Los datos de tu organización son uno de sus activos más valiosos, pero cuando se trata de elegir la solución de almacenamiento correcta, ¿qué tipo de almacenamiento eliges?
Por lo general, hay tres opciones de almacenamiento disponibles: almacenamiento de objetos, almacenamiento en bloque y almacenamiento de archivos. Cada uno de estos tipos de almacenamiento tiene sus propios formatos para almacenar, organizar y presentar datos, y cada uno de ellos podría ser más adecuado para usos y requisitos empresariales específicos.
Sin embargo, es fundamental que comprendas los principales tipos de almacenamiento de datos, ya que la opción de almacenamiento que elijas determinará en última instancia la facilidad con la que puedes acceder a los datos de tu organización y administrarlos.
Aquí, explicaremos las diferencias básicas entre el almacenamiento de objetos, el almacenamiento en bloque y el almacenamiento de archivos, incluidos los datos que almacenan y cómo los almacenan.
El almacenamiento de objetos es una arquitectura de almacenamiento de datos en la que los datos se almacenan en contenedores aislados llamados objetos. El almacenamiento basado en objetos divide los datos en unidades separadas que contienen un identificador único y metadatos para describir los datos y acceder a ellos y recuperarlos más fácilmente que en otros tipos de almacenamiento.
Cuando se compara el almacenamiento de archivos con el almacenamiento de objetos, por ejemplo, no hay jerarquía de carpetas o directorios. En cambio, los objetos se almacenan en un entorno de datos planos o en un grupo de almacenamiento. Los objetos pueden almacenarse de forma local, pero se suelen almacenar en la nube, por lo que las organizaciones y los equipos pueden acceder a los datos desde cualquier lugar. Cuando quieres acceder a un objeto, el sistema usa el identificador único y los metadatos para recuperarlo.
Este modelo de memoria plana lo hace ideal para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, como contenido de redes sociales, videos o datos de sensores, que a menudo es difícil de almacenar de manera jerárquica.
También significa que el almacenamiento de objetos es mucho más fácil de escalar que otros tipos de almacenamiento, ya que los datos se organizan dentro de un solo grupo de almacenamiento global. Aún puedes acceder a los datos y administrarlos con facilidad, incluso si están almacenados en varios dispositivos de hardware y ubicaciones geográficas.
Los casos de uso comunes de almacenamiento de objetos incluyen aplicaciones nativas de la nube, Internet de las cosas (IoT), macrodatos, almacenamiento y entrega de rich media, y copias de seguridad y archivado.
Si bien el almacenamiento de objetos se ha vuelto cada vez más popular, especialmente en el almacenamiento en la nube, existen algunas desventajas. El almacenamiento basado en objetos no es ideal para los datos transaccionales, ya que escribir datos es un proceso un poco más lento en comparación con el almacenamiento de archivos o el almacenamiento en bloque.
Además, no puedes modificar un objeto después de crearlo. Tendrás que volver a crearlo y subirlo si necesitas hacer algún cambio.
El almacenamiento en bloque es una arquitectura de almacenamiento de datos que toma datos y los divide en bloques de tamaño fijo que se pueden leer y escribir de forma individual. A cada bloque se le asigna un identificador único y, luego, se almacena en un servidor físico. El sistema de almacenamiento coloca bloques donde sea más eficiente, lo que significa que los bloques pueden propagarse en diferentes sistemas y entornos.
Cuando solicitas datos, el sistema de almacenamiento en bloque vuelve a ensamblar los bloques de datos relevantes desde donde estén almacenados y te los presenta. Al igual que el almacenamiento de objetos, el almacenamiento en bloque no depende de una sola ruta de acceso a los datos como sucede en el almacenamiento de archivos.
Sin embargo, una diferencia importante del almacenamiento en bloque frente al almacenamiento de objetos es que los metadatos son más limitados en el almacenamiento en bloque . Solo puedes incluir atributos básicos de archivos, mientras que con el almacenamiento de objetos puedes personalizar los metadatos para incluir información más detallada.
Debido a sus capacidades detalladas de control y optimización, el almacenamiento en bloque es una buena opción para cargas de trabajo esenciales que requieren baja latencia y cambios frecuentes. Los casos de uso comunes incluyen almacenamiento para bases de datos, contenedores o cargas de trabajo transaccionales, procesamiento de contenido multimedia, estadísticas de escalamiento horizontal, almacenamiento en caché y almacenamiento de backend para máquinas virtuales.
La principal desventaja del almacenamiento en bloque es que es costoso. El almacenamiento en bloque requiere redes de área de almacenamiento (SAN), que suman muchos costos adicionales de administración y mantenimiento, y también deberás pagar por todo el espacio de almacenamiento asignado, incluso si no lo usas.
Además, su uso limitado de metadatos puede tener sus desventajas, en especial en el manejo de datos no estructurados u operaciones que dependen de metadatos, como la búsqueda o la recuperación de datos.
