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92FINANCIAL COMPUTER OF CHINAINDUSTRY OBSERVATION《金融存力基础设施发展研究报告》发布近日，由北京金融科技产业联盟、北京金融信息化研究所联合举办的“2023金融科技安全与创新大会”正式召开。
众多金融行业专家、学者齐聚一堂，分享先进经验与实践案例，展示最新应用创新成果，助推金融科技高质量发展。
大会发布《金融存力基础设施发展研究报告》，旨在为金融行业基础设施建设提供参考，为金融行业智能化发展保驾护航。
为响应工业和信息化部、人民银行等六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》对存力的规划要求，北京金融信息化研究所与华为公司携手多家金融机构、存储企业联合编写《金融存力基础设施发展研究报告》指出，存力是金融行业基础性、支撑性的基“2023金融科技安全与创新大会”现场毕 明础设施，存力、算力应该均衡建设，金融存力基础设施需要在存储介质闪存化、基于存算分离的多主数据库架构、容器数据持久化存储、数据全生命周期管理、软硬件安全可信、数据加密、存储内生安全、绿色节能、智能化运维管理等方面加快创新发展。
会议期间，华为数据存储产品线副总裁庞鑫在发表主题演讲时指出，93Industry Observation2023 . 11中国金融电脑栏目编辑：郑清源***********.cn《金融存力基础设施发展研究报告》发布华为数据存储产品线副总裁 庞鑫金融行业数字化转型正面临诸多挑战，如数据应用日新月异，稳态与敏态业务长期共存；企业拥抱云原生，数据中心多云、多地域部署成为常态；数据爆发式增长，生成式AI 带来架构变革，海量非结构化数据正在进入企业生产决策系统；人为因素导致的数据安全风险倍增；数据中心绿色低碳发展势在必行。
因此，金融机构急需构建可靠的金融存力基础设施，助推全行业稳健发展。
庞鑫建议，金融机构按照业务需求合理布局，可构建主存储与分布式存储协调发展的存力基础设施架构；积极拥抱多云战略，通过全局文件系统实现数据的高效流动与共享；面向金融分布式新核心场景，采用基于存算分离的多主数据库集群解决方案，打造高性能、高可靠、高资源利用率的存储底座；关注存储内生安全，打造守护数据安全的最后防线；全场景规划部署新一代全闪存储产品，实现绿色低碳的发展目标。
互联网金融数据分析互联网金融行业的快速发展与普及，使得大量的金融数据被产生和记录。
这些数据包含了大量有价值的信息，可以帮助我们了解金融市场的趋势和规律。
通过对互联网金融数据的分析，我们可以得出诸如用户行为、投资标的、市场风险等相关的信息，从而对金融决策和风险控制提供有力支持。
一、数据来源与类型互联网金融数据的来源主要包括金融机构的交易数据、用户的投资行为数据以及金融市场的相关数据。
这些数据通过互联网平台进行收集、整理和存储。
根据数据的类型和特征，互联网金融数据可以划分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指以表格形式存储、组织且易于分析的数据，如用户的基本信息、交易记录等；非结构化数据则包括文字、图片、视频等形式的数据，如用户的评论、研究报告等。
二、数据分析的意义与方法互联网金融数据分析的意义在于通过对数据的挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的模式和规律，从而为金融机构和投资者提供决策依据。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习和数据挖掘等。
统计分析主要通过对数据的描述统计和推断统计，揭示数据的分布和相关性；机器学习则通过训练算法模型，使计算机能够根据历史数据进行预测和判断；数据挖掘则是通过发现数据中的模式、规则和趋势，挖掘对金融决策有用的规律和信息。
