Cloud Storage as a Service basiert auf einem einfachen Prozess:

• Abo und Kontoeinrichtung: Ein Unternehmen wählt einen STaaS-Anbieter aus und abonniert einen Serviceplan. Dabei werden der geeignete Speichertyp, die Kapazität und die Funktionen basierend auf dem aktuellen und prognostizierten Bedarf ausgewählt. Bei der Einrichtung eines Kontos geben Unternehmen die erforderlichen Informationen an und stimmen den Angebotsbedingungen zu.
• Daten hochladen: Sobald das Konto eingerichtet ist, können Unternehmen Daten auf die Cloud-Speicherplattform hochladen. Dies erfolgt oft über webbasierte Oberflächen, Befehlszeilentools oder API-Aufrufe, in der Regel über eine Internetverbindung. Daten können direkt oder über ein Gateway für die lokale Dateispeicherung oder andere Speichermethoden hochgeladen werden.
• Datenspeicherung und -verwaltung: Der STaaS-Anbieter speichert die Daten in seinen Rechenzentren und verwendet verschiedene Mechanismen für Datenredundanz, Sicherheit und Ausfallsicherheit. Der Anbieter verwaltet die Speicherinfrastruktur, einschließlich Server, Speicherarrays und Netzwerkkonnektivität. Daten können verschlüsselt oder mit mehreren Redundanzebenen gespeichert werden, um ihre Integrität und Verfügbarkeit zu sichern.
• Datenzugriff und -abruf: Autorisierte Nutzer oder Anwendungen können über die APIs des Anbieters oder andere Zugriffsmethoden auf Daten zugreifen, die auf der Cloud-Speicherplattform gespeichert sind, und diese abrufen. Anschließend können sie die Originaldaten aus dem Speicherdienst herunterladen, was eine nahtlose Einbindung in andere Anwendungen oder Systeme ermöglicht.
• Datenverwaltungsfunktionen: Der Anbieter stellt Tools und Dienste für die Datenverwaltung zur Verfügung, z. B. Datensicherung und ‑wiederherstellung, Versionsverwaltung, Datenlebenszyklusverwaltung und Sicherheitskontrollen (Richtlinien für die Zugriffssteuerung, Verschlüsselung usw.).
• Abrechnung und Monitoring: Der STaaS-Anbieter überwacht den Datenverbrauch und stellt dem Kunden Abrechnungsmesswerte zur Verfügung. Diese Informationen werden oft verwendet, um die Abrechnung nach Nutzung und anderen Faktoren wie genutzte Bandbreite, Anfragevolumen und Zugriffshäufigkeit vorzunehmen.

Database as a Service (DBaaS) und Storage as a Service (STaaS) sind beides wichtige Cloud-Dienste. Obwohl die beiden oft zusammenarbeiten, haben sie unterschiedliche Funktionen:

Ein Beispiel für STaaS ist dessen Verwendung als grundlegende Komponente für cloudnative Analysen und die Bereitstellung von Inhalten. 

Szenario: Ein Medienunternehmen führt eine Anwendung zur Inhaltsempfehlung in Google Cloud aus. Das Unternehmen benötigt eine hochgradig skalierbare Speicherlösung für Rohdaten zu Nutzerinteraktionen (z. B. Klicks und Wiedergabeverlauf), die direkt in die Analysedatenpipeline eingespeist werden können, um Empfehlungen in Echtzeit zu generieren. 

STaaS-Lösung: Das Unternehmen nutzt Cloud Storage als Data Lake. Die Anwendung, die in Google Cloud ausgeführt wird, schreibt Nutzerereignisdaten direkt in einen Cloud Storage-Bucket. Diese Daten stehen sofort für die Analyse durch BigQuery, das Data Warehouse von Google, zur Verfügung. Diese Einrichtung bietet einen skalierbaren, kosteneffizienten Speicher, der eng in die in derselben Cloud-Umgebung ausgeführten Analysetools eingebunden ist. So lassen sich schnell Erkenntnisse gewinnen und Inhalte für Nutzer besser personalisieren.

STaaS bildet die Grundlage für eine Vielzahl von Unternehmensanwendungen und -initiativen:

• Sicherung und Notfallwiederherstellung (Backup and Disaster Recovery, BDR): Die Replikation lokaler Daten in der Cloud-Speicherplattform kann eine kostengünstige, zuverlässige und skalierbare BDR-Lösung sein, die auch die Anforderungen an die Datenreplikation in Sachen Geschäftskontinuität ansprechen kann.
• Archivierung: Daten werden langfristig gespeichert und aufbewahrt, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen oder historische Analysen durchzuführen. Das ist besonders nützlich bei Krankenakten, Finanzunterlagen, Compliance-Berichten und juristischen Dokumenten.
• Data Lakes und Datenanalyse: Zentralisierung großer Datensätze (strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert) in einem Data Lake für erweiterte Analysen, Business Intelligence und Machine-Learning-Initiativen.
• Contentauslieferung: Multimedia-Inhalte (Videos, Bilder, Audio) in großem Umfang an ein globales Publikum verteilen, die Contentauslieferung optimieren und die Latenz minimieren.
• Zusammenarbeit und Dateifreigabe: Teams können über eine sichere und zugängliche Plattform gemeinsam an Dokumenten, Tabellen, Präsentationen und anderen Dateien arbeiten – sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation.
• Anwendungshosting und ‑speicherung: Durch das Bereitstellen und Ausführen von Anwendungen in der Cloud kann eine skalierbare, effiziente Speicherung von Anwendungsdaten ermöglicht werden.
• Hosting von Website-Assets: Statische Websiteinhalte (Bilder, CSS, JavaScript) speichern und eine leistungsstarke, skalierbare Lösung für die Bereitstellung von Web-Assets bieten.
• Big-Data-Verarbeitung: Große Datasets für Machine Learning, künstliche Intelligenz und andere datenintensive Anwendungen speichern und verarbeiten.

Das folgende Diagramm vergleicht Cloud Storage-Optionen mit anderen.