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오브젝트 스토리지와 블록 스토리지 이해

블록, 파일 스토리지 또는 객체 — 오늘날의 데이터 스토리지 환경에 적합한 기본 스토리지 시스템은 무엇입니까?

아마 떠났을거야 경험이 많은 IT 스토리지 관리자도 머리를 긁적입니다.

이유? 엔터프라이즈 데이터 스토리지 기술 선택은 블록, 파일 스토리지 및 개체이며, 충돌하는 것은 종종 개체 스토리지 대 블록 스토리지 논쟁입니다. 대규모 데이터에 대한 책임을 져야 미래의 데이터 스토리지가 매우 어려워집니다. 게다가 데이터를 처리하고, 저장하고, 사용 사례를 기반으로 액세스합니다. 각 유형의 아키텍처를 배포하기 위해 발생하는 복잡성을 상상해보십시오!

그렇다면 데이터를 어디에 저장 하시겠습니까? 이를 통해 어떤 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니까?

이 기사에서는 객체 기반 스토리지와 블록 기반 스토리지에 대해 설명합니다. 블록 기반 및 객체 기반 스토리지를 지원하는 액세스 방법 기술, 사용 사례, 비즈니스에 어떻게 적합하며 항상 최선의 선택이 아닐 수있는 이유.

그렇다면 블록 스토리지와 오브젝트 스토리지의 차이점은 무엇입니까? 탐험 해 봅시다.

객체 저장소

간단히 개체 저장소라고하는 개체 기반 저장소는 플랫 메모리 모델을 사용하여 데이터 또는 개체의 개별 단위를 격리 된 컨테이너로 저장하는 데이터 저장소 아키텍처입니다. 이러한 격리 된 컨테이너를 버킷이라고합니다. 플랫 구조는 각 개체가 여러 네트워크 시스템에 걸쳐 동일한 액세스 권한으로 저장되는 단일 독립 저장소처럼 작동합니다. 가장 좋은 점은 데이터의 물리적 위치를 몰라도 개체를 찾을 수 있다는 것입니다.

이는 모든 단일 개체가 다음과 같은 세 가지 중요한 특성을 갖기 때문입니다.

  1. 자료. 가족 사진, 음악, 비디오, 5,00000 페이지의 수동 문서 파일에서 구조화되지 않은 데이터에 이르기까지 저장하려는 모든 것이 될 수 있습니다.

  2. 데이터를 설명하는 관련 메타 데이터 (연령, 개인 정보 보호, 우발적 인 액세스와 같은 세부 정보 포함) 과

  3. OS가 분산 시스템에서 찾을 수 있도록 고유 ID 주소가 포함 된 사용자 지정 식별자입니다.

접근 방법

액세스 방법은 오브젝트 스토리지 기술을 틱하게 만드는 스토리지 관리자에게 기술적 이점입니다. Object Storage 플랫폼에서 액세스를 위해 RESTful (Representational State Transfer) API에 의존하는 HTTP API (응용 프로그래밍 인터페이스)를 통해 객체에 액세스 할 수 있습니다. 파일을 검색하려면 원하는 개체를 찾기 위해 API 요청을 클라우드 블록 스토리지에 보냅니다. 따라서 객체 기반 스토리지는 퍼블릭 클라우드 워크로드를위한 훌륭한 선택입니다. 또한 여러 지리적 위치에 개체를 배포 할 수 있습니다. 이를 통해 다른 계층 또는 다른 지역으로 개체를 이동할 수 있습니다.

좋은 소식 메타 데이터를 정의 할 수 있습니다. 즉, 각 데이터에 대해 식별자를 추가하여 더 많은 컨텍스트를 구축 할 수 있습니다.. 객체의 메타 데이터 정보를 알고 나면 쉽게 쿼리 할 수 ​​있습니다. 또한 파일 정보로 파일을 분류 / 구성하고 쉽게 색인을 생성하고 원할 때마다 데이터를 검색 할 수 있습니다. 그리고 빅 데이터 분석의 경우 기회는 무한합니다!

그러나 개체 장치에 익숙한 OS 서버를 통해 마운트 된 드라이브 볼륨으로이 데이터에 직접 액세스 할 수 있습니다. 클라우드의 시장 리더 인 AWS는 아마존 S3 어느 오브젝트 스토리지 제품입니다.

