Les données de votre entreprise sont l'un de ses actifs les plus précieux, mais lorsqu'il s'agit de choisir la bonne solution de stockage, quel type de stockage choisir ?
En règle générale, trois options de stockage sont disponibles : le stockage d'objets, le stockage de blocs et le stockage de fichiers. Chacun de ces types de stockage possède ses propres formats pour le stockage, l'organisation et la présentation des données, et chacun d'eux peut être mieux adapté à des utilisations spécifiques et à des exigences métier spécifiques.
Toutefois, il est essentiel que vous compreniez les principaux types de stockage de données, car l'option de stockage que vous choisissez détermine la facilité avec laquelle vous pouvez accéder aux données de votre organisation et les gérer.
Ici, nous aborderons les différences de base entre le stockage d'objets, le stockage de blocs et le stockage de fichiers, y compris les données qu'ils stockent et la façon dont ils les stockent.
Le stockage d'objets est une architecture de stockage dans laquelle les données sont stockées dans des conteneurs isolés appelés "objets". Le stockage basé sur des objets divise les données en unités distinctes qui contiennent un identifiant unique et des métadonnées pour les décrire. Elles sont ainsi plus faciles à accéder et à récupérer que les autres types de stockage.
Si l'on compare le stockage de fichiers au stockage d'objets, par exemple, il n'y a pas de hiérarchie de dossiers ou de répertoires. Au lieu de cela, les objets sont stockés dans un environnement de données plat ou un pool de stockage. Les objets peuvent être stockés sur site, mais ils sont plus généralement stockés dans le cloud, ce qui permet aux organisations et aux équipes d'accéder aux données où qu'elles se trouvent. Lorsque vous souhaitez accéder à un objet, le système utilise l'identifiant unique et les métadonnées pour le récupérer.
Ce modèle de mémoire plate est idéal pour traiter de grands volumes de données non structurées, comme les contenus de réseaux sociaux, les vidéos ou les données de capteurs, souvent difficiles à stocker de manière hiérarchique.
Cela signifie également que le stockage d'objets est beaucoup plus facile à faire évoluer que les autres types de stockage, car les données sont organisées dans un seul pool de stockage mondial. Vous pouvez toujours accéder aux données et les gérer facilement, même si elles sont stockées sur plusieurs appareils physiques et dans plusieurs emplacements géographiques.
Parmi les cas d'utilisation courants du stockage d'objets, citons les applications cloud natives, l'Internet des objets (IoT), le big data, le stockage et la diffusion rich media, ainsi que les sauvegardes et l'archivage.
Bien que le stockage d'objets soit de plus en plus populaire, en particulier dans le stockage cloud, il présente certains inconvénients. Le stockage basé sur des objets n'est pas idéal pour les données transactionnelles, car l'écriture de données est un processus légèrement plus lent que le stockage de fichiers ou le stockage de blocs.
En outre, vous ne pouvez pas modifier un objet après sa création. Vous devrez le recréer et l'importer si vous devez le modifier.
Le stockage de blocs est une architecture de stockage de données qui prend les données et les décompose en blocs de taille fixe pouvant être lus et écrits individuellement. Chaque bloc se voit attribuer un identifiant unique, puis est stocké sur un serveur physique. Le système de stockage place les blocs là où il est le plus efficace, ce qui signifie qu'ils peuvent être répartis sur différents systèmes et environnements.
Lorsque vous demandez des données, le système de stockage de blocs réassemble les blocs de données pertinents depuis l'emplacement où ils sont stockés et vous les présente. Comme pour le stockage d'objets, le stockage de blocs ne repose pas sur un seul chemin d'accès aux données, comme le stockage de fichiers.
Cependant, l'une des différences importantes entre le stockage de blocs et le stockage d'objets est que les métadonnées du stockage de blocs sont plus limitées. Vous ne pouvez inclure que des attributs de fichier de base, tandis qu'avec le stockage d'objets, vous pouvez personnaliser les métadonnées pour inclure des informations plus détaillées.
Grâce à ses fonctionnalités de contrôle et d'optimisation précises, le stockage de blocs est parfaitement adapté aux charges de travail critiques qui nécessitent une faible latence et des modifications fréquentes. Les cas d'utilisation courants incluent le stockage de bases de données, de conteneurs ou de charges de travail transactionnelles, le rendu multimédia, les analyses à scaling horizontal, la mise en cache et le stockage backend pour les machines virtuelles.
Le principal inconvénient du stockage de blocs est qu'il est coûteux. Le stockage de blocs nécessite des réseaux de stockage (SAN), qui entraînent des coûts supplémentaires élevés pour la gestion et la maintenance. De plus, vous devrez payer pour l'intégralité de l'espace de stockage qui vous est alloué, même si vous ne l'utilisez pas.
Son utilisation limitée des métadonnées peut également avoir des inconvénients, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des données non structurées ou des opérations qui reposent sur des métadonnées, telles que la recherche ou la récupération de données.
