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데이터 보안을위한 클라우드 오브젝트 스토리지 이해

연구 회사에 따라 IDC의 예측은 "비정형 데이터는 80 년까지 전 세계 데이터의 2025 %를 차지할 것입니다."

대부분의 데이터는 21 세기에 구조화되지 않았습니다. 비즈니스가 성장함에 따라 특정 스키마없이 비정형 데이터가 지속적으로 폭발적으로 증가한다고 상상해보십시오. 잠재적 인 스토리지 문제 죠? 페타 바이트 규모의 대규모 애플리케이션에 대해 생각해보십시오. 따라서 SOFS (Scale-Out File Server) 스토리지가 비용을 절약 할 수있는 옵션이라고 생각합니다. 그러나 다시 생각해보십시오. 용량이 부족하면 어떻게합니까? 새로운 상용 드라이브 (디스크) 선반을 추가하면 스토리지 비용 만 증가합니다. 또한 지원이 더 복잡해지면서 광범위한 계획이 필요합니다. 그런 다음 유지 관리 및 원시 디스크 성능 문제가 있습니다. 이 접근 방식은 노동 집약적이며 의심 할 여지없이 너무 비쌉니다.

일부 조직은 대중에게 의존합니다. 클라우드 스토리지. 그러나 더 작은 데이터 세트에 적합한 선택이지만 페타 바이트의 스토리지와 대용량 파일 전송을 처리하는 동안 가장 비용이 많이 드는 접근 방식으로 판명 될 수 있습니다. 마찬가지로, 다음과 같은 기존 스토리지 시스템 NAS 및 SAN 데이터가 대부분 구조화되지 않았기 때문에 쉽게 맞지 않는 것 같습니다.

이제 문제는 기업이 비정형 데이터와 산악 데이터를 대규모로 저장하기 위해 어떤 유연하고 저렴한 데이터 스토리지 형식에 의존해야 하는가하는 것입니다.

많은 스토리지 솔루션을 찾을 수 있습니다. 클라우드 개체 스토리지 형식을 서비스로서의 인프라 (IaaS) 솔루션은 클라우드 스토리지 기능을 활용하는 솔루션 중 하나입니다.

그렇다면 오브젝트 스토리지 란 정확히 무엇입니까? 알아 보자.

오브젝트 스토리지 란?

개체 기반이라고도하는 개체 저장소 저장는 여러 위치에 걸쳐 스토리지를 통합하는 구조적으로 플랫 한 파일 시스템입니다. 이 형식에서 파일 공간 작곡하다 HTTP API를 사용하여 객체를 설명하고 찾는 무제한 메타 데이터 태그 즉, 직접 액세스 할 수 있습니다. API 또는 HTTP (s) 프로토콜을 통해 개체 저장 장치에 보관되는 데이터. 이러한 메타 데이터 태그에는 데이터 식별 및 분류를 용이하게하는 고유 식별자가 포함됩니다. 복잡한 계층은 잊으십시오. 이 접근 방식은 스토리지를 부하 분산을 수행하는 그리드 스토리지 구조로 통합하여 페타 바이트 규모의 데이터로 확장 할 수 있습니다. 이를 통해 탄력성이 높고 퍼블릭 클라우드 스토리지를위한 실행 가능한 옵션이됩니다.

또 다른 요점은 이러한 메타 데이터 태그가 고도로 맞춤화되어 필요할 때마다 파일을 추적하고 인덱싱하여 모든 데이터를 쉽게 구성, 액세스, 검색 할 수 있다는 것입니다. 오브젝트 스토리지 서비스는 장치 수준, 시스템 수준 및 인터페이스 수준에서 구현할 수 있습니다. 데이터는 하나의 저장소에 개체로 저장되지만 파일과 폴더로 나누지 않고 여러 노드에 분산됩니다. 이는 우발적 인 삭제 또는 손상으로부터 데이터를 보호하므로 데이터 가용성, 검색 가능성 및 향상된 데이터 보안을 보장합니다.

데이터를 페타 바이트 이상으로 확장해야하는 개체 기반 스토리지 시스템의 일반적인 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.

개체 수준 저장소는 어떻게 작동합니까?

행과 열이있는 기존의 관계형 데이터베이스와 달리 개체 기반 스토리지 아키텍처는 구조적으로 평평한 데이터 환경에 데이터 단위를 저장합니다. 저장된 각 객체에는 메타 데이터 (설명 및 고유 식별자), 데이터 속성 및 지리적으로 분산 된 노드에 연결된 저장된 데이터 자체가 포함됩니다. 시스템은 노드를 추가하여 끝없이 확장 할 수 있습니다. 따라서 동일한 물리적 위치에 저장되지 않은 경우에도 개체를 찾을 수 있도록 올바른 스토리지 시스템으로 데이터를 자동으로 라우팅 할 수 있습니다.

