對象存儲正迅速取代存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN)和網(wǎng)絡(luò)連接存儲(NAS)，因為它們的創(chuàng)新特性使企業(yè)能夠輕松地管理龐大的數(shù)據(jù)集。

 

 

 

鑒于數(shù)據(jù)量的快速增長，存儲容量是大多數(shù)生成和使用大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組織面臨的首要挑戰(zhàn)，這并不奇怪。傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)是按容量上限設(shè)計的。為了適應(yīng)容量增長，組織必須購買更多的存儲基礎(chǔ)設(shè)施，并將其堆疊在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施之上。這種方法在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線性增長的情況下有效，但對于處理當今出現(xiàn)的指數(shù)級數(shù)據(jù)增長來說，它既繁瑣又低效。

 

對象存儲消除了這種可擴展性限制。該架構(gòu)將所有數(shù)據(jù)作為對象存儲在平面地址空間中，而要擴展部署，企業(yè)只需將節(jié)點添加到該平面地址空間即可。通過采用橫向擴展方法而不是傳統(tǒng)的縱向擴展方法，對象存儲可以在不中斷的情況下達到EB級容量。

 

 

隨著物聯(lián)網(wǎng)、遙感技術(shù)以及低成本4K攝像頭的出現(xiàn)，實時創(chuàng)建連續(xù)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流無處不在。除了可擴展性的挑戰(zhàn)之外，這種模式的轉(zhuǎn)變對存儲網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了新的要求。對象存儲通過分布式系統(tǒng)來解決這個問題，在這個系統(tǒng)中，節(jié)點可以部署在任何需要的地方。這樣就可以在收集數(shù)據(jù)的地方執(zhí)行分析，而不必通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送所有原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理。

 

 

現(xiàn)在大多數(shù)組織都計劃同時使用公共云和內(nèi)部部署存儲。因此，分析人士預(yù)測，這兩種存儲模式都將繼續(xù)快速增長。對象存儲通過其對S3 API(內(nèi)部部署和公共云中對象存儲的事實上的標準協(xié)議)的支持來使用云計算語言。

 

由于對象存儲支持S3存儲桶并結(jié)合了數(shù)據(jù)管理功能以簡化數(shù)據(jù)放置，因此公共云和內(nèi)部部署存儲成為單個全局命名空間的兩個部分。這意味著對象存儲使集成公共云和內(nèi)部部署環(huán)境變得更加簡單，因此組織可以輕松地在兩者之間移動數(shù)據(jù)，并且始終可以選擇將內(nèi)部部署的存儲擴展到云平臺。

 

 

元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它可以描述任何內(nèi)容：何時創(chuàng)建數(shù)據(jù)，誰創(chuàng)建數(shù)據(jù)，在何處創(chuàng)建數(shù)據(jù)，以及該數(shù)據(jù)的內(nèi)容和所需的詳細信息。元數(shù)據(jù)使搜索數(shù)據(jù)變得更加容易，因此組織可以通過大數(shù)據(jù)分析和開發(fā)人工智能/機器學(xué)習(xí)模型等工作，從數(shù)據(jù)中獲得更多價值。

 

對象存儲具有內(nèi)置的豐富的元數(shù)據(jù)標記功能，這與元數(shù)據(jù)非常有限的網(wǎng)絡(luò)附屬存儲(NAS)或沒有元數(shù)據(jù)的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN)不同。此外，對象存儲提供了完全可自定義的元數(shù)據(jù)，并且可以容納無限量的元數(shù)據(jù)。例如，X光片可以包含識別患者姓名、年齡、損傷細節(jié)，以及對X射線檢查身體的哪個區(qū)域的元數(shù)據(jù)，從而可以更輕松地獲得特定的X射線數(shù)據(jù)。

 

 

傳統(tǒng)的單位容量存儲的購置成本往往會隨著規(guī)模的增加而增長。組織實際上要支付更多的費用，而不是獲得批量折扣。但是對象存儲系統(tǒng)的成本隨著規(guī)模擴大變得越來越低。原因之一是對象存儲是一種點對點架構(gòu)，并隨著組織需求的成長而保持一致。每個節(jié)點都是一個控制器，因此組織不必添加(或管理)單獨的控制器。唯一隨著增長而變化的是，添加節(jié)點后，數(shù)據(jù)保護變得更加高效，從而降低了成本。

 

此外，對象存儲建立在行業(yè)標準的硬件上，從而消除了對專有平臺的需求，并降低了獲取和維護成本。隨著系統(tǒng)的增長，開放系統(tǒng)模型可確保組織的成本始終與業(yè)界最佳定價保持一致。組織不必為過時的裝備支付高昂的價格，其管理成本也將變得更低。

 

而隨著系統(tǒng)和相關(guān)中間件工具數(shù)量的增加，傳統(tǒng)存儲的管理變得復(fù)雜。對象存儲將數(shù)據(jù)整合到單個系統(tǒng)中，并利用內(nèi)置的管理工具，如站點之間的自動災(zāi)難恢復(fù)，從而降低了管理成本。

 

 

對象存儲是支持快速增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最佳選擇，因為它具有可擴展性、靈活性、公共云兼容性、健壯的元數(shù)據(jù)，并且節(jié)約大量成本。隨著大數(shù)據(jù)分析、人工智能和建模語言變得越來越重要，組織能夠輕松地管理和訪問這些海量數(shù)據(jù)。對象存儲是一種獨特的存儲架構(gòu)，在云計算時代已經(jīng)發(fā)展成熟，它提供的功能可以滿足面臨數(shù)據(jù)量飛速增長挑戰(zhàn)的組織的需求。

 

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