云存储在应用程序管理、数据管理和业务连续性方面有多种使用场景。让我们来看看下面的一些示例。

传统本地存储解决方案的成本、性能和可扩展性可能会出现不一致的情况，特别是在长期运行时。分析需要大规模、经济实惠、高度可用且安全的存储池（通常称为“数据湖”）。

基于对象存储构建的数据湖以原始形式存储信息，并且包括允许选择性提取和用于分析的丰富元数据。基于云的数据湖对于多种类型的数据仓库和处理以及大数据和分析引擎发挥着举足轻重的作用，旨在帮助您在较短的时间内完成后续项目，并提供更有针对性的相关性。

备份和灾难恢复对于确保数据的安全性和可访问性至关重要，但满足不断提升的容量要求是一项持久的挑战。云存储为数据备份和恢复解决方案提供低成本、高持久性和高可扩展性的优势。嵌入式数据管理策略可根据频率或时间设置自动将数据迁移到成本更低的存储；您可以创建存档文件库以帮助您遵从相关法律或法规要求。这些优势为生成大量非结构化数据且需要长期保留的行业（如金融服务业、医疗保健业以及媒体和娱乐业等）提供了巨大的可扩展性。

软件测试和开发环境通常需要增建、管理和停用单独、独立和重复的存储环境。除了需要足够的时间以外，还需要巨额的前期资本成本。

世界上许多大型且极具价值的公司在创纪录的时间内通过利用云存储的灵活性、性能和低成本优势构建了应用程序。甚至是最简单的静态网站也可以通过较低的成本得到改进。IT 专业人员和开发人员将目光投向按需付费的存储选项，如此一来，消除了他们在管理和扩展方面的困扰。

可用性、耐用性和较低的云存储成本极具吸引力。另一方面，与存储、备份、网络、安全和合规管理员一起工作的 IT 人员可能会担心将大量数据传输到云的现实问题。对于某些人来说，将数据导入云端可能是一项挑战。混合、边缘和数据移动服务可在物理世界中的任何位置满足您的需求，帮助您轻松将数据传输到云端。

将敏感数据存储在云中可能会引起用户对法规和合规性的担忧，尤其是当相应数据当前已存储在合规的存储系统中时。云数据合规控制旨在确保您可以对数据部署和实施全面的合规控制，帮助您满足全球几乎所有监管机构的合规要求。通常，云供应商通过共享责任模型，让客户可以在 IT 环境中有效和高效地管理风险，并通过遵守已建立的、广泛认可的框架和计划来保证有效的风险管理。

云原生应用程序使用容器化和无服务器等技术，以快节奏和灵活的方式来满足客户的期望。这些应用程序通常由称为微服务的小型、松散耦合的独立组件组成，这些组件通过共享数据或状态进行内部通信。云存储服务为此类应用程序提供数据管理，并为云环境中持续存在的数据存储挑战提供解决方案。

当今企业都面对着数据指数式增加的巨大挑战。机器学习（ML）和分析为数据提供了比以往更多的用途。监管合规则要求长时间保留数据。客户需要使用能够优化数据持久性，加快检索速度，加强安全性与合规性并且提升数据可访问性的解决方案取代本地的磁带和磁盘归档基础设施，从而获得高级分析及业务情报能力。

许多组织希望充分利用云存储的优势，但其应用程序是在本地运行，需要低延迟访问数据或者需要将数据快速传输到云。混合云存储架构可以将您的本地应用程序和系统连接到云存储，从而帮助您降低成本，最小化管理负担，以及利用数据实现创新。

由于数据块存储具有高性能，且易于更新，因此许多组织将其用于事务数据库。凭借其有限的元数据，数据块存储能够提供高性能工作负载和对延迟敏感的应用程序（如数据库）所需的超低延迟。

数据块存储允许开发人员建立强大、可扩展且高效的事务性数据库。由于每个数据块都是一个独立单元，因此即便存储的数据增长，数据库也能以最佳方式运行。

借助云存储，您可以在应用程序附近处理、存储和分析数据，然后将数据复制到云中进行进一步分析。通过云存储，您可以高效且经济高效地存储数据，同时支持 ML、人工智能（AI）和高级分析，以获得洞察力并为您的业务进行创新。