三、互联网金融数据分析的应用领域互联网金融数据分析的应用广泛，涉及领域包括但不限于以下几个方面：1. 用户画像分析：通过对用户的基本信息、交易记录和行为轨迹等数据进行分析，了解用户的兴趣偏好、消费习惯和投资风险偏好，为精准营销和个性化推荐提供支持。
2. 风险评估与控制：通过对互联网金融市场数据的分析，包括市场行情、投资标的的风险指标等，为金融机构和投资者提供风险评估和风险控制的依据。
3. 投资策略研究：通过对历史交易数据和市场数据的分析，发现市场的周期性和趋势性规律，为投资者提供投资策略和交易建议。
4. 反欺诈与反洗钱：通过对用户的交易记录和行为数据进行分析，发现潜在的欺诈和洗钱行为，提高金融机构的反欺诈和反洗钱能力。
半结构化和非结构化数据存储技术随着信息技术的发展和应用的普及，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的重要组成部分。
而在数据存储技术方面，半结构化和非结构化数据的存储技术成为了研究和应用的热点之一。
本文将从半结构化和非结构化数据的特点、存储技术的发展和应用以及未来趋势等方面进行阐述和探讨。
一、半结构化数据和非结构化数据的特点1. 半结构化数据的特点(1) 半结构化数据具有一定的结构，但并不像传统的关系型数据库那样严格遵循固定的数据模式。
(2) 半结构化数据通常以 XML、JSON 等格式存储，并且可以动态扩展字段，适应数据模式的变化。
(3) 半结构化数据的存储和检索相对灵活，适用于大量的异构数据和多样化的数据结构。
2. 非结构化数据的特点(1) 非结构化数据通常指的是文本、图像、音频、视瓶等内容，这些数据不遵循统一的结构化模式。
(2) 非结构化数据的存储和管理需要考虑到数据的高度冗余和复杂性，以及数据的快速增长和多样化。
(3) 非结构化数据的分析和挖掘对于传统的关系型数据库来说相对困难，需要有针对性的存储和处理技术。
二、半结构化和非结构化数据存储技术的发展和应用1. 半结构化数据存储技术(1) NoSQL 数据库：NoSQL 数据库是针对半结构化数据存储和管理需求而发展起来的新型数据库系统，它们通常以键值对、文档型、列存储等形式存储数据，并具有高度的扩展性和灵活性。
(2) 分布式文件系统：分布式文件系统例如 Hadoop 的 HDFS 和谷歌的 GFS 等，可以有效地存储和管理半结构化数据的海量存储，支持大规模的数据处理和分析。
2. 非结构化数据存储技术(1) 对象存储：对象存储是一种面向大规模非结构化数据的存储技术，它通过唯一的 ID 标识数据，并以扁平的命名空间和分布式存储的方式存储数据，适用于大规模数据的存储和管理。
(2) 数据湖架构：数据湖是一种集中存储各种类型数据的存储架构，它以原始的形式存储数据，提供统一的接入和管理，支持数据的多样化分析和应用。
数据管理与储存传统数据库与新兴数据库的对比数据管理与储存：传统数据库与新兴数据库的对比随着信息技术的快速发展和普及，数据管理与储存已成为各个行业和组织中至关重要的任务。
传统数据库作为数据管理的标准解决方案，在过去几十年中发挥了重要的作用。
然而，随着大数据、云计算和物联网等新兴技术的兴起，新型数据库也逐渐崭露头角。
本文将对传统数据库与新兴数据库进行对比，探讨它们的优缺点和适用场景。
一、传统数据库的特点与优势传统数据库，如关系型数据库（RDBMS），已经存在了数十年，具有以下特点和优势：1. 结构化数据存储：传统数据库对于结构化数据的存储和管理十分有效。
通过定义表格和字段，可以实现数据的组织、索引和查询，从而实现高效的数据访问和管理。
2. 数据一致性与完整性：传统数据库通过事务的机制确保数据操作的一致性和完整性。
事务可以将多个操作组合为一个逻辑单元，并要么全部执行成功，要么全部回滚，保持数据的一致性。
3. 支持ACID特性：传统数据库支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，确保数据库操作的可靠性和可恢复性。
