年復(fù)一年，磁盤空間的單位成本正變得每況愈“低”。既然只要花區(qū)區(qū)50美元就能買個1TB的硬盤，通常來說在存儲方面談什么節(jié)流問題總是顯得比較雞肋。

但在云中，情況就完全不同了。如果我們保留太多沒啥價值的數(shù)據(jù)或者文件副本，那么龐大的支出會以兩種方式接踵而來。首先是每個月的存儲開銷，其次則是在涉及搜索、視圖、報告以及儀表板升級時由此帶來的性能低下。在云中，修整數(shù)據(jù)集的確能夠帶來切實的效益。

目前的首要議程是對問題做出評估：我們的存儲體系中主要是文檔，還是表格數(shù)據(jù)？二者通常會帶來不同類型的存儲限制，用于應(yīng)對它們的策略及工具也頗有差異。

文檔通常作為記錄的附件存在（例如常常被附于相關(guān)業(yè)務(wù)之后的合同簽署PDF文件），因此用戶往往很難快速將其找出。這種特性使得同一份文檔可能經(jīng)常會被三到四份不同的記錄同時調(diào)用。我們還需要找到那些短期進行過數(shù)次修改的多個文檔版本。首先要做的是將系統(tǒng)中的每份文檔歸納起來，形成一份輸出列表（包括文檔歸附的ID記錄以及最后一次更新日期等），并利用電子表格過濾器找出重復(fù)的文檔。有專門的重復(fù)文件檢測工具，能夠在這方面幫上大忙（通過檢測文件內(nèi)容）；但在云中我還沒聽說過哪種工具能實現(xiàn)同樣的功能。除非大家愿意把所有文件下載到自己的本地服務(wù)器上并深入加以分析；要用這樣的方式修整文件，我們將面對極為繁重的工作量。由于光存儲介質(zhì)非常廉價，我們還不如直接把云中的數(shù)據(jù)歸檔，再把云存儲整體清空，免得將來有人抱怨。

表格數(shù)據(jù)則完全不同，因為不同類型的云在處理此類數(shù)據(jù)時會采用許多與系統(tǒng)有關(guān)的特定方式與技術(shù)。也就是說，常見處理流程如下：

•確定自己的哪一套云系統(tǒng)確實存在存儲問題。某些系統(tǒng)（例如財會系統(tǒng)）完全無法加以修整，因為相關(guān)工作人員需要經(jīng)常審核并保存好長期以來的全部細(xì)節(jié)信息。其它系統(tǒng)（例如營銷自動化或者日志分析系統(tǒng)）如果在運行時經(jīng)常在短時間內(nèi)收集大量細(xì)節(jié)信息，它們就是導(dǎo)致系統(tǒng)拖慢的罪魁禍?zhǔn)住?/p>

•確定哪些表格消耗掉了我們總存儲量的20%以上。它們就是修整的重點。

•針對每個表格，了解各項單獨記錄的價值。有些表格（特別是賬戶或者合同）幾乎完全不能加以改動，因為它們的內(nèi)容非常重要而且一旦被清除將造成很大影響（尤其是當(dāng)這些表格與外部系統(tǒng)集成起來時）。其它表格，例如“匿名信息”，尤其是營銷自動化系統(tǒng)當(dāng)中的那些則往往可以恣意處理。

•在采取進一步措施前，在磁盤或者光介質(zhì)上先對云中的數(shù)據(jù)進行一次整體備份。我在這里以最鄭重的態(tài)度提醒各位：這一步驟絕對不能忽略。

•對于那些可以隨意修整的表格，先評估一下其“信噪比”（即有用信息與無用信息之間的比率）。有哪些信息由于年深日久而已經(jīng)變得完全沒有價值了？舉例來說，在營銷自動化或者網(wǎng)頁監(jiān)控云中，我們有誰會真的在意某位匿名訪客已經(jīng)六個月沒有再次出現(xiàn)了？將所有分?jǐn)?shù)為負(fù)的內(nèi)容刪除有何不可？我相信大家一定希望先對受影響的用戶進行全面分析，不過請記住，以信噪比方式修整數(shù)據(jù)的最終目的是為了在短時間內(nèi)迅速清理數(shù)以百萬計的記錄。

•有些表格的信噪比結(jié)果良好，但其中所存儲的諸多細(xì)節(jié)也沒啥存在的必要。舉例來說，許多營銷自動化以及電子郵件推送系統(tǒng)使用活躍表格來記錄重要的郵件及網(wǎng)頁交互行為。這些活躍表格可能會占用一半的系統(tǒng)存儲空間。但是某個人一年前的今天看了視頻A、前一天則看了視頻B，這種信息能有多大意義？大家不妨使用這樣一種評判標(biāo)準(zhǔn)：如果某種特定的細(xì)節(jié)不會改變?nèi)魏稳说臎Q定或者行為，那么它就不算是“信息”。有鑒于此，我們建議采取一種壓縮的方式：保留該信息，但清除六個月及之前的各類細(xì)節(jié)。歷史記錄通常被存儲為自定義表格、描述標(biāo)簽、代表性字符串甚至位圖這些對存儲空間要求較低的形式。要對其進行修整需要縝密的思維、用戶輸入以及自定義代碼開發(fā)，雖然過程不容易，但最終我們會獲得一套以信息價值為主導(dǎo)的連續(xù)修整機制。

•有些表格（尤其是信息與聯(lián)系人方面的）往往會迅速收集大量重復(fù)信息，特別是大家的公司已經(jīng)具備了一套專門處理信息與聯(lián)系人事務(wù)的系統(tǒng)。如果大家的云系統(tǒng)支持重復(fù)數(shù)據(jù)刪除工具（一般來自主流服務(wù)供應(yīng)商或者第三方），不妨買一套口碑好的并真正掌握它的用法。最理想的工具都擁有模糊邏輯算法，能幫我們在不移動云中數(shù)據(jù)的前提下找出并合并重復(fù)信息。整個合并過程會盡量保留數(shù)據(jù)，但如果各位的云中存在大量數(shù)據(jù)沖突（例如為同一位聯(lián)系人存儲了兩個完全不同的手機號碼），我們恐怕需要為此建立陰影區(qū)域并將不同的數(shù)據(jù)在合并之前填充進去。出于多少復(fù)雜的原因，數(shù)據(jù)合并工作必須分階段進行：它會占用大量的CPU處理時間，也會給我們的頭腦增添不少負(fù)擔(dān)，不過說到底，它也能清除以十萬計的重復(fù)信息。千萬別太過躁進，合并這種工作可是沒有撤銷功能可用的。

上文中提到的大部分屬于一次性修復(fù)，而不是將變化融入日常處理過程的長效機制。如果大家不打算投資以改善自己的數(shù)據(jù)管理流程，那么就準(zhǔn)備好每個季度按上述步驟進行一次修整吧。而且請記住，如果不引入長效機制，這些步驟將永遠(yuǎn)困擾著你。

英文原文鏈接：http://www.cio.com/article/693653/Strategies_for_Pruning_Data_in_the_Cloud

原文鏈接：http://cloud.51cto.com/art/201111/301660.htm