对象存储的选型以及应用？

对象的当前适配场景是备份资源池和大数据存算分离；对象由于存储数据单元较大，切不规则，重删的效率不高，压缩不影响；压缩的效果本质取决于算法投入和数据相关性，没有办法清晰的界定通用值。

对象存储主要用于海量存储、非结构化存储，比如：视频、图片、扫描文档、电子文档等，针数据的使用频次不同可以使用不同类型的对象存储，对于不经常读写的可以使用低频存储，对于读写频繁的使用标准存储，对于不怎么用的可以使用归档存储
压缩、重删等功能目前主流的云服务商都暂时没有这个功能，一些私有云的对象存储可能会有这个功能，一般是针对整个文件的，因为对象存储是对整个文件进行对象封装的，所以不会对文件自身进行去重的

1.金融影像系统场景
影像系统是银行、保险的柜面、信贷、承保、理赔等业务对客户资料扫描件、照片等影像数据存储和管理的重要业务系统，其底层采用传统内容管理软件和 NAS 存储的技术架构。随着前端业务移动化、互联网化，各类业务会产生大量的音视频、证件、票据及合同扫描件等影像文件；存储总容量规模达PB级别，数量规模达到亿级甚至数十亿级，文件类型多样，其中以KB级别小文件为主，且出于监管要求，这些影像文件保存周期通常在20年以上，具有数据量大、类型多样、保存周期长等特点。
在银行业务办理中，影像资料需要进行高效地查询，传统NAS/SAN存储系统在亿级影像小文件场景下，往往会面临性能骤降、检索效率低、扩展性及容量受限和数据迁移难等问题，直接影响业务访问效率和上层业务体验。
而杉岩海量对象存储基于通用服务器硬件的分布式架构，扁平化的数据管理方式，可以支持证券行业 千亿级小文件、超大容量空间 的数据存储需求，实现按需在线进行横纵双向扩展，并保障读写性能的平稳。此外，针对影像系统场景，杉岩海量对象存储支持数据全生命周期管理、可视化管理和智能化运维以及全面的数据保护机制，成为越来越多银行历史影像数据的归档平台的选择。
2.非结构化数据统一管理场景
在银行业，会产生证件、票据、语音、文本等视频、图像、文档在内的 海量非结构化数据，每年新增上千万甚至上亿以上的文件，且数据分散在各个业务系统和不同存储设备中，无法有效地进行归档。
面对海量的非结构化数据，传统NAS存储在进行硬件的更新换代和数据迁移时，时间可能长达数月，人力投入多、耗时长、风险高，对IT运维工作挑战较大。
杉岩海量对象存储支持快速纳管原有NAS存储， 通过将原有NAS的元数据进行纳管，并将其转换为对象存储中的对象属性信息，统一命名空间。纳管完成后，无需进行大量的数据迁移，前端业务即可同时访问对象存储及NAS中原有的数据，免去了数据迁移与校验的繁琐过程，业务上线的时间大大缩短。此外，为帮助金融客户更好的实现AI赋能和价值挖掘，杉岩海量对象存储产品可结合智能数据处理平台，支持数据自动进行压缩/格式转换、OCR识别等，提升数据的使用效率，充分释放数据价值。

非结构化数据存储、流程