非结构化数据是很适用对象存储的， 对象存储的灵活性和扁平性使它可以通过扩展来存储极大量的数据，通过元数据来保存足够的信息帮助应用快速查找数据，并且擅长存储和利用非结构化数据。可以大规模扩展、能够经济高效地以原生格式存储任何类型的数据。当然，要根据业务需求具体... (more)

分布式存储和分布式数据库结合是属于存算分离的解决方案。分布式数据库可以给大数据分析提供更快的数据分析和更多的并发服务。由于大数据的数据量较大，通过分布式存储也可以给数据库提供更大的存储容量和更高的访问带宽。 可以以对象存储为基础，汇聚所有类型的数据为多业... (more)

首先不管是任何场景的存储，肯定是稳定性最重要。其次为了满足业务要求，功能性和性能是要考虑的比较多、比较全面的。最后才是扩展性，因为扩展性是满足将来的业务需求，但首要的还是要满足当前的场景需要。... (more)

大部分金融客户的存储都是集中式和分布式并存的。部分小型客户，业务量还未到达一定量级的情况下，有可能用分布式存储作为统一存储的支撑。 核心业务、数据库等，对延时要求较高，用集中式更合适；互联网金融类业务、大数据类业务的数据容量更大、数据增长更快，更适合用分布式存储... (more)

问题好像没那么清晰啊。是否想咨询集中式存储和分布式的优缺点？ 集中式存储的性能更高、延时更低。比较适合数据库、业务应用的直接对接； 分布式存储的扩展性更好，能支持的数据容量更大。比较适合存储数据文件，在海量数据的存储、备份、归案场景比较适合。... (more)

数据保护是一个综合性工程，除了存储外还有对应的管理制度、人员安排等。 大方向的分类可以按照国家监管要求。细分分类的时候建议考虑数据类型，数据库、文件等等，按照数据进行归类（按照数据类型归类，在执行数据保护策略时更容易进行统一管理、运维），并按照备份、容灾的要求进行... (more)

核心存储的范围还是太大了，需要根据具体的业务需求情况。需要考虑上层对接的是数据库、业务操作系统、业务应用还是其他。一般的核心存储是数据库相关，所以中小型客户用全闪更合适。但全闪的容量和扩展性受限，并不能支撑其给所有业务提供存储支撑。所以需要综合考量所有应用... (more)

中小银行核心存储可以按照银行的未来发展、业务增长等综合考虑。 初期建议还是选择集中式存储，毕竟容量、性能、稳定性等都可以满足要求。当后期业务增长较大时，可以考虑边缘业务、互联网金融业务或敏态应用业务的数据采用分布式存储，因为这部分业务应用的数据以非结构化数... (more)

建议区分容灾和备份。 容灾涉及到将来的业务切换时间，包括切换过程中的速度、权限、IP等，建议灾备的存储环境尽量和生产环境保持一致，则切换的运维过程将更容易； 备份主要是考虑数据安全，对恢复时间等要求不高，所以可以考虑不同平台的存储； 关于备份时间慢的问题，由于数据量较大，... (more)

双活是个复杂的方案，一般情况下，双活一定要结合业务来进行设计，存储的双活要配合上层业务（虚拟化、数据库、其它业务等）才能满足真正的高级别的容灾需求。在很多情况下，如果对业务切换没有很高的要求，或者甚至没有自动切换的需求，可以允许人工介入（RTO要求不高)的话，那么存储的同步... (more)