活动简介
保险行业核心系统主要包括：承保、理赔、财务、电销、网销、人工坐席等其它周边系统。 在核心业务系统稳定运行的同时，业务流量也在快速增长。意味着数据也在不断产生，大量结构化数据和非结构化数据都需要进行存储。
数据作为保险企业最核心的资产需要长期有效的保存，保险行业集中交易等核心数据更需要得到长期的保存，以便后期审计和溯源。一级业务系统一般是核心业务用户，按照合规要求需要20年以上，保存用户交易数据的要求永久保留。目前，各家保险行业的集中交易等核心数据主要保存在高端集中存储阵列，格式化数据存放于SAN存储，日志数据主要存放于NAS存储中，超过10年的日志数据归档于磁带或者磁盘中。随着数据量越来越大，非结构化数据呈现爆发试增长，现有技术方案和架构出现了一些痛点：非结构化数据存放于传统集中式存储会造成一部分性能的浪费；数据量爆发式增长后扩展困难；数据未分级管理容易造成数据混乱。针对以上痛点，保险企业需要尝试用新技术、新架构解决当前的问题。技术路线选型多样化：NAS文件、对象、分布式、光盘、磁盘等等多条路线，那需要如何根据数据类型进行选择以及追求数据存储性价比同时也需要保证数据的长久安全存储，能进行数据的分级管理，在线数据、近线数据、离线数据分开管理，能最大程度的发挥存储的性能。本次线上活动将围绕保险行业核心数据长期保存技术方案应该如何选择进行展开交流探讨。
核心探讨问题：
问题1：保险行业对于核心交易系统的长期数据，未来趋势性的技术架构方案是什么？
问题2：数据分级管理有没有明确的界限区分在线，近线离线数据？
问题3：核心数据的长期保存技术方案如何进行选择评估，选型策略依据？
问题4：如何解决解决长期保留数据存储介质的维护、验证和可用性的问题？
支持企业：
嘉宾介绍
社区ID:zhangleo 某大型保险集团 高级工程师
主要负责保险企业的存储管理以及规划工作。
韩东儒 戴尔科技集团 系统工程师
毕业于北京邮电大学，20多年的IT从业经验，专业领域主要涉及数据存储，操作系统与网络安全。现就职于戴尔科技集团，负责金融行业存储解决方案的售前技术支持工作。
王光远 戴尔科技集团 高级系统工程师
IT行业近20年经验，长期从事数据备份领域的技术支持和方案规划工作，熟悉金融领域的IT环境中数据保护的行业需求、客户案例以及最佳实践。
白光茁 戴尔科技集团 高级系统工程师
毕业于西北工业大学，2007年进入IT行业，先后负责数据中心运维以及IT管理、虚拟化、云计算、软件定义存储、非结构化数据解决方案的售前技术支持工作。现就职于戴尔科技集团，负责非结构化数据解决方案的售前技术支持工作。