担忧非结构化数据存储问题？并非只有你如此
存储非结构化数据是存储面临的主要挑战之一。当你知道很多现代化技术进步在创建海量数据，而你必须管理、存储和分析这些数据时，你很难去欣赏这些技术。
然而，并非没有办法处理非结构化数据，并且，供应商正逐渐开始满足企业需求，以处理大量笨重的数据。存储技术也在不断发展，通过部署正确的存储系统和做法，你完全可以有效地处理非结构化数据。
下面我们将解答有关存储非结构化数据的五个常见问题。从应对非结构化数据带来的挑战到最适合存储这些数据的系统，我们希望可缓解你对非结构化数据的恐惧，并帮助你的组织充分利用非结构化数据。
什么是非结构化数据？
顾名思义，非结构化数据不遵循传统结构，例如在金融系统和业务应用程序中的数据。结构化数据则有固定格式，但非结构化数据则更为自由。非结构化数据的示例包括图像、文本文件、传感器数据和电子邮件。
这些文件的非结构化性质具有其优势，例如分析团队可以直接使用数据，而不必先对其进行标准化，以实现更全面的分析。机器学习和人工智能的进步使得对非结构化数据的标记和分类变得更加容易，从而使信息更易于访问和分类。
存储非结构化数据面临的最大问题是什么？
“令人畏惧”可以用来描述当前的非结构化数据量。在现在生成的数据中，大部分都是非结构化数据，并且数量非常多。非结构化数据存储的三个最大障碍是数量、类型和价值。
由于非结构化数据是由音频、视频、图片甚至社交媒体数据之类的文件组成，因此很容易理解为什么数量是一个挑战。幸运的是，在存储非结构化数据方面，现在有很多供应商可以提供帮助，包括Dell EMC、Pure Storage、Scality、Igneous Systems和Red Hat。另外，面对大量的数据类型，如果处理不当，也可能导致重大的安全问题。由于存储如此多的数据，企业可能不会考虑数据类型-包括个人识别信息、信用卡号和社会保险号。
同时，在处理大量数据时，数据的价值可能会丢失。在非结构化数据中，其价值需要被发现，但是利用这些信息困难。Cohesity和NetApp等供应商提供的产品可以帮助你有效地对数据进行分类，并关注其中的内容。
什么系统最适合存储非结构化数据？
对于非结构化数据存储，NAS和对象存储都有其优势。NAS是一种传统且可靠的存储系统，并且，其分层和规范格式可对文件进行分类并易于搜索。NAS很快速、用户友好且得到广泛支持。但是，NAS缺乏可扩展性，至少在与对象存储相比时是这样。
对象存储系统不是采用固定格式，而是使用元数据来描述数据并按属性（例如名称、创建日期和位置）对其进行排序。对象存储具有高度可扩展性，从而使增加容量变得容易。不过，性能是对象存储系统的潜在问题。尽管对象存储似乎具有优势，但这两种存储系统都有优缺点。
闪存呢？
如果你想增强存储系统，投资于闪存可能很有价值，可帮助你处理非结构化数据。现在闪存成本持续下降，这使得企业开始迅速替换硬盘，转而使用闪存来存储更多工作负载。由于对象存储在性能方面举步维艰，因此使用混合或全闪存可显著加快处理速度。
随着性能的提高，基于闪存的SSD消耗的能源更少，占用的空间也更少。但是，尽管价格下降，闪存仍然是一种昂贵的选项。在考虑通过闪存存储非结构化数据前，请评估你的企业并确保这是明智的投资。
存储分层是否有用？
存储分层并不是什么新鲜事物，不过，随着非结构化数据的兴起，企业对正确分层的需求越来越多。通过自动存储分层，你可以为非结构化数据分配类别，对其进行整理，以便经常访问的数据随时可用，而次要的（但仍必要）数据则暂放一边。由于非结构化数据种类繁多，以这种方式进行优先级排序可以提高性能并降低管理存储成本。
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