù)據(jù)可以被分為熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)等類型。其中，冷數(shù)據(jù)是指那些活動不頻繁、不會被經(jīng)常訪問甚至永遠不會被訪問，但仍然需要保留的數(shù)據(jù)。受到業(yè)務(wù)特征、用戶行為乃至監(jiān)管政策（例如，醫(yī)院的醫(yī)學(xué)影像文件需要自患者最后一次就診之日起保存不少于15年）的影響，在經(jīng)過一段時間的使用后，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都會迅速變“冷”，因此數(shù)據(jù)集合中通常有高達80%的部分屬于不常被訪問的冷數(shù)據(jù)。然而，冷數(shù)據(jù)并非失去價值，大數(shù)據(jù)、人工智能等新興業(yè)務(wù)對海量冷數(shù)據(jù)進行檢索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。

前圍繞熱數(shù)據(jù)的高效存儲/訪問一直引領(lǐng)著存儲領(lǐng)域的發(fā)展，而面對當(dāng)前數(shù)據(jù)規(guī)模快速增長的趨勢，冷數(shù)據(jù)已經(jīng)成為關(guān)注熱點。其核心需求在于降低海量冷數(shù)據(jù)存儲的成本（特別是系統(tǒng)運行功耗）；同時，系統(tǒng)存取性能有待提升， 從而使冷數(shù)據(jù)能夠以近線方式被訪問。

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