企业数据成倍增长，如何降低管理成本？

（本文阅读时间：6分钟）

互联网高速发展的今天，企业每天都会产生各类数据：财务，生产，销售，市场，人力资源数据等等…数据帮助企业优化生产、创新，同时数据的大量产生，也给企业带来不小的管理成本和困扰。今天，我们邀请微软数字化转型顾问，结合医疗行业场景和大家一起探讨，微软云如何有效优化并管理企业海量数据。

随着企业业务发展，会产生越来越多数据。一般来说，企业数据完整生命周期遵循：产生，使用，保存，销毁等过程。其中，数据的使用和保存阶段尤为重要。

企业产生的数据在不同阶段会有不同的访问需求：

• 数据产生初期：频繁访问使用

• 数据保存期：非频繁使用，但需要随时可访问

• 数据归档期：偶尔访问，以读为主，容许一定的数据调用时间

当企业数据量越来越大时，数据的保存方式、保存成本逐步成为企业的难题。而基于公有云的存储为企业提供了海量数据的廉价保存途径。在云端，针对不同的访问需求可以提供不同的数据保存层，满足企业降低运营成本的考虑。

三层存储结构

以微软云服务Azure为例，Blob存储提供了热、冷、归档三层，对应不同的数据保存成本及访问成本。简单来说，数据保存成本从热到冷再到归档，越来越便宜；而对数据访问，冷层比热层高，归档层数据不能直接访问，需要先恢复到冷层或者热层。

例如医院的PACS系统，病人刚做完检查的前几天，PACS的图像资料需要经常查看，应放入热层；几天后（例如一周），有时需要做对比检查，但不会频繁访问，图像资料可以转为冷层；一个月后，病人就诊完成，按照法律规定，PACS资料需要存放7年，但只是在极少数情况（如医疗纠纷、法规性抽查等）需要访问，没有实时要求，这时候就应该下降到归档层。这样数据通过在不同存储层间的流转，既满足了保存要求，又实现了较高的性价比。

存储层的数据转移

如何能让数据按需在不同存储层间转移？通常的做法是，写一段小程序，放到vm或者docker上，每天对保存的数据进行扫描，满足条件（保存到一定时间）的数据自动转移到下一层。当然，也可以通过Function等无服务器计算等方式来实现。但是这些方式要依赖于外部的计算环境，如果vm或docker出现问题，体系较为复杂，可靠性和客观理性都不够完善。

而Azure现在提供了基于Azure Blob本身的数据生命周期管理功能，不用基于外部计算环境即可实现按策略的数据自动分层转移。现在就来看看数据生命周期如何配置管理。

创建一个存储账户（数据生命周期管理支持Blob和V2两种存储账户），创建完成后在Blob服务里可以看到生命周期管理的选项：

点击该选项进入，起初状态是空的，可以通过添加规则的方式来制定策略。规则的添加有两种方式：列表视图和代码视图：

先按照列表视图添加规则：

可以看到在一个规则里，可以执行的操作有：

• 将Blob移入冷存储

• 将Blob移入归档存储

• 删除Blob

• 删除快照

以医院PACS存储需求为例，可以制定如下规则：

此外，还可以看到一页筛选器集：

在这个页面，可以指定策略该策略对哪些数据生效，规则为Container/文件前缀（Blob的虚拟文件夹可以看到做文件名前缀），例如如下规则指定了该策略对容器container01下test01开头的文件或文件夹下所有的文件生效：

添加完规则回到列表视图，可以看到该规则：

新添加的规则默认启用。

切换到代码视图，可以看到规则其实是一段json文件：

可以通过修改其中的值直接修改规则。例如把“Enabled”从“true”修改为“false”，保存后回到列表视图：

该规则已经变为禁用状态，修改生效了。

可以看到，基于Blob自身的生命周期管理，可以很方便的实现数据随时间自动迁移到对应层级甚至删除的目的。结合之前谈到的数据WORM保护，可以对数据整体生命周期做完善管理，简化我们的数据存储管理流程，降低数据保存成本。

注意事项

对于数据生命周期管理，使用的时候需要注意如下几点：

• 只能实现数据向下迁移，向上迁移（如冷到热）需要手工操作

• 在没有筛选器集时，规则对整个存储账户生效

• 当出现规则冲突时（例如在同一时间，对数据同时有热到冷、热到归档），优先执行低成本的策略，即按照删除——转移到归档——转移到冷存储的优先级执行

• 数据生命周期管理不产生额外的费用，但是会有列出Blob（用作枚举所有Blob的产生时间）和设置Blob层（Blob在不同存储层间转移）的费用

点击文末阅读原文，访问Azure Blob存储更多详情

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