更不用说,对象存储也存在于云中。下面是一些常见的基于云的对象存储提供商:
- Amazon S3
- Rackspace的云文件
- 微软Azure Blob存储
- 谷歌云存储
要理解对象存储及其类似的存储架构,重要的是首先看看基本的存储解决方案:文件存储.与大多数前辈一样,基于文件的存储很简单,但是很有限。文件被命名,用元数据标记,然后组织到文件夹中。命名过程使导航变得有些简单,因为许多公司需要集中访问文件,对于用户目录、部门共享和其他需要导航目录中的文件的共享来说,文件存储是一种可行的选择。
文件存储还提供了一个分层系统,该系统使用少量数据,工作得非常好。虽然从技术上讲,您可以创建和存储更多的文件,但对于非常大的共享,以后在目录结构中找到它们可能比较困难。扫描无穷无尽的文件夹充满无穷无尽的文件,既不可扩展,也不高效。
考虑到这个主要的限制,是时候看看下一个级别的存储了:块存储.通常在SAN架构中,块存储处理称为“块”的原始存储卷,其中包括被分割成大小相等的数据段的文件。从那里,操作系统管理这些卷,并将它们用作独立的硬盘驱动器,这使得组织可以使用第三方工具来管理和备份数据。
块存储通常比文件存储提供更高的性能,因为应用程序直接访问存储在磁盘上的块集合组成的卷中的数据。这消除了文件系统和管理的开销。与文件存储架构不同,访问卷的数据库或操作系统决定存储管理策略,为不同的应用程序分配存储,确定数据的去向,并跟踪权限和访问控制。
与这两种架构相比,对象存储更适合于大量不断增长的数据。在对象存储体系结构中查找特定的数据集要容易得多。因为每个对象都有自己的唯一标识符,所以不需要在目录中手动搜索文件。对于非常大的数据集,企业倾向于选择对象存储,因为它具有更好的大规模管理和更低的存储成本。虽然文件存储和块存储架构可以扩展,但随着数据增长到多拍字节范围,它们的可用性和简单性会降低。
人类和机器都负责生成大量的数据,虽然有些数据是结构化的,但绝大多数数据是非结构化的。由于非结构化数据难以管理和存储,企业正在转向对象存储解决方案来解决其独特的挑战。此外,对象存储提供: