目前中小金融机构如何解决非结构数据问题？

对象存储在处理超过PB级别的非结构化数据时，会比传统存储性能好很多。是否一定要使用对象存储，还是建议根据数据量规模和应用场景来决定，毕竟投入对象存储成本也是需要考量的。

中小企业如果数据量不是特别大，则可以根据实际使用情况，考虑以下几种解决方案：
1、传统SAN存储结合分布式文件系统如GPFS等，但这种方案易于实施但不能做到对海量的非结构化数据的优化。
2、NAS网关方式，能够做到在线横向扩展，适合存储海量小文件。
3、使用NoSQL类数据库：可以根据数据键值特征，选用key-value类的Redis、文档类的MongoDB等

目前中小银行数据量不是特别大，方案大多基于NAS存储或者GPFS实现非结构化的数据

1. NAS是比较省时省力的解决方案。
2. 集群文件系统，我了解有使用veritas CFS集群文件系统的。
3. GPFS等商用的成熟的就不说了。
4. 根据应用的特点，HDFS这类的其实也可以考虑，如果终端类型多们，吞吐要求不高，NFS, samba甚至也能满足部分场景要求。