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    行業資訊

    非結構化數據的存儲挑戰怎樣可以得到有效的解決

    發布時間:2021-06-10 來源:本站

    存儲非結構化數據是存儲系統的主要挑戰之一,大數據、人工智能、5G等技術的進步正在產生大量的必須進行管理、存儲和分析的數據,這為存儲系統帶來了許多挑戰。

    當然,處理非結構化數據并非是一個“世紀難題”,越來越多的提供商正在興起,幫助企業滿足處理大量數據的需求。存儲技術也在不斷發展,有了正確的存儲系統和實踐方法,就可以有效地處理非結構化數據。


    下面,我們將對關于存儲非結構化數據的五個常見問題進行解析。從分解這些問題所帶來的挑戰,到哪種系統最適合存儲它,希望本文能夠對消除您對于存儲非結構化數據的困惑,并幫助您的組織最大限度地利用這些數據。

    非結構化數據的存儲挑戰怎樣可以得到有效的解決

    什么是非結構化數據?

    顧名思義,非結構化數據不遵循傳統結構,比如金融系統和業務應用程序中的數據。雖然結構化數據適合于數據庫等嚴格的格式,但非結構化數據更自由。非結構化數據包括圖像、文本文件、傳感器數據和電子郵件等等。

    這些文件的非結構化特性有其好處,比如允許分析團隊在不首先標準化數據的情況下處理數據,這可能會帶來更全面的分析。機器學習和人工智能的進步正在使非結構化數據的標記和分類變得更容易,這樣信息就更容易訪問,排序也不那么困難。

    存儲非結構化數據涉及的最大問題是什么?

    “令人生畏”這個詞,也許可以用來描述大量的非結構化數據。非結構化數據構成了今天產生的大部分數據,而且數量很多。非結構化數據存儲的三個最大障礙是容量、多樣性和價值。

    因為非結構化數據是由音頻、視頻、圖片甚至社交媒體數據等文件組成的,所以很容易看出為什么容量是個挑戰。幸運的是,在非結構化數據存儲領域有很多供應商,包括Dell EMC、Pure Storage、Scality和Red Hat等等。涉及到大量的數據類型,如果處理不當,多樣性可能會帶來安全問題。由于存儲了如此多的數據,數據的類型——包括個人身份信息、信用卡號碼和社會安全號碼——可能沒有被考慮在內。

    類似地,當處理這么多數據時,數據的值可能會在混亂中丟失。在非結構化數據中可以找到價值,但是利用這些信息可能很困難。如NetApp這樣的供應商提供的產品可以幫助您有效地對數據進行排序,并注意其中包含的內容。

    什么系統最適合存儲非結構化數據?

    當涉及到非結構化數據存儲時,NAS和對象存儲都有各自的優點。NAS是一種傳統的、可靠的存儲系統,它的層次結構和有組織的格式使文件易于分類和排序。NAS速度快、用戶友好且得到廣泛支持。然而,NAS缺乏可伸縮性,至少與對象存儲相比是這樣。

    對象存儲系統不使用嚴格的格式,而是使用元數據來描述數據,并根據屬性(如名稱、創建日期和位置)對數據進行排序。對象存儲是高度可伸縮的,這使得增加容量變得很容易。然而,對象存儲系統更可能缺乏性能。雖然看起來對象存儲更有優勢,但是這兩種存儲系統各有優缺點。

    閃存呢?

    如果您希望提高存儲系統的性能,那么投資閃存來幫助處理非結構化數據可能是值得的。閃存成本繼續下降,使其替代硬盤成為更多工作負載的可行選擇。由于對象存儲難以提高性能,使用混合或全閃存可以顯著提高速度。

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