对象存储产品选型评估框架→适用于保险双录/影像系统非结构化数据存储项目

伴随着互联网金融的蓬勃发展，保险行业的影像系统变得越来越庞大，而且接口支撑范围从原来仅有的保单、理赔等业务系统扩展到了很多，尤其是与互联网相关的业务。伴随着更多理赔类相关线上业务的开展，保险的双录系统也从容量以及处理能力上有了较高的要求。一方面影像、双录等相关非结构化数据存储平台变得越来越重要。另外一方面，这些新的要求和挑战，不仅仅在系统的处理能力上表现为多样化读写的要求，更重要的是对于系统的容量和伸缩性有了前所未有的挑战。越来越多的保险企业面临非结构化数据存储平台革新需求。

作为保险行业的 IT从业者，一定会面临着应用系统和存储平台的双重革新问题。尤其是对于平台本身的选型。不仅需要适应应用系统本身的变化，而且需要适应业务未来发展的要求。因此， 选择什么样的非结构化数据存储设备？基于哪几个维度去选择？选择的维度如何去确定其优先顺序？ 等系列问题摆在我们面前，成为困扰决策的主要因素。

本次影像双录非结构化数据存储选型评估框架课题从产品生态、产品安全可靠性、产品可拓展性、产品架构及硬件技术、平台功能先进性、性能管理先进性等六个维度定义该选型框架。

1、产品生态

影像双录非结构化数据存储产品在金融行业不仅是一个传统延续的系统，而且是一个非常重要的系统，是需要持续运转并发展的。因此产品本身的生态如何决定了产品在后期服务的稳定性以及产品在未来的革新的可持续性。评估主要从产品的品牌、市场、售后、案例以及在市场上的开放性等若干方面来综合判断其产品生态指标如何。当然，在每一项大的评估指标体系当中我们可以设计符合自身需求的判断指标。例如，在市场这个体系当中，我们既可以通过国际市场数据判断，也可以通过国内 IDC报告数据来判断。这个需要不同企业根据自身的实际情况来灵活掌控。

2、产品安全可靠性

金融行业信息系统面临双重监管，其安全可靠性是非常重要的评估维度。所谓安全是需要上升到业务安全性高度来判断，这不仅仅涉及到数据本身，而且涉及到支撑业务运行的整体基础设施环境。因此判断这个维度的优秀与否主要看两个方面，一方面在于数据，另外一方面在于基础环境健壮性保护。数据主要通过数据管理的控制机制以及数据本身的保护措施，而基础环境在于判断该产品对异常事件的保护应对机制。同样，这些详细指标究竟应该定到什么样的水平和量级需要企业根据自身情况来判断。

3、产品可扩展性

非结构化数据存储在未来的业务发展过程当中，一定会是不断增长不断扩张的模式。尤其是在互联网大环境背景下。因此企业在选型的时候，数据量以及与数据量相匹配的处理能力是否具有很好的延展性，能否适应业务层面的扩张。这是企业关注的重要指标。产品的可扩展性评估主要从产品本身的处理能力以及产品的容量扩展能力两个方面来看。处理能力主要取决于硬件的配置以及硬件的扩展能力，容量主要取决于其架构以及算法。硬件的指标需要根据厂家产品配置参数表来进行详细对比，关注的点在于扩展能力。架构及算法的指标需要根据产品的架构及算法母体优劣来进行判断。当然，优劣是相对而言的，是需要根据企业自身需求来进行取舍。

4、产品架构及硬件技术

科技的发展不仅仅在于软件技术，而且在于硬件技术的迭代更新。产品架构及硬件技术的先进性直接决定了其他的很多维度的指标。通常判断一个产品的好坏，产品本身的参数指标是非常重要的评估标准。而对于非结构化数据存储平台的参数体系，我们不仅仅要从产品本身的参数来判断，而且要从产品的架构以及所依赖的算法源头来判断。这个维度我们关注的重点是在于其技术的先进性。

5、平台功能先进性

非结构化数据存储也会伴随着企业的整体运维管理体系而不断发展。这就要求产品在管理方面有相对的技术先进性。不仅仅需要数据管理方面有比较丰富的功能，而且需要在运维方面有比较实用的工具。功能上不仅仅需要具备，更重要的是稳定可靠。工具上不仅仅是要有，更重要的是易用可用。平台功能需要从平台操作层面、数据管理层面以及运维管理角度去判断。企业可以根据切身需求定义符合自身的技术指标。例如可以将数据管理层面的消重、压缩、备份、迁移、精简等众多指标赋予不同的权重或进行合理的取舍。

6、性能管理先进性

相对于结构化数据的存储产品，非结构化存储平台对性能的要求并不是非常高。但是与其业务场景相适应的大规模写也是有一定的性能要求。传统的影像管理系统主要用于信贷、票据等相关业务的后台审核业务，其对应的操作基本上都是一次录入，少量查询这样的模式。因此其性能要求不是非常高，但是随着很多互联网业务以及大数据分析业务的不断涌现，影像系统不再是一个简单的数据存储平台了，它开始作为很多业务的数据源，对数据的读写性能有了一定的要求。评估数据平台的性能需要从硬件配置和软件算法层面去关注产品本身对于性能方面的支撑。硬件上我们需要关注从数据接口到数据落盘整个链条上是否存在瓶颈，例如数据链路的并发度、数据处理节点的并发度等。软件上我们主要看数据的缓存处理机制是否合理先进。当然具体的技术指标可以根据自身需求来进行取舍。

扫描以下二维码，原文下方有根据各个维度发布的19个选型投票，各位同行可以进行投票及评论。基于该评估框架和投票的综合分析报告也将在未来发布。

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