人工智能、5G、物联网、超大规模数据中心以及其他加速数据移动等关键技术的支撑，赋予我国基础设施很大的灵活度，已经如火如荼的新基建项目，为企业数据管理带来新的挑战和商机。
IDC撰写的调查报告《数据新视界：从边缘到云，激活更多业务数据》显示，未来一年，企业数据预计将以 42.2% 的年率增长，在可用的企业数据中，仅32%被投入使用，剩余的68%并未得到利用。随着数据量呈指数级增长，数据重力应运而生。
什么是数据重力？它是指数据和应用相互吸引的能力，类似于两个或多个物体在万有引力定律的作用下彼此吸引。企业数据集不断增长，越积越多，业务流程和软件随之围绕它增长，从而吸引来更多数据。
一般来说，数据重力是数据量和激活程度的必然产物。根据IDC最近发布的白皮书《面向未来的存储：将基础设施现代化，以应对混合、边缘和云生态系统的数据增长》，“存储数据量最大的工作负载在其所处‘宇宙’中展示的权重也最大，从而吸引应用、服务和其他基础设施资源进入其轨道。”
数据重力的业务挑战：数据重力影响着整个IT基础设施，因此在制定数据管理策略时，它必须是一个主要的考虑因素。对于每个行业领域的企业来说，数据现在都是一项至关重要的资产。
未来几年，得益于5G、工业互联网以及人工智能等新技术的广泛应用，无论是结构化数据还是非结构化数据，数据将继续以前所未有的速度增长，数据中心的建设及网络资源业务整合力度空前加强。
这些，在很大程度上推动了中国IDC行业客户需求的充分释放，拉升了IDC业务市场规模的持续增长。预计2019-2022年，中国IDC业务市场规模复合增长率将达到26.9%。
与此同时，数据扩张（业务数据日益分散于各个数据中心和地理位置）也增加了管理数据增长、移动和激活等挑战的复杂性。
对TB级有效的方法不一定对PB级有效。企业的目标是克服大规模存储、移动和激活数据的成本和复杂性，因此他们追求的应该是更好的成本效益、更少的分歧和更简单的体验，即：简便、开放、没有限制，并且专门针对数据驱动的分布式企业而构建。
管理海量数据集需要什么？《面向未来的存储》报告认为，海量数据集的存储不断增长，它对IT领域中其他元素的重力也随之增大。如果有两个数据集：一个是1PB，另一个是1GB。那么整合这两个数据集时，将较小的数据集移动到较大数据集的位置比较高效。
由于大型数据集能够“吸引”其他较小的数据集、服务和应用，因此大型数据库容易黏着数据，从而进一步增大其总体数据重力。所以说，反映数据生命周期动态的数据重力有助于为 IT 架构决策提供必要的信息。
数据集增长得越庞大，利用起来就会越困难，除非它靠近有助于管理或激活数据的应用和服务。因此，人们通常会将应用和服务移近数据集，或者在数据集附近保存。
但是，这样的海量数据集会将存储数据、应用和服务困在某个位置，形成数据“黑洞”，最终使得这些数据难以利用。从数据中心到公共云和边缘计算，数据重力这种属性跨越了整个 IT 基础设施。IDC分析师认为，没有任何一个数据集可以对IT和应用生态系统的其余部分施加无法控制的力量。
无论位置在哪，确保应用可以访问数据：减轻数据重力影响有一个很好的方法，那便是确保存储的数据与应用相邻并置，无论其位置在哪儿。
这种模式的实现可以通过共址数据中心汇聚多个私有/公共云服务提供商，以便企业能够为其海量数据存储匹配最佳的解决方案，从而满足他们的应用、计算和网络需求。以数据为中心的架构通过优化数据位置，可以让应用、服务和用户交互更接近于数据所在的位置，而非依赖海量数据与集中服务提供商之间耗时且通常成本高昂的远距离传输。
IT战略的核心数据：将数据置于IT架构的核心，可以对应用性能优化、传输时延问题、出入费用以及安全和合规需求产生积极影响。
数据的总体可靠性和持久性也是一个重要的关注点。规划以数据为中心的工作负载和作业必须考虑数据重力。相关评估的重要参数包括：生成/使用的数据量，数据中心、私有/公共云、边缘设备和远程/分支机构的数据分布，以及数据传输速度。
解决这些问题可以提高数据基础设施的效率，并显著减少代价高昂的数据传输管道问题。由于数据具有重力，因此我们可以将数据的移动自动化以降低存储成本，并且可以考虑将并非眼下迫切需要的较低性能数据集移动至备份存储库。
企业实施的战略必须能够有效管理跨越云、边缘和端点环境的海量数据。设计大规模的数据存储基础设施时，务必制定以数据为中心的综合战略。每个数据管理系统都必须能够变更，以适应新的数据需求。
数据管理以及支持数据管理的数据架构均须具备敏捷性，能够适应不断变化的业务需求和新兴的技术机遇，包括数据重力带来的各种机遇。
