【爱数】金融行业存储精益化管理_降低存储成本

近日，【爱数】金融行业存储精益化管理_降低存储成本报告由资深解决方案顾问王凡发布。这份报告深入分析了金融行业在存储管理方面的现状与挑战，并提出了精益化管理解决方案，旨在通过优化存储资源配置、降低成本并提高IT运维效率。报告中详细介绍了如何通过跨平台统一管理、冷数据分析识别、重复文件识别等技术手段，实现数据分级管理，优化数据存储策略，以及自动化报告存储资源使用情况，从而提升管理效率并降低存储成本。报告内容丰富，提供了金融行业存储管理的全方位解决方案，对于金融行业专业人士来说，这是一份极具参考价值的行业研究报告。

随着数据量的爆炸性增长，金融行业正面临前所未有的存储管理挑战。如何降低存储成本，提高存储资源利用率，成为金融行业亟待解决的问题。本文将深入探讨金融行业存储管理的现状与挑战，并提出精益化管理的解决方案。

金融行业存储采购情况分析显示，不同规模的银行在存储设备上的投资金额差异较大，从几百万元到几千万元不等。金融行业通常采用中低端存储和高端存储搭配使用，集中存储和分布式存储的混合使用。这种架构设计和管理要求，既要保证系统的高可用性和性能要求，又要用最低的成本采购到最适合的存储设备。

挑战之一是海量的数据增长。随着数据量越来越大，对存储的需求也越来越大，存储成本逐年升高。非结构化数据量占比逐步增加，存储数据未分类，大量“冷数据”与频繁修改、点查的数据放在同环境中进行同等处理。IDC预测，到2025年，全球数据量将增长至175ZB，其中80%-90%为非结构化数据。数据无序堆积，存储成本居高不下。存储资源浪费，大量重复、过期文件占用宝贵的存储空间，费用高昂。成本控制困难，缺乏有效的数据管理和优化策略，难以分辨哪些数据必须长期保留，哪些数据是冷数据可以丢弃，哪些数据是热数据需要存储在高性能但高成本的存储介质上，哪些冷数据可以迁移到低成本的存储介质上。

挑战之二是存储资源利用率普遍较低，缺少多视角的存储资源优化分析。企业往往需要跨多个平台甚至地理位置整合存储资源。缺乏全局视角使得企业难以对存储资源进行全面的监控和优化，导致资源利用率低。多样化的业务需求导致各企业需要在不同业务单元之间平衡存储资源，以满足各自的性能和容量需求。但是，大部分企业缺少业务视角的资源使用分析，难以将存储资源的分配与业务需求和优先级对齐。在企业为员工提供虚拟化桌面的背景下，员工是存储资源的直接使用者，他们的个人存储空间管理对整体资源利用效率有着直接影响。然而，许多企业在存储资源优化分析时往往缺乏对使用者需求的考虑，导致存储资源的浪费和成本不必要的增加。

挑战之三是存储数据资源难以梳理，且管理不足。客户拥有包括文本文档、图片、视频、音频和日志文件等在内的多种类型的非结构化数据。企业的各个部门通常都有独立的系统来管理其业务流程，并生成各自的数据，这些数据往往被封闭在各自的系统中，缺乏共享机制和统一管理与分析的能力。企业的不同用户对于数据的使用需求各不相同。一些用户需要全局的可视化数据报表，另一些则需要详细的实时数据报表，需求的多样化导致数据在整合和分析过程中变得复杂。数据分散存储在不同的存储系统，如网络附加存储(NAS)、存储区域网络(SAN)、对象存储等。这些环境各自使用不同的协议、标准和访问控制机制，加剧了数据的分散，导致难以实现跨平台的数据汇总和分析。企业无法全盘掌握其所有数据资源。这意味着某些数据可能被忽略或未被充分利用。

为了应对这些挑战，金融行业需要实施存储精益化管理。存储精益化管理解决方案架构包括跨平台跨品牌统一管理、冷数据分析识别、重复文件识别、存储优化建议等。通过存储精益化管理，支撑数据分级管理，优化数据管理规范，降低成本。

具体来说，冷数据识别可以提供数据迁移及转储依据。冷数据评估模型与规则按照数据的创建时间、最后访问时间、最后修改时间，将数据分为冷、热、温三个类别。文件热温冷分类，优化数据分层管理。随着数据量的增长，如何在保证数据可靠性和可用性的前提下，降低存储成本，是一个重要的考虑因素。不同的业务对数据的访问频率和重要性有不同的要求。在线业务系统需要实时访问和处理热数据，离线分析系统则需要处理大量的历史数据和冷数据。需要通过对数据进行热、温、冷分类，根据数据的访问频率和价值，选择不同性能和成本的存储介质和存储方案，实现存储成本的优化、满足不同业务对存储系统的需求。

存储数据的全局视角管理包括存储总空间、热数据总空间、温数据总空间、冷数据总空间、文件总数、子文件夹总数、重复文件总数、数据增长趋势、文件类型空间占比、数据分类空间占比等。冷数据识别与分析可以筛选需要分析的服务器、最近修改时间、创建时间、最近访问时间、文件大小、一级文件夹等。重复文件识别，快速消除冗余数据、降低存储空间。在海量文件的存储系统中，常常面临的一个挑战是处理和管理大量的重复数据。重复数据的存在，一方面占用大量存储空间、造成资源浪费，另一方面在备份和恢复过程中会导致备份时间延长和恢复效率降低。同时，重复文件可能存在于企业内的多个存储系统中，如何跨存储识别出海量文件中的重复文件是一大挑战。

通过实施存储精益化管理，金融行业可以显著降低存储成本，提高存储资源利用率。例如，某企业每年存储采购1200万左右，高端存储占比65%。通过存储精益化管理，每年节省高端存储采购约312万左右，每年重复文件识别节省约180万左右，冷数据识别迁移节省约40%存储空间，重复文件识别率95%以上节省约15%存储空间，一年减少存储资源不足造成的生产事件2次，减少30%的人工时间。这些成果充分证明了存储精益化管理的价值和效果。

这篇文章的灵感来自于《爱数金融行业存储精益化管理，降低存储成本》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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