객체 기반 스토리지라고도 하는 객체 스토리지는 구조화되지 않은 대량의 데이터를 처리하도록 설계된 컴퓨터 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 다른 아키텍처와 달리, 이 아키텍처는 데이터를 별개의 단위로 지정하고 각 데이터 단위를 찾고 액세스하는 데 사용할 수 있는 메타데이터 및 고유 식별자와 함께 번들로 제공됩니다.
이러한 단위 또는 객체는 온프레미스로 저장할 수 있지만 일반적으로 클라우드에 저장되어 어디에서든 쉽게 액세스할 수 있습니다. 객체 스토리지의 수평 확장 기능 덕분에 확장성에 대한 제한이 거의 없고 블록 스토리지와 같은 다른 옵션보다 적은 비용으로 대용량 데이터 볼륨을 저장할 수 있습니다.
대부분 이메일, 미디어 및 오디오 파일, 웹페이지, 센서 데이터 등 기존 데이터베이스에 포함하기 쉽지 않은 기타 유형의 디지털 콘텐츠와 같이 오늘날의 데이터는 구조화되지 않은 데이터입니다. 따라서 효율적이고 경제적인 데이터 저장 및 관리 방법을 찾는 것이 문제가 되고 있습니다. 객체 스토리지는 정적 콘텐츠, 데이터 아키, 백업을 저장하는 데 점점 더 선호되고 있습니다.
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객체 스토리지는 구조화되지 않은 데이터를 저장하기 위한 데이터 스토리지 아키텍처이며, 데이터를 여러 단위(객체)로 분할하고 이를 구조적으로 플랫 데이터 환경에 저장합니다. 각 객체에는 쉬운 액세스 및 검색을 위해 애플리케이션이 사용할 수 있는 데이터, 메타데이터 및 고유 식별자가 포함됩니다.
객체 스토리지를 사용하면 파일의 데이터 블록이 관련 메타데이터 및 커스텀 식별자와 함께 하나의 객체로 함께 보관되고 스토리지 풀이라고 하는 플랫 데이터 환경에 배치됩니다.
데이터에 액세스해야 하면 객체 스토리지 시스템이 고유 식별자 및 메타데이터를 사용하여 이미지 또는 오디오 파일과 같은 필요한 객체를 찾습니다. 또한 메타데이터를 맞춤설정하여 데이터 분석을 위한 검색 등 다른 목적에 유용한 컨텍스트를 더 추가할 수 있습니다.
RESTful API, HTTP, HTTPS를 사용하여 객체를 찾고 액세스하여 객체 메타데이터를 쿼리할 수 있습니다. 객체가 전역 스토리지 풀에 저장되기 때문에 필요한 정확한 데이터를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 플랫 환경에서는 페타바이트 또는 엑사바이트 로드에 대해서도 빠르게 확장할 수 있습니다. 스토리지 풀을 여러 객체 스토리지 기기 및 지리적 위치에 분산할 수 있으므로 무제한 확장이 가능합니다. 데이터가 증가하면 풀에 단순히 스토리지 장치를 더 추가하면 됩니다.
객체 스토리지는 탄력성과 확장성과 같은 이점에 따라 클라우드 인프라에서 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데 적합합니다. 그렇다면 클라우드의 객체 스토리지란 무엇일까요? 이것은 바로 객체 기반 스토리지를 주문형 클라우드 서비스로 사용하는 것을 의미합니다. 실제로 클라우드 객체 스토리지는 대부분의 주요 클라우드 서비스 제공업체에서 기본 스토리지 형식으로 사용됩니다.
시간 경과에 따라 인터넷이 도입되고 데이터 소스 및 유형이 확대되면서 세계 데이터 스토리지에 대한 요구가 발전했습니다. 기존 파일 스토리지와 블록 스토리지는 구조화된 데이터 스토리지 방식에 맞지 않게 만들어진 구조화되지 않은 데이터와 같이 오늘날 생성되고 있는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 적합하지 않습니다.
그렇다면 객체 스토리지와 파일 스토리지 그리고 블록 스토리지는 어떻게 다를까요?
파일 스토리지는 사무실에서 실제 파일을 보관하는 서류 관리 체계와 유사한 방식으로 데이터를 폴더에 저장하고 관리합니다. 특정 파일의 정보가 필요하면 해당 문서가 보관된 서류실, 캐비닛, 서랍 및 폴더를 알아야 합니다. 이와 동일한 계층적 스토리지 구조가 사용되는 파일 스토리지에서는 파일에 이름을 지정하고, 메타데이터로 태그를 지정하고, 폴더에 배치합니다.
데이터를 찾기 위해서는 올바른 경로를 알아야 합니다. 시간이 지남에 따라 파일 수도 증가하므로 데이터 파일을 찾고 검색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 확장성이 제한적이지만 거의 모든 유형의 데이터를 소량으로 저장하고 여러 사용자가 한 번에 액세스할 수 있게 해주는 간단한 방법입니다.
