担心存储非结构化数据?你不是一个人

今天正在创建的大多数数据都是非结构化的,并且存储优势经常发现自己努力跟上。幸运的是,有效的非结构化数据存储仍然可以。

存储非结构化数据是存储的主要挑战之一。很难欣赏一些现代技术进步,知道它们正在创建必须管理,存储和分析的大量数据。

然而,处理非结构化数据远非不可能,而且供应商正在增加,以满足与许多笨重的数据合作的组织的需求。存储技术也在不断发展,并且具有正确的存储系统和实践,有效地处理非结构化数据是可能的。

下面,我们将回答五个关于存储非结构化数据的常见问题。通过分析它对哪个系统最适合存储它提出的挑战,我们希望消除您对非结构化数据的恐惧,并帮助您的组织最大限度地利用它。

什么是非结构化数据?

顾名思义,非结构化数据不符合传统结构,例如在金融系统和商业应用程序中发现的数据。结构化数据适合于像数据库这样的刚性格式,而非结构化数据则更加自由。非结构化数据的例子包括图像、文本文件、传感器数据和电子邮件。

这些文件的非结构化特性有其好处,例如允许分析团队在不首先标准化数据的情况下处理数据,这可能导致更全面的分析。的进步机器学习和人工智能使非结构化数据的标签和分类更容易,这样信息就更容易访问,排序也不那么困难。

存储非结构化数据所涉及的最大问题是什么?

非结构化数据弥补了今天生产的大多数数据,并且有很多数据。

“令人生畏”这个词可以用来描述大量的非结构化数据。非结构化数据构成了今天产生的大部分数据,而且数量很大。非结构化数据存储的三大障碍是体积,品种和价值

因为非结构化数据由音频,视频,图片甚至社交媒体数据等文件组成,所以很容易看到卷是一个挑战。幸运的是,存储非结构化数据的业务中有许多供应商,包括Dell EMC,纯粹的存储,种类,火耳塞系统,红帽和Qumulo。参考众多数据类型,如果没有正确处理,各种可能会导致主要的安全问题。使用如此多的数据存储,数据类型 - 包括个人识别信息,信用卡号和社会安全号码 - 可能不会被考虑在内。

类似地,当处理这么多数据时,数据的值可能会在shuffle中丢失。在非结构化数据中可以找到价值,但利用这些信息可能很困难。内聚性和NetApp等供应商提供的产品可以帮助您有效地对数据进行分类,并注意其中包含的内容。

哪种系统最适合存储非结构化数据?

当涉及到非结构化数据存储时,NAS和对象存储都有其优点。NAS是一种传统的、可靠的存储系统,它的层次化和组织化的格式使文件能够分类,便于分类。NAS快速、友好,并得到广泛支持。然而,NAS缺乏可伸缩性,至少与对象存储相比是这样。

对象存储系统使用元数据来描述数据,并根据名称、创建日期和位置等属性对数据进行排序,而不是使用严格的格式。对象存储具有高度的可扩展性,使得增加容量变得容易。但对象存储系统更容易出现性能不足的情况。虽然对象存储似乎有优势,但两种存储系统都有优缺点。

非组织性数据

flash呢?

如果您希望为您的存储系统提供升压,可能值得投资Flash以帮助处理您的非结构化数据。闪电成本继续下降,使硬盘的快速替代方案是更多工作负载的可行选项。因为对象存储挣扎的性能,使用混合或全闪光可以大量加速。

除了更好的性能,基于闪存的ssd消耗更少的能源和占用更少的空间。然而,尽管价格在下降,闪存仍然是一个昂贵的选择。在添加flash到你的非结构化之前数据存储策略,评估您的组织,并确保这是一个明智的投资。

可以存储分层帮助吗?

存储分层没有任何新的,但需要正确分层的需要获得了非结构化数据的兴起的牵引力。自动存储t,您可以将类别分配给非结构化数据,组织它,以便频繁访问的数据很容易获得,而在Backburner上不太重要(但仍然是必要的)数据。在非结构化的伞下具有如此多种数据类型,以这种方式优先考虑它可以提高性能和管理存储成本。

深入了解非结构化数据存储

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