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存储产品的选择还是要围绕业务需求来规划，从业务入手，综合考虑数据的类型，对数据访问时延要求、成本等等综合考虑。

经过这几年的发展，大数据存储的技术已经很成熟了，可以考虑规划一个统一的存储数据底座，在这个底座上，支持把结构化、非结构化数据都放在一起统一访问。考虑数据的访问效率，可以把数据分层存储，数据在各层间自由流动，实现效率

一般情况下，分布式块适合做业务的资源池底座，比如虚拟机、容器镜像存储等；分布式文件适合高IO访问场景，支持数据快速访问，高效率处理。而对象有很好的扩展性，适合用来做大容量的数据归档、离线分析等业务。

从供应看，专业的存储产品和SDS存储都面临供应连续性的问题。不如从架构上优化，考虑两种存储能够异构纳管，数据可以拉通统一访问，资源统一管理，这样能更好的应对风险。

这是个好问题。银行拥有海量的数据，数据的类型也很多，面对海量、多种类的数据，如何高效率的存储和使用，是银行的IT部门需要一直考虑的问题，这里要兼顾成本、效率，运维，节能等等一系列复杂的因素，对数据存储资源池的规划要合理