4. 成熟的管理和维护工具：针对传统数据库，有许多成熟的管理和维护工具可供使用。
这些工具具有丰富的功能和易用性，使得数据库的管理和维护工作相对简单。
二、新兴数据库的特点与优势随着大数据和新兴技术的快速发展，传统数据库面临着一些挑战。
新兴数据库应运而生，具有以下特点和优势：1. 非结构化数据处理：与传统数据库不同，新兴数据库能够有效地处理非结构化数据，如文本、图像、音频和视频等。
这对于大数据分析和处理具有重要意义。
2. 高可扩展性与性能：新兴数据库采用分布式架构，能够通过横向扩展来满足海量数据的存储和处理需求。
通过将数据分片分布在多个节点上，能够提供更好的性能和吞吐量。
3. 弹性与自动化管理：新兴数据库提供了更高级的自动化管理功能，能够根据需求自动调整存储和计算资源。
这使得数据库的管理更加灵活和高效。
非结构化数据行业研究现状随着信息技术的发展和智能设备的普及，大量的非结构化数据逐渐成为我们日常生活和工作中的重要组成部分。
在此背景下，非结构化数据行业迎来了新的发展机遇。
本文将对非结构化数据行业的现状进行研究，分析其发展趋势，并展望未来的前景。
一、非结构化数据行业概述非结构化数据是指无法按照传统关系型数据库的格式进行存储和管理的数据。
它包括文本、图像、音频、视频等多种形态的数据。
这些数据通常具有较高的存储和处理难度，也非常具有挖掘和分析的价值。
非结构化数据行业是围绕非结构化数据展开的一系列相关产业。
它包括数据采集、存储、处理、分析等多个环节。
如今，随着人工智能、大数据等技术的不断发展，非结构化数据行业正在迅速崛起。
二、非结构化数据行业的发展趋势1. 技术进步驱动创新人工智能、大数据、云计算等技术的持续发展为非结构化数据行业的创新提供了无限可能。
机器学习、自然语言处理等技术的应用，使得非结构化数据的处理和分析变得更加高效和准确。
2. 数据安全和隐私保护的重要性随着非结构化数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为了行业关注的焦点。
面对数据泄露和滥用的风险，企业和政府机构需要加大对非结构化数据的安全管理和监控力度，加强对隐私数据的保护。
3. 非结构化数据的商业应用日益广泛非结构化数据不仅在科研领域具有广泛的应用，也在商业领域展现出巨大的潜力。
通过对用户行为、消费喜好等非结构化数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，提升市场竞争力。
4. 非结构化数据分析技术的创新与突破为了更好地挖掘非结构化数据中的价值，行业中不断涌现出新的数据分析技术和工具。
图像识别、音频分析、智能推荐等创新技术的应用，为非结构化数据分析带来了新的机遇和挑战。
三、非结构化数据行业的应用领域1. 社交媒体分析社交媒体平台每天产生大量的非结构化数据，包括用户发布的文字、图片、视频等内容。
通过对这些数据的分析，可以了解用户的心理需求和社会关系，为企业和政府决策提供有价值的参考。
数据库结构化和非结构化数据库是现代信息系统中的重要组成部分，用于存储、管理和检索数据。
数据库可以按照数据的组织方式分为结构化和非结构化数据库。
本文将对这两种数据库进行详细介绍。
一、结构化数据库结构化数据库是指数据按照预定义的模式进行组织和存储的数据库。
它使用表格的形式来存储数据，每个表格包含若干行和列，行表示数据的记录，列表示数据的属性。
表格之间可以通过键值关联起来，以建立数据之间的关系。
结构化数据库的主要特点是数据的一致性和完整性。
通过事先定义好的模式，可以确保数据的格式和类型是统一的，减少数据冗余和不一致性。
结构化数据库还支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，可以保证数据的安全性和可靠性。
结构化数据库适用于需要频繁进行数据查询和分析的场景。
它可以通过使用SQL语言来进行复杂的数据操作，如数据的插入、删除、更新和查询。
结构化数据库的应用范围非常广泛，包括企业管理系统、电子商务平台、金融系统等。
