担忧非结构化数据存储问题？

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?

（编辑：鹤壁站长网）

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