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原創

冷熱數據智能分級管理，天翼云數據庫降低 30% 企業存儲 TCO

2025-07-01 05:47:25
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隨著企業數字化進程的加速推進，數據量呈現爆發式增長態勢。大量的業務數據、用戶行為數據、日志數據等不斷產生并存儲，給企業帶來了沉重的存儲負擔。傳統的存儲方式將所有數據統一存儲，未區分數據使用頻率和重要程度，導致存儲資源浪費嚴重，存儲總體擁有成本（TCO）居高不下。天翼云數據庫創新性地引入冷熱數據智能分級管理技術，精準識別數據熱度，將不同熱度的數據存儲在適配的介質中，有效降低了 30% 的企業存儲 TCO，為企業釋放存儲資源、優化成本結構提供了有力支撐。?

一、企業數據存儲面臨的困境?

（一）存儲成本持續攀升?
企業的數據規模隨著業務的發展不斷擴大，為滿足存儲需求，企業不得不持續投入資金購置存儲硬件設備，同時還要承擔設備的維護、升級以及電力消耗等成本。此外，隨著數據量的增加，數據管理的復雜度也在上升，需要投入更多的人力進行運維，進一步推高了存儲成本。?
（二）資源利用率低下?
在企業存儲的數據中，不同數據的使用頻率和重要程度差異巨大。一些近期產生、頻繁訪問的數據，如正在進行的交易記錄、用戶實時操作數據等，屬于 “熱數據”；而一些歷史數據、歸檔數據等，訪問頻率極低，屬于 “冷數據”。傳統存儲方式將冷熱數據混存，使得高性能存儲資源被冷數據占用，造成資源浪費，存儲系統整體性能也受到影響。?
（三）數據管理難度加大?
海量數據的存儲使得數據管理變得復雜。企業難以快速定位和檢索到所需數據，尤其是對于冷數據的管理，由于缺乏有效的分類和索引，在需要調用時往往耗費大量時間和精力。同時，隨著數據量的增長，數據備份、恢復等操作的難度和時間成本也大幅增加。?

二、冷熱數據智能分級管理技術解析?

（一）數據熱度分析機制?
天翼云數據庫的冷熱數據智能分級管理技術首先通過建立多維度的數據熱度分析模型，對數據的訪問頻率、訪問時間、修改頻率等指標進行合考量。系統會實時監測數據的使用情況，例如記錄每次數據被讀取、寫入的時間和操作次數，根據預設的算法計算出數據的熱度值。對于頻繁被訪問和修改的數據，其熱度值會較高；反之，長時間未被訪問的數據，熱度值則較低。通過這種動態的熱度分析，能夠精準區分出熱數據、溫數據和冷數據。?
（二）分級存儲策略制定?
依據數據熱度分析結果，天翼云數據庫制定了科學合理的分級存儲策略。對于熱數據，因其對讀寫性能要求極高，會將其存儲在高性能的存儲介質上，如固態硬盤（SSD），確保數據能夠快速響應業務請求；溫數據的訪問頻率適中，可存儲在性能和成本較為平衡的存儲介質中；而冷數據由于訪問頻次低，則存儲在大容量、低成本的存儲介質，如磁帶庫或機械硬盤（HDD）上，以降低存儲成本。同時，系統會根據數據熱度的變化，自動調整數據的存儲位置，實現存儲資源的動態優化配置。?
（三）數據遷移與訪問優化?
為保障數據在不同存儲介質之間遷移時的完整性和可用性，天翼云數據庫采用了高效的數據遷移技術。在數據遷移過程中，系統會進行嚴格的數據校驗，確保遷移前后數據一致。當用戶訪問數據時，無論數據存儲在何種介質上，系統都能通過統一的接口快速定位和檢索數據，避因數據分級存儲而影響用戶體驗。此外，對于冷數據，系統還提供了快速檢索和恢復功能，以便在需要時能夠迅速獲取數據。?

三、天翼云數據庫冷熱數據智能分級管理的實踐應用?