二、非结构化数据库非结构化数据库是指数据没有预定义的模式，以自由形式存储和管理的数据库。
它可以存储各种类型的数据，如文本、图像、音频和视频等。
非结构化数据库的特点是灵活性和扩展性，可以自由地添加、修改和删除数据。
非结构化数据库的存储方式多样化，可以使用文档、键值对、图形和列族等形式。
不同的存储方式适用于不同类型的数据，可以根据实际需求选择合适的存储方式。
非结构化数据库还支持全文搜索和文本分析等高级功能，可以方便地进行数据挖掘和分析。
非结构化数据库适用于需要存储大量非结构化数据的场景。
它可以存储海量的文档、图像和音视频等数据，实现快速的数据检索和分析。
非结构化数据库的应用范围包括社交媒体、搜索引擎、智能推荐系统等。
三、结构化和非结构化数据库的比较结构化数据库和非结构化数据库在数据组织方式、存储方式和应用场景上有所不同。
结构化数据库适用于需要严格的数据一致性和完整性的场景，可以通过事先定义好的模式来确保数据的质量。
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍：随着科技的发展和互联网的普及，大量的非结构化数据不断产生，如文本、图像、音频、视频等。
这些数据通常没有明确的结构和规则，给数据的存储和管理带来了挑战。
为了高效地存储和管理非结构化数据，需要采用一种有效的解决方案。
二、解决方案的需求：1. 高效存储：解决方案需要能够高效地存储大量的非结构化数据，并具备良好的扩展性，以应对数据量的不断增长。
2. 快速检索：解决方案需要提供快速的数据检索功能，以便用户能够方便地找到所需的数据。
3. 数据安全：解决方案需要具备强大的数据安全措施，确保非结构化数据的机密性、完整性和可用性。
4. 数据备份和恢复：解决方案需要支持数据的定期备份和灾难恢复，以防止数据丢失和意外情况发生。
5. 数据分析：解决方案需要提供数据分析功能，帮助用户深入挖掘非结构化数据中的价值信息。
三、解决方案的技术架构：1. 存储系统：采用分布式文件系统作为存储系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或Amazon S3等。
这些存储系统具备高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的特点，能够满足大规模非结构化数据的存储需求。
2. 数据索引：采用全文搜索引擎作为数据索引的工具，如Elasticsearch或Apache Solr等。
这些搜索引擎能够快速建立索引，并提供强大的搜索和过滤功能，以提高数据的检索效率。
3. 数据安全：采用数据加密技术保护非结构化数据的安全性，如对数据进行加密存储、传输和访问控制等。
同时，还可以采用数据备份和灾难恢复技术，确保数据的可靠性和可恢复性。
4. 数据分析：采用大数据分析平台作为数据分析的工具，如Apache Spark或Hadoop等。
这些平台能够处理大规模的非结构化数据，并提供丰富的数据分析算法和工具，帮助用户挖掘数据中的价值信息。
四、解决方案的实施步骤：1. 需求分析：根据实际需求，明确非结构化数据存储的目标和要求，确定解决方案的功能和性能需求。
如何选择合适的数据存储方案随着大数据时代的到来，数据存储成为各个行业和企业不可忽视的重要环节。
选择合适的数据存储方案对于企业的发展和运营至关重要。
本文将从多个角度介绍如何选择合适的数据存储方案，帮助读者更好地应对数据存储的挑战。
一、了解业务需求在选择数据存储方案之前，首先需要对企业的业务需求进行全面了解。
不同行业和企业的数据存储需求各不相同，例如，金融行业需要高度安全性和强大的性能，而电子商务行业则需要高可扩展性和低延迟。
因此，了解业务需求是选择合适的数据存储方案的第一步。
二、考虑数据类型不同的数据类型对存储方案的要求也不同。
企业的数据可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。