Le stockage de fichiers est une architecture de stockage de données qui utilise des fichiers et des dossiers pour organiser les données. Les données sont enregistrées dans des fichiers, puis organisées en dossiers. Les dossiers sont ensuite organisés en sous-répertoires dans des répertoires. Le stockage de fichiers utilise les noms des fichiers, le type de données qu'ils contiennent (extension) et un chemin d'accès spécifique à l'emplacement des données comme identifiants uniques.
Vous reconnaissez peut-être cette même logique dans les systèmes de classement physiques qui organisent les documents dans une hiérarchie. Le stockage de fichiers est également le système de stockage le plus établi et le plus utilisé, et celui que vous utilisez probablement actuellement sur votre ordinateur personnel.
Le stockage de fichiers permet de localiser et de récupérer facilement des éléments de données individuels et peut être utilisé pour stocker n’importe quel type de données. Cependant, un système doit connaître le chemin exact d'un fichier pour localiser les données, y compris le sous-répertoire et le nom du fichier. De plus, le stockage de fichiers peut s'avérer chronophage à gérer et difficile à utiliser efficacement à mesure que le volume de données augmente.
Du fait de sa familiarité, le stockage de fichiers reste l’un des types de stockage les plus utilisés aujourd’hui. Les cas d'utilisation courants incluent la gestion de contenu Web, le stockage collaboratif de fichiers et de documents partagés, et le stockage de fichiers local à petite échelle.
Comme mentionné ci-dessus, les systèmes de stockage de fichiers fonctionnent bien jusqu'à un certain point avant qu'il ne soit difficile d'accéder aux données et de les gérer. Plus il y a de fichiers, de dossiers et de répertoires, plus il est difficile de trouver des informations et d'y accéder. Au fil du temps, les capacités de recherche deviennent difficiles et la recherche d'informations peut devenir trop lente pour avoir un impact sur la productivité des employés.
Bien que le stockage de fichiers puisse techniquement gérer les données non structurées, il n'est généralement pas adapté au traitement de grandes quantités de données non structurées. Il devient également coûteux au fil du temps, car le seul moyen d'effectuer un scaling horizontal lorsque les limites de stockage sont atteintes est d'acheter de nouveaux appareils de stockage.
Lorsque vous réfléchissez au type de stockage (objets, fichiers ou blocs) que vous devez utiliser pour vos données, tenez compte des points suivants :
Stockage d'objets | Stockage de blocs | Stockage de fichiers | |
Type de stockage | Objets stockés dans des buckets évolutifs | Blocs de taille fixe dans une disposition rigide | Fichiers organisés hiérarchiquement en dossiers et en répertoires |
Volume de données | Accepte des volumes de données élevés | Compatible avec un volume de données élevé | Solution idéale en cas de volumes de données plus faibles |
Gestion des données | Les métadonnées personnalisées facilitent la recherche | Fonctionnalités de recherche et d'analyse plus limitées | La structure hiérarchique fonctionne bien pour des ensembles de données plus simples et plus petits |
Coût | Paiement à l'usage, plus économique | Plus onéreux, espace de stockage acheté sous forme de blocs de stockage fixes | Plus onéreux, nécessite l'achat de nouveaux appareils de stockage pour effectuer un scaling horizontal |
Performances | Performances réduites, temps de traitement plus longs | Latence très faible et hautes performances | Performances affectées par l'augmentation du volume de données |
Évolutivité | Haute évolutivité | Évolutivité limitée | Évolutivité limitée |
Idéal pour les cas suivants | Stockage de big data, données statiques non structurées, analyses, fichiers rich media et sauvegardes | Données transactionnelles et structurées, stockage pour les bases de données, disques pour les VM et mise en cache | Stockage de fichiers partagé, données non structurées |
Stockage d'objets
Stockage de blocs
Stockage de fichiers
Type de stockage
Objets stockés dans des buckets évolutifs
Blocs de taille fixe dans une disposition rigide
Fichiers organisés hiérarchiquement en dossiers et en répertoires
Volume de données
Accepte des volumes de données élevés
Compatible avec un volume de données élevé
Solution idéale en cas de volumes de données plus faibles
Gestion des données
Les métadonnées personnalisées facilitent la recherche
Fonctionnalités de recherche et d'analyse plus limitées
La structure hiérarchique fonctionne bien pour des ensembles de données plus simples et plus petits
Coût
Paiement à l'usage, plus économique
Plus onéreux, espace de stockage acheté sous forme de blocs de stockage fixes
Plus onéreux, nécessite l'achat de nouveaux appareils de stockage pour effectuer un scaling horizontal
Performances
Performances réduites, temps de traitement plus longs
Latence très faible et hautes performances
Performances affectées par l'augmentation du volume de données
Évolutivité
Haute évolutivité
Évolutivité limitée
Évolutivité limitée
Idéal pour les cas suivants
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