객체 스토리지 플랫폼은 "최종 일관성을 유지하도록" 모든 앱은 시간이 지남에 따라 전체 Object Store에서 업데이트 된 데이터를 찾을 수 있습니다. 이제 파일 시스템을 검색하지 않고도 최신 컨텐츠를 쉽게 찾을 수 있습니다.

Object Storage는 어떻게 작동합니까? | 즈 만다

클라우드의 개체 스토리지 옵션

클라우드 개체 스토리지 시스템의 주요 기여자는 다음과 같습니다.

Amazon S3 객체 스토리지 - 아마존의 S3 오브젝트 스토리지는 최고의 오픈 소스 오브젝트 스토리지 미디어 중 하나이며 99.999999999 %의 내구성을 제공하는 온 프레미스 및 사설 클라우드 배포를위한 분산 서비스입니다. 흥미롭게도 AWS 객체 스토리지는 데이터를 버킷이라고하는 리소스 내에 객체로 저장합니다. 이후, S3의 각 객체는 버킷, 키 및 고유 한 버전 ID로 식별되므로 언제 어디서나 액세스하고 검색 할 수있는 올바른 스토리지 계층에서 데이터를 쉽게 구성 할 수 있습니다. 또한 모든 유형의 무제한 데이터를 기본 형식으로 저장하고 한 곳에서 스토리지를 관리 할 수 ​​있습니다.

Amazon Glacier- AWS Glacier 클라우드에서 S3의 확장 가능한 스토리지 인프라를 제공하여 훨씬 더 빠르게 확장 할 수있는 널리 지원되는 AWS 객체 스토리지 솔루션입니다. 강력하고 포괄적 인 보안을 제공하는 것 외에도 Amazon glacier는 필요할 때마다 아카이브에 액세스 할 수 있도록 장기 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 그러나 자주 액세스하는 데이터에는 좋은 옵션이 아닙니다. AWS glacier의 가장 큰 장점은이 솔루션이 모든 규정 준수 표준을 충족하여 가장 엄격한 규제 요구 사항을 충족한다는 것입니다.

Azure 개체 저장소- Microsoft Azure는 개체 스토리지 서비스의 또 다른 인기있는 클라우드 제공 업체입니다.. 핫 (자주 액세스하는 데이터), 쿨 (자주 액세스하지 않는 데이터) 및 아카이브 (드물게 액세스하는 데이터) 액세스 계층을 지원하는 Blob Storage라고도합니다. 이후 Azure 개체 저장소 고유 한 기능이있는 여러 스토리지 계정 유형을 지원하며 Blob Storage의 개체는 계층 형 스토리지를 통해 유연하게 확장됩니다. 이러한 스토리지는 강력한 클라우드 네이티브 및 모바일 앱을 구축하는 데 이상적입니다. Azure 저장소 분석을 통해 스토리지 계정의 데이터를 추적, 모니터링 및 진단하여 워크로드에 대한 로그 분석을 수행 할 수 있습니다.

Google 클라우드 개체 저장소- 또 다른 대안은 클라우드에 데이터를 저장하는 것입니다. Google 클라우드 개체 저장소 개별 개체에 대한 데이터의 테라 바이트 크기를 지원합니다. 표준 (자주 사용되는 데이터), Nearline (자주 사용되지 않는 데이터), Coldline (거의 사용되지 않는 데이터) 및 아카이브 (장기 스토리지 데이터)의 네 가지 유형의 콜드 스토리지 계층을 사용할 수 있습니다.

이제 시장에서 가장 우수한 클라우드 개체 스토리지 서비스 중 일부와 다양한 개체 스토리지 사용 사례를 알았으므로 개체 기반 스토리지의 주요 이점을 살펴 보겠습니다.

오브젝트 스토리지의 주요 이점

객체 기반 스토리지 아키텍처의 중요한 이점은 다음과 같습니다.

  1. 강력한 접근성 -모든 데이터는 내용을 설명하는 사용자 지정 메타 데이터를 사용하여 설명이 필요하지 않으므로 메타 데이터 태그를 쉽게 추가하고 위치에서 파일을 추적 및 인덱싱하여 추가 소프트웨어 나 데이터베이스 없이도 비정형 데이터를 관리 할 수 ​​있습니다. 더 간단한 HTTP API 메타 데이터 액세스를 통해 주요 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 개발하는 데 큰 기술적 이점이 있으며 분석을 위해 새로운 가능성은 무한합니다!

