用統一存儲方案還是分散存儲方案來來處理非结构化数据的差異？
保障公司的系統很多都是採用堆疊式建設的，不同年份，不同用途。存儲資源也是比較分散。有些在本機，有些使用Storage，有些用云。有些在後備中心，有些在IDC機房，有些在自己公司機房。給運維帶來較多的工作量。
發展統一存儲方案，我們也提出過，發現細化到各個系統時，就會與系統架構產生衝突。需要開發商做很多修改。有些費用還不少，有些會影響業務。
很多時間，綜合權衡後，還是舊系統維持舊架構。新系統用新的統一存儲。
非結構數據對存儲的挑戰是空間需求越來越快，保密要求越來越高，在這種環境下。可否分享一個用統一存儲方案還是分散存儲方案來來處理非结构化数据的差異，特別是風險角度，對存儲安全架構上，要做什麼特別配置。
謝謝！
2同行回答
这个要看公司对云、自建机房、容灾中心、IDC机房的定位和将来的发展。其次就是对应用架构的梳理。假设在现有应用架构、数据中心架构保持不变的情况下，可以考虑用数据湖解决方案，既能在底层通过资源池化来简化运维提升利用率，又可以通过不同的协议接口对接新旧应用的需求。
收起你现在面临的问题实际上就是数据湖架构着力解决的问题。
各个系统的存储之间互相隔离「孤岛」，数据湖让已有系统在不安装任何驱动/代理的前提下采用标准的访问协议将数据放置到数据湖中。
当数据放入到数据湖以后，一方面能够被传统的系统共享，另一方面也可以供新形态的应用使用。包括如深度学习这类的应用。
数据湖支持几乎所有主流的访问协议。
其核心就是实现数据同专有系统之间的解耦。
补充一下：对于统一架构，我的理解就是指Unified，这种架构实际上就是传统的NAS，当初是为了满足大家在同一设备中实现Block/File而诞生的，只能提供相对简单的文件支持能力，无法满足数据湖架构对众多的协议需求。
而对于数据安全上面，统一存储一般是基于传统RAID的，这种方式在数据越来越大，磁盘也越来越大的现在，越来越有问题，大量新的技术希望能解决这种问题。
数据湖支持预置策略，支持安全策略随时调整。另一方面，对于数据权限、数据共享这类的安全，商业产品都能够做到企业级，不用太担心。