保险行业中文件如何分类、分级存储,对应的存储容量如何规划?

保险行业中有结构化数据(核心数据、过程数据)、非结构化数据(双录、影像、共享文件),不同的文件有不同的存储年限要求,针对数据文件如何进行高性价比的分类、分级存储方案?同时各存储容量系统如何进行有效的容量规划?

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asuroasuro  系统架构师 , 太平洋保险
这个问题本质上是一个综合性IT资源管理问题,通常的考虑是:1、从数据管理层面,形成数据管理机制。根据数据访问的特征,数据访问的频率,实时性的要求(比如:跑批报表类,实时交易类,非实时查询类等等), 综合评估进行数据冷热分层定义。在业务开发时就要形成数据分区分表归档机制,形成数据...显示全部

这个问题本质上是一个综合性IT资源管理问题,通常的考虑是:
1、从数据管理层面,形成数据管理机制。根据数据访问的特征,数据访问的频率,实时性的要求(比如:跑批报表类,实时交易类,非实时查询类等等), 综合评估进行数据冷热分层定义。在业务开发时就要形成数据分区分表归档机制,形成数据分层。
2、从存储成本优化方面,配套不同成本、性能、容量的介质。举例来讲:高频访问高时效性要求的数据通常用高速介质提供,比如:高端集中式闪存阵列、本地NVMe磁盘等;中频访问的数据放到HDD存储或SSD+HDD混合存储上;低频离线数据放到磁盘、光盘中。

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保险 · 2022-02-18
浏览968
由于保险公司业务数据的存储和使用特点,想要删除部分数据非常难实现,也就意味着所有的数据基本上都是长期保存。结构化数据,建议在应用层上考虑数据分层的实现。其实,这件事情完全可以通过硬件的升级来解决,比如更快更强的硬件资源,主要是因为大部分保险公司的核心结构化数据并...显示全部

由于保险公司业务数据的存储和使用特点,想要删除部分数据非常难实现,也就意味着所有的数据基本上都是长期保存。

结构化数据,建议在应用层上考虑数据分层的实现。
其实,这件事情完全可以通过硬件的升级来解决,比如更快更强的硬件资源,主要是因为大部分保险公司的核心结构化数据并不多。应用的做与不做,要平衡未来支出的成本和现在更改的成本和急迫性。

非结构化数据,要平衡应用现在和应用未来
举例,如果大量新数据由新应用产生,新应用又采用云原生,对应存储的最佳选型就是要具备S3能力。搭建资源池时,就要有S3的池。新老数据共存,就会要求资源池具备NFS、CIFS和S3的能力。
建议由资源池提供数据分层能力,对应用透明,应用不用去区分考虑数据的冷热,直接用就行,这样在不变动应用的情况下可以满足保险公司对非结构化数据的使用要求——所有数据随时可以被调用。

收起
IT其它 · 2022-02-25
浏览883

提问者

kevinshopping
科技信息经理某保险有限公司
擅长领域: 灾备存储异地容灾

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  • 发布时间:2022-02-18
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