海量非结构化数据备份问题？

对于影像/单证/打印类数据的快速备份问题，现在没有一劳永逸的解决方案，这也是全行业面临的数据保护难题。
在此分享点经验仅供参考：
       传统NAS存储备份，传统备份效率受制于两个方面，一个是文件读取IO的时间，由于数据量大，时间被横向拉长。对于这点的优化，可以考虑增加NAS文件的备份节点，每个节点扫描特定范围的共享目录，同时并行扫描将节省大量时间，但备份节点和扫描线程数并不是越多越好，根据实际测试结果调整；二个是受制于NAS机头性能，硬件素质决定无法优化。如果是分布式NAS，速度会更有优势。传统单双机头NAS则没有很好的办法。
       对象存储备份和恢复则很依赖对象存储的接口和协议，业务条件允许的话，建议做好冷热分离和数据的归档，优化的方法有限。

如果底层的存储技术是对象存储的话，可以通过多版本的方式来实现数据防误删除，或者也可以通过 WORM 的功能来防止误删除和恶意删除。在病毒预防方面，对象存储在存储文件的时候是打散到不同物理节点来存放的，所以病毒文件无法感染同一存储内的其他文件，因此也可以有效的进行防病毒。

备份，换句话说，数据的安全以及历史数据的可访问，不管是不是海量，都需要考虑。由于数据的海量，会让一些传统的方式无法完成，而需要做出调整。

一般说来，我们建议采用历史数据归档方式实现数据备份，传统的备份，会涉及到数据的封装，对于海量的数据会有性能和数据可访问性方面的难题，只会用在满足特定需求的数据保护上。而采用包括快照、多副本、同步容错、 NDMP 备份多种方式方式来满足不同的 RPO/RTO 要求。

在海量文件环境下，传统的数据备份方案无法有效备份，对象存储采用多副本的方式进行逻辑故障防护。与传统文件存储相比，对象存储在海量非结构化数据长久保存场景下有着独特的优势。