  2. 무한 저장- 분산 스토리지 시스템은 하드웨어 나 소프트웨어에 의존하지 않는 무한 확장 가능한 평면 구조를 가지고 있습니다. 즉, 단일 서버 나 NAS로 제한되지 않습니다. 노드를 계속 추가하여 원하는 수의 사용자 지정 속성으로 확장하세요. 제한이 없습니다에스. 이렇게하면 관리 오버 헤드없이 대규모 비정형 데이터 저장소를 구축 할 수 있습니다.

  3. 비용 효율적인 솔루션- 다른 스토리지 환경과 달리 객체 기반 스토리지 장치는 높은 데이터 접근성으로 무제한 데이터를 확장하는 분산 된 지리적 확산 모델을 제공합니다. 결과는 거의 추측 할 수 있습니다! 이를 통해 장비 비용과 하나의 엔터티 내에서 여러 스토리지 랙의 관리를 줄일 수 있습니다. 또한 보안 및 데이터 무결성을 타협 할 필요가 없습니다. 또한 사용한만큼만 지불하므로 퍼블릭 클라우드 스토리지에 적합합니다. 또한 개인 클라우드 개체 스토리지 또는 공간이있는 경우 비용이 훨씬 더 저렴합니다!

  4. 장기 데이터 보호- Amazon S3 및 Azure Blob과 같은 개체 스토리지 서비스는 삭제 코딩 및 복제를 지원하는 클라우드 계층에 개체를 저장합니다. 이는 가장 비용 효율적으로 장기 데이터 보호를 보장합니다.

  5. 더 빠른 데이터 검색- 무제한 메타 데이터 및 ID 번호를 사용하면 데이터 검색이 더 빨라집니다. 메타 데이터를 통한 검색이 더 빠르기 때문에 스토리지 관리자의 생활이 훨씬 쉬워집니다. 따라서 이제 파일 구조를 살펴볼 필요없이 데이터 보존, 보존 및 삭제에 대한 정책을 구현할 수 있습니다.

참고 : 오브젝트 스토리지 시스템은 분명 뚜렷한 장점이 있지만 오브젝트를 작성하는 과정이 더 느리기 때문에 기존 데이터베이스에는 적합하지 않습니다. 또한 객체 스토리지에 파일을 한 번만 쓰도록 설계되었으므로 객체 기반 모듈 식 단위를 수정할 수 없습니다.

그렇다면 어떤 오브젝트 스토리지 오픈 소스 플랫폼을 선택해야합니까?

회사 데이터 센터에서 클라우드 개체 스토리지 소프트웨어를 구현하는 오픈 소스 플랫폼에 대한 선택의 폭이 넓습니다. 그러나 타사 개체 스토리지 플랫폼에 투자하기 전에 이러한 질문에 대한 광범위한 조사를 수행하는 것은 관리자가 고려해야 할 가치가 있습니다.

  • 다양한 개체 기반 스토리지 시스템의 기능과 이점을 조직 필요?

  • 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 개체 스토리지를 배포해야합니까, 아니면 둘 다 배포해야합니까?

  • 클라우드 및 사내 보안을 강화해야하는 데이터 암호화 보호 유형은 무엇입니까?

  • 비정형 데이터의 정적 검색을위한 가장 비용 효율적인 스토리지는 무엇입니까?

이러한 질문에 대한 답변은 장기적으로 차이를 만들 수 있습니다. 이는 모든 개체 저장소 유형이 복잡한 설정 절차에 따라 다르기 때문입니다. 그러나 영향을주지 않고 더 큰 개체 스토리지 효율성, 백업 및 복구 RTO 놀라운 비용없이 편안히 앉아 휴식을 취해야합니다! 때문에 즈 만다 기업의 일반적인 스토리지 문제를 해결하기 위해 여기에 있습니다.

Zmanda는 더 나은 선택을하도록 도와줍니다

이를 제대로 수행하기 위해 Zmanda는 통합 할 개체 기반 스토리지 아키텍처를 심층적으로 조사합니다. 데이터 보호 단순화하는 솔루션 데이터 백업 및 관리.

Zmanda Enterprise Backup의 작동 원리 | 즈 만다
  • 입증 된 계층화 된 보안 아키텍처를 기반으로 구축 된 Zmanda는 비용을 들이지 않고도 백업 성능을 극대화하는 가장 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

  • 오픈 소스엔터프라이즈 백업 소프트웨어, 통합 사이버 보호를 활용하여 백업, 아카이브 및 검색 할 수있는 충분한 기회가 있습니다. 페타 바이트언제 어디서나 데이터를 확장 할 수 있습니다.

엔터프라이즈 테라 바이트에서 엑사 바이트까지 계획하고 계십니까? 연락 귀사의 모든 엔터프라이즈 스토리지 요구 사항에 대해 최상의 마일리지를 얻는 방법을 알고 싶습니다.