사용 사례

  • 비정형 데이터 오브젝트 스토리지는 계층 구조를 따르지 않기 때문에 지리적 위치에 분산 된 멀티미디어 컨텐츠, 파일, 폴더, 아카이브 및 정적 웹 컨텐츠와 같은 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

  • 클라우드 애플리케이션 개발- HTTPS API를 통해 오브젝트 스토리지에 액세스 할 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 분석을 위해 저장, 태그 지정 및 분석 할 수있는 대규모 데이터로 네이티브 시스템 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다.

  • 아카이브 스토리지 오브젝트 스토리지를 사용하면 자주 업데이트되는 비정형 데이터를 확장하기 위해 스토리지 노드를 추가 할 수 있습니다. 이렇게하면 즉시 액세스를 유지하면서 파일을 보관할 수 있습니다.

  • 파일 백업- 오브젝트 스토리지를 사용하여 파일, 로그 파일 및 데이터베이스 덤프를 백업 할 수 있습니다.

  • 개체를 여러 번 읽을 수 있음-오브젝트 스토리지 데이터는 한 번만 기록되지만 여러 클라이언트에서 읽을 수 있습니다. 여러 클라이언트가 모든 위치에서 데이터에 액세스하고 읽을 수 있으므로 전 세계에 분산 된 리치 미디어 스토리지에 매우 적합합니다.

  • 정적 데이터에 최적화-오브젝트 스토리지로 대량의 정적 및 비정형 데이터를 관리 할 수 ​​있습니다. 예 :. 이미지, 비디오 파일, 음악 또는 거래 기록.

왜 기업용 오브젝트 스토리지인가?

오브젝트 스토리지와 블록 스토리지의 차이에 관해서는 전자가 비정형 데이터 스토리지를위한 실행 가능한 옵션으로 우세합니다. 날마다 증가하는 비정형 데이터의 눈사태를 구성, 관리 및 검색하는 것은 복잡합니다. 이것이 바로 오브젝트 스토리지가 비즈니스 목표 개발에 도움이되는 여러 지역에 걸친 데이터 배포 및 대용량 스토리지에서 데이터 통찰력을 추출하는 데있어 의미가 있습니다.

다음은 선택하는 이유입니다. 개체 저장 기술 블록 수준 저장소 대 개체 수준 저장소 시나리오 :

검색 가능성 객체 자체에있는 메타 데이터는 광범위한 검색 결과를 제공합니다. 예를 들어 특정 기준을 충족하는 특정 유형의 파일을 검색 할 수 있습니다. 또한 메타 데이터를 개체와 연결하기 위해 데이터베이스를 구축하지 않고도 사용자 지정 메타 데이터를 쉽게 만들고 시간이 지남에 따라 속성을 추가 할 수 있습니다.

무제한 확장 성-오브젝트 스토리지는 노드를 추가하여 수평 확장이 가능합니다. 이렇게하면 동일한 개체의 여러 복사본이 여러 노드에 분산되므로 개체 데이터의 고 가용성이 보장됩니다. 따라서 이제 클러스터에 노드를 추가하여 더 많은 스토리지 공간을 활용하고 엔터프라이즈 요구에 따라 스토리지 시스템을 확장 및 축소 (스토리지 유닛 추가 / 제거) 할 수 있습니다.

빅 데이터 분석- 빅 데이터 분석을 활용하려면 오브젝트 스토리지를 입력하십시오. 모든 개별 개체는 관련성을 지원하는 메타 데이터로 태그가 지정되고 기본 데이터에 더 많은 컨텍스트를 추가합니다. 이를 통해 빅 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 어느 전통적인 블록에서는 기대할 수 없습니다.

여러 지역에 분산 된 스토리지- 수 페타 바이트 규모의 데이터 스토리지 빅 타임의 분산 액세스 기능을 활용할 수 있습니다! 확장 가능한 메타 데이터와 개체 스토리지의 지리적 유연성 덕분입니다. 키워드로 검색 가능한 글로벌 네임 스페이스를 사용하면 뿐만 아니라 데이터를 찾고, 마이그레이션하고, 보호 할뿐만 아니라 온-프레미스 및 클라우드 스토리지 계층간에 부하를 분산합니다. 기업의 경우 용량, 비용, 가용성 및 규정 준수를 최적화하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이됩니다.