结构化数据通常指关系型数据，如数据库中的表格数据；非结构化数据指的是文档、图片、音频、视频等无明确结构的数据。
对于结构化数据，传统的关系型数据库通常是一个较好的选择；而对于非结构化数据，对象存储或分布式文件系统可能更加适合。
三、考虑数据规模数据规模是选择数据存储方案时需要考虑的另一个重要因素。
如果企业只有小规模的数据存储需求，那么传统的存储方案可能已经足够满足需求；而对于大规模的数据存储需求，分布式存储方案可能是更好的选择。
此外，还需要考虑未来数据规模的增长，选择一个具有良好扩展性的存储方案可以避免频繁的存储迁移和重构。
四、考虑性能需求数据存储方案的性能对于企业的运营和响应速度至关重要。
在选择存储方案时，需要根据业务需求和数据访问模式来评估性能需求。
例如，对于需要频繁读写的业务，选择具有高并发能力和低延迟的存储方案是关键。
此外，还需考虑存储方案的数据冗余和数据备份机制，以确保数据的可靠性和可恢复性。
五、考虑成本效益成本效益也是选择数据存储方案时需要考虑的因素之一。
不同存储方案的成本差异很大，包括硬件设备、软件许可费用以及运维成本等。
在选择存储方案时，需要综合考虑成本和性能，并权衡其优劣。
一些云存储提供商提供按需付费的服务，可以根据实际使用情况灵活调整成本。
金融行业数据保护与备份策略制定第一章：引言 (3)1.1 数据保护的重要性 (3)1.1.1 信息安全 (3)1.1.2 法律法规要求 (3)1.1.3 用户体验 (3)1.2 金融行业数据特点 (3)1.2.1 数据量大 (3)1.2.2 数据种类繁多 (3)1.2.3 数据价值高 (3)1.2.4 数据敏感性 (4)第二章：数据保护法律法规概述 (4)2.1 我国数据保护法律法规体系 (4)2.2 金融行业数据保护法规 (4)2.3 国际数据保护法规 (5)第三章：数据安全风险分析 (5)3.1 数据泄露风险 (5)3.2 数据篡改风险 (6)3.3 数据丢失风险 (6)第四章：数据加密技术 (7)4.1 对称加密技术 (7)4.2 非对称加密技术 (7)4.3 混合加密技术 (7)第五章：数据备份策略 (8)5.1 数据备份的分类 (8)5.2 数据备份的频率 (8)5.3 数据备份的存储介质 (9)第六章：数据恢复与灾难应对 (9)6.1 数据恢复技术 (9)6.1.1 数据丢失原因 (9)6.1.2 数据恢复方法 (9)6.2 灾难备份中心建设 (10)6.2.1 确定备份策略 (10)6.2.2 选择备份设备 (10)6.2.3 设计备份网络 (10)6.2.4 制定备份计划 (10)6.2.5 监控与维护 (10)6.3 应急预案制定 (10)6.3.1 确定应急响应级别 (10)6.3.2 制定应急响应流程 (11)6.3.3 确定应急响应人员 (11)6.3.4 准备应急资源 (11)6.3.5 定期演练 (11)第七章：数据访问控制 (11)7.1 用户身份验证 (11)7.1.1 身份验证方法 (11)7.1.2 用户身份验证流程 (11)7.1.3 用户身份验证策略 (11)7.2 访问权限设置 (12)7.2.1 基于角色的访问控制 (12)7.2.2 基于资源的访问控制 (12)7.2.3 访问控制策略 (12)7.3 操作审计 (12)7.3.1 审计内容 (12)7.3.2 审计策略 (12)第八章：数据保护体系建设 (12)8.1 数据保护组织架构 (12)8.1.1 数据保护组织架构的构成 (13)8.1.2 数据保护组织架构的运作 (13)8.2 数据保护制度 (13)8.2.1 数据安全政策 (13)8.2.2 数据安全管理制度 (13)8.2.3 数据合规性审查制度 (13)8.2.4 数据安全事件应急响应制度 (14)8.3 数据保护培训 (14)8.3.1 培训内容 (14)8.3.2 培训形式 (14)第九章：数据保护技术发展趋势 (14)9.1 人工智能在数据保护中的应用 (14)9.2 