谈到非结构化数据管理，相信越来越多的传统企业开始重视起这个领域。这里面既有被动的传统架构的适应性转型，当然也有主动的数据价值挖掘驱动。从大环境来看，互联网业务的进一步发展、物联网、人工智能等技术的逐步落地，使得非结构化数据正以几何级数在增长，而且增速和规模已经远远超过了结构化数据。所以，对于传统行业来讲，正面主动、积极乐观的对待非结构化数据已经迫在眉睫。

对于传统的金融行业来讲，非结构化数据主要存在于影像系统和“双录”录音录像系统中，随着业务的发展，非结构化数据正在激增，然而大多数企业都“惯性”地把海量的非结构化数据存储在传统集中式架构的SAN和NAS存储上。这里面既有客观的因素，由于企业对于传统存储无论是在安全性、性能和运维管理上都有越来越完备的解决方案，传统存储生态经营的近乎完美，所以在非结构化数据没有形成量的压力的时候，很自然的将其存放在传统的架构中。主观上来看，在设计IT系统架构的时候，我们往往更重视交易型的系统，也就是结构化数据的存储优化，而忽视了慢慢“上位”的非结构化数据。

如果我们从传统存储架构自身的角度考虑非结构化数据的生存状态，无论是从存储双活、容灾设计等安全加固手段的成本还是海量非结构化数据存取的性能，传统存储貌似都遇到了瓶颈。而与此形成鲜明对比的，基于分布式云对象存储架构则有很多先天的优势。云对象存储通过软件定义的方式，构建为一个横向扩展的分布式存储平台。区别于采用专用硬件的紧耦合架构的传统SAN和NAS存储，云对象存储在成本优势之外，有更好的容量和性能扩展性。同时，依托其自动化和智能特性，显著降低了运维复杂度，提高了存储系统的可靠性、可用性和可维护性指标。此外，云对象存储通过对外暴露标准的API的接入方式，使得存储的访问变得简单而高效。

1月26日，社区在北京农商银行，组织一场“金融企业如何架构针对影像系统和‘双录’系统等非结构化数据存储系统”的线下活动，活动中大家与嘉宾交流了许多相关问题。但由于时间以及地点所限，许多身在外地的朋友无法前往现场与嘉宾互动交流。因此，社区特别举办了本场线上交流活动，以此满足各地朋友的需要！

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本次活动分享主题：

1.海量非结构化数据存储系统架构探索（中国人寿）

2.保险行业海量非结构化数据存储优化解决方案（IBM）

刘振国   中国人寿保险股份有限公司数据中心   存储工程师

在10多年的IT从业生涯中，包括服务器、操作系统、存储、备份、容灾等领域都有着丰富的运维经验。近年来，特别在软件定义存储、全闪存阵列、海量非结构化数据存储管理以及分布式存储等技术领域，不断探索、积极实践，设计并实施了多套基于这些新技术的方案。