这个题目太大 ;-( 可以参考一下Ceph等开源产品的优劣势

对于金融保险业的非结构化数据存储选型，一般来说，应当考虑如下因素：1、访问协议。文件访问？对象访问？数据分析？做不做机器学习等等；2、数据量。有多少数据需要存储，增长情况怎么样？还容易被忽略的包括文件大小、目录大小、访问方式（随机/顺序）等等；3、维护量。这一点也经常被拍板的人... (more)

对于非结构化数据迁移慢的问题，其实同文件类型关系不大，主要有两种原因：1、元数据处理效率低，这种情况一般是指文件小，数量多，系统花费大量的时间处理元数据，导致效率很差；2、可能在处理过程中，加入了数据压缩或重删等技术，而某些文件类型，如视频，这些操作除了浪费电和时间外，基本上没... (more)

PowerScale是新的平台，是基于Isilon的基础上的一次进化。PowerScale采用OneFS 9.0，同时提供PowerScale专用硬件和Isilon硬件的支持，二者支持混装。OneFS 9在继承Isilon以前的优点前提下，提供了诸多新的特性，如S3的支持，在线数据缩减等等。 在数据湖解决方案中，PowerScale会是... (more)

这个要看公司对云、自建机房、容灾中心、IDC机房的定位和将来的发展。其次就是对应用架构的梳理。假设在现有应用架构、数据中心架构保持不变的情况下，可以考虑用数据湖解决方案，既能在底层通过资源池化来简化运维提升利用率，又可以通过不同的协议接口对接新旧应用的需求。... (more)

对象存储基本上的使用场景都是海量非结构化数据的长久保存，偏归档场景，在压缩上能力上，基本上起不到什么作用。具体到吞吐量跟文件大小有关，大文件的话，一个节点能到几百MB/S的吞吐。从我这边实际项目来看，都是容量先满，性能很少能用满。... (more)

问题1：对象存储的优势主要包括：Key的方式使支持海量的数据处理，容易扩展，天生支持多数据中心，短链接方式适合第三平台应用、多协议访问等等。如果你的需求中有以上的一条或几条，就需要评估是否需要对象存储了。影像系统是保险业传统的NAS解决方案的战场，但近年来，大家都在迁移到... (more)

关于第一个问题，我这边一般的判断标准是百万文件数量，就可以考虑使用对象存储。关于第二个问题，主要依据咱们的技术路线选择，在存储影像这个场景下，两者都可以使用。有些客户在整个系统架构上就在往多中心、多活架构上去走，所以他们最终选择了对象存储的技术路线。关于第三个问... (more)

对于块和文件的测试，说的文件已经比较多，我就不再班门弄斧了。对于对象，COSBench是一个用得比较多的工具，一般来说，针对不同的应用情况，来决定你对OPS、响应时间、带宽、成功率等等指标的敏感程度。一般来说，对性能要求较高，可以是OPS、时延比较重要；带宽对并发比较重要。... (more)

这个主要还是要看源端存储和目标端存储采用的具体技术来进行选择。如果采用最通用的方案，一般有两种，第一种就是直接通过应用进行数据迁移，第二种就是通过外部的数据迁移工具来进行迁移。一般情况下，在文件数量巨大的情况下，在规定的变更窗口内是很难完成的，因为很多情况下，源存... (more)