​​数据中心是信息处理的集中场所，每天都会产生海量数据，这些数据不仅要占用很多的存储设备空间，还影响了应用的计算效率。这些数据中大部分都是交易数据、过程数据、用户数据或者中间计算数据，数据中心永久存留这些数据并无益处，还有一些时效性的数据，过期数据，让这些数据在数据中心的存储设备里睡大觉，不如清理出去，节省出来存储空间，这样可以大大节省数据中心的运营支出，提升数据中心的生产效率。如何对这些数据进行销毁，这里也大有学问。首先，数据质量远比数据的数量重要，数据中心为了不断增长的数据而在软硬件上连续投资的做法，实在是一个代价昂贵的错误，要注重有效数据的处理。表面上看，数据中心的数据总量增长是非常迅猛的，全球数据量以每年58%的速度增长，不到两年就翻一倍，在未来这个速度会更快，其中大部分数据都是在数据中心里产生的。我们的数据中心是不可能每两年就扩容一倍的容量，所以任由数据量增长下去，数据中心会很快陷入不断扩容的怪圈，结果数据中心的规模越来越大，而数据中心业务并没有实质增长，数据中心的盈利水平下降。就好像是一个胖子，总是吃炸鸡可乐，将会越来越胖，但实际上身体的体质在不断下降，最后除了一身赘肉，什么也干不了。数据切不可成为数据中心的负担，该清理时就清理，该销毁时就销毁。

其次，我们要对数据进行销毁，就要分清哪些数据是有用的，哪些数据是无用的。这就要从数据产生的源头做起，在数据中心产生增量数据时，要将这些数据进行分类、整理归档，存储到分类的存储空间里去，同时对这些数据进行明确标记名称，通过名称就可以知道数据的大概内容，以便作为数据是否无用的判断准则，如果在数据记录时不明确，那么后来的数据销毁就无法做到精准，不仅销毁数据效率低下，还可能将有用的数据误销毁。管理这些数据是非常复杂的，涉及到数据辨识、清理、优化等等，而这些工作又是周期性，需要花费时间和一定的人力资源，且不会带来明显的收益，常常被忽视。其实，数据的有效存储工作将对数据中心的业务产生长期和正面的收益，且越早行动收益越明显。

第三，数据的销毁并不是简单的删除清空这样简单，数据销毁也有标准可遵循。美国国防部的DOD 5220.22-M标准是应用最广的一套规范，许多人都把DOD 5220.22-M直接当作数据清除与销毁的标准。销毁的手段也有几种，这和销毁希望达到的效果有关。一般销毁分为软销毁和硬销毁两种。软销毁是通过数据覆盖等软件方法数据销毁或者数据擦除。硬盘数据销毁中的硬销毁则通过采用物理、化学方法直接销毁存储介质，以达到彻底的硬盘数据销毁的目的。软销毁一般只是将数据文件进行销毁，并不能真正将磁盘区数据擦除，操作系统由于考虑到操作者操作习惯或者误操作，数据销毁后各种非常情况等诸多方面因素，用户所使用的删除命令，只是将文件目录项做一个删除标记，把它们在文件分配表中所占用的簇标记为空簇，并没有对数据区进行任何改变也就是没有对这些信息做任何数据擦除、数据销毁的操作，这样数据其实依然占用存储空间，没有达到节省存储空间的目的。所以数据中心的数据销毁都采用硬销毁的方式，真正将存储空间释放出来，用来存放更有意义的数据。硬销毁常用的方法有：格式化硬盘、硬盘分区、文件粉碎软件。格式化仅仅是为操作系统创建一个全新的空文件索引，将所有的扇区标记为“未使用”状态，让操作系统认为硬盘上没有文件，因此，若采用数据恢复工具软件是可以恢复格式化后数据区中的数据的，格式化也分高级格式化、低级格式化、快速格式化和分区格式化几种。低级格式化的销毁最为彻底，很难通过软件再将已经销毁的数据还原回来，硬盘存储空间得到充分释放。硬盘分区的方式销毁数据，也只是修改了硬盘主引导记录和系统引导扇区，绝大部分的数据区并没有被修改，没有达到数据销毁数据擦除的目的。文件粉碎软件是专门用于彻底删除文件达到数据销毁数据擦除目的的，在网上也出现了不少，一些反病毒软件也增加了数据销毁数据擦除的功能，用于处理一般的私人数据可以，但不能用于处理带密级的数据。以上的硬销毁方式虽然可以将数据销毁，但是不够安全，还是有可能被恶意份子还原出来，拿到数据去做坏事。还有一种硬销毁是采用专用的消磁硬盘机或者折弯机来彻底销毁数据，不管是直接对硬盘进行消磁，还是对硬盘进行折弯，都是破坏性的行为，硬盘将被损坏，不仅数据不能再还原，硬盘也无法再进行使用，这种硬销毁往往是用来对已经故障的硬盘进行处理，避免故障硬盘里存着的数据被坏人还原出来，拿着数据去做坏事。

及时对数据中心中的无用数据进行销毁，不仅可以节省硬盘存储空间，为数据中心节约运营成本，还可以提升安全性，避免一些数据泄露，给数据中心带来安全隐患。有些数据也许对数据中心或者部分数据中心用户是无用的，但并不代表对所有人都无用，数据的有用性完全要看将数据放在了什么样的环境中，若是这些数据被人所利用就给数据中心带来安全隐患，所以对于无用数据要进行彻底销毁，不让任何人有可乘之机，更不能让人有机会再还原出来利用。​​​​

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