평가에 대한 2부작 시리즈의 4부에서는 엔터프라이즈 데이터 스토리지 솔루션을 통해 기업이 저장하는 특정 유형의 데이터를 식별하고 해당 데이터를 관리하는 데 가장 적합한 데이터 스토리지 플랫폼을 선택하는 방법을 자세히 살펴봅니다.
블록 스토리지, 개체 스토리지 및 파일 스토리지: 데이터 처리, 저장, 구성 및 검색 방법을 결정하는 사용자 지정 데이터 스토리지 솔루션을 구축하는 데 사용되는 세 가지 기본 아키텍처입니다. 각 스토리지 유형에는 고유한 기능과 제한 사항이 있습니다. 즉, 엔터프라이즈 데이터 스토리지 시스템은 "모두에게 적합한" 솔루션이 아닙니다.
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데이터 저장 유형 비교
현대 클라우드 시대에 오브젝트 스토리지는 많은 비즈니스에서 가장 우선시되는 경향이 있지만 대부분의 데이터는 다음과 같이 생성되고 소비됩니다. 파일. 엔터프라이즈 수준의 스토리지 솔루션을 효과적으로 비교하기 전에 엔터프라이즈가 저장하는 다양한 데이터 유형과 블록 스토리지, 개체 스토리지 및 파일 스토리지 솔루션이 데이터 관리에 대한 접근 방식이 각각 어떻게 다른지 아는 것이 중요합니다.
블록 스토리지란 무엇입니까?
블록 저장, 또한 ~으로 알려진 블록 레벨 스토리지 or 탄성 블록 스토리지, 최대 길이(블록 크기)를 가진 전체 레코드의 수를 포함하는 데이터 바이트 시퀀스입니다. 블록에 데이터를 저장하는 과정을 블로킹(blocking)이라고 하고, 블록에서 데이터를 가져오는 과정을 디블로킹(deblocking)이라고 합니다. 차단된 데이터는 일반적으로 데이터 버퍼에 저장되고 한 번에 한 블록씩 읽거나 쓰는데, 이는 오버헤드를 줄이고 데이터 스트림 처리 속도를 높이는 것을 목표로 합니다.
진실은 모든 스토리지가 블록에 구축된다는 것입니다. 기업에는 특정 방식으로 구성된 데이터 청크가 있어야 합니다. 그래야 청크가 프로토콜에서 읽고 읽을 때 의미가 있습니다. 모든 것은 블록 형태로 저장됩니다. 가장 중요한 것은 해당 데이터가 블록 수준에서 구성되는 방식과 스토리지 유형을 결정하는 액세스 방식입니다.
블록 스토리지의 장단점
블록 스토리지의 가장 주목할만한 장점 중 하나는 일반적으로 다음과 같은 다양한 유형의 프로토콜을 사용하는 SAN(Storage Area Network) 연결을 통해 데이터베이스에서 구조화된 데이터에 효율적으로 액세스하고 검색하는 기능입니다. iSCSI 및 파이버 채널, DAS(Direct Attached Storage) 등이 있습니다. 블록 저장소는 레거시 저장소 솔루션이 저널링이라고 하는 것을 사용하여 하드 드라이브에서 특정 블록이 있는 위치에 대한 메타데이터 회수를 수행하는 방식으로 인해 구조화된 데이터에 적합합니다. 저널링 시스템은 시간이 지남에 따라 기록된 모든 데이터를 추적합니다. 따라서 구조화된 데이터베이스 관점에서 이러한 방식으로 데이터를 읽고 액세스하는 경우 매우 빠릅니다.
블록 스토리지는 시간이 지남에 따라 점점 더 많은 데이터를 추가하는 이 시간순 저널링 시스템을 사용하고 각 개별 데이터 블록은 여러 환경에서 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 가능한 가장 효율적인 경로에서 블록을 검색하고 재조립하여 데이터 요청을 신속하게 처리합니다. 블록 스토리지는 구조화된 데이터를 관리하는 효율적이고 안정적인 방법을 제공하지만 불행히도 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데는 훨씬 덜 유용합니다. 블록 스토리지가 메타데이터를 처리하는 능력이 매우 제한적이라는 점을 고려할 때, 비정형 데이터를 기반으로 구축된 애플리케이션은 기본적으로 기본 검색 및 검색 기능을 포함한 메타데이터 의존 작업으로 어려움을 겪을 것입니다.
오브젝트 스토리지 란?
개체 저장소라고도 개체 기반 저장소은 데이터를 객체로 관리하는 아키텍처로, 파일 시스템과 같은 스토리지 아키텍처와 비교할 때 주요 차이점입니다. 기업은 장치 수준, 시스템 수준 및 인터페이스 수준을 비롯한 여러 수준에서 개체 스토리지를 구현할 수 있습니다. 개체 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 가능하게 합니다. 이 자체 관리되고 공유되고 안전한 스토리지는 표준 개체 인터페이스를 통해 스토리지 장치에 액세스하여 공간 관리와 같은 하위 수준 기능을 스토리지 장치 자체로 이동합니다. 또한 개체 기반 스토리지는 물리적 하드웨어의 여러 인스턴스에 걸쳐 있을 수 있는 네임스페이스와 같은 기능과 개체 수준의 세부 정보에서 데이터 복제 및 데이터 배포와 같은 데이터 관리 기능을 활성화하려고 합니다.