대용량 데이터 스토리지 요구 사항 충족 : 대용량 파일, 고객 데이터 및 구조화되지 않은 엔터프라이즈 데이터를 스토리지 풀에 저장할 수 있습니다. 수백 페타 바이트의 데이터를 확장 할 수 있습니다. 이는 기업에 매우 매력적인 옵션 인 플랫 네임 스페이스로 인한 확장 제한을 제거합니다.

HTTP (s) 프로토콜을 사용한 애플리케이션 개발 : 오브젝트 스토리지는 HTTP (s) 프로토콜을 통한 액세스를 지원하므로 모든 요청이 HTTP (s) API를 통해 이루어 지므로 애플리케이션에 쉽게 통합 할 수 있습니다. 따라서 이제 모바일, 반응 형 및 기존 앱 개발을위한 클라우드 네이티브 애플리케이션을 빌드, 개발, 배포 할 수 있습니다.

오브젝트 스토리지가 항상 최선의 선택이 아닌 이유는 무엇입니까?

개체 기반 저장소와 블록 기반 저장소를 이해하려면 개체 저장소가 적합하지 않은 인스턴스를 평가해야합니다. 여기 있습니다.

  • 오브젝트 스토리지를 사용하면 오브젝트가 파일의 일부가 아닌 전체 파일을 읽거나 쓰거나 덮어 쓰도록 설계되었으므로 파일을 쉽게 수정할 수 없습니다. 전체 파일의 새 개정을 업로드하는 경우 IO 성능에 영향을줍니다. 이후로는 데이터베이스 작업에 적합하지 않습니다.

  • 오브젝트 스토리지는 읽기 요청시 파일의 최신 버전을받을 것이라고 보장하지 않습니다. 이는 모든 위치에 전파되는 업데이트가 최신이 아니거나 데이터가 지속적으로 변경되지 않기 때문에 항상 (최종 일관성) 있기 때문입니다.

  • 스토리지 성능을 우선시하는 조직의 경우 오브젝트 스토리지는 스토리지 전체의 워크로드에 대해 느린 I / O 활동 성능을 제공합니다. 메타 데이터 분석이 필요한 객체 기반 아키텍처를 비난하십시오. 데이터는 사용자 정의 된 메타 태그와 함께 번들로 제공되므로 응용 프로그램 및 워크 플로의 성능이 저하됩니다.

블록 스토리지

블록 스토리지 (블록 레벨 스토리지라고도 함)는 데이터베이스, 애플리케이션 등과 같은 구조화 된 데이터를 저장하는 데 사용되는 가장 단순한 형태의 데이터 스토리지 기술입니다. 일반적으로 SAN (Storage Area Network) 시스템 또는 클라우드 기반 스토리지 환경. 따라서 SAN / 블록 스토리지를 구입하면 당신 데이터가 블록으로 알려진 고정 된 크기의 청크로 저장되는 고속 스토리지 아키텍처를 확보하십시오.

블록 스토리지 기술에서 각 블록은 PC에서 개별 하드 디스크 드라이브로 작동하는 동일한 크기의 블록으로 분할됩니다. 여기, 블록 아르 이러한 스토리지 드라이브에 액세스 할 수있는 외부 서버 OS에 의해 제어됩니다. 이를 통해서, 파일, 데이터베이스, VM 볼륨 등을 포함한 모든 종류의 애플리케이션을 유연하게 저장할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 지원되는 타사 도구 또는 OS 기본 백업 도구를 사용하여 스토리지 파일을 공유하거나 블록 스토리지에있는 데이터를 백업 할 수도 있다는 것입니다. 블록 스토리지 AWS의 좋은 예 is Amazon Elastic Block Store (EBS) Amazon Elastic Cloud Compute (EC2) 용으로 설계된 영구 블록 스토리지 서비스입니다.

접근 방법

클라이언트 운영 체제는 파이버 채널 및 iSCSI (Internet Small Computer Systems Interface)와 같은 고성능 프로토콜을 통해 블록을 제어합니다. 따라서 스토리지에 쉽게 액세스 할 수 있습니다. 다시 말하지만 SAN은 이러한 블록을 여러 스토리지에 배치합니다. 노드. 이 블록 스토리지 데이터에 액세스합니다. 빠른, 특히 애플리케이션이 로컬 인 경우.

