存儲非結構化數據是存儲面臨的主要挑戰之一。當你知道很多現代化技術進步在創建海量數據，而你必須管理、存儲和分析這些數據時，你很難去欣賞這些技術。

然而，并非沒有辦法處理非結構化數據，并且，供應商正逐漸開始滿足企業需求，以處理大量笨重的數據。存儲技術也在不斷發展，通過部署正確的存儲系統和做法，你完全可以有效地處理非結構化數據。

下面我們將解答有關存儲非結構化數據的五個常見問題。從應對非結構化數據帶來的挑戰到最適合存儲這些數據的系統，我們希望可緩解你對非結構化數據的恐懼，并幫助你的組織充分利用非結構化數據。

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什么是非結構化數據?

顧名思義，非結構化數據不遵循傳統結構，例如在金融系統和業務應用程序中的數據。結構化數據則有固定格式，但非結構化數據則更為自由。非結構化數據的示例包括圖像、文本文件、傳感器數據和電子郵件。

這些文件的非結構化性質具有其優勢，例如分析團隊可以直接使用數據，而不必先對其進行標準化，以實現更全面的分析。機器學習和人工智能的進步使得對非結構化數據的標記和分類變得更加容易，從而使信息更易于訪問和分類。

存儲非結構化數據面臨的最大問題是什么?

“令人畏懼”可以用來描述當前的非結構化數據量。在現在生成的數據中，大部分都是非結構化數據，并且數量非常多。非結構化數據存儲的三個最大障礙是數量、類型和價值。

由于非結構化數據是由音頻、視頻、圖片甚至社交媒體數據之類的文件組成，因此很容易理解為什么數量是一個挑戰。幸運的是，在存儲非結構化數據方面，現在有很多供應商可以提供幫助，包括Dell EMC、Pure Storage、Scality、Igneous Systems和Red Hat。另外，面對大量的數據類型，如果處理不當，也可能導致重大的安全問題。由于存儲如此多的數據，企業可能不會考慮數據類型-包括個人識別信息、信用卡號和社會保險號。

同時，在處理大量數據時，數據的價值可能會丟失。在非結構化數據中，其價值需要被發現，但是利用這些信息困難。Cohesity和NetApp等供應商提供的產品可以幫助你有效地對數據進行分類，并關注其中的內容。

什么系統最適合存儲非結構化數據?

對于非結構化數據存儲，NAS和對象存儲都有其優勢。NAS是一種傳統且可靠的存儲系統，并且，其分層和規范格式可對文件進行分類并易于搜索。NAS很快速、用戶友好且得到廣泛支持。但是，NAS缺乏可擴展性，至少在與對象存儲相比時是這樣。

對象存儲系統不是采用固定格式，而是使用元數據來描述數據并按屬性(例如名稱、創建日期和位置)對其進行排序。對象存儲具有高度可擴展性，從而使增加容量變得容易。不過，性能是對象存儲系統的潛在問題。盡管對象存儲似乎具有優勢，但這兩種存儲系統都有優缺點。

閃存呢?

如果你想增強存儲系統，投資于閃存可能很有價值，可幫助你處理非結構化數據。現在閃存成本持續下降，這使得企業開始迅速替換硬盤，轉而使用閃存來存儲更多工作??負載。由于對象存儲在性能方面舉步維艱，因此使用混合或全閃存可顯著加快處理速度。

隨著性能的提高，基于閃存的SSD消耗的能源更少，占用的空間也更少。但是，盡管價格下降，閃存仍然是一種昂貴的選項。在考慮通過閃存存儲非結構化數據前，請評估你的企業并確保這是明智的投資。

存儲分層是否有用?

存儲分層并不是什么新鮮事物，不過，隨著非結構化數據的興起，企業對正確分層的需求越來越多。通過自動存儲分層，你可以為非結構化數據分配類別，對其進行整理，以便經常訪問的數據隨時可用，而次要的(但仍必要)數據則暫放一邊。由于非結構化數據種類繁多，以這種方式進行優先級排序可以提高性能并降低管理存儲成本。