엔터프라이즈급 스토리지 솔루션을 효과적으로 비교하려면 먼저 기업에서 저장하는 다양한 데이터 유형과 블록 스토리지, 오브젝트 스토리지, 파일 스토리지 솔루션의 데이터 관리 방식이 각각 어떻게 다른지 파악하는 것이 중요합니다.
평가에 대한 4부 시리즈 중 2부에서는 다음과 같이 설명합니다 엔터프라이즈 데이터 스토리지 솔루션을 통해 기업에서 저장하는 특정 데이터 유형을 파악하고 해당 데이터를 관리하는 데 가장 적합한 데이터 스토리지 플랫폼을 선택하는 방법을 심층적으로 살펴봅니다.
블록 스토리지, 오브젝트 스토리지, 파일 스토리지는 데이터를 처리, 저장, 구성, 검색하는 방법을 결정하는 맞춤형 데이터 스토리지 솔루션을 구축하는 데 사용되는 세 가지 주요 아키텍처입니다. 각 스토리지 유형에는 고유한 기능과 제한 사항이 있으므로 엔터프라이즈 데이터 스토리지 시스템은 '모든 것에 적합한' 솔루션이 아닙니다.
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데이터 저장소 유형 비교
현대 클라우드 시대에 오브젝트 스토리지는 많은 기업에서 가장 중요하게 생각하는 경향이 있지만, 대부분의 데이터는 다음과 같이 생성되고 소비됩니다 파일. 엔터프라이즈급 스토리지 솔루션을 효과적으로 비교하려면 먼저 기업에서 저장하는 다양한 데이터 유형과 블록 스토리지, 개체 스토리지, 파일 스토리지 솔루션이 각각 데이터 관리에 대한 접근 방식이 어떻게 다른지 파악하는 것이 중요합니다.
블록 스토리지란 무엇인가요?
블록 스토리지 로도 알려진 블록 레벨 스토리지 또는 탄력적인 블록 스토리지 는 최대 길이(블록 크기)를 가진 여러 개의 전체 레코드를 포함하는 데이터 바이트 시퀀스입니다. 데이터를 블록에 저장하는 과정을 블로킹이라고 하고, 블록에서 데이터를 검색하는 과정을 디블럭킹이라고 합니다. 블록된 데이터는 일반적으로 데이터 버퍼에 저장되며 한 번에 한 블록씩 읽거나 쓰는데, 이는 오버헤드를 줄이고 데이터 스트림의 처리 속도를 높이기 위한 것입니다.
사실 모든 스토리지는 블록을 기반으로 구축됩니다. 기업에는 특정 방식으로 구성된 데이터 청크가 있어야 프로토콜에서 데이터를 읽으려고 할 때 의미가 있으며, 모든 데이터는 블록의 형태로 저장됩니다. 가장 중요한 것은 데이터가 블록 수준에서 어떻게 구성되고 어떻게 액세스되는지에 따라 스토리지 유형이 결정됩니다.
블록 스토리지의 장단점
블록 스토리지의 가장 주목할 만한 장점 중 하나는 일반적으로 다음과 같은 다양한 유형의 프로토콜을 사용하는 SAN(스토리지 영역 네트워크) 연결을 통해 데이터베이스에서 구조화된 데이터에 효율적으로 액세스하고 검색할 수 있다는 점입니다 iSCSI 및 파이버 채널, DAS(직접 연결 스토리지) 등이 있습니다. 블록 스토리지는 저널링이라는 기능을 사용해 특정 블록이 하드 드라이브의 어느 위치에 있는지 메타데이터를 불러오는 레거시 스토리지 솔루션의 방식 때문에 구조화된 데이터에 적합합니다. 저널링 시스템은 시간이 지남에 따라 기록된 모든 데이터를 추적합니다. 따라서 구조화된 데이터베이스 관점에서 볼 때 이러한 방식으로 데이터를 읽고 액세스하는 것은 매우 빠릅니다.
블록 스토리지는 시간이 지남에 따라 점점 더 많은 데이터가 추가되고 각 개별 데이터 블록이 여러 환경에서 독립적으로 존재할 수 있는 시간순 저널링 시스템을 사용하기 때문에 가능한 가장 효율적인 경로에서 블록을 검색하고 재조립하여 데이터 요청을 신속하게 처리할 수 있습니다. 블록 스토리지는 정형 데이터를 관리하는 데는 효율적이고 안정적인 방법이지만, 안타깝게도 비정형 데이터를 관리하는 데는 그 활용도가 훨씬 떨어집니다. 블록 스토리지의 메타데이터 처리 능력이 매우 제한적이기 때문에, 비정형 데이터를 중심으로 구축된 애플리케이션은 기본적인 검색 및 검색 기능을 포함해 메타데이터에 의존하는 작업에 본질적으로 어려움을 겪을 수밖에 없습니다.
오브젝트 스토리지란 무엇인가요?