또 다른 요점은 각 블록에 고유 한 ID 주소가있어 특정 개체를 검색하거나 블록 데이터를 빠르게 검색 할 수 있다는 것입니다. OS는 필요에 따라 블록을 직접 읽고 / 쓰기 / 다시 쓸 수 있으므로 데이터를 (구조) 파일 시스템 또는 애플리케이션 별 구조로 쉽게 구성, 관리 및 구성 할 수 있습니다. 또한 개체 기반 스토리지는 파일 시스템 프로토콜 (NTFS, XFS 또는 ext4)에 의존하므로 블록 수정 이전 버전을 유지하면서 특별히 필요한 블록에 액세스합니다. 이것이 블록 기반 스토리지가 I / O 속도에서 승리하는 곳입니다.

적용 사례

  • 모든 애플리케이션에 대한 원시 스토리지 볼륨 생성- 블록 스토리지를 사용하면 데이터베이스, 파일, VM 파일 시스템 등과 같은 모든 애플리케이션에 대해 개별 하드 드라이브를 만들 수 있습니다.

  • RAID 어레이- 데이터 보호를 강화하는 RAID 볼륨 (* RAID는 데이터 가상화 스토리지 기술)로 블록 스토리지 시스템을 사용할 수 있습니다. 이는 개별 디스크를 RAID 어레이로 구성하여 수행됩니다.

  • 일관된 I / O 작업- 매우 짧은 지연 시간과 일관된 스토리지 작업 I / O (입력 / 출력 또는 읽기 / 쓰기)가 필요한 데이터베이스 지향 애플리케이션에 블록 스토리지를 사용할 수 있습니다.

  • 이메일 서버- 블록 수준 스토리지 지원 이메일 용 Microsoft Exchange NAS 파일 스토리지 시스템과 달리 서버.

  • VMware 서버-블록 수준 저장소를 사용하여 VMFS (VM 파일 시스템) 볼륨을 저장하기위한 VMware 서버를 배포 할 수 있습니다.

  • 부팅-블록 스토리지 아키텍처를 사용하여 블록 스토리지에서 직접 운영 체제 또는 외부 서버를 부팅 할 수 있습니다.

왜 기업용 블록 스토리지인가?

블록 수준 저장소 IT 환경에 적합합니까? 다음은 인기있는 선택이되는 몇 가지 이유입니다.

  • 다재- 사용 가능한 파일 시스템을 수용하도록 블록 수준 저장소를 포맷 할 수 있습니다. 예를 들어 VMware 서버는 VMFS를 사용합니다. Windows를 실행하는 경우 NTFS가 기본 형식입니다.

  • 유연성-블록 스토리지는 스토리지 용량을 업데이트하기위한 빠른 구성을 허용합니다. 성능 저하없이 스토리지 볼륨을 추가하거나 서버간에 스토리지를 이동할 수 있습니다.

  • 빠른 I / O 데이터 성능- 블록 스토리지 메커니즘은 고성능 애플리케이션을위한 빠른 I / O 데이터 액세스 및 낮은 대기 시간을 위해 기본 파일 프로토콜 (NFS, CIFS, ext3 / ext4 등)을 지원합니다. 따라서 캐싱, 데이터베이스 작업, 로그 파일 등과 같은 활동이 많은 IO 작업을 수행 할 수 있습니다.

  • 저장 용량 추가- 고객을 위해 고성능 스토리지를 추가하여 표준 속도 스토리지로 쉽게 업그레이드 할 수 있습니다.

  • 사용한만큼 지불- 할당 한 블록 스토리지 공간에 대한 비용 만 지불하면됩니다. 즉, 비용을 낮추는 블록 스토리지 볼륨을 쉽게 연결 / 분리 또는 다시 연결할 수 있습니다.

  • 확장 성능 블록 스토리지 볼륨은 별도의 데이터 블록과 독립적으로 작동하므로 추가 블록 볼륨을 생성하여 확장 할 수 있습니다. 성능은 디스크 크기 또는 VM 인스턴스의 제한에 따라 확장됩니다. 좋은 소식은 더 많은 컴퓨팅 기능에 대해 비용을 지불 할 필요가 없다는 것입니다.

