数据精简技术，从自动精简配置到压缩技术和重复数据删除，对于企业级IT而言并非什么新鲜的技术。那么为什么企业采取这些技术要花费这么长时间呢?有人或许会说这是因为采购方在等待合适自己的技术，不过实际的原因可能是他们只是不确定这些技术的使用效果。

美国运营商AT&T表示，将开始区别对待部分重度使用者：根据数据使用量的不同，对用户给予不同的财务奖励或惩罚。

虚拟化这股潮流大行其道已经有好几年了。由于众多企业越来越需要节省成本，其增长势头在最近两三年来得尤为迅猛。

数据中心存储系统作为一个整体，需要大量相互融合的技术进行保障。一方面要发展更好的技术，另一方面要把各种技术结合成为一个整体，提供稳定、安全、高效的整体解决方案

数据中心设备高密度摆放和高散热量增加带来的不仅是绿色、环保问题，更让人担心是随时可能发生的火灾难

不久以前，一些软件工程师发现，运行一个应用程序的服务器是浪费的，因为这台服务器耗费了大量的资源却仅仅使用了一小部分的处理能力。

50年以来，备份操作意味着把部分或全部数据复制到磁带机，以备将来恢复使用。数据大量复制到磁带，是因为磁带存储的成本低于保存原始数据的磁盘成本。

随着个人电脑、工作站和局域网变得更加普及，业界也已经开始认识到：单单只有数据中心的恢复方案还不够；需要一种面向整个公司的综合方法，那就是业务恢复规划（business recovery planning）。

9．11——2001年最黑暗的时刻之一，随着高耸入云的那幢世贸大厦的倒塌，几千条生命消失了，同时陪随着的还有大量宝贵的数据。一场震惊世界的灾难，一幢现代化大楼的倒塌，再次把数据灾难恢复的问题摆在人们面前。前言无数次事件表明，一个有良好灾难恢复计划的的公司将比一个毫无这方面准备的企业

人工智能 (AI) 已成为现代技术中最具变革性的力量之一，而生成式人工智能是其近期人气飙升的主要原因。虽然人工智能本身并不是一个新概念——已经存在了几十年——但生成式人工智能的最新进展将其推到了聚光灯下。这些发展代表着人工智能在预测分析和模式识别等任务方面的传统用途之外的重大飞跃。随着人工智能能力的发展，其影响远远超出了软件开发，对各个行业产生了重大影响，尤其是数据中心行业。