데이터 보안을위한 클라우드 오브젝트 스토리지 이해

당 IDC의 예측에 따르면 "80년까지 비정형 데이터가 전 세계 데이터의 2025%를 차지할 것입니다."

21세기에는 대부분의 데이터가 구조화되지 않았습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 특정 스키마 없이 비정형 데이터가 기하급수적으로 증가하는 것을 상상해 보십시오. 분산 스토리지 시스템을 사용하면 이미 블록 스토리지 또는 객체 스토리지 형식을 선택할 수 있습니다. 그러나 문제는 앞으로 어떤 유연하고 저렴한 데이터 저장 형식에 의존해야 하느냐는 것입니다.

페타바이트 규모의 대규모 애플리케이션에 대해 생각해 보십시오. 저장 용량이 부족하면 어떻게 합니까? 데이터 보관의 경우 파일 시스템에 상용 드라이브(디스크)의 새로운 선반을 추가하면 스토리지 비용만 증가합니다. 게다가 복잡한 계층이 스토리지 용량을 지원하지 못하기 때문에 광범위한 계획이 필요합니다. 다시 말하지만 유지 관리 및 디스크 성능 문제가 추가됩니다. 이 접근 방식은 노동 집약적이며 의심할 여지 없이 너무 비쌉니다.

운 좋게도 클라우드 개체 스토리지 형식은 비정형 데이터를 확장하는 비용 효율적인 방법 중 하나입니다. 그렇다면 이 스토리지가 클라우드 사용자에게 매력적인 이유는 무엇입니까? 확인해 봅시다.

오브젝트 스토리지 란?

간단히 말해서 오브젝트 스토리지는 파일을 블록이 아닌 오브젝트로 저장하는 스토리지 아키텍처입니다. 여러 위치에 분산된 구조적으로 평평한 파일 시스템에 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 방법입니다. 이 형식에서 파일 공간은 개체를 설명, 읽기, 삭제 및 찾기 위한 간단한 API를 지원하는 메타데이터 태그를 구성합니다. 결과적으로 API 프로토콜을 통해 모든 장치에 보관된 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. 이러한 메타데이터 태그에는 데이터의 더 나은 식별 및 분류를 용이하게 하는 고유 식별자가 포함됩니다.

흥미롭게도 이러한 접근 방식은 스토리지를 부하 분산을 수행하는 그리드 스토리지 구조로 통합하여 페타바이트 규모의 데이터로 확장할 수 있습니다. 또 다른 요점은 이러한 메타 태그를 사용자 정의가 가능하므로 필요할 때마다 파일을 추적 및 색인화하여 모든 데이터를 쉽게 구성, 액세스, 검색할 수 있다는 것입니다. 오브젝트 스토리지 서비스는 디바이스 레벨, 시스템 레벨, 인터페이스 레벨에서도 구현될 수 있습니다. 개체로 저장된 데이터는 우발적인 삭제 또는 손상으로부터 데이터를 보호하므로 데이터 가용성, 검색 가능성 및 향상된 데이터 보안을 보장합니다.

오브젝트 스토리지 – 사용 사례

객체 기반 스토리지 시스템의 인기 있는 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 음악, 비디오, 이미지 및 멀티미디어 파일을 포함하는 비정형 데이터,
• 제약 및 재무 데이터,
• 백업, 데이터베이스 덤프 및 로그 파일,
• 아카이브 된 파일, 미디어 자산,
• 다양한 성격의 과거 데이터 세트 과,
• 센서 데이터.

이제 오브젝트 스토리지가 무엇인지 알았으니 더 깊이 파고들어 어떻게 작동하는지 이해해 볼까요?

개체 수준 저장소는 어떻게 작동합니까?

행과 열이 있는 관계형 데이터베이스와 달리 개체 기반 스토리지 아키텍처는 구조적으로 평평한 데이터 환경에 데이터 단위를 저장합니다. 저장된 각 개체에는 지리적으로 분산된 노드에 연결된 데이터를 저장하는 고유 식별자와 설명이 포함된 메타데이터가 포함됩니다.

이 스토리지 시스템은 노드를 추가하여 끝없이 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 올바른 스토리지 시스템으로 데이터의 자동 라우팅을 구성할 수 있기 때문입니다. 결과적으로 동일한 물리적 위치에 저장되지 않은 경우에도 개체를 찾습니다. 다시 말하지만, 오브젝트 스토리지 플랫폼은 "최종 일관성"을 갖도록 설계되었습니다. 따라서 모든 앱은 시간이 지남에 따라 전체 Object Store에서 업데이트된 데이터를 찾을 수 있습니다. 즉, 파일 시스템을 검색하지 않고 최신 파일을 찾는 것은 손끝에 있습니다! 이러한 스토리지 유형을 사용할 때의 또 다른 장점은 디스크 크기를 최대화하여 단일 네임스페이스에 저장된 수백 페타바이트로 데이터를 확장할 수 있다는 것입니다. 현재 기능이 추가된 오브젝트 스토리지 솔루션은 성능 저하 없이 스토리지 확장성을 달성할 수 있는 가장 균형 잡힌 아키텍처입니다.

