摘要：数据广泛存在于企业的IT系统中，是企业发展的核心，一切的IT系统发展都有赖于数据，并服务于面向企业业务的数据管理需求。随着IT行业的发展以及企业对数据管理要求的不断进步，数据管理的“智能”趋势已经锐不可当，智能的数据管理正在成为所有企业所追求的共同发展目标。

　　数据保护是数据管理中不得不面对的一个问题，良好的保护——让数据不存在丢失、损坏或是泄露，保证数据的“完整的存在”——是数据管理的核心议题，同时，也是数据管理的管理行为中，最为基本的工作。没有数据，何谈管理？
　　
　　当今的公司、企业和组织，甚至是每个人，都意识到了数据丢失的威胁和后果，到目前为止，大部分公司都采取了某种形式的数据保护。但是，那些担心丢失重要信息资料转而涌入数据保护行列的公司可能太过急于求成地将将各种软件、系统或是解决方案东拼西凑起来，现在证明这样的举措付出的代价是高昂的。
　　
　　在急于获取数据保护的潮流中，很多企业疯狂地将来自不同厂商的技术拼凑在一起，然而却忽视了软件集成和政策等问题。由于担心无法应对数据丢失问题，数据保护工作被仓促上马，从而导致其缺乏规划和技术实施的处理过程。现在，他们不得不留下来收拾残局。
　　
　　更糟糕的是，那些尚未实施数据保护技术的公司看到了其它组织在数据保护难度和成本方面碰钉子，并打算开始评估这一风险等式。最终，常见的情况是，他们愿意承担缺乏数据保护的风险，并且也愿意面对潜在的数据反串所产生的后果和成本开销，而不愿意去执行那些他们觉得费用昂贵且复杂的数据保护解决方案。
　　
　　但事实上，数据保护工作所需要实现的效益和所需要付出的成本，是可控并可以接受的，同时，良好的软硬件结合的数据保护解决方案，能够很好的保护数据使之达到满足服务水平管理协议(SLA)的要求，为进行智能数据管理提供坚实的数据基础。
　　
　　同时，数据保护的需求正在多样化，除了保证数据不损坏、丢失和泄露之外，降低长期保护的成本、通过数据保护保证在线系统性能、为在线系统的运营数据提供有效保护、法规遵从都是“必须同时”而非“随时可选”,企业用户需要更智能的数据保护。
　　
　　数据保护与成本的两面性：更好的保护是否意味着更贵的成本?
　　
　　大多数的企业、组织、公司认为，更好的数据保护意味着更贵的成本，只有花更多的钱，才能够获得更好的数据保护，事实却是，获得最高级别的数据保护并非一定需要不菲的花费。
　　
　　良好的数据保护来自于三个方面：一是高度的认知程度与警惕意识;二是针对重要程度不同的数据采用不同的数据保护方法;3、建立良好的数据保护策略与数据保护的管理方法。只要做到这三点的基本要求，获得高水准的数据保护同时兼顾较低的成本，并非不可能。
　　
　　时至今日，我们仍然遗憾的看到，许多企业表示对于哪些信息需要保护感到毫无头绪，而且据AIIM-TheECMAssociation的调查显示1,大部分企业都不知道如果不保护好自己的信息可能会带来什么样的潜在成本。
　　
　　AIIM公司市场信息副总裁CarlFrappaolo认为：“人们几乎都不愿意在内容保密上花太多的时间和金钱，因为人们总是天真地认为如果我们从来都不会遇到那种事情，我们就不必总是担心它会发生。”但事实是，这些被调查人群中的许多人随后都发现，企业中的信息丢失、损坏或是干脆被删除了。对数据保护的重视程度，是数据保护的基础之一。
　　
　　具有较高成本效益的数据保护的基础是考虑数据的重要程度和特性，以早期的系统保护方式：高可用性双机热备(高可用集群，HA)为例，HA需要两套完全相同的硬件设备并获得相同的软件授权，两套系统互为备份，同一个I/O发往两个设备但只返回一个结果--因为其中一台并非在线模式而是离线模式，准备在另外一台系统宕机的时候随时接管业务--但会有CIO在所有的业务中都采用HA吗?答案显然是否定的，道理很简单：HA让系统成本翻了一番，如果我们以同样的模式思考数据保护，这其中的问题就是，所有的数据都需要花费不菲获得最顶尖的保护么?
　　
　　数据的重要程度和特性的变化，表现在成本的投入上，越是重要的数据投入越大，一般的数据，尤其是长期不访问的数据，磁带等更低成本的解决方案会更加行之有效。最重要的是，节省了大量成本。
　　
　　之所以说智能数据管理是未来的趋势，正是因为其在保护数据时，首先考虑到了数据的重要程度。
　　
　　智能数据管理在保护数据时根据不同的应用级别保护数据，以不同的成本去保护数据，并根据其重要程度，在相对应的成本下，选择不同的数据保护策略和方式，这是一个避免“捡了芝麻丢了西瓜”的重要守则，让有限的成本投入到最需要高等级保护同时也是最重要的数据上去。这是智能数据管理对数据保护的首要要素：按照重要程度分类数据，并以重要程度为标准投入对应的数据保护成本。
　　
　　在智能数据管理的理念下，数据保护采用了根据业务系统所搭载的业务应用级别不同，如业务量、重要性、相应级别、恢复宕机等方面要求，投入不同成本进行保护的模式--不是所有的业务应用，都具有相同的RTO(恢复时间目标)和RPO(恢复时间点目标)指标，以电信行业为例，核心的计费BOSS系统和并不常用的通知下发平台的RTO和RPO就必然不同。
　　
　　此外，数据又拥有结构化/非结构化、长期保存/短期保留等不同的特性，数据保护也必须要考虑到这一个方面。
　　
　　在智能数据管理体系中，不同类型的数据、不同的保护周期都有适合的数据保护架构，如长期的、对象化的、需要具有法规遵从的一次写入不得更改功能的数据，就不适合常规的磁盘备份、虚拟磁带库或是磁带库，而更适合类似戴尔DX存储这样的对象存储系统。这样的数据保护机制，其根基是对数据特性、数据生命周期(除了法规监管的需求外，是否某些数据其实可以被删除?如临时文件)问题的深刻认识。这也是智能数据管理的数据保护机制更加优异的原因：数据依照其特性而被量身定做的保护。
　　
　　当然，建立良好的数据保护策略与数据保护的管理方法是最后的“上层建筑”,一方面，在虚拟化时代来临的今天，虚拟化时代的数据保护和物理时代的数据保护有显着的不同;另一方面，不同的备份、恢复、归档等数据保护策略，如增量备份、全备份、差异备份、磁带归档、磁盘备份等不同的方式方法，将显着的影响成本和数据保护的能力。
　　
　　责任编辑：linux