개체 스토리지 라고도 합니다 객체 기반 스토리지 는 데이터를 객체로 관리하는 아키텍처로, 파일 시스템과 같은 스토리지 아키텍처와 비교할 때 가장 큰 차이점입니다. 기업은 장치 수준, 시스템 수준, 인터페이스 수준 등 다양한 수준에서 오브젝트 스토리지를 구현할 수 있습니다. 오브젝트 스토리지 장치를 사용하면 엔터프라이즈 스토리지 네트워크를 위한 공유 및 보안 스토리지를 생성하고 관리할 수 있습니다.
오브젝트 스토리지는 스토리지 아키텍처 문제를 해결하기 위해 만들어졌으며, 애플리케이션에서 직접 프로그래밍할 수 있는 인터페이스와 같은 기능을 지원합니다. 이 자체 관리형 공유 보안 스토리지는 공간 관리와 같은 하위 수준의 기능을 스토리지 장치 자체로 옮기고 표준 개체 인터페이스를 통해 스토리지 장치에 액세스할 수 있습니다. 또한 오브젝트 기반 스토리지는 물리적 하드웨어의 여러 인스턴스를 아우를 수 있는 네임스페이스와 데이터 복제 및 데이터 배포와 같은 데이터 관리 기능을 오브젝트 수준에서 세부적으로 구현할 수 있는 기능을 추구합니다.
오브젝트 스토리지의 장단점
오브젝트 스토리지는 데이터를 한 번 쓰고 한 번 읽는(또는 여러 번 읽는) 비정형 데이터에 적합할 수 있습니다. 정적 온라인 콘텐츠, 데이터 백업, 이미지 아카이브, 동영상, 사진, 음악 파일은 오브젝트로 저장할 수 있습니다. 엔터프라이즈 오브젝트 스토리지 환경의 데이터베이스에는 일반적으로 데이터 세트가 비정형화되어 있으므로 데이터에 많은 수의 쓰기나 증분 업데이트가 필요하지 않습니다.
오브젝트 스토리지의 문제점 중 하나는 트랜잭션 데이터에 적합하지 않으며, 더 나아가 오브젝트 스토리지는 NAS 파일 액세스 및 공유를 대체하기 위해 만들어지지 않았다는 점입니다. 오브젝트 스토리지의 가장 큰 문제점은 정확하게 업데이트된 단일 버전의 파일을 유지하는 데 필요한 잠금 및 공유 메커니즘을 지원하지 않는다는 점입니다.
디지털 발자국은 데이터의 기하급수적인 증가를 가져오고, 그 데이터는 결코 버려지지 않습니다. 따라서 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 시간이 지남에 따라 데이터가 어떻게 증가하고 있는지, 어떤 데이터가 가치가 있고 어떤 데이터가 가치가 없는지 파악하는 것은 특히 기존 스케일아웃 및 스케일업 스토리지 솔루션으로는 해결하기 어려운 문제입니다.
기하급수적으로 증가하는 데이터를 따라잡기 위해 기존 오브젝트 스토리지 솔루션은 기업이 온프레미스 데이터 센터와 같은 대규모 스토리지 컨테이너를 구입해야 하지만, 이는 데이터 자체에 대해서는 아무것도 알려주지 않습니다. 그 결과 일부 기업은 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 상용 소프트웨어를 구입하기도 하지만, 이러한 소프트웨어는 매우 비싸고 효과적으로 확장되지 않는 경향이 있으며, 파일 수가 10억 개 또는 페타바이트에 이르면 무너지고 맙니다.
데이터 관리를 위한 임시방편적인 솔루션이라고 할 수 있는 것은 기업이 보유하고 있는 모든 데이터를 분류하기 위해 자체 코드를 작성하는 것이었는데, 이는 시간과 리소스를 많이 소모하는 작업이었습니다. 데이터 스토리지 시스템 자체는 자체 데이터 구조의 일부이기 때문에 내부에 무엇이 있는지 즉시 알 수 있지만, 외부 소프트웨어를 사용하면 실시간 인사이트를 제공할 수 없다는 사실 때문에 이 문제는 더욱 복잡해졌습니다. 오브젝트 스토리지 시스템은 확장성이 떨어지고 데이터를 가치 있는 정보로 전환할 수 없습니다.
다행히도 확장 가능한 솔루션 엔터프라이즈 데이터 스토리지로 전환합니다.
비정형 데이터에 스마트함을 적용하는 것이 미래가 아닌 오늘날의 현실이 된 파일 스토리지, 근본적으로 더 스마트한 비정형 데이터 관리로 온프레미스 및 클라우드 환경 전반의 확장성과 비용 관리가 가능한 파일 스토리지를 만나보세요.
파일 스토리지란 무엇인가요?
파일 저장 라고도 합니다 파일 기반 스토리지 (FBS) 또는 파일 시스템 는 데이터를 계층적 트리 구조(파일 계층 구조)로 저장하고 관리하는 데 사용되는 형식 또는 플랫폼으로, 파일은 다음과 같이 식별할 수 있습니다 디렉토리 구조.