（一）金融行業應用場景?
在金融領域，銀行每天都會產生大量的交易數據、客戶信息數據等。其中，當天的交易記錄、用戶實時賬戶操作數據屬于熱數據，需要快速處理和響應；而過去幾年的歷史交易記錄、客戶開戶檔案等則屬于冷數據。天翼云數據庫為某銀行構建了冷熱數據智能分級管理方案，將熱數據存儲在高性能的 SSD 上，保障了交易系統的快速響應和穩定性；冷數據則遷移至大容量的 HDD 存儲，釋放了高性能存儲資源。經過一段時間的運行，該銀行的存儲成本降低了約 35%，同時系統性能也得到了顯著提升，交易處理速度提高了 20%。?
（二）電商行業應用場景?
電商平臺積累了海量的商品信息、用戶購買記錄、瀏覽日志等數據。在促銷活動期間，商品庫存數據、實時訂單數據等熱數據的訪問量會急劇增加；而用戶過去的購買歷史、商品評論等數據則屬于冷數據。天翼云數據庫為某電商企業實施冷熱數據智能分級管理后，根據數據熱度動態調整存儲策略。在大促期間，熱數據存儲在高速存儲介質上，確保了訂單處理和庫存管理的高效運行；冷數據則存儲在低成本介質中。該企業不僅存儲成本降低了 30%，還能利用冷數據進行深度分析，挖掘用戶消費習慣和市場趨勢，為精準營銷提供了有力支持。?
（三）企業辦公數據管理場景?
企業日常辦公過程中會產生大量的文檔、郵件、會議記錄等數據。一些近期使用的文檔、正在進行的項目資料屬于熱數據，而以往的項目歸檔文件、歷史郵件等則為冷數據。天翼云數據庫幫助某企業對辦公數據進行冷熱分級管理，將熱數據存儲在便于快速訪問的存儲區域，員工能夠迅速找到所需文件，提高了工作效率；冷數據存儲在低成本的長期存儲介質中，減少了企業存儲資源的占用。最終，該企業的存儲成本降低了 28%，同時數據管理變得更加有序和高效。?

四、冷熱數據智能分級管理帶來的價值提升?

（一）顯著降低存儲 TCO?
通過將冷數據遷移至低成本存儲介質，天翼云數據庫幫助企業大幅減少了高性能存儲設備的采購和維護成本。同時，合理的存儲資源配置降低了電力消耗和運維人力成本，合實現了企業存儲 TCO 降低 30% 的目標，為企業節省了大量資金，可用于其他業務發展。?
（二）提升存儲系統性能?
熱數據存儲在高性能介質上，避了與冷數據競爭資源，使得存儲系統能夠更高效地處理業務請求，提升了系統的整體響應速度和吞吐量。無論是在線交易、實時數據分析還是日常辦公數據訪問，用戶都能獲得更流暢的體驗。?
（三）優化數據管理效率?
冷熱數據智能分級管理使得企業的數據管理更加精細化。企業能夠快速定位和檢索到所需數據，數據備份、恢復等操作也更加便捷高效。同時，對冷數據的有效管理，為企業進行數據挖掘和分析提供了便利，有助于企業從海量數據中獲取有價值的信息，為決策提供支持。?

五、結語?

在數據驅動企業發展的時代，如何高效管理和存儲數據，降低存儲成本，成為企業面臨的重要課題。天翼云數據庫的冷熱數據智能分級管理技術，通過精準的數據熱度分析、科學的分級存儲策略以及高效的數據遷移和訪問優化，有效解決了企業存儲成本高、資源利用率低等問題，實現了存儲 TCO 降低 30% 的顯著成效。未來，隨著數據量的持續增長和技術的不斷進步，天翼云數據庫將進一步完善冷熱數據智能分級管理技術，為企業提供更智能、更高效、更經濟的數據存儲解決方案，助力企業在數字化浪潮中實現降本增效，提升核心競爭力。

版權聲明：本文內容系天翼云實名用戶自發貢獻，版權歸原作者所有，天翼云開發者社區不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任，未經許可，不得轉載。