블록 스토리지는 파일을 개별 블록으로 분할하고 이를 개별적으로 저장하는 방식으로 파일 스토리지의 성능을 개선합니다. 블록 스토리지 시스템은 원시 데이터의 각 청크에 고유 식별자를 할당하고, 액세스가 필요할 때 이 식별자를 사용하여 전체 파일로 재구성합니다. 블록 스토리지에는 데이터에 대한 단일 경로가 필요하지 않으므로 어디든 가장 편리한 위치에 데이터를 저장하고 필요할 때 신속하게 검색할 수 있습니다.
블록 스토리지는 최소한의 지연과 일관된 성능이 필요한 대량의 트랜잭션 데이터 또는 미션 크리티컬 애플리케이션을 사용하는 조직에 적합합니다. 그러나 비용이 높을 수 있고, 메타데이터 기능을 제공하지 않으며, 블록 액세스를 위한 운영체제가 필요합니다.
객체 스토리지는 앞에서 설명한 것처럼 데이터, 권한, 정책, 기타 우발적 상황에 대한 정보를 포함하는 세부 메타데이터와 고유 식별자 및 모든 데이터를 포함하는 자체 포함 객체로서 플랫 데이터 환경 또는 스토리지 풀에 파일을 저장합니다. 객체 스토리지는 데이터를 한 번 쓰고 여러 번 읽어야 할 수 있는 특히 구조화되지 않은 정적 데이터에 가장 적합합니다.
객체 스토리지는 디렉터리, 폴더, 기타 복잡한 계층 구조가 필요하지 않지만 데이터를 수정하기 위해 전체 객체를 다시 써야 하기 때문에 지속적으로 변경되는 동적 데이터에 적합한 솔루션은 아닙니다. 일부 경우에는 속도 및 성능 요구사항에 따라 파일 스토리지 및 블록 스토리지가 요구에 적합할 수 있습니다.
대규모 확장성
파일 또는 블록 스토리지와 동일한 제한 없이 객체 스토리지의 플랫 아키텍처를 쉽게 수평 확장할 수 있습니다. 객체 스토리지 크기가 기본적으로 무한이므로 새 기기를 추가하는 것만으로 데이터를 엑사바이트 규모로 확장할 수 있습니다.
복잡성 감소
객체 스토리지는 폴더나 디렉터리가 없으므로, 계층적 시스템의 복잡성이 상당 부분 제거됩니다. 복잡한 트리나 파티션이 없기 때문에 정확한 위치를 알 필요가 없으므로 파일을 더 쉽게 검색할 수 있습니다.
검색 가능성
메타데이터가 객체에 포함되므로 별도의 애플리케이션 없이도 쉽게 검색하고 탐색할 수 있습니다. 또한 훨씬 더 유연하고 맞춤설정이 가능합니다. 자동 삭제, 보관, 계층화를 위한 소비, 비용, 정책과 같은 특성 및 정보를 사용하여 객체에 태그를 지정할 수 있습니다.
복원력
객체 스토리지는 데이터를 자동으로 복제하고 여러 기기 및 지리적 위치에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 중단으로부터 보호하고, 데이터 손실을 방지하고, 재해 복구 전략을 지원할 수 있습니다.
비용 효율성
객체 스토리지는 파일 기반 및 블록 기반 시스템보다 낮은 가격으로 대량의 데이터를 저장할 수 있도록 비용을 염두에 두고 제작되었습니다. 객체 스토리지를 사용하면 필요한 용량만 지불하므로 데이터 양이 많더라도 비용을 제어할 수 있습니다.
객체 스토리지는 조직에 도움이 될 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. 다음은 클라우드 객체 스토리지의 몇 가지 일반적인 예시와 사용 사례입니다.
클라우드 기반 애플리케이션
클라우드 기반 애플리케이션을 빌드하거나 클라우드 기반 애플리케이션으로 마이그레이션하기 위한 영구 데이터 스토어로 Google Cloud 객체 스토리지를 사용할 수 있습니다.
빅데이터 분석
데이터 유형에 관계없이 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 데이터를 쿼리하여 빅데이터 분석을 수행하고 고객, 운영 또는 시장에 대한 통계를 얻을 수 있습니다.
사물 인터넷
머신 간에 데이터를 효율적이고 경제적으로 관리하는 동시에 인공지능 및 고급 분석을 지원하여 사물 인터넷을 실현할 수 있습니다.
리치 미디어 저장 및 제공
음악, 동영상, 이미지와 같은 리치 미디어를 저장하고 전 세계에 배포하는 데 소요되는 비용을 절감할 수 있습니다.
백업 및 보관처리
모든 데이터를 즉시 액세스 가능한 상태로 유지하면서 백업 및 보관처리 비용을 절감할 수 있습니다.