理解為什么會有這個問題。般來說，服務器緩存較大可能是因為數據量大或者更新頻繁。對于特種照明設備的研發(fā)來說，這可能是因為我司處理大量的設計圖紙、D模型和其他相關文件，這些都占用了大量的存儲空間。由于研發(fā)過程中的反復修改和更新，這些文件的版本越來越多，進步加大了緩存的壓力。

通過壓縮技術，有效地減少存儲空間的需求。對于些不實時訪問的數據選擇在保存時進行壓縮，以節(jié)省存儲空間。

通過實施嚴格的版本控制系統避免不必要的文件版本積累。只有最新的版本才保存在緩存中，舊版本通過歸檔等方式進行管理。

選擇更適合我司的云服務提供商，他們可能會提供些專門用于解決這種問題的服務，對象存儲、大數據分析等。

除了我司自己的業(yè)務外，其他領域如生物組織工程、地圖導航和社交媒體等可能面臨類似的問題。生物組織工程處理大量的基因序列和實驗數據；地圖導航存儲大量的地理信息和交通數據；社交媒體則處理大量的用戶生成內容。這些問題都我司用到大量的云上服務器資源，且要合理地管理和使用緩存。