1.一种基于云平台的金融大数据信息存储方法，其特征是，包括以下步骤：S1：利用数据采集单元对金融大数据进行信息采集；

S2：对金融大数据进行分析，检索金融数据文字资料及关联资料进行分类；

S3：基于云平台对金融大数据进行再挖掘，组建集群计算机虚拟资源池，实现资源池对于金融大数据的负载自动分配；

S4：建立多中心式云架构，对金融大数据进行非结构化提取，基于云平台进行金融大数据的集群计算，对金融数据进行保护；

所述S1步骤中的数据采集单元采集数据基于计算机多处理技术，其采集方法，包括以下步骤：S11：进行个人客户画像和企业客户画像的建立；

S12：针对客户生命周期进行管理，采用交叉营销政策，向客户对金融产品进行个性化推荐；

S13：针对中小企业进行金融风险评估，针对反洗钱业务和金融诈骗业务进行实时地分析；

S14：对金融市场进行渠道分析，进行战略舆情分析和产品优化分析；

所述计算机多处理技术将金融大数据进行处理，将处理结果输出，当计算机的计算节点具有N个处理器时，其性能指标的评判基于下列公式：IPS的计算，在前半部分中，MF即为处理器的主频，即处理器内核工作的时钟频率；IPC为每个时钟周期内可执行的指令数，后半部分中，F为计算工作中不可被并行化的部分所占比例；N为处理器数量；

所述S3步骤中的计算机虚拟资源池基于key‑value接口，利用key接口进行对象识别，key‑value接口利用IP地址，利用以太网与Kinetic进行硬盘通信；

所述S4步骤中的多中心式云架构的建立，采用Block统一集群存储架构，虚拟主机采用多个vPools，进行高速缓存，统一管理异构数据，支持文件系统、块设备、S3 API兼容的对象存储包括Ceph和Swift；

所述S3步骤中的对金融大数据进行再挖掘，包括对于金融大数据进行跨地域分布式存储，金融总公司和金融子公司之间建立异地跨数据同步处理、采集；支持金融大数据云备份归档，建立金融大数据信息备份中心，所述金融大数据的云备份归档，包括以下步骤：S31：利用重复删除复制技术，基于AIR技术在复制的过程中将金融大数据导入远程，进行备份容灾；

S32：根据单个应用、单个业务及整个数据中心进行切换应用，实现对于程序的自动停止或启动；

S33：对数据中心的高可用性进行实时地漏洞检测，对各种软件、存储和网络信息进行规划；

所述对金融大数据进行分析，包括对多个元数据节点进行集群，提升对于金融大数据的检索和读取速率，通过自动负载均衡技术减少过量的金融大数据的涌入所造成的存储延迟；

所述S4步骤中的集群计算，对金融数据进行保护，包括以下步骤：S41：利用集群架构对数据副本进行选取，针对网络环境提供IP takeover机制；

S42：建立N+1集群，对多机房跨广域网进行分布式部署；

S43：利用去中心化对每一存储节点均提供管理页面，利用监视模块即相应的报警系统，保证存储过程中的正常状态。