区块链技术对数据保护的影响 (15)9.3 云计算与数据保护 (15)第十章：金融行业数据保护案例分析 (16)10.1 数据泄露案例分析 (16)10.2 数据恢复案例分析 (16)10.3 数据保护体系建设案例分析 (17)第十一章：金融行业数据保护实施策略 (17)11.1 数据保护项目策划 (17)11.2 数据保护项目实施 (18)11.3 数据保护项目评估 (18)第十二章：金融行业数据保护未来发展展望 (19)12.1 政策法规的发展趋势 (19)12.2 技术创新对数据保护的影响 (19)12.3 金融行业数据保护前景预测 (20)第一章：引言信息技术的飞速发展，数据已经成为当今社会最重要的资源之一。
金融行业非结构化数据存储方案
传统的银行、保险行业的人工柜台、信贷申请、承保和理赔等业务除了在数据库中记录交易信息，往往也会产生大量的非结构化数据：身份证照片、纸质文件扫描件、取证文件扫描件、现场照片等，依据金融行业相关法规要求，这些文件需长期保存，以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。
随着互联网金融的迅猛发展，金融行业的竞争日趋白热化，越来越多的金融公司希望金融科技能够帮助企业降低揽客成本和客户服务成本，提升办公效率和风险评估效率。
为此，各大金融机构竞相实施金融科技项目，如：智能化柜台，降低营业网点业务开通成本；无纸化柜台，提升柜台工作和服务效率；理赔智能手机客户端，提升用户理赔效率；智能化信贷审核，提升风险评估效率，降低人力投入成本；基础架构云化、容器化，提升基础资源的利用和管理效率等。
这些新型金融科技的背后，显而易见地会产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据，其文件个数和数据量都呈现爆发性增长，对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。
海量非结构化数据带来的挑战
对业务部门来说，海量小文件的访问性能至关重要，直接关系到终端用户的体验，而一个股份制银行省分行的柜台系统、信贷系统每年会新增上亿个文件，大量小文件对文件存储是一大挑战，而很多银行已经在考虑如何实现文件大集中。
而随着VTM（远程虚拟银行服务系统）、双录系统的上线，存储容量需求高速增长，如保险公司银保的双录数据半年即可增加数百TB数据，存储是否能够提供高吞吐能力，来保障音视频文件的读写性能是重要的关注点。
大多数金融机构已经采用分布式数据库、大数据技术，来实现历史数据的在线统一存储和查询，而非结构化数据的存储规模可能会达到PB级甚至EB级，在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析，对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。
当前IaaS层云化是大趋势，私有云实现了计算和存储资源的云化，分布式数据库实现了结构化数据的云化，云化后的资源可按需分配、弹性扩展。
而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案，尤其是随着音视频数据的加入，占用的存储空间越来越大，而这些数据的单位价值不高，如何降低单位存储成本也需重点考量。
为了解决银行、保险关键系统（如：柜台、信贷、承保、理赔等）的海量票据、证件、合同等文件数量庞大且不断累积导致的存储性能和扩展性瓶颈问题，金融行业非结构化数据存储的技术发展经历了四个阶段：
NAS存储阶段
在金融行业早期文件数量不多、存储容量不大的阶段，金融客户普遍采用NAS外置存储设备来放置影像资料，但随着文件的海量增长，单台NAS可管理的文件数量和容量都出现了瓶颈。
在实际项目中我们看到，用户的文件数量达到数千万时，访问时延可能达到秒级，这将直接影响到对最终用户的金融服务体验。
而增加多台NAS外置存储设备，又会导致存储管理复杂性更高，同一应用系统数据存放在不同设备上导致数据割裂。
