对象存储是一种数据存储架构,其中数据存储在称为对象的独立容器中。基于对象的存储将数据分成单独的单元,这些单元包含唯一的标识符和元数据来描述数据,并使其比其他类型的存储更易于访问和检索。
例如,在比较文件存储与对象存储时,不存在文件夹或目录层次结构。相反,对象存储在平面数据环境,即存储池中。对象可以存储在本地,但通常存储在云端,因此组织和团队可以从任何位置访问数据。当您需要访问某个对象时,系统会使用唯一标识符和元数据来检索该对象。
这种扁平内存模型非常适合处理大量非结构化数据,例如社交媒体内容、视频或传感器数据,这些数据通常难以分层存储。
这也意味着,由于数据是在单个全局存储池中整理的,因此对象存储比其他类型的存储更易于扩缩。即使数据存储在多个硬件设备和地理位置,您也仍然可以轻松访问和管理数据。
常见的对象存储应用场景包括云原生应用、物联网 (IoT)、大数据、富媒体存储和传送,以及备份和归档。
尽管对象存储越来越受欢迎,尤其是在云端存储空间中,但也存在一些缺点。基于对象的存储并不是事务型数据的理想选择,因为与文件存储或块存储相比,写入数据的过程略慢一些。
此外,对象一经创建便无法修改。如果需要进行更改,您必须重新创建并上传对象。
块存储是一种数据存储架构,可获取数据并将其分解成可单独读取和写入的固定大小块。每个块都分配有一个唯一标识符,然后存储在物理服务器上。存储系统会将块放置在效率更高的位置,这意味着块可以分布在不同的系统和环境中。
当您请求数据时,块存储系统会从存储位置重新组合相关数据块并将其返回给您。与对象存储类似,块存储不依赖于文件存储等数据的单一路径。
不过,块存储与对象存储的一个重要区别在于,块存储中的元数据更为有限。您只能添加基本文件属性,而使用对象存储时,您可以自定义元数据以包含更多详细信息。
由于块存储具有精细的控制和优化功能,因此非常适合需要低延迟和频繁更改的任务关键型工作负载。常见应用场景包括存储数据库、容器或事务性工作负载、媒体渲染、横向扩容分析、缓存以及虚拟机的后端存储。
块存储的主要缺点是价格高昂。块存储需要使用存储区域网络 (SAN),这会增加大量的管理和维护费用,而且即使您最后不使用,也需要支付所分配的所有存储空间的费用。
此外,这种方法对元数据的使用有限,也存在一些缺点,尤其是在处理非结构化数据或依赖元数据的操作(例如搜索或数据检索)时。
文件存储是一种使用文件和文件夹来整理数据的数据存储架构。数据会保存在文件中,然后以文件夹的形式进行整理。这些文件夹随后将排列在目录的子目录中。文件存储使用文件名、文件中的数据类型(扩展名)以及数据所在位置的特定路径作为唯一标识符。
您可能认识到按层次结构排列文档的实体归档系统也采用这一逻辑。文件存储也是最成熟、应用最广泛的存储系统,也是您现在可能在个人计算机上使用的存储系统。
文件存储可让您轻松查找和检索各个数据项,并可用于存储几乎任何类型的数据。然而,系统需要知道查找数据的确切文件路径(包括子目录和文件名)。随着数据量的增加,文件存储可能管理起来非常耗时且难以有效使用。
由于用户非常熟悉,文件存储仍然是当今最常用的存储方式之一。常见应用场景包括 Web 内容管理、共享文件和文档协作存储,以及小规模本地文件存储。
如上所述,文件存储系统在数据访问和管理变得困难之前,可以很好地运行。文件、文件夹和目录越多,查找和访问信息就越难。随着时间推移,搜索功能开始难以使用,查找所需信息的速度可能会越来越慢,以致影响员工的工作效率。
虽然文件存储从技术层面来讲可以处理非结构化数据,但通常并不适合处理大量非结构化数据存储。随着时间的推移,文件存储也会变得昂贵起来,因为达到存储限制时扩容的唯一方法是购买新的存储设备。
在考虑应为数据使用哪种存储类型(对象存储、文件存储与块存储)时,请考虑以下事项:
对象存储 | 块存储 | 文件存储 | |
存储空间类型 | 存储在可扩缩存储桶中的对象 | 采用严格布置的固定大小的块 | 以分层方式整理文件夹和目录中的文件 |
数据量 | 支持高数据量 | 支持大量数据 | 较适合数据量较少的情况 |
数据管理 | 自定义元数据可提供轻松的搜索功能 | 搜索和分析功能有限 | 分层结构非常适合更简单的较小数据集 |
费用 | 随用随付的定价方式,性价比更高 | 以固定存储块的形式购买的存储空间费用较高 | 费用更高,需要购买新的存储设备才能进行横向扩容 |
性能 | 性能更慢,处理时间更长 | 超低延迟时间和高性能 | 数据量增加会影响性能 |
可伸缩性 | 扩缩能力强 | 可伸缩性有限 | 可伸缩性有限 |
适用场景 | 大数据存储、静态非结构化数据、分析、富媒体文件和备份 | 事务型结构化数据、用于数据库的存储、用于虚拟机的磁盘以及缓存 | 共享文件存储、非结构化数据 |
对象存储
块存储
文件存储
存储空间类型
存储在可扩缩存储桶中的对象
采用严格布置的固定大小的块
以分层方式整理文件夹和目录中的文件
数据量
支持高数据量
支持大量数据
较适合数据量较少的情况
数据管理
自定义元数据可提供轻松的搜索功能
搜索和分析功能有限
分层结构非常适合更简单的较小数据集
费用
随用随付的定价方式,性价比更高
以固定存储块的形式购买的存储空间费用较高
费用更高,需要购买新的存储设备才能进行横向扩容
性能
性能更慢,处理时间更长
超低延迟时间和高性能
数据量增加会影响性能
可伸缩性
扩缩能力强
可伸缩性有限
可伸缩性有限
适用场景
大数据存储、静态非结构化数据、分析、富媒体文件和备份
事务型结构化数据、用于数据库的存储、用于虚拟机的磁盘以及缓存
共享文件存储、非结构化数据