Ein Objektspeicher, auch objektbasierter Speicher genannt, ist eine Computerspeicher-Architektur, die für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten entwickelt wurde. Im Gegensatz zu anderen Architekturen werden Daten hier als unterschiedliche Einheiten identifiziert, die mit Metadaten und einer eindeutigen Kennung gebündelt sind, dank derer jede Dateneinheit gesucht und darauf zugegriffen werden kann.
Diese Einheiten – oder Objekte – können lokal gespeichert werden. Sie werden aber normalerweise in der Cloud gespeichert, sodass sie von überall einfach zugänglich sind. Aufgrund der horizontalen Skalierung des Objektspeichers gibt es keine Einschränkungen hinsichtlich der Skalierbarkeit und die Speicherung großer Datenmengen ist kostengünstiger als bei anderen Optionen, wie beispielsweise Blockspeicher.
Viele der heutigen Daten sind unstrukturiert: E-Mail-, Medien- und Audiodateien, Webseiten, Sensordaten und andere Arten von digitalen Inhalten, die sich nicht einfach für herkömmliche Datenbanken eignen. Infolgedessen ist es schwierig geworden, effiziente und erschwingliche Speicher- und Verwaltungsmöglichkeiten zu finden. Der Objektspeicher wird zunehmend zur bevorzugten Methode, um statische Inhalte, Datenbögen und Sicherungen zu speichern.
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Ein Objektspeicher ist eine Datenspeicherarchitektur zum Speichern unstrukturierter Daten, in dem Daten in Einheiten – Objekte – unterteilt und in einer flach strukturierten Datenumgebung gespeichert werden. Jedes Objekt enthält Daten, Metadaten und eine eindeutige Kennung, mit der Anwendungen ganz einfach auf die Daten zugreifen und diese abrufen können.
Bei Objektspeichern werden die Datenblöcke einer Datei zusammen als Objekt – mit ihren relevanten Metadaten und einer benutzerdefinierten Kennung – in einer flachen Datenumgebung gespeichert, die als Speicherpool bezeichnet wird.
Wenn Sie auf Daten zugreifen möchten, verwenden Objektspeichersysteme die eindeutige Kennung und die Metadaten, um das benötigte Objekt zu finden, z. B. eine Bild- oder Audiodatei. Sie können auch Metadaten anpassen, um mehr für andere Zwecke nützlichen Kontext hinzuzufügen, z. B. für den Abruf von Datenanalysen.
Sie können Objekte mithilfe von RESTful APIs, HTTP und HTTPS suchen und darauf zugreifen, um Objektmetadaten abzufragen. Da Objekte in einem globalen Speicherpool gespeichert werden, können Sie die benötigten Daten schnell und einfach finden. Außerdem ermöglicht die flache Umgebung eine schnelle Skalierung, sogar für Petabyte- oder Exabyte-Lasten. Speicherpools können auf mehrere Objektspeichergeräte und geografische Standorte verteilt werden und ermöglichen somit eine unbegrenzte Skalierung. Sie fügen einfach weitere Speichergeräte zum Pool hinzu, wenn Ihre Datenmenge ansteigt.
Dank der Vorteile von Objektspeichern, wie Elastizität und Skalierbarkeit, sind sie ideal für die Verwaltung unstrukturierter Daten in einer Cloud-Infrastruktur geeignet. Und was ist ein Objektspeicher in der Cloud? Genau das: ein objektbasierter Speicher als On-Demand-Cloud-Dienst. Cloud-Objektspeicher sind bei den meisten großen Cloud-Dienstanbietern tatsächlich das primäre Speicherformat.
In Folge der Einführung des Internets und der wachsenden Liste von Datenquellen und -typen hat sich der Datenspeicherbedarf weltweit weiterentwickelt. Herkömmliche Dateispeicher- und Blockspeichersysteme eignen sich nicht so gut für die enorme Datenmenge, die inzwischen produziert werden. Besonders nicht für unstrukturierte Daten, die nicht für strukturierte Datenspeichermethoden geeignet sind.
Wie unterscheiden sich Objektspeicher von Dateispeichern und Blockspeichern?
Im Datenspeicher werden Daten in Ordnern gespeichert und organisiert, ähnlich wie bei den physischen Dateien, die Sie in einem Papierausgabesystem in einem Büro speichern. Wenn Sie Informationen aus einer Datei benötigen, müssen Sie wissen, in welchem Raum, Schrank, in welcher Schublade und in welchem Ordner dieses Dokument enthalten ist. Dieselbe hierarchische Speicherstruktur wird für die Dateispeicherung verwendet, bei der Dateien benannt, mit Metadaten getaggt und dann in Ordnern abgelegt werden.