데이터를 페타바이트 범위로 확장하는 책임이 있는 스토리지 관리자라면 지금 가장 뜨거운 자리에 앉아 있는 것입니다! 데이터 저장을 위해 사용 가능한 공간을 최대화해야 하기 때문입니다. 실제로 SAN 및 NAS 시스템, 스케일 아웃 파일 시스템 또는 퍼블릭 클라우드와 같은 접근 방식을 선택하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 각 접근 방식에는 고유한 복잡성, 성능 및 데이터 개인 정보 보호 문제가 있습니다. 이것이 객체 스토리지가 등장하는 곳입니다. 그렇다면 클라우드 객체 스토리지의 주요 제공자는 누구입니까? 확인해 봅시다.

클라우드의 개체 스토리지 옵션

아마존 S3 -

아마존의 S3 99.999999999%의 내구성을 제공하는 온프레미스 및 프라이빗 클라우드 배포를 위한 최고의 오픈 소스 개체 스토리지 미디어이자 분산 서비스 중 하나입니다. 흥미롭게도 AWS 스토리지는 버킷이라는 리소스 내에 데이터를 객체로 저장합니다. S3의 각 객체는 버킷, 키 및 고유한 버전 ID로 식별되므로 언제 어디서나 액세스하고 검색할 수 있는 올바른 스토리지 계층에 데이터를 쉽게 구성할 수 있습니다. 또한 데이터를 기본 형식으로 저장하고 한 곳에서 스토리지를 관리할 수 있습니다.

아마존 빙하 –

AWS 빙하 훨씬 더 빠르게 확장할 수 있도록 클라우드에서 S3의 확장 가능한 스토리지 인프라를 제공하는 널리 지원되는 AWS 솔루션입니다. 강력하고 포괄적인 보안을 제공하는 것 외에도 Amazon Glacier는 장기 데이터를 저장할 수 있으므로 필요할 때마다 아카이브에 액세스할 수 있습니다. 그러나 자주 액세스하는 데이터에 가장 적합한 옵션은 아닙니다. 그러나 AWS Glacier의 가장 좋은 점은 이 솔루션이 모든 규정 준수 표준을 충족하여 엄격한 규제 요구 사항을 충족한다는 것입니다.

애저 스토리지 –

또 다른 인기 있는 클라우드 공급자 서비스는 Microsoft Azure입니다. 부터 하늘빛 고유한 기능으로 여러 스토리지 계정 유형을 지원하므로 계층화된 스토리지를 사용하여 Blob Storage에 데이터를 쉽게 저장할 수 있습니다. 이러한 스토리지는 강력한 클라우드 네이티브 및 모바일 앱을 구축하는 데 이상적입니다. Azure 저장소 분석을 사용하면 스토리지 계정의 데이터를 추적, 모니터링 및 진단하여 워크로드에 대한 로그 분석을 수행할 수 있습니다. Blob 스토리지라고도 하는 이 스토리지는 다음과 같은 계층을 지원합니다.

• 핫(자주 액세스하는 데이터),
• 쿨(자주 액세스하지 않는 데이터); 그리고
• 아카이브(거의 액세스하지 않는 데이터) 액세스 계층.

구글 클라우드 스토리지 –

데이터를 저장하는 또 다른 훌륭한 대안은 Google 클라우드 개체 저장소 (GCP)는 개별 개체에서 테라바이트 크기의 데이터를 지원합니다. GCP 스토리지는 XNUMX가지 유형의 스토리지 계층을 지원합니다.

• 표준(자주 사용하는 데이터),
• 니어라인(자주 사용하지 않는 데이터),
• Coldline(거의 사용되지 않는 데이터) 및
• 아카이브(장기 저장 데이터).

이제 최고의 클라우드 서비스에 대해 알게 되었으므로 객체 기반 스토리지의 주요 이점을 살짝 살펴보십시오.

오브젝트 스토리지의 주요 이점

객체 기반 스토리지 아키텍처의 몇 가지 중요한 이점은 다음과 같습니다.

강력한 접근성 -

오브젝트 스토리지는 메타데이터를 지원하므로 메타태그를 쉽게 추가하여 여러 위치에서 파일을 추적하고 인덱싱할 수 있습니다. 추가 소프트웨어 없이도 비정형 데이터를 관리할 수 있기 때문에 이는 엄청난 기술적 이점입니다. 따라서 이제 시스템을 구축, 수정 및 배포하거나 주요 운영 체제를 개발하기 위한 분석의 기회가 있으므로 가능성은 무한합니다!

