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光存储如何破解冷数据存储难题？
近十年间伴随着大数据浪潮，海量数据以指数级别的形式增长。这些数据在被存储后，一般会有三种情况：使用频次较高的被称为热数据；使用频次很低的被称为冷数据；介于两者之间的状况被称为温数据。距统计，在数据被存储一段时间后，80%以上都会变成温冷数据。与
近十年间伴随着大数据浪潮，海量数据以指数级别的形式增长。这些数据在被存储后，一般会有三种情况：使用频次较高的被称为热数据；使用频次很低的被称为冷数据；介于两者之间的状况被称为温数据。距统计，在数据被存储一段时间后，80%以上都会变成温冷数据。与
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