Sie müssen den richtigen Pfad kennen, um ein Datenelement zu finden. Im Laufe der Zeit kann das Suchen und Abrufen von Datendateien zeitaufwendig sein, wenn die Anzahl der Dateien zunimmt. Die Skalierbarkeit ist zwar begrenzt, bietet jedoch eine einfache Möglichkeit, kleine Datenmengen nahezu jeder Art zu speichern und für mehrere Nutzer gleichzeitig zugänglich zu machen.
Blockspeicher verbessern die Leistung des Dateispeichers, indem Dateien in separate Blöcke aufgeteilt und separat gespeichert werden. Ein Blockspeichersystem weist jedem Rohdatenblock eine eindeutige Kennung zu, mit der Sie diese bei Bedarf wieder in der vollständigen Datei zusammenfassen können. Für den Blockspeicher ist kein einzelner Pfad zu Daten erforderlich. Sie können ihn also an einem beliebigen Ort speichern und bei Bedarf schnell abrufen.
Blockspeicher eignen sich gut für Organisationen, die mit großen Mengen an Transaktionsdaten oder geschäftskritischen Anwendungen arbeiten, bei denen eine minimale Verzögerung und konsistente Leistung benötigt werden. Diese Speicherart kann jedoch teuer werden, bietet keine Metadatenfunktionen und erfordert ein Betriebssystem für den Zugriff auf Blöcke.
Bei Objektspeichern werden, wie bereits erwähnt, Dateien in einer flachen Datenumgebung oder in einem Speicherpool als ein eigenständiges Objekt gespeichert, das alle Daten, eine eindeutige Kennung und detaillierte Metadaten mit Informationen zu den Daten, Berechtigungen, Richtlinien und andere Details enthält. Objektspeicher sind am besten für statische Speicherungen geeignet, insbesondere für unstrukturierte Daten, bei denen Daten einmal geschrieben, aber möglicherweise mehrmals gelesen werden müssen.
Bei Objektspeichern sind Verzeichnisse, Ordner und andere komplexe hierarchische Anordnungen überflüssig. Diese Lösung eignet sich jedoch nicht für dynamische Daten, die sich ständig ändern, da das gesamte Objekt neu geschrieben werden muss, um eine Änderung umzusetzen. In einigen Fällen können Datei- und Blockspeicher je nach Geschwindigkeits- und Leistungsanforderungen möglicherweise trotzdem Ihren Anforderungen entsprechen.
Massive Skalierbarkeit
Sie können die flache Architektur eines Objektspeichers ganz einfach hochskalieren, ohne die die Nachteile, die dies bei Datei- oder Blockspeichern bedeuten würde. Die Objektspeichergröße ist im Wesentlichen unbegrenzt, sodass Daten einfach durch das Hinzufügen neuer Geräte auf Exabyte skaliert werden können.
Vereinfachung
Der Objektspeicher hat keine Ordner oder Verzeichnisse, wodurch die Komplexität der hierarchischen Systeme weitestgehend wegfällt. Das Fehlen komplexer Baumstrukturen oder Partitionen erleichtert das Abrufen von Dateien, da Sie den genauen Standort nicht benötigen.
Sichtbarkeit
Metadaten sind Bestandteil von Objekten. Das macht es einfach, in ihnen Such- oder Navigationsaktionen durchzuführen, ohne dass eine separate Anwendung nötig wäre. Außerdem ist diese Option weitaus flexibler und anpassbar. Sie können Objekte mit Attributen und Informationen wie Verbrauch, Kosten und Richtlinien für das automatische Löschen, Aufbewahren und Tiering taggen.
Robustheit
Objektspeicher können Daten automatisch replizieren und auf mehreren Geräten und Standorten speichern. Dies kann zum Schutz vor Ausfällen, zum Schutz vor Datenverlust und zum Funktionieren von Strategien zur Notfallwiederherstellung beitragen.
Kosteneffizienz
Der Objektspeicher wurde unter Berücksichtigung der Kosten entwickelt und bietet Ihnen die Möglichkeit, große Datenmengen zu einem günstigeren Preis als datei- und blockbasierte Systeme zu speichern. Mit einem Objektspeicher zahlen Sie nur für die benötigte Kapazität, sodass Sie auch bei großen Datenmengen die Kosten kontrollieren können.
Der Objektspeicher bietet eine Reihe von Lösungen, von denen ein Unternehmen profitieren kann. Hier sind einige gängige Beispiele und Anwendungsfälle für Cloud-Objektspeicher.
Cloudnative Anwendungen
Sie können den Objektspeicher von Google Cloud als cloudnativen Speicher für nichtflüchtige Daten verwenden, um cloudnative Anwendungen zu erstellen oder zu migrieren.
Big-Data-Analysen
Speichern Sie große Mengen beliebiger Daten. Sie können diese Daten abfragen, um Big-Data-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse zu Kunden, Vorgängen oder Märkten zu gewinnen.
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