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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。

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

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

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。

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
多种元数据采集方式,减少生产系统影响
  • 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
重复数据识别,降低存储空间
  • 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
多维自动评估,文件热温冷分类
  • 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
统一数据试图,跨平台精益化管理
  • 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
数据自动分类,优化数据分层管理

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