階層型名前空間

このページでは、階層型名前空間の概要、主な機能、一般的なユースケース、メリットと考慮すべき制限事項について説明します。

概要

階層型名前空間は、Cloud Storage が提供する機能であり、オブジェクトをフォルダに整理できます。階層型名前空間を使用すると、データを論理ファイルシステム構造に保存できます。ファイルシステム構造でデータを整理すると、パフォーマンスが向上し、整合性が確保され、データ集約型ワークロードとファイル指向ワークロードの管理が簡素化されます。

フォルダ管理オペレーションは、フォルダの作成、削除、一覧表示、名前変更など、信頼性を確保し管理機能を提供します。オブジェクトを階層化して整理することにより、データの編成が簡素化され、データマネジメントのタスクが合理化されます。

階層型名前空間が有効になっているバケットのフォルダには、オブジェクト、他のフォルダ、またはそれらの両方を格納できます。次の図は、階層型名前空間が有効になっているバケットの例を示しています。オブジェクトは、フォルダの階層構造で整理されています。

図 1. フォルダとオブジェクトを含むバケット階層。 — **図 1.** フォルダとオブジェクトを含むバケット階層。

主な機能

階層型名前空間には、次の機能があります。

初期の秒間クエリ数（QPS）の増加: 階層型名前空間が有効になっているバケットでは、階層型名前空間が有効になっていないバケットと比較して、読み取りと書き込みのオペレーションの初期 QPS が増加します。初期 QPS が高いと、データ集約型ワークロードのスケーリングが容易になり、スループットが向上します。
フォルダ: フォルダはオブジェクトや他のフォルダのコンテナとして機能し、フォルダの作成、削除、取得などのオペレーションをサポートします。
フォルダの名前を変更する: フォルダの名前変更オペレーションを使用すると、オブジェクトを削除することなく、フォルダとその配下にあるフォルダのパスの名称をアトミックに変更できます。この方法は、特に複数のオブジェクトを含む大きなフォルダの場合に、効率的であり時間を節約できます。
フォルダを一覧表示する: フォルダの一覧表示オペレーションでは、バケット内または特定のフォルダの配下にあるすべてのフォルダを一覧表示します。これにより、バケット内に保存されているデータの構造を管理して理解できます。

バケットを作成する際に、バケットの階層型名前空間を有効にできます。バケットで階層型名前空間を有効にする前に、階層型名前空間の制限事項を考慮する必要があります。階層型名前空間の制限事項については、制限事項をご覧ください。

バケットで階層型名前空間を有効にするタイミング

ファイルシステムのような階層とセマンティクスを想定するアプリを使用する場合は、階層型名前空間を有効にすることを検討してください。階層型名前空間は、分析、AI、ML ワークロードなどのデータ集約型のタスクに対して有効です。階層型名前空間の使用を検討すべき一般的なシナリオを次に示します。

Hadoop ベースの処理: Hadoop と Spark のワークロードでは、従来、ファイルシステムのようなストレージ構造と、ファイルとフォルダの時刻ベースの命名が想定されてきました。階層型名前空間は Cloud Storage コネクタと統合されており、スループットの向上とフォルダ名のアトミックな変更が可能になり、多くのデータ処理パイプラインでデータの完全性と整合性が向上します。
ファイル指向のワークロード処理: バッチ分析処理、金融サービス、ハイパフォーマンスコンピューティングなどのワークロードは、フォルダとファイルの階層に基づいてパーティションに編成されます。階層型名前空間は、フォルダ管理専用の API を使用してこれらの環境を管理するのに有効です。また、階層型名前空間を使用すると、他のフォルダやオブジェクトを含むフォルダの管理を簡素化できます。1 つの API コマンドで、フォルダとそのすべてのコンテンツの名前をすばやく変更できるため、貴重な時間とリソースを節約できます。
AI と ML の処理: TensorFlow、Pandas、PyTorch などの AI ツールと ML ツールは、ファイルシステムのようなアクセスとセマンティクスを想定しています。階層型名前空間は、特に Cloud Storage FUSE と組み合わせることで、スループットの向上と効率的なデータアクセスを実現します。その結果、階層型名前空間により、ML モデルの反復処理のパフォーマンスと信頼性が向上します。