1、如何處理非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
2、如何測量IDC機房的耗電量
除了計算機房空調（CRAC）系統外,影響計算機房冷卻效率的幾個主要因素是計算機設備相對進氣口和排氣口的方位.所以,首先要確定伺服器、交換機及其他散熱設備是不是沿同一個總方向排放熱空氣.
使用冷熱通道的這項技術有助於隔離溫度相近的空氣,並且確保進入到機器的空氣盡可能冷；確保冷空氣被送入到任何設備之前沒有被抽吸到機房外面.一旦機房裡面的布局排成了冷熱通道,就可以在那些通道之間添加隔板,進一步提高效率,就像打開汽車空調後,最好把窗戶搖起來.另外可以對這種技術稍加變化,只隔離熱通道,將計算機的排氣口對著CRAC設備的進氣口,或者對著充氣室天花板的口子.其次是全面的電力審查.作為全面的電力審查,我們可以測量IDC機房機櫃和機架上硬體部件的耗電量.檢查客戶所用的不間斷電源（UPS）系統的壽命.
今天的UPS比僅僅三年前製造的UPS要高效得多.要是使用壽命超過了五年,它們也許可以扔到垃圾堆了.下一步是測量和記錄其餘IT部件的耗電量.為了簡化這項任務,我們從Appropedia.com獲得了這張電力審查（Power Audit）計算表計算表裡麵包含計算耗電量的公式.一旦計算完畢,就可以確定電力效率最低的部件,然後根據它們各自的設置來設定減少多少耗電量,或者更換成或升級到能效更高的機型.最後一步是摸清PUE.
理想的PUE應該是1.0,這表明計算機資源組成了整個基礎架構.當然,這在大多數情況下是不可能的；PUE為2.0或2.5被認為是中小型IDC機房的平均值..據調查發現,如果客戶的數據中心已經過了充分的隔離,最多可以將空調成本節省15%、將風扇系統的成本節省67%.
下一步是計算IDC機房的電力使用效率（PUE）.
要進行全面的電力審查,必須先完成這一步,因為這可以提供衡量的基準,以便跟蹤電力效率的改進.
只要將IDC機房及其基礎架構（包括燈光、冷卻和所有IT設備）的總耗電量（瓦特）除以IT負載本身,就能得出PUE.IT負載僅僅包括與計算機直接有關的部件,比如伺服器、存儲系統、交換機和路由器等,而不包括不間斷電源（UPS）、冷卻系統或沒有接入到計算機的任何設備.
3、怎麼統計整個IDC機房的伺服器每秒產生的日誌數量
你需要部署一套elk日誌收集分析。如果是收集單個服務的日誌分析，腳本還是可以實現的。
要收集分析集群或者所有服務應用的日誌，腳本就實現不了咯。