파일 시스템은 데이터를 개별 파일 집합으로 저장합니다 경로 디렉토리 구조에서 파일을 고유하게 식별하는 데 사용되는 문자열입니다. 이러한 고유 식별자에는 파일 이름이 포함됩니다, 확장 와 그 경로이며 파일 시스템이 사용자를 위해 데이터의 저장, 검색 및 그래픽 표시를 제어하는 방식입니다.
쉽게 말하자면, 위치는 다음을 포괄하는 용어입니다 경로-"데이터 위치 검색" 또는 "데이터 위치로 이동"과 같이 디스크에서 파일을 찾는 방법을 지정합니다. 각 파일 경로에는 파일 이름, 액세스 날짜, 파일 디렉토리 등과 같은 특정 정보도 포함되어 있습니다. 확장 기능 는 파일에 포함된 데이터의 종류를 나타냅니다(예: .txt, .png, .java, .html, .doc 등). A 디렉토리 구조 는 파일 시스템이 사용자가 액세스할 수 있도록 파일을 정렬하는 방식입니다.
파일 스토리지의 장단점
파일 스토리지 시스템은 원하는 데이터 블록을 저장하고 검색하는 하드웨어의 추상화 수준인 블록 장치를 기반으로 하지만, 파일 시스템의 블록 크기는 물리적 블록 크기의 배수일 수 있습니다. 이로 인해 확장성 및 공간 비효율성 내부 조각화로 인해 파일 길이가 블록 크기의 정수 배수가 아닌 경우가 많으므로 파일의 마지막 블록이 부분적으로 비어 있을 수 있습니다. 이로 인해 스토리지 공간이 비효율적으로 사용되는 조각화가 발생하여 용량과 성능이 저하됩니다.
Qumulo와 같은 최신 파일 스토리지 시스템은 다음과 같은 기술을 통해 이 문제를 해결하고자 했습니다 확장 가능한 블록 스토어 (SBS)는 블록 스토리지 관점에서 볼 때 Qumulo 파일 스토리지 시스템의 블록 레이어이자 데이터를 저장하는 기본 메커니즘입니다. 그 결과 대규모 확장성, 최적화된 성능, 데이터 보호 기능을 갖춘 파일 스토리지 시스템이 탄생했습니다. 이러한 방식으로 비정형 데이터 파일을 계층적 파일 시스템 유형 레이아웃으로 추출하여 파일 시스템 아키텍처와 블록 스토리지 아키텍처의 장점을 모두 결합할 수 있습니다.
Qumulo 파일 스토리지 시스템 아키텍처의 주요 장점은 예측적 프리페치를 통해 읽기 성능을 가속화하기 위해 캐시를 예측적으로 워밍업하고 드라이브 다운하는 기능입니다 읽기 지연 시간. Qumulo의 파일 스토리지 시스템은 캐싱 및 기타 방법을 사용해 블록 스토리지의 일부 성능 문제를 보완하여 속도를 높입니다. Qumulo 데이터 과학자인 Tommy Unger가 아래 동영상에서 클러스터의 실제 워크로드를 통해 그 효과를 보여주는 간단한 데모를 제공합니다.
파일 시스템의 주요 장점 중 하나는 유연성이 향상되어 다양한 유형의 워크로드를 지원하고 확장할 수 있다는 점입니다. 기업이 스케일아웃과 스케일업이 가능하여 블록 스토리지의 한계를 훨씬 뛰어넘어 스토리지를 확장할 수 있다는 점이 파일 시스템의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 또한 컴퓨팅에 맞게 확장할 수도 있습니다.
반면에 레거시 오브젝트 스토리지 솔루션에는 클러스터 제한이 있습니다. 블록 유형의 기술을 사용하기 때문에 결국에는 클러스터를 덕트 테이프로 연결해야 합니다. 이와는 반대로, Qumulo는 데이터를 어디에나 저장할 수 있는 파일 형식의 기술을 사용합니다 클라우드 또는 온프레미스 또는 두 가지 모두에 해당하는 경우가 더 많습니다.
Qumulo의 파일 데이터 플랫폼, 큐물로 코어 를 사용하면 실시간 데이터 가시성, 자동화, 사용 편의성을 제공하는 단일 솔루션으로 비정형 데이터를 간편하게 통합하여 성능, 처리 및 데이터 보존 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
이 시리즈의 다음 편에서는 레거시 파일 스토리지 시스템과 최신 파일 스토리지 시스템의 주요 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
계속 지켜봐 주세요!
이 문서는 평가할 때 알아야 할 모든 것을 다루는 4부작 시리즈 중 두 번째 글입니다 엔터프라이즈 데이터 스토리지 솔루션-는 이러한 중요한 고려 사항에 대한 표면적인 설명에 불과합니다. 자세히 알아보세요, 새로운 엔터프라이즈 플레이북 다운로드 를 참조하여 폭증하는 비정형 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 올바른 데이터 스토리지 솔루션을 선택하는 가장 포괄적인 가이드를 확인하세요.