云對象存儲：讓大數據挑戰變小

 　　大數據分析從非結構化數據中提取情報，對于大多數云提供商提供的傳統的塊存儲技術來說過于笨拙。

　　很多企業客戶疲于調整現有的內部IT基礎架構和傳統數據倉庫，云提供商正好找到了基于。通過云對象存儲服務，提供商不僅提供了成本削減，也解決了客戶和大數據管理的相關技術挑戰。

云對象存儲：讓非結構化數據結構化

　　收集和存儲大型數據集對于任何規模的企業都讓人生畏，而且訪問、組織和分析非結構化數據給企業制造了大量新的挑戰。使用塊存儲技術處理大數據要求企業構建一個復雜的數據模型，來提前組織非結構化數據。對象存儲可以通過讓企業整合元數據到其非結構化數據中消除代價昂貴的步驟。

　　對象存儲技術將數據和云數據存放在一起，提供了安全、認證以及企業信息和應用的上下文環境，對于產業來說一個尤為顯著的性能就是法規遵從，而且這些東西大都是富媒體。

　　訪問對于大數據就更加重要了，要能夠搜索到，對象存儲提供了傳統云存儲之外的內置安全性能。

　　隨著云應用吸引了高對法規化的行業，尤其是垂直市場，比如醫療保健——正在為大量病人文件尋求對象存儲價值，包括X射線和核磁共振成像文件。

　　同時大型的云廠商，比如亞馬遜、惠普和IBM，正在其傳統云存儲產品之外兜售對象存儲產品，對象存儲是另外一種選擇，但并不是傳統塊存儲的代替品。在對象存儲之上選擇塊存儲的企業是為了更快的訪問日常應用，但是對象存儲更好的適應超大型數據集，并且可以輕松擴展。對象存儲是存儲的另一種類型，云提供商必須理解，對象存儲能很好的適應具體的應用和流程需求。

　　轉移數據是成功的一半

　　雖然云存儲提供商能夠影響更多的客戶通過對象存儲產品轉移到云端，挑戰在于從企業數據倉庫轉移導數據到云端。

　　因為大多數客戶并沒有大型以太網管道將其同云提供商連接，很多云服務提供商通過客戶數據快照或者從客戶網站不斷復制的方法來克服困難。同時不同的云提供商采用不同的方法，大的問題仍舊是傳輸數據到云端。

　　大數據分析對于云對象存儲提供商來說是一個非常大的機遇，然而數據發掘需要具體的軟件。要能夠存儲且快速訪問數據，對象存儲對于業務客戶意義重大。