如有疑問或爭議，請聯系ctyunbbs@chinatelecom.cn刪除。

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冷熱數據智能分級管理，天翼云數據庫降低 30% 企業存儲 TCO

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隨著企業數字化進程的加速推進，數據量呈現爆發式增長態勢。大量的業務數據、用戶行為數據、日志數據等不斷產生并存儲，給企業帶來了沉重的存儲負擔。傳統的存儲方式將所有數據統一存儲，未區分數據使用頻率和重要程度，導致存儲資源浪費嚴重，存儲總體擁有成本（TCO）居高不下。天翼云數據庫創新性地引入冷熱數據智能分級管理技術，精準識別數據熱度，將不同熱度的數據存儲在適配的介質中，有效降低了 30% 的企業存儲 TCO，為企業釋放存儲資源、優化成本結構提供了有力支撐。?

一、企業數據存儲面臨的困境?

（一）存儲成本持續攀升?
企業的數據規模隨著業務的發展不斷擴大，為滿足存儲需求，企業不得不持續投入資金購置存儲硬件設備，同時還要承擔設備的維護、升級以及電力消耗等成本。此外，隨著數據量的增加，數據管理的復雜度也在上升，需要投入更多的人力進行運維，進一步推高了存儲成本。?
（二）資源利用率低下?
在企業存儲的數據中，不同數據的使用頻率和重要程度差異巨大。一些近期產生、頻繁訪問的數據，如正在進行的交易記錄、用戶實時操作數據等，屬于 “熱數據”；而一些歷史數據、歸檔數據等，訪問頻率極低，屬于 “冷數據”。傳統存儲方式將冷熱數據混存，使得高性能存儲資源被冷數據占用，造成資源浪費，存儲系統整體性能也受到影響。?
（三）數據管理難度加大?
海量數據的存儲使得數據管理變得復雜。企業難以快速定位和檢索到所需數據，尤其是對于冷數據的管理，由于缺乏有效的分類和索引，在需要調用時往往耗費大量時間和精力。同時，隨著數據量的增長，數據備份、恢復等操作的難度和時間成本也大幅增加。?

二、冷熱數據智能分級管理技術解析?

（一）數據熱度分析機制?
天翼云數據庫的冷熱數據智能分級管理技術首先通過建立多維度的數據熱度分析模型，對數據的訪問頻率、訪問時間、修改頻率等指標進行合考量。系統會實時監測數據的使用情況，例如記錄每次數據被讀取、寫入的時間和操作次數，根據預設的算法計算出數據的熱度值。對于頻繁被訪問和修改的數據，其熱度值會較高；反之，長時間未被訪問的數據，熱度值則較低。通過這種動態的熱度分析，能夠精準區分出熱數據、溫數據和冷數據。?
（二）分級存儲策略制定?
依據數據熱度分析結果，天翼云數據庫制定了科學合理的分級存儲策略。對于熱數據，因其對讀寫性能要求極高，會將其存儲在高性能的存儲介質上，如固態硬盤（SSD），確保數據能夠快速響應業務請求；溫數據的訪問頻率適中，可存儲在性能和成本較為平衡的存儲介質中；而冷數據由于訪問頻次低，則存儲在大容量、低成本的存儲介質，如磁帶庫或機械硬盤（HDD）上，以降低存儲成本。同時，系統會根據數據熱度的變化，自動調整數據的存儲位置，實現存儲資源的動態優化配置。?
（三）數據遷移與訪問優化?
為保障數據在不同存儲介質之間遷移時的完整性和可用性，天翼云數據庫采用了高效的數據遷移技術。在數據遷移過程中，系統會進行嚴格的數據校驗，確保遷移前后數據一致。當用戶訪問數據時，無論數據存儲在何種介質上，系統都能通過統一的接口快速定位和檢索數據，避因數據分級存儲而影響用戶體驗。此外，對于冷數據，系統還提供了快速檢索和恢復功能，以便在需要時能夠迅速獲取數據。?

