객체 스토리지, 블록 스토리지, 파일 스토리지 비교

객체 스토리지는 데이터가 객체라는 격리된 컨테이너에 저장되는 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 객체 기반 스토리지는 데이터를 고유한 식별자, 데이터를 설명하는 메타데이터를 포함하는 별도의 단위로 분할하여 다른 유형의 스토리지보다 쉽게 데이터에 액세스하고 데이터를 검색할 수 있게 해줍니다. 

예를 들어 파일 스토리지와 객체 스토리지를 비교하면 폴더나 디렉터리의 계층 구조가 없습니다. 대신 객체가 플랫 데이터 환경 또는 스토리지 풀에 저장됩니다. 객체는 온프레미스에 저장할 수 있지만 클라우드에 저장하는 것이 더 일반적입니다. 클라우드에 저장할 경우 조직과 팀이 어디서든 데이터에 액세스할 수 있습니다. 객체에 액세스하려고 할 경우 시스템에서 고유 식별자와 메타데이터를 사용하여 객체를 가져옵니다. 

이 플랫 메모리 모델은 계층적 방식으로 저장하기 어려운 경우가 많은 소셜 미디어 콘텐츠, 동영상 또는 센서 데이터와 같은 대용량 비정형 데이터를 처리하는 데 이상적입니다. 

또한 데이터가 단일 전역 스토리지 풀 내에 구성되기 때문에 객체 스토리지는 다른 유형의 스토리지에 비해 훨씬 쉽게 확장할 수 있습니다. 데이터가 여러 하드웨어 기기와 지리적 위치에 저장되어 있더라도 손쉽게 데이터에 액세스하고 데이터를 관리할 수 있습니다. 

일반적인 객체 스토리지 사용 사례에는 클라우드 네이티브 애플리케이션, 사물 인터넷(IoT), 빅데이터, 리치 미디어 스토리지 및 전송, 백업 및 보관처리가 있습니다.

• 대규모 확장성. 객체 스토리지를 사용하면 확장성에 대한 제한이 거의 없습니다. 기기를 추가하여 필요한 만큼 저장용량을 계속 추가할 수 있습니다. 
• 빅데이터를 고려한 설계. 객체 스토리지를 사용하면 대량의 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 저장하고 관리할 수 있으므로 인공지능, 머신러닝, 예측 분석과 같은 빅데이터 사용 사례에 적합합니다. 
• 간단한 스토리지. 객체 스토리지에는 폴더나 경로가 없으므로 정확한 위치가 필요하지 않아 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다. 
• 저렴한 주문형 스토리지. 객체 스토리지는 사용량 기반입니다. 필요한 스토리지에 대한 비용만 지불하고 필요에 따라 확장할 수 있으므로 모든 데이터를 저장하는 데 드는 비용을 절감할 수 있습니다.
• 검색 가능성 개선. 객체 스토리지를 사용하면 메타데이터, 콘텐츠, 기타 속성을 기반으로 객체를 검색할 수 있는 고급 검색 기능을 사용할 수 있습니다. 

특히 Cloud Storage에서 객체 스토리지가 널리 사용되고 있지만 몇 가지 단점도 있습니다. 데이터 쓰기가 파일 스토리지 또는 블록 스토리지에 비해 약간 느리게 처리되므로 객체 기반 스토리지는 트랜잭션 데이터에 적합하지 않습니다.

또한 객체를 만든 후에는 수정할 수 없습니다. 변경이 필요한 경우 다시 만들어 업로드해야 합니다. 

블록 스토리지는 데이터를 가져와서 개별적으로 읽고 쓸 수 있는 고정 크기 블록으로 분할하는 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 각 블록에는 고유 식별자가 할당되어 물리적 서버에 저장됩니다. 스토리지 시스템은 보다 효율적인 위치에 블록을 배치합니다. 즉, 블록을 여러 시스템과 환경에 분산시킬 수 있습니다. 

사용자가 데이터를 요청하면 블록 스토리지 시스템이 데이터 저장 위치와 관계없이 관련된 데이터 블록을 다시 조합해 사용자에게 표시합니다. 객체 스토리지와 마찬가지로 블록 스토리지는 파일 스토리지와 같이 데이터로 연결되는 단일 경로에 의존하지 않습니다.

다만 블록 스토리지와 객체 스토리지의 한 가지 중요한 차이점은 블록 스토리지의 메타데이터가 더 제한적이라는 데 있습니다. 기본 파일 속성만 포함할 수 있지만 객체 스토리지를 사용하면 메타데이터를 맞춤설정하여 더 자세한 정보를 포함할 수 있습니다. 

블록 스토리지는 세분화된 제어 및 최적화 기능으로 인해 지연 시간이 짧고 자주 변경해야 하는 업무에 중요한 워크로드에 적합합니다. 일반적인 사용 사례로는 데이터베이스용 스토리지, 컨테이너 또는 트랜잭션 워크로드, 미디어 렌더링, 수평 확장 분석, 캐싱, 가상 머신용 백엔드 스토리지가 있습니다.