  • 간편한 관리 운영 체제의 호스트 또는 블록 스토리지 볼륨이 데이터 권한을 직접 제어하므로 액세스를 쉽게 관리하고 권한을 제어 할 수 있습니다.

블록 기반 스토리지가 항상 최선의 선택이 아닌 이유는 무엇입니까?

블록 스토리지는 일부 인스턴스의 경우 최상의 대안이 아닐 수 있습니다.

  • 인터넷에 연결된 클라이언트는 블록 스토리지에 저장된 파일을 언제든지 다운로드 할 수 없습니다. 이는 블록 스토리지 아키텍처가 기본 제한으로 지정된 볼륨 용량으로 제한되기 때문입니다. 그러나 고객은 기본 제한 이상으로 용량을 확장해야하는 경우 제한 증가를 요청할 수 있습니다.

  • 계층 형 또는 볼륨 기반 가격과 달리 전체 블록 스토리지 볼륨 가격은 미리 정의되어 있습니다. 즉, 하나의 데이터에 액세스하려면 저장된 데이터 양, 수행되는 작업 유형 및 데이터 전송 비용을 포함하는 전체 블록 스토리지 공간에 대해 독립적으로 지불해야합니다.

  • 각 데이터 단위가 분리되어 개별적으로 저장되기 때문에 블록 스토리지에서 파일 배포는 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 이는 인프라 비용의 낭비와 자원의 비효율적 인 활용으로 이어집니다.

다음 비교 차트는 블록 스토리지와 오브젝트 스토리지의 차이점을 요약합니다. 구경하다.

객체 저장소
블록 스토리지
데이터는 확장 가능한 버킷에 객체로 저장됩니다. 데이터는 고정 된 크기의 블록으로 저장됩니다.
페타 바이트 이상으로 무한 확장 할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 고정 크기 블록으로 제한된 확장 성.
데이터 (메타 데이터)에 대한 더 많은 컨텍스트를 사용하여 데이터를 쉽게 구성, 찾기 또는 검색 할 수 있습니다. 메타 데이터가 없습니다.
비정형 데이터는 여러 지리적 위치에 효율적으로 저장할 수 있습니다. 스토리지 간 거리가 멀수록 지연 시간이 길어집니다.
비정형 콘텐츠 및 높은 스트림 처리량을위한 최고의 성능. 관계형 데이터베이스 및 트랜잭션 데이터에 대한 최상의 성능.
HTTP (S) 기반 API 연결. 파이버 채널 및 iSCSI (Internet Small Computer Systems Interface)를 통해 액세스 할 수 있습니다.
무제한 파일 저장 용량. 용량을 늘리기 위해 노드를 추가 할 수 있습니다.
데이터 백업, 정적 컨텐츠, 아카이브 이미지, 풍부한 멀티미디어 컨텐츠 (비디오, 사진 또는 음악)와 같은 정적 파일 및 애플리케이션에 가장 적합합니다. 높은 IOPS와 낮은 대기 시간이 필요한 엔터프라이즈 데이터베이스 및 트랜잭션 데이터와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

Zmanda를 사용한 효과적인 스토리지 백업 및 복구

어떤 스토리지 옵션을 사용하든 장기 보관을 위해 데이터를 저장할 가능성이 높습니다. 이것은 덜 자주 사용되거나 전혀 액세스되지 않지만 귀중한 저장 공간을 소비하는 데이터에 적용됩니다. 하지만 기본 스토리지를 사용할 수 없게되면 어떻게 될까요? 편하게 하다! 이제 전체 데이터 세트에 쉽게 액세스하고 복구하거나 가상 머신을 가동하여 몇 분 만에 백업 서버에 데이터를 저장할 수 있습니다!

이있는 마음으로, 즈 만다 포괄적 인 스토리지, 백업 및 DR 기능 오브젝트 및 블록 스토리지 어플라이언스에 걸쳐 있습니다. 백업 된 데이터를 원하는 오프 사이트 위치에 복제 할 수 있습니다.

현재 Zmanda 백업 엔진은 장기 데이터 저장을 위해 다음 유형의 개체 저장소 저장소를 지원합니다.

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