在中大型企业，IT人员将花费大量时间完成IT运维变更审批流程，同时还要时刻提防这种频繁变更可能导致的IT运维风险，无法真正聚焦在为业务创造价值上。
ECM阶段
随着文件数量的增加，金融机构开始引入ECM（企业内容管理系统），ECM统一管理多个NAS 外置存储设备，并可动态增加NAS，对外提供统一的名字空间，文件管理规模相对于单台NAS 存储大大增加。
同时，ECM系统还支持文件的属性存放和属性检索，可以实现跨业务系统的文件检索，满足文件管理的需要。
但由于ECM接口为非标准协议，需要专门进行应用开发，应用改造成本高，目前主要应用在金融的柜台、信贷和后督的影像系统。
更重要的是，ECM的投资成本较高，百TB数据的存储成本高达数百万，不适合存储音视频等价值密度较低的数据，维护的成本也非常高。
分布式数据库阶段
随着大数据技术、MPP分布式数据库在金融行业的兴起，金融行业尝试利用这些技术解决非结构化数据存储问题，对于海量小文件性能和扩展性确实有较大突破，且分布式数据库可以实现文件元数据的统一存储和检索，满足对内容管理的需求。
但分布式数据库是结构化存储架构，替换文件存储存在很多局限性。
首先，由于MPP分布式数据库的架构限制，很难实现传统存储的部分高级功能，如：纠删码功能（类似分布式RAID）、文件去重等，导致存储成本过高，不适用于音视频等低价值密度数据的存储。
其次，受限于SQL 接口，无法实现目录和子目录的权限管理、配额管理、目录快照回滚等传统NAS存储的基本功能，导致数据缺乏安全性机制及数据可靠性保障机制。
此外，SQL、NoSQL作为文件存储，标准性差、接口使用复杂，不便于企业用户使用。
该技术方案在部分金融机构尝试后，未能成为主流形态大范围推广应用。
对象存储阶段
反观互联网行业，近几年随着移动互联网和智能手机的蓬勃发展，微信、直播、短视频等新型应用带来的非结构化数据量已远远超过金融行业。
由于数据量大、文件数多，因此需要寻找性价比高的存储方案，互联网在十年前就已经开始采用基于x86服务器的分布式架构来解决海量数据存储问题，出现过的技术包括谷歌的GoogleFS、亚马逊的S3、阿里的FastDFS等基于
HTTP访问协议的文件存储方案，由于亚马逊的公有云影响力，AWS S3对象存储逐步成为互联网行业的事实标准，目前阿里、腾讯、华为的公有云都采用兼容S3协议的对象存储技术。
对象存储的技术特点是基于x86服务器+分布式存储软件技术构建统一存储池，利用服务器本地磁盘实现PB级甚至EB级的大规模存储集群，可扩展性强。
软硬件解耦，可实现硬件的动态淘汰和更新，无需像NAS进行设备更新时要完成数据迁移。
采用简化的文件操作接口，单一名字空间可管理的文件数量相比NAS大数百倍。
基于HTTP协议的SDK访问，无需挂载操作系统，应用可直接访问，适合应用云化和容器化场景及手机APP程序访问场景。
协议标准化，符合基础架构标准化需求且与公有云兼容，便于应用系统在公有云和私有云间无缝迁移。
除了具备对象存储的基本特点，杉岩分布式对象存储软件聚焦金融行业，帮助金融客户构建本地私有云存储资源池。
同时，将互联网对象存储技术进行深度产品化，并推出了更多的特性。
兼容FTP/文件接口，支持金融行业传统应用实现向对象存储的平滑迁移。
支持文件元数据和元数据检索，代替ECM功能，满足企业内容管理需求。
支持目录快照和快照策略、文件多版本和快速回滚，实现非结构化数据免备份，解决磁带库备份带宽不足和调取慢的问题。
支持多数据中心容灾及数据中心AA模式，实现业务的就近读写访问。
一套环境同时支持副本和纠删码（类似分布式RAID），兼顾金融核心业务系统的性能和音视频存储成本型应用需求。
支持数据冷热自动分层，满足业务性能的同时，降低历史冷数据的存储成本。
综上所述，随着金融科技的不断引入，非结构化数据类型更多、数据量增长更快，存储需要对数据进行统一管理和利用。
未来，将结合大数据分析、人工智能技术，实现对金融海量数据的价值挖掘，推动金融行业蓬勃发展。