• 빠른 성능. 블록 스토리지는 여러 데이터 경로를 제공하고 제한된 메타데이터를 사용하므로 데이터 전송을 줄이고 효율적인 데이터 검색을 지원합니다. 
• 높은 확장성. 용량 요구사항이 커지면 필요에 따라 성능에 영향을 미치지 않고 새 블록을 추가할 수 있습니다.
• 간편한 수정. 파일 또는 객체 스토리지와 달리 블록 스토리지의 파일을 변경할 때 영향을 받는 특정 블록만 수정하면 됩니다.

블록 스토리지의 주요 단점은 비용이 많이 든다는 점입니다. 블록 스토리지를 사용하려면 관리 및 유지보수에 많은 추가 비용이 발생하는 스토리지 영역 네트워크(SAN)가 필요하며, 사용하지 않는 경우에도 할당된 모든 저장공간에 대해 비용을 지불해야 합니다. 

또한 제한적인 메타데이터의 사용이 단점이며, 구조화되지 않은 데이터나 메타데이터에 의존하는 작업(예: 검색 또는 데이터 가져오기)을 처리할 때 특히 문제가 될 수 있습니다.

파일 스토리지는 파일과 폴더를 사용하여 데이터를 구성하는 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 데이터는 파일에 저장된 후 폴더에 정리됩니다. 폴더는 디렉터리의 하위 디렉터리 내에 정렬됩니다. 파일 스토리지는 파일 이름, 파일 내 데이터 유형(확장자) 및 데이터 위치로 연결되는 특정 경로를 고유 식별자로 사용합니다. 

문서를 계층 구조로 정리하는 물리적 파일 정리 시스템에서도 이러한 논리를 확인할 수 있습니다. 파일 스토리지는 가장 인정받았으며 널리 사용되는 스토리지 시스템이며 지금 바로 개인용 컴퓨터에서 사용할 수 있는 시스템이기도 합니다. 

파일 스토리지를 사용하면 개별 데이터 항목을 쉽게 찾고 가져올 수 있으며 거의 모든 유형의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 단, 시스템이 데이터를 찾기 위해서는 하위 디렉터리, 파일 이름 등 파일의 정확한 경로를 알아야 합니다. 파일 스토리지는 관리하는 데 시간이 많이 걸리고 데이터의 양이 증가함에 따라 효율적으로 사용하기 어려울 수 있습니다. 

사용 방법이 익숙하기 때문에 파일 스토리지는 여전히 오늘날 가장 많이 사용되는 스토리지 유형 중 하나입니다. 일반적인 사용 사례로는 웹 콘텐츠 관리, 공유 파일 및 문서 공동작업 스토리지, 소규모 로컬 파일 스토리지 등이 있습니다.

• 단순하고 쉬운 스토리지. 기본적인 컴퓨터 기술을 가진 대부분의 사람은 추가 교육 없이도 쉽게 파일 스토리지 시스템을 사용하여 정보를 찾을 수 있습니다. 
• 사용자 친화적 관리. 파일 스토리지를 사용하면 지원 없이도 사용자가 파일을 쉽게 생성, 관리, 삭제할 수 있습니다. 또한 파일 스토리지에서는 파일에 액세스하고 파일을 보고 변경할 수 있는 사용자를 맞춤설정할 수 있는 간편한 액세스 관리 기능을 제공합니다. 
• 익숙한 프로토콜. 파일 스토리지 시스템은 네트워크 파일 시스템(NFS), 일반 인터넷 파일 시스템(CIFS) 또는 서버 메시지 블록(SMB)과 같은 표준 컴퓨팅 프로토콜을 사용합니다. 

위에서 언급했듯이 파일 스토리지 시스템은 데이터 액세스 및 관리가 어려워지기 전까지는 어느 정도는 잘 작동합니다. 그러다 파일, 폴더, 디렉터리가 많아질수록 정보를 찾고 액세스하기가 더 어려워집니다. 시간이 지나면서 검색 기능이 버거워지기 시작하며, 요청된 정보를 찾는 속도가 직원의 생산성에 영향을 미칠 정도로 느려질 수 있습니다. 

파일 스토리지는 기술적으로 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있지만, 일반적으로 대량의 구조화되지 않은 데이터 스토리지를 처리하기에는 적합하지 않습니다. 또한 스토리지 한도에 도달했을 때 수평 확장할 수 있는 유일한 방법은 새 스토리지 기기를 구입하는 것이기 때문에 시간이 지남에 따라 비용이 많이 듭니다.

데이터에 사용할 스토리지 유형(객체, 파일, 블록 스토리지)을 선택할 때 다음 사항을 고려하세요.