多云时代帷幕的拉开为企业提供了更大的发展舞台,众多企业将应用部署在云,其数据也自然在云上“滋生繁衍”。但有个问题企业不得不直视——并不是所有的数据都是金子,有些数据,也是会腐烂的。
这些“腐烂”的数据,其实就是常提到的ROT数据,即冗余(Redundant)、过时(Obsolete)、琐碎(Trivial)的数据。ROT数据会对企业的成本、复杂性和合规方面都造成负担。例如,会导致数据安全风险增加、增加数据合规性和治理风险、增加责任风险、降低生产力、增加存储成本等。
不仅如此,近期Veritas《消费者对企业数据可持续性看法报告》发现,这些腐烂数据还会影响消费者的购买决定。报告发现,65%的中国消费者担心在线数据存储会浪费能源,并造成环境污染。如果企业不减少与数据相关的污染,他们准备不再购买——超过三分之二的中国受访者表示,如果他们知道某家公司因未能控制其存储的不必要或不需要的数据而故意造成环境破坏,他们将停止从该公司购买产品。事实上,在中国有超过三分之二的消费者都认为,当不再需要信息时,在线存储信息的组织有责任将其删除。
既然已经预想到如此无法承担的后果,不如提前做好准备。那么对于盘踞在企业内部的ROT数据,企业该如何处置?Veritas建议企业可以采取以下措施来清除ROT数据:
· 创建一个数据分类法或分类系统。通过一套定义、标签和组别,整理企业的云端数据。这将帮助识别ROT数据。
· 为企业云数据的每个类别建立一个可信单一数据源(SSOT)位置。这是每个数据资产的 “正确”版本被保存的地方,可以减少云中其他地方存在“腐烂”版本的可能。
· 明确管理企业所识别的ROT数据的政策。这些是企业为清除云中的ROT数据而设定的规则和程序。
· 定期、重复执行。持续更新企业的数据分类法,管理企业的可信单一数据源位置,以确保它能正常使用,并定期执行企业的ROT数据政策和程序来清除它。
这个过程可能很复杂,如果企业没时间或资源从内部执行,另一个选择是将现有的企业数据管理平台扩展到企业的云环境,自动地对基于云的数据进行分类,删除云中不需要的冗余数据,并存档或删除过时和零碎的云数据。
“腐烂”数据对于企业有弊无利,它在企业数据中心引起的问题在云中也可能存在。其中一些问题在云中甚至会有过之而无不及,因为云中的控制成本更高。但利用合适的工具和方法,企业可以降低与“腐烂”数据相关的云成本,同时也可以简化整体数据管理,增加企业的数据保护效率。
好文章,需要你的鼓励
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE,重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者,建立双向咨询机制和标准化文档系统,解决AI编程中的质量控制难题,为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
苹果在iOS 26公开发布两周后推出首个修复更新iOS 26.0.1,建议所有用户安装。由于重大版本发布通常伴随漏洞,许多用户此前选择安装iOS 18.7。尽管iOS 26经过数月测试,但更大用户基数能发现更多问题。新版本与iPhone 17等新机型同期发布,测试范围此前受限。预计苹果将继续发布后续修复版本。
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM,通过收集15家医院20万病例和147万超声图像,采用专家混合架构,实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题,为医生提供智能辅助,推动医疗AI向专业化发展。