金融行业存储精益化管理

围绕海量异构存储热温冷数据及重复数据识别，为金融用户合理规划存储资源，降本存储成本，并从全局视角、特定的业务视角、个人使用者视角或其他自定义视角洞察数据资源分布和大小，提高IT运维效率。为数据存储提供更灵活、成本效益更高的解决方案。

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海量异构存储数据的规划挑战

为保证系统的高可用性，金融机构在存储设备上投入巨大，但存储管理软件无法识别多品牌异构存储中的数据如何分布、是否在用、是否重复等，导致存储资源缺乏合理规划。

海量数据增长
存储成本居高不下

数据无序堆积：随着各种非结构化数据在存储平台间的不断膨胀，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。

存储资源利用率较低
缺少多视角的存储资源优化分析

缺少全局视角：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。
缺少业务视角：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。
缺乏使用者视角：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。
存储需求预测困难：大部分组织的存储需求预测缺乏前瞻性，可能导致供应不足。

存储数据资源难梳理
且管理不足

多样化的数据类型、跨多部门系统的数据运作、用户差异化的数据需求，及异构的存储环境，使企业缺乏统一的数据试图，无法全盘掌握所有的数据资源，使某些数据被忽略或未被充分使用。

精益化管理助力降本增效

降低存储成本

识别不常访问的冷数据，并将这些数据迁移到成本更低的存储介质上，减少对高性能但高成本存储资源的依赖。
自动识别重复或冗余的文件及僵尸虚拟机等，帮助客户释放存储空间，减少不必要的存储开销。
提供基于数据管理方式和业务需求的存储优化建议，帮助用户实现更高效的存储资源利用，有效降低采购与运维成本40%以上。

提高IT运维效率

快速检索和分析存储在不同平台和位置的文件，从全局视角、特定的业务视角、个人使用者视角或其他自定义视角洞察数据资源分布和大小，提高数据资源的管理效率。
利用机器学习预测引擎预测未来的存储需求，提前规划资源，避免存储容量不足的问题。
自动化报告减少了手动管理和监控存储资源的工作量，降低管理成本的同时，提高了IT运维效率。

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方案技术优势

支持NFS/CIFS挂载、本地Agent、REST API等丰富的数据采集方式
可在业务低峰期扫描，并仅扫描元数据，对存储系统的负载较小
只读权限挂载，无侵入式采集，高效安全

支持自定义选择基于文件元数据或文件数据进行文件标识符计算
数据采样频率、采集数据量支持自定义，避免读取数据量过大，灵活的策略，适应多种场景

基于最近访问时间、创建时间、修改时间等的热度评估模型，多维度加权综合平分，对文件进行热温冷分析
支持自定义设置不同维度的热度评分权重，并根据文件热度总分，将文件分为热数据、温数据、冷数据

基于元数据统一分析模型，保障跨存储、异构存储的统一分析性能，实现异构平台文件元数据跨存储看管理、跨云管理及跨组织管理
通过规范异构平台文件元数据，实现统一查询，打破数据孤岛，提供全面视角
跨平台的数据试图，全面了解数据资源的使用情况，提高数据管理效率

数据自动分类：内置多种分类模型，并支持自定义分类规则
优化数据管理策略、提高数据可靠性：根据数据热温冷分类情况制定存储策略、备份策略、恢复策略等，保证数据的可靠性和安全性
数据分类存储，降低成本：将温、冷数据存储在较低成本存储介质上，实现数据分类存储，降低成本，提高系统性能

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