根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司預(yù)測(cè)，到2025年，80%的數(shù)據(jù)將是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。需要使用正確的存儲(chǔ)架構(gòu)來管理和保護(hù)大型數(shù)據(jù)集比以往任何時(shí)候都更為重要。

如今，由于流媒體應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)部署以及高分辨率視頻和圖像的興起，各種規(guī)模的組織都在產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司預(yù)測(cè)，到2025年，80%的數(shù)據(jù)將是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。需要使用正確的存儲(chǔ)架構(gòu)來管理和保護(hù)大型數(shù)據(jù)集比以往任何時(shí)候都更為重要。

對(duì)象存儲(chǔ)正迅速取代存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN)和網(wǎng)絡(luò)連接存儲(chǔ)(NAS)，因?yàn)樗鼈兊膭?chuàng)新特性使企業(yè)能夠輕松地管理龐大的數(shù)據(jù)集。

以下列出對(duì)象存儲(chǔ)提供的五個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：

(1)其可擴(kuò)展性并不復(fù)雜

鑒于數(shù)據(jù)量的快速增長，存儲(chǔ)容量是大多數(shù)生成和使用大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組織面臨的首要挑戰(zhàn)，這并不奇怪。傳統(tǒng)的存儲(chǔ)系統(tǒng)是按容量上限設(shè)計(jì)的。為了適應(yīng)容量增長，組織必須購買更多的存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，并將其堆疊在現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施之上。這種方法在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線性增長的情況下有效，但對(duì)于處理當(dāng)今出現(xiàn)的指數(shù)級(jí)數(shù)據(jù)增長來說，它既繁瑣又低效。

對(duì)象存儲(chǔ)消除了這種可擴(kuò)展性限制。該架構(gòu)將所有數(shù)據(jù)作為對(duì)象存儲(chǔ)在平面地址空間中，而要擴(kuò)展部署，企業(yè)只需將節(jié)點(diǎn)添加到該平面地址空間即可。通過采用橫向擴(kuò)展方法而不是傳統(tǒng)的縱向擴(kuò)展方法，對(duì)象存儲(chǔ)可以在不中斷的情況下達(dá)到EB級(jí)容量。

(2)可以遍布全球的單個(gè)存儲(chǔ)池

隨著物聯(lián)網(wǎng)、遙感技術(shù)以及低成本4K攝像頭的出現(xiàn)，實(shí)時(shí)創(chuàng)建連續(xù)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流無處不在。除了可擴(kuò)展性的挑戰(zhàn)之外，這種模式的轉(zhuǎn)變對(duì)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提出了新的要求。對(duì)象存儲(chǔ)通過分布式系統(tǒng)來解決這個(gè)問題，在這個(gè)系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)可以部署在任何需要的地方。這樣就可以在收集數(shù)據(jù)的地方執(zhí)行分析，而不必通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送所有原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

(3)無縫集成云計(jì)算

現(xiàn)在大多數(shù)組織都計(jì)劃同時(shí)使用公共云和內(nèi)部部署存儲(chǔ)。因此，分析人士預(yù)測(cè)，這兩種存儲(chǔ)模式都將繼續(xù)快速增長。對(duì)象存儲(chǔ)通過其對(duì)S3 API(內(nèi)部部署和公共云中對(duì)象存儲(chǔ)的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議)的支持來使用云計(jì)算語言。

由于對(duì)象存儲(chǔ)支持S3存儲(chǔ)桶并結(jié)合了數(shù)據(jù)管理功能以簡化數(shù)據(jù)放置，因此公共云和內(nèi)部部署存儲(chǔ)成為單個(gè)全局命名空間的兩個(gè)部分。這意味著對(duì)象存儲(chǔ)使集成公共云和內(nèi)部部署環(huán)境變得更加簡單，因此組織可以輕松地在兩者之間移動(dòng)數(shù)據(jù)，并且始終可以選擇將內(nèi)部部署的存儲(chǔ)擴(kuò)展到云平臺(tái)。

(4)強(qiáng)大的元數(shù)據(jù)功能

元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它可以描述任何內(nèi)容：何時(shí)創(chuàng)建數(shù)據(jù)，誰創(chuàng)建數(shù)據(jù)，在何處創(chuàng)建數(shù)據(jù)，以及該數(shù)據(jù)的內(nèi)容和所需的詳細(xì)信息。元數(shù)據(jù)使搜索數(shù)據(jù)變得更加容易，因此組織可以通過大數(shù)據(jù)分析和開發(fā)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型等工作，從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值。

對(duì)象存儲(chǔ)具有內(nèi)置的豐富的元數(shù)據(jù)標(biāo)記功能，這與元數(shù)據(jù)非常有限的網(wǎng)絡(luò)附屬存儲(chǔ)(NAS)或沒有元數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN)不同。此外，對(duì)象存儲(chǔ)提供了完全可自定義的元數(shù)據(jù)，并且可以容納無限量的元數(shù)據(jù)。例如，X光片可以包含識(shí)別患者姓名、年齡、損傷細(xì)節(jié)，以及對(duì)X射線檢查身體的哪個(gè)區(qū)域的元數(shù)據(jù)，從而可以更輕松地獲得特定的X射線數(shù)據(jù)。

(5)節(jié)省大量成本

傳統(tǒng)的單位容量存儲(chǔ)的購置成本往往會(huì)隨著規(guī)模的增加而增長。組織實(shí)際上要支付更多的費(fèi)用，而不是獲得批量折扣。但是對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)的成本隨著規(guī)模擴(kuò)大變得越來越低。原因之一是對(duì)象存儲(chǔ)是一種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)架構(gòu)，并隨著組織需求的成長而保持一致。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)控制器，因此組織不必添加(或管理)單獨(dú)的控制器。唯一隨著增長而變化的是，添加節(jié)點(diǎn)后，數(shù)據(jù)保護(hù)變得更加高效，從而降低了成本。

此外，對(duì)象存儲(chǔ)建立在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的硬件上，從而消除了對(duì)專有平臺(tái)的需求，并降低了獲取和維護(hù)成本。隨著系統(tǒng)的增長，開放系統(tǒng)模型可確保組織的成本始終與業(yè)界最佳定價(jià)保持一致。組織不必為過時(shí)的裝備支付高昂的價(jià)格，其管理成本也將變得更低。

而隨著系統(tǒng)和相關(guān)中間件工具數(shù)量的增加，傳統(tǒng)存儲(chǔ)的管理變得復(fù)雜。對(duì)象存儲(chǔ)將數(shù)據(jù)整合到單個(gè)系統(tǒng)中，并利用內(nèi)置的管理工具，如站點(diǎn)之間的自動(dòng)災(zāi)難恢復(fù)，從而降低了管理成本。

結(jié)論

對(duì)象存儲(chǔ)是支持快速增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最佳選擇，因?yàn)樗哂锌蓴U(kuò)展性、靈活性、公共云兼容性、健壯的元數(shù)據(jù)，并且節(jié)約大量成本。隨著大數(shù)據(jù)分析、人工智能和建模語言變得越來越重要，組織能夠輕松地管理和訪問這些海量數(shù)據(jù)。對(duì)象存儲(chǔ)是一種獨(dú)特的存儲(chǔ)架構(gòu)，在云計(jì)算時(shí)代已經(jīng)發(fā)展成熟，它提供的功能可以滿足面臨數(shù)據(jù)量飛速增長挑戰(zhàn)的組織的需求。