三、天翼云數據庫冷熱數據智能分級管理的實踐應用?

（一）金融行業應用場景?
在金融領域，銀行每天都會產生大量的交易數據、客戶信息數據等。其中，當天的交易記錄、用戶實時賬戶操作數據屬于熱數據，需要快速處理和響應；而過去幾年的歷史交易記錄、客戶開戶檔案等則屬于冷數據。天翼云數據庫為某銀行構建了冷熱數據智能分級管理方案，將熱數據存儲在高性能的 SSD 上，保障了交易系統的快速響應和穩定性；冷數據則遷移至大容量的 HDD 存儲，釋放了高性能存儲資源。經過一段時間的運行，該銀行的存儲成本降低了約 35%，同時系統性能也得到了顯著提升，交易處理速度提高了 20%。?
（二）電商行業應用場景?
電商平臺積累了海量的商品信息、用戶購買記錄、瀏覽日志等數據。在促銷活動期間，商品庫存數據、實時訂單數據等熱數據的訪問量會急劇增加；而用戶過去的購買歷史、商品評論等數據則屬于冷數據。天翼云數據庫為某電商企業實施冷熱數據智能分級管理后，根據數據熱度動態調整存儲策略。在大促期間，熱數據存儲在高速存儲介質上，確保了訂單處理和庫存管理的高效運行；冷數據則存儲在低成本介質中。該企業不僅存儲成本降低了 30%，還能利用冷數據進行深度分析，挖掘用戶消費習慣和市場趨勢，為精準營銷提供了有力支持。?
（三）企業辦公數據管理場景?
企業日常辦公過程中會產生大量的文檔、郵件、會議記錄等數據。一些近期使用的文檔、正在進行的項目資料屬于熱數據，而以往的項目歸檔文件、歷史郵件等則為冷數據。天翼云數據庫幫助某企業對辦公數據進行冷熱分級管理，將熱數據存儲在便于快速訪問的存儲區域，員工能夠迅速找到所需文件，提高了工作效率；冷數據存儲在低成本的長期存儲介質中，減少了企業存儲資源的占用。最終，該企業的存儲成本降低了 28%，同時數據管理變得更加有序和高效。?

四、冷熱數據智能分級管理帶來的價值提升?

（一）顯著降低存儲 TCO?
通過將冷數據遷移至低成本存儲介質，天翼云數據庫幫助企業大幅減少了高性能存儲設備的采購和維護成本。同時，合理的存儲資源配置降低了電力消耗和運維人力成本，合實現了企業存儲 TCO 降低 30% 的目標，為企業節省了大量資金，可用于其他業務發展。?
（二）提升存儲系統性能?
熱數據存儲在高性能介質上，避了與冷數據競爭資源，使得存儲系統能夠更高效地處理業務請求，提升了系統的整體響應速度和吞吐量。無論是在線交易、實時數據分析還是日常辦公數據訪問，用戶都能獲得更流暢的體驗。?
（三）優化數據管理效率?
冷熱數據智能分級管理使得企業的數據管理更加精細化。企業能夠快速定位和檢索到所需數據，數據備份、恢復等操作也更加便捷高效。同時，對冷數據的有效管理，為企業進行數據挖掘和分析提供了便利，有助于企業從海量數據中獲取有價值的信息，為決策提供支持。?

五、結語?

在數據驅動企業發展的時代，如何高效管理和存儲數據，降低存儲成本，成為企業面臨的重要課題。天翼云數據庫的冷熱數據智能分級管理技術，通過精準的數據熱度分析、科學的分級存儲策略以及高效的數據遷移和訪問優化，有效解決了企業存儲成本高、資源利用率低等問題，實現了存儲 TCO 降低 30% 的顯著成效。未來，隨著數據量的持續增長和技術的不斷進步，天翼云數據庫將進一步完善冷熱數據智能分級管理技術，為企業提供更智能、更高效、更經濟的數據存儲解決方案，助力企業在數字化浪潮中實現降本增效，提升核心競爭力。

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