多年来，数据一直是一个热门话题。我们认为，供应商、咨询公司、合作伙伴和客户已从规模、来源、位置、识别、挖掘、分析和价值等各个方面对数据进行了详细分析。这些分析活动被证明颇具洞察力，而且在很多时候帮助企业扩大了商业知识、提升了自身价值。但是，这些讨论忽略了一个重要方面，即我们对数据日益上升的依赖程度。
数据的许多方面被视为可选项，但对数据的依赖却是必选项。我们对数据的依赖程度在日益上升。随着越来越多的设备与互联网建立连接，数据依赖程度以及随之带来的影响也将上升。
首先，我们来阐释一下什么是“依赖”。个人、企业和政府机构现在几乎每分钟（甚至以更高的频率）都在存储和访问数据。对个人而言，数据可能只是电子邮件或iCloud上的照片；对企业而言，数据是公有云、私有云和混合云平台上的关键信息；对政府机构而言，数据则是确保国家顺利、安全运转所需的公民身份和资源数据。
丢失某个iCloud账户及相关数据可能意味着失去了一段人生中的珍贵回忆；但是如果无法应要求检索和获取客户信息和数据，任何一家企业都可能遭受致命的打击；政府数据的丢失可能引发经济动荡，使国家陷入被动，并对全球经济造成连带影响。从任何层面来说，这些后果都是非常严重的。
然而，我们看到人们对数据的依赖日益呈现出不可持续的趋势。目前，全球仅有5% 的数据中心实现了现代化。也就是说，我们迈向数据型世界的进程需要依靠一些已经运转20年的传统架构。如无法快速采取新技术以消除IT基础架构硬件层和应用程序软件层之间的隔阂，企业或组织将面临无数难以预估的风险。
存储：存储海量数据已经是一个常见现象，但数量终归有物理极限。我们经常把云描述成一个星云状的、无限的空间，并习惯随意增加存储容量。但实际上，云并不是一个无限的空间。存储所有相关资料和越来越多非相关资料仍然需要一个物理空间。
数据中心正迅速演变成类似的“垃圾填埋场”。我们无时不刻不在向数据中心添加内容，并把它们都保存起来，因为我们无需对它们进行处理。这导致数据中心变得越来越大。世界上最大的数据中心是位于美国内华达州的Citadel 数据中心园区，它的占地面积达到惊人的162 万平方米，几乎是白宫面积的250倍。如果数据量继续按当前的速度膨胀（每五年增加三倍），我们该如何应对呢？
访问和延时：然后是数据访问风险。我们以什么方式、在什么时间访问数据？我们需要以多快的速度获得数据？答案取决于数据的类型、位置和需求。随着无人驾驶汽车、人工智能和机器学习时代的来临，我们的数据需求将日益上升，而确保关键应用程序获得优先级的需求也将日益上升。这将引发碎片化问题。
目前正有越来越多的设备以集中或分散的方式使用数据。为了提升效率和成本效益，我们将数据分散到了不同的位置。在这种背景下，我们如何确保所有数据在所需时间和地点的安全性、可用性和可达性？
环境影响：上文提到的Citadel是全球最环保的数据中心，但仍旧面临环境影响问题，其他数据中心就更不用说了。大型数据中心的运行、冷却和升级所带来的环境影响非同小可，而且呈现直线扩张的趋势。
成本：成本风险也不容忽视。数据依赖在带来环境影响的同时，还会产生实际成本。
价值：我在开头强调了数据对个人、企业和政府的价值。在全球数据量每五年增加三倍的背景下，我们如何确保数据价值同步上升？不良数据是一个不能忽略的因素。不良数据平均每年给每家美国企业造成的损失高达1500万美元。不良数据的处理将变得越来越困难。
安全：最后一项是安全风险。越来越多的数据、越来越多的设备、越来越多的存储位置，这些因素增加了数据乃至整个联网系统完整性所面临的实体风险和数字风险。
这些风险听起来非常骇人，但我们不应感到沮丧。新技术正在缩小实体世界和虚拟世界之间的差距。在这种差距进一步缩小的同时，我们访问、管理和利用数据的能力也在上升。我们对实体世界的依赖程度正在下降，对虚拟世界的依赖程度正在上升。
目前已经出现帮助企业简化存储和管理数据的操作环境的操作系统。这些操作系统当然不会影响人类对数据的依赖程度日益上升的趋势，但有助于减轻与数据泛滥和数据依赖有关的风险和挑战。
（作者:Nutanix 中国区董事总经理 马莉）
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