非结构化数据的存储及解决思路？

非结构化数据往往结构不规则或不完整、缺乏预定义数据模型、格式多种多样，我们常见的图片、音频、视频、文档等，都属于非结构化数据，其往往呈现出数量多、类型多样等特点。 面对海量非结构化数据，尤其是在小文件场景下，传统NAS在容量扩展性、性能、文件检索和管理便捷性上都存在诸多问题。
文件存储通过将数据划分为类别、目录和文件夹来获取非结构化数据并将其结构化，由此用户可以快速轻松地查询搜索。因此，如果组织要处理的非结构化数据量有限，文件存储是最佳选择。
而一旦文件数达到数千万级别，目录树越建越深，容易造成性能和查询效率急剧下降，文件管理困难，扩容和运维也会变得繁琐，严重影响业务效率。
对于对象存储来说，应对爆炸性增长的非结构化数据简直是小菜一碟。
1.超大容量和强扩展性
采用分布式架构，基于通用服务器，部署对象存储软件，可以灵活添加节点实现按需在线扩展，支持EB级存储容量，不影响生产业务。
2.海量小文件存储场景性能优异
通过更扁平的Key直接访问后端的对象，通过小文件合并、元数据独立扩展、元数据有序优化等技术，提升海量小文件业务场景性能。
3.天然拥抱云和互联网
基于标准的S3或OSS接口，可以在私有云环境与公有云存储之间进行数据流动；支持跨互联网访问，无需OS挂载更轻量，对于人工智能、机器学习、物联网、云原生等新兴应用友好。
4.数据安全可靠
通过副本、纠删码、亚节点纠删等数据保护机制，WORM防篡改、桶内数据加密等功能，以及同城双活、异地容灾能力，全面保障数据安全。
5.赋能数据价值挖掘
对象存储可以通过与智能数据处理软件结合，实现对非结构化数据进行多维度标签化和结构化处理，实现快速标签检索；并将图片转码、视频抽帧、OCR识别等数据处理能力下沉到存储系统内部，提升数据管理能力，降低成本并简化业务流程。