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传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设施和软件，以及大量用户，每天都在往企业外部输出大量非结构化数据，为了保留和保护好数据这个新型的生产因素，企业每年领取用于非结构化数据存储上的老本也在快速增长。
对于大多数企业用户而言，数据具备阶段性热点拜访的特点，超过肯定工夫后，80% 以上的数据逐渐转冷。热数据的拜访性能要求较高，通过肯定工夫周期之后，热数据逐步变冷，利用拜访这些冷数据的频率会变得很低。
如何解决海量非结构化数据存储及拜访性能，同时兼顾企业用户对非结构化数据的整体应用老本，是 CIO 们面临的次要问题。
YRCouldFile 文件存储系统的智能分层性能，能够依据用户须要，自定义冷热数据策略，冷数据主动流动至低成本的私有云对象存储并实现压缩，向上依然为业务提供规范的文件拜访接口，并放弃目录构造不变，数据在冷热数据层之间流动对业务齐全通明，能无效地对老本和性能做好均衡。
近期，焱融科技公布了 YRCloudFile 新版本，该版本对智能分层性能做了全面的降级，将分层策略细粒度到目录级别。例如目录 A 的冷数据下刷到阿里云 OSS，目录 B 的冷数据下刷到 AWS 的 S3，目录 C 的冷数据下刷到本地对象存储。
细粒度的分层策略有什么益处呢？
冷数据定义更灵便
家喻户晓，私有云的对象存储的应用老本，有三局部组成，存储容量费用、API 调用费用、网络流入流出费用。很多时候，API 调用或者网络流入流出费用，往往比存储容量的费用要大的多。
数据趋冷是个逐渐的过程，在数据趋冷的过程中，有可能还是会被拜访，这部分费用加起来也是一笔收入。YRCloudFile 目录级智能分层性能推出，就能很好的解决这个问题。它能帮忙用户对冷热数据的辨别更细化，对于趋冷数据，寄存入本地对象存储，这部分数据可能还会有大量的拜访；对于更冷数据，能够设置目录连贯至有限容量的私有云对象存储上以作归档，这部分数据根本不再被调用。
So easy，不同利用，不同策略，不同对象存储厂商
对于数据中心而言，不同的利用，对冷数据的定义是不同的，对数据寄存的要求也不同。例如，数据安全要求高的冷数据要求寄存在本地；数据安全要求低的数据能够寄存在私有云。又如，训练数据在被频繁的训练 2 周之后就不再拜访，趋冷；训练后果数据则会在很长的时间段内始终须要频繁拜访。
基于不同利用类型以及不同数据安全的思考，咱们也须要更灵便，更简略的策略。YRCloudFile 能够对不同的场景、要求，定义不同的冷数据策略以及冷数据存储的地位。
任性，想存哪里就存哪里
冷数据不再被某家厂商绑定，您能够将冷数据寄存在寰球范畴内的各大公有云对象存储平台上，也能够抉择公有部署的商业对象存储，或者开源的 Ceph 等。对接了不同的平台，并不象征应用难度会减少，您能够应用简略的 UI 界面，轻松简略地解决 YRCloudFile 和不同对象存储平台的对接。
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YRCloudFile 在谋求极致高性能的同时，也在一直的优化海量数据生命周期的治理。将来，咱们还会在数据生命周期治理上实现更多创新性的性能，敬请期待…… 😄