무한 저장 –

우선 분산 스토리지 시스템은 하드웨어나 소프트웨어에 의존하지 않고, 즉 단일 서버나 NAS에 국한되지 않고 무한히 확장 가능한 플랫 구조를 가지고 있습니다. 따라서 노드를 계속 추가하여 원하는 수의 사용자 정의 속성으로 확장할 수 있습니다. 제한이 없습니다! 그리고 가장 좋은 점은 관리 오버헤드 없이 대규모 비정형 데이터 저장소를 구축할 수 있다는 것입니다.

비용 효율적인 솔루션 –

다른 저장 옵션과 달리 개체 기반 저장 장치는 여러 서버에 분산 모델을 제공합니다. 이제 추측이 간단해집니다! 장비 및 관리 비용을 대폭 낮추고 하나의 엔터티 내에서 여러 스토리지 랙을 관리할 수 있습니다. 또한 보안 및 데이터 무결성을 타협할 필요가 없습니다. 또한 사용한 만큼 비용을 지불하므로 퍼블릭 클라우드 스토리지에 적합합니다. 또한 프라이빗 클라우드 개체 스토리지 또는 공간이 있는 경우 비용이 훨씬 더 저렴합니다!

장기 데이터 보호 –

개체 스토리지 서비스(Amazon S3, Azure Blob)를 사용하면 인코딩 및 복제를 지원하는 클라우드 계층에 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 장기적으로 비용 효율적인 데이터 보호를 보장합니다.

더 빠른 데이터 검색 –

무제한 메타데이터와 ID 번호를 사용하면 데이터 검색이 더 빨라집니다. 이는 메타데이터를 통해 파일을 훨씬 빠르게 검색할 수 있기 때문에 스토리지 관리자의 삶을 훨씬 더 쉽게 만듭니다.

참고 : 오브젝트 스토리지 시스템은 확실히 뚜렷한 장점이 있습니다. 그러나 객체 작성이 느린 프로세스이므로 기존 데이터베이스에는 적합하지 않습니다. 또한 개체 스토리지에 파일을 한 번만 쓰도록 설계되었기 때문에 개체 기반 모듈 단위를 수정할 수 없습니다.

어떤 오브젝트 스토리지 오픈 소스 플랫폼을 선택해야 합니까?

사실 데이터 센터에서 클라우드 개체 스토리지 소프트웨어를 구현하는 오픈 소스 플랫폼에 대한 선택의 폭이 넓습니다. 그러나 타사 플랫폼에 투자하기 전에 광범위한 조사를 수행해야 합니다. 다음 질문을 간단히 살펴보는 것은 관리자가 고려할 가치가 있습니다.

• 개체 기반 스토리지 시스템의 기능 및 이점이 조직의 요구 사항에 적합합니까?
• 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 개체 스토리지를 배포해야합니까, 아니면 둘 다 배포해야합니까?
• 클라우드 및 온프레미스의 보안을 강화할 수 있는 데이터 암호화 보호 유형은 무엇입니까?
• 비정형 데이터의 정적 검색을위한 가장 비용 효율적인 스토리지는 무엇입니까?

이러한 질문에 대한 답변은 큰 변화를 가져올 수 있습니다! 모든 개체 저장소 유형은 복잡한 설정 절차에 따라 다르기 때문입니다. 그러나 복구 기간 동안 데이터를 잃지 않고 효율적인 백업 및 복구를 달성하려면 편안하게 앉아 휴식을 취해야 합니다! 때문에 즈 만다 기업의 일반적인 스토리지 문제를 해결하기 위해 여기 있습니다.

Zmanda는 더 나은 선택을하도록 도와줍니다

이를 올바르게 수행하기 위해 Zmanda는 객체 기반 스토리지 아키텍처에 대해 더 깊이 탐구합니다. 통합하여 데이터 보호 솔루션 Zmanda는 귀하의 데이터 백업 및 관리 스토리지 비용을 대폭 절감합니다.

• 강력한 기본 통합을 통해 Amazon의 단순 스토리지 서비스 (S3) S3 호환 서비스 제공 업체, PostgresSQL 백업 및 저장, OpenStack Swift, Azure 개체 저장소, Google 클라우드 개체 저장소, 오브젝트 스토리지 소프트웨어에 대한 Zmanda의 지원은 스케일 아웃 인프라를 위한 무한한 용량과 모든 워크로드에 대한 손쉬운 관리를 제공합니다. 이제 클라우드 또는 장기 테이프 미디어, 온프레미스 등 다양한 저장 매체에 데이터를 저장할 수 있습니다. NAS / SAN 환경, 디스크또는 로컬 저장소.

• 입증 된 계층화 된 보안 아키텍처를 기반으로 구축 된 Zmanda는 비용을 들이지 않고도 백업 성능을 극대화하는 가장 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
• 로 오픈 소스 과 엔터프라이즈 백업 소프트웨어, 통합 사이버 보호를 활용하여 언제 어디서나 페타바이트 규모의 데이터를 백업, 보관 및 검색할 수 있는 충분한 기회가 있습니다.

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