有没有识别非结构化数据中冷数据的好方法？

有，我们提供非结构化数据的数据洞查工具，可以帮助用户去识别数据，包括数据的冷热程度，并可以按照预置的策略做相应的处理。支持众多的第三方平台的监管和操作。

对于数据湖平台中的数据，我们提供数据生命周期管理的工具，支持数据的冷热处理。

对象存储一般已经算是归档存储了(成本较普通文件存储便宜)。ecs没有依据对象访问频度来进一步对它进行处理的机制。但用户仍能依据应用需要，让ecs对某些符合条件的对象采取进一步的行动(变更桶的存储，删除等)。ecs的生命周期管理可以让存储代用户完成这些操作，但用户须通过配置policy来告诉存储如何做。
数据有没有用，或何时变得无用，这些是要用户告诉对象存储的。对象存储目前不能自习。
对象的meta data(系统的和用户自定义的)可用来过滤那些需要进一步做生命周期处理的对象。

这个还是需要结合具体的业务场景来看，有的业务场景下的数据时间特性很明显，可以根据时间特性来进行区分。有的业务场景数据的冷热比较明显，也就是有些数据会被频繁访问，这些可以根据访问计数来进行区分。我这边也接触到有的客户的场景是，某些数据可能很久都没有访问，但是偶尔还是会被访问，但是访问可能也就一两次，这种情况下可能就很难预先来进行区分。所以由的客户采用的做法是温数据的处理方式，不再强求数据分冷热，而是所有的数据都放在那里，这样来保证整体的访问体验。