数据大集中后，如何构建一个安全、可靠、长久的数据存储系统？

要根据自身业务需求并结合监管要求做好数据分层、分库，为核心生产库瘦身，降低迁移风险和迁移窗口。而大数据平台也提供了丰富的数据保护和迁移工具，在实际应用中首先要做好合理的项目规划，确保结构设计的合理性、可用性和可维护性等。大数据系统提供数据分层功能，通过合理的参数设置，可以将“冷、热”数据分布在不同的存储介质上（SAS/SSD），提高系统的运行效率。

一点建议：
1、业务数据分层分级分类规划，如 动态数据、静态数据，在线数据、离线数据。
2、根据数据重要性、存取读写的冷热程度、访问频率、保留时间等指标，采用不同的存储方式将数据存储在不同性能、级别的高中低端存储设备上，实现分级存储并能具备自动迁移功能。
3、采用一套成熟有效的虚拟化存储管理解决方案，比如IBM SVC ，支持业务在线不中断，异构平台之间数据透明迁移、灵活的数据复制，异构的数据容灾，智能分级存储等，完全能解决设备更新换代，数据迁移维护时间窗口有限等问题。

数据的安全始终是一个大问题，以我们一个小的地级市来说，我们从金保一期开始就实现了数据全市的统一规划和部署，数据，业务都集中在市里，各种压力还是挺大的。
从2013年的金保工程二期新系统上线开始，到现在也有近5年的时间了，数据总体来看跟网上一些统计接近，大约在每2年翻一倍的这个情况，我们数据大约在3T左右。所以，要实现省级的大集中，数据量一定是BP级的，这个需要做出考虑。当时根据经济能力以及业务发展要求，做了一个基本的数据灾备环境，以尽可能确保数据的安全。
电子档案的系统，在规划设计中也有进行部署，但是后期业务部门没有很好使用，所以，数据并没有多少。业务并没有完全实现电子化，这个问题确实需要信息化建设管理部门（包括业务开发部门）与业务管理部门做深入交流才行，更需要上级主管部门的推动，否则很难开展推动相关工作。

Hadoop的HDFS是目前了解的一个解决办法，请分享下使用经验和注意事项。