온도 는 데이터 를 분류 하 기 위한 안정 성 값 이 며 , 이 값 은 임의 의 주어진 시간 간격 내 에 데이터 가 삭제 될 상대 적 인 확률 에 대응 한다 . 예 를 들 어 , 고온 ( HOT ) 데이터 는 1 분 내 에 삭제 ( 또는 변경 ) 될 것 으로 예상 되 는 것 일 수 있 는 반면 , 저온 ( COLD ) 데이터 는 1 시간 동안 지속 될 것 으로 예상 되 는 것 일 수 있 다 . 일례 에서 , 유한 한 세트 의 안정 성 값 이 이러 한 분류 를 지정 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 일례 에서 , 안정 성 값 세트 는 { 고 온 , 온난 ( WARM ) , 저온 } 일 수 있 고 , 여기 서 주어진 시간 간격 내 에 , 고온 으로 분류 된 데이터 는 온난 으로 분류 된 데이터 보다 삭제 될 확률 이 더 높 고 , 온난 으로 분류 된 데이터 는 저온 으로 분류 된 데이터 보다 삭제 될 확률 이 더 높 다 .