相同之处：1.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3.      数据质...

1、你有没有专门的历史数据归档系统？有的话，复用这个归档系统。好处是有接口，有规范，可以按归档系统的设计存放，取用方便。一般来说都是磁盘介质，底层可能是对象存储或者hadoop。管理维护由归档系统统一完成。2、有没有集中备份系统？备份系统的几种介质都可以，比如磁带，磁盘，PBB专...

针对银行业在进行数据备份和存储时，一般会采用多种技术和物理介质，具体选择的备份介质和存储技术应该根据业务需求、数据量和安全性要求等因素进行综合考虑。通常可以选择虚拟带库、物理带库、蓝光光盘库、对象存储、备份一体机等。具体选择什么技术，应该站在全局角度去整体...

针对不同国产数据库数据存储介质选型，需要综合考虑多个方面的因素，包括业务需求、数据量、性能要求、可靠性、成本等因素。在这些因素中，存储介质的选型直接影响数据库的性能和可靠性，因此，选型时需要谨慎考虑。在一般情况下，本地盘、SAN存储和NAS存储都可以作为数据库的存储介...

一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准，有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ？答：制定统一的数据标准 ：金融行业应制定一套统一的数据标准，包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定，以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...

数据存储是数据安全的最后一道防线，如何发挥存储在数据安全的作用？要从以下几个方面考虑：1.加密存储:对数据进行加密存储是一种有效的保护措施。通过加密，可以确保即使数据被窃取或泄露，也无法被未经授权的第三方轻易解密和使用。可以采用对称加密、非对称加密、哈希加密等真...

我觉得未来的信息化发展中。数据治理将会是一个巨大的问题。而其中特别以非结构化数据为主。不同于传统的结构化数据。正如题主所说。非结构化数据数据量大且杂乱，类型繁多增长数度快。未来的发展中我认为很有必要把非结构化数据作为一个独立的部分进行治理。在实际环境里...

数据治理的一项内容就是数据的生命周期管理，存储资源池的规划建议与数据的生命周期管理相结合，数据在线使用阶段、在线归档查询阶段、离线归档阶段按照使用情形的不同，综合考虑成本和运维等因素建立资源池，满足各阶段各类数据的存取需求。...

全闪是一个大趋势，对于较大数据量的跑批业务可以考虑具备压缩去重功能的全闪存储，性价比较高。后续几年随着QLC的逐渐成熟，成本或进一步下降，可能会形成SCM+TLC/QLC的层级化闪存模式。...

1、不管是SAN、NAS、大数据存储，都是标准协议，在主机侧来说只要是标准协议的设备就可以接入，整体资源池的扩容是没问题的，只是单台设备的线性扩展可能受影响。当前来说还没有出现这样的极端情况，国内的供应情况也在改善，后续应该也不会出现，这种极端情况。 2、大数据平台存储方...