随着非结构化数据规模指数级增长，传统备份方式面临扫描效率低、传输耗时长、存储成本高等瓶颈。针对海量小文件、复杂目录结构等场景，以下技术方案可显著提升备份与恢复效率：

智能扫描策略优化：

采用自适应扫描算法，动态匹配数据集的深度与广度特征（如医疗影像的多层目录结构）。

多线程并行扫描：

一个线程扫描过慢，那就开多个线程扫，当然这个具体开多线程跟主机CPU核心数相关。

小文件合并传输：

通过文件打包聚合技术将海量小文件（如办公文档、日志）合并为大块对象，结合自适应压缩算法（LZ4/ZSTD），降低网络I/O交互频率的同时减少存储空间占用。

增量备份智能识别：

现有备份策略基本都是低频率完全备份、高频率增量备份。通过对源文件多个维度提取关键信息，构建文件指纹，结合高效的算法快速与关联备份集进行对比，以此快速获取增量信息。

元数据结构化存储：

对源端获取的元数据信息按照云祺容灾备份系统特有的格式再组织， 一方面大幅减少了元数据的存储空间，另一方面加速了恢复单元的定位效率

存储分层与数据缩减：

采用冷热数据分层策略，将长期归档数据自动迁移至低成本存储（如对象存储）。结合重复数据删除与压缩技术，可进一步降低存储成本。