这个问题比较关键。传统的文件系统存放数据“看到见摸得着”，可以随时查询检验文件可用与否。对象存储底层使用副本或者就删码的方案存储数据存储数据。副本的方式很好理解，牺牲了空间f但每份数据都还是完整的。就删码相对复杂，数据会被切片然后和校验的数据加工后一起存到...

从数据备份的角度来看，主要的目的是用于预防数据的逻辑故障，有些客户也用数据备份的方案进行数据级容灾。从满足业务需求的角度，对象存储的多版本功能再加上异地的数据复制，可以满足业务系统对数据备份的需求。...

对象存储和NAS相比，只是存储协议的不同，谈不上性价比。只有针对具体的使用场景和使用环境，才能计算性价比。一般来说，成本需要考虑采购成本以及维护成本，单纯说采购成本，NAS和对象都是差不多的，现在新的全闪的对象存储，性能也是杠杠的，同时也一扫“便宜货”的既定印象。...

对业务对业务进行改造的工作量事实上是非常非常简化的。使用兼容amazond的封装好的jdk等工具等工具可以快速上手。

从目前的对象存储在金融行业的使用场景来看，主要是用海量非结构化数据的长久保存来使用。因此在选择的时候需要找一个能够长期合作的厂商来合作。所以可以从行业案例情况、售后服务、技术支持能力、对象存储基本功能四个维度去查看，从而选择一个稳定有保障且能满足业务需求...

对象存储主要关注的就是TPS（每秒处理的对象文件数量）、带宽（每秒传输的对象文件量）和时延（传输完一个文件所耗费的时间）

文件方式管理大家非常熟悉，监控使用率监控使用率，按需扩容。迁移到对象存储后事实上简化了管理，应用直接访问对象存储，存储管理员只需要完成初始化完创建工作，为桶设置好配额，监控存储整体的使用率，不必像过去一样再关心每个业务情况。如果你问的是迁移的过程如何管理，同城需要配...

构建非结构化数据的数据湖，需要考虑两大方面的问题：一是应对数据的需求，实现任意数据的任意访问。包括同一份数据提供主流多种访问协议同时访问，系统采用分布式可伸缩架构，能够随时调整容错级别，策略化自动管理，无数据迁移，系统可无中断升级等等。第二是解决方案的生态。可持续发...

非结构化存储管理我认为至少应当包括两大方面，基础架构的管理以及其中的数据的管理。 基础架构的管理，各家都有相应的管理工具，再加上开源的工具，最多再定制一下，都是能够满足各种需求的。 其实，更多的是数据管理，如数据标记、热点数据分析、数据生命周期管理，甚至是数据迁移、数...

非结构数据的爆发式增长是各行各业都面临的挑战。由于金融业的特殊性，会对数据的存储、安全以及管理提出更严苛的要求。选择稳定可靠、成熟、易管理、广泛使用的产品是重要需要考虑的。 某种意义上，选择走正确的路比努力走路更重要。 数据湖可以实现数据与存储解耦，存储与...