El almacenamiento de archivos es una arquitectura de almacenamiento de datos que usa archivos y carpetas para organizar datos. Los datos se guardan en archivos y, luego, se organizan en carpetas. Luego, las carpetas se organizan en subdirectorios en directorios. El almacenamiento de archivos utiliza como identificadores únicos los nombres de archivos, el tipo de datos en el archivo (extensión) y una ruta específica a la ubicación de los datos.
Puedes reconocer esta misma lógica en los sistemas de archivos físicos que organizan documentos dentro de una jerarquía. El almacenamiento de archivos también es el sistema de almacenamiento más establecido y más utilizado, y el que probablemente usas ahora en tu computadora personal.
El almacenamiento de archivos facilita la ubicación y recuperación de elementos de datos individuales y se puede utilizar para almacenar casi cualquier tipo de datos. Sin embargo, un sistema necesita conocer la ruta exacta a un archivo para ubicar datos, incluido el subdirectorio y el nombre del archivo. El almacenamiento de archivos puede llevar mucho tiempo de administración y ser difícil de usar de manera eficiente a medida que aumenta el volumen de datos.
Debido a su familiaridad, el almacenamiento de archivos sigue siendo uno de los tipos de almacenamiento más populares que se usan en la actualidad. Los casos de uso comunes incluyen la administración de contenido web, el almacenamiento compartido de colaboración en archivos y documentos, y el almacenamiento local de archivos a pequeña escala.
Como se mencionó anteriormente, los sistemas de almacenamiento de archivos funcionan bien hasta cierto punto, porque luego resulta difícil acceder a los datos y administrarlos. Cuantos más archivos, carpetas y directorios, más difícil es encontrar información y acceder a ella. Con el tiempo, las funciones de búsqueda empiezan a tener dificultades, y encontrar la información solicitada puede volverse lo suficientemente lento como para afectar la productividad de los empleados.
Si bien, técnicamente, el almacenamiento de archivos puede manejar datos no estructurados, por lo general, no es adecuado para manejar grandes cantidades de datos no estructurados almacenados. Además, con el tiempo, se vuelve costoso, ya que la única forma de escalar horizontalmente cuando se alcanzan los límites de almacenamiento es la compra de nuevos dispositivos de almacenamiento.
Al considerar qué tipo de almacenamiento (almacenamiento de objetos, de archivos o en bloque) deberías usar para tus datos, ten en cuenta lo siguiente:
Almacenamiento de objetos | Almacenamiento en bloque | Almacenamiento de archivos | |
Tipo de almacenamiento | Objetos almacenados en buckets escalables | Bloques de tamaño fijo en una disposición rígida | Archivos organizados de manera jerárquica en carpetas y directorios |
Volumen de datos | Admite altos volúmenes de datos | Admite un gran volumen de datos | Ideal para volúmenes de datos menores |
Administración de datos | Los metadatos personalizados facilitan la capacidad de búsqueda | Capacidades de búsqueda y estadísticas más limitadas | La estructura jerárquica funciona bien para conjuntos de datos más simples y pequeños |
Costo | Precios de pago por uso, más rentable | Más costoso, el almacenamiento se compra como bloques fijos de almacenamiento | Es más costoso, requiere la compra de nuevos dispositivos de almacenamiento para escalar horizontalmente. |
Rendimiento | Rendimiento más lento y tiempos de procesamiento más largos | Alto rendimiento y latencia muy baja | Rendimiento afectado por un mayor volumen de datos |
Escalabilidad | Altamente escalable | Escalabilidad limitada | Escalabilidad limitada |
Casos de uso ideales | Almacenamiento de macrodatos, datos estáticos no estructurados, estadísticas, archivos de rich media y copias de seguridad | Datos transaccionales y estructurados, almacenamiento para bases de datos, discos para VMs y almacenamiento en caché | Almacenamiento de archivos compartidos, datos no estructurados |
Almacenamiento de objetos
Almacenamiento en bloque
Almacenamiento de archivos
Tipo de almacenamiento
Objetos almacenados en buckets escalables
Bloques de tamaño fijo en una disposición rígida
Archivos organizados de manera jerárquica en carpetas y directorios
Volumen de datos
Admite altos volúmenes de datos
Admite un gran volumen de datos
Ideal para volúmenes de datos menores
Administración de datos
Los metadatos personalizados facilitan la capacidad de búsqueda
Capacidades de búsqueda y estadísticas más limitadas
La estructura jerárquica funciona bien para conjuntos de datos más simples y pequeños
Costo
Precios de pago por uso, más rentable
Más costoso, el almacenamiento se compra como bloques fijos de almacenamiento
Es más costoso, requiere la compra de nuevos dispositivos de almacenamiento para escalar horizontalmente.
Rendimiento
Rendimiento más lento y tiempos de procesamiento más largos
Alto rendimiento y latencia muy baja
Rendimiento afectado por un mayor volumen de datos
Escalabilidad
Altamente escalable
Escalabilidad limitada
Escalabilidad limitada
Casos de uso ideales
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