오브젝트 스토리지의 장단점
오브젝트 스토리지는 데이터가 한 번 작성되고 한 번(또는 여러 번) 읽히는 비정형 데이터에 대해 잘 작동할 수 있습니다. 정적 온라인 콘텐츠, 데이터 백업, 이미지 아카이브, 비디오, 사진 및 음악 파일을 개체로 저장할 수 있습니다. 엔터프라이즈 개체 스토리지 환경의 데이터베이스에는 일반적으로 구조화되지 않은 데이터 세트가 있으므로 데이터에 많은 쓰기 또는 증분 업데이트가 필요하지 않습니다.
개체 스토리지의 문제 중 하나는 트랜잭션 데이터에 적합하지 않고, 또한 개체 스토리지가 NAS 파일 액세스 및 공유를 대체하기 위해 만들어지지 않았다는 것입니다. 개체 저장소의 가장 큰 문제는 파일의 정확하게 업데이트된 단일 버전을 유지 관리하는 데 필요한 잠금 및 공유 메커니즘을 지원하지 않는다는 것입니다.
우리의 디지털 발자국은 데이터의 기하급수적인 증가를 생성하며 해당 데이터는 절대 버려지지 않습니다. 따라서 보유하고 있는 데이터, 시간이 지남에 따라 어떻게 증가하는지, 가치가 있을 수 있는 것(및 그렇지 않을 수 있는 것)을 이해하는 것은 특히 레거시 스케일 아웃 및 스케일 업 스토리지 솔루션에서 해결하기 어려운 문제가 됩니다.
기하급수적인 데이터 증가를 따라잡기 위해 레거시 개체 스토리지 솔루션을 사용하려면 기업이 온프레미스 데이터 센터와 같은 큰 스토리지 컨테이너를 구입해야 하지만 데이터 자체에 대해서는 아무 것도 드러내지 않습니다. 결과적으로 일부 기업은 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 기성품 소프트웨어를 구입하는 데 의존하지만 이러한 소프트웨어는 비용이 매우 많이 들고 효과적으로 확장되지 않습니다. 실제로 파일이 XNUMX억 개 또는 페타바이트의 스토리지.
데이터 관리를 위한 반창고 솔루션으로 간주될 수 있는 것은 기업이 보유한 모든 데이터를 카탈로그화하기 위해 자체 코드를 작성하기 시작하는 것이었습니다. 이는 시간과 리소스를 많이 소모합니다. 이 문제는 데이터 스토리지 시스템 자체가 자체 데이터 구조의 일부이기 때문에 내부에 무엇이 있는지 즉시 알 수 있지만 사용된 외부 소프트웨어는 실시간 통찰력을 제공할 수 없다는 사실로 인해 더욱 악화되었습니다. 개체 스토리지 시스템은 확장이 잘 되지 않고 데이터를 가치 있는 정보로 전환할 수 없습니다.
다행히도 있습니다 확장 가능한 솔루션 엔터프라이즈 데이터 스토리지에.
비정형 데이터에 스마트한 기술을 적용하는 것이 미래가 아니라 현대의 현실이 되는 파일 스토리지를 입력하십시오. 근본적으로 지능적인 비정형 데이터 관리 덕분에 온프레미스 및 클라우드 환경 전반에 걸친 확장성이 비용 제어를 충족합니다.
파일 스토리지란 무엇입니까?
파일 저장,라고도합니다. 파일 기반 스토리지 (FBS) 또는 파일 시스템, 파일을 식별할 수 있는 계층적 트리 구조(파일 계층 구조)로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 형식 또는 플랫폼입니다. 디렉토리 구조.
파일 시스템은 데이터를 개별 파일 세트로 저장합니다. 경로, 디렉토리 구조에서 파일을 고유하게 식별하는 데 사용되는 문자열입니다. 이러한 고유 식별자에는 파일 이름, 확장자, 경로 및 파일 시스템이 사용자를 위한 데이터의 저장, 검색 및 그래픽 표시를 제어하는 방법입니다.
평신도 용어로 위치는 포괄적 인 용어입니다. 통로- "데이터 위치 검색" 또는 "데이터 위치로 이동"에서와 같이 디스크에서 파일을 찾는 방법을 지정합니다. 각 파일 경로에는 파일 이름, 액세스 날짜, 파일 디렉토리 등과 같은 특정 정보도 포함되어 있습니다. 확장 파일에 포함된 데이터의 종류를 나타냅니다(예: .txt, .png, .java, .html, .doc 등). ㅏ 디렉토리 구조 파일 시스템이 파일을 정렬하여 사용자가 액세스할 수 있도록 하는 방법입니다.
파일 스토리지의 장단점
파일 저장 시스템은 원하는 데이터 블록을 저장하고 검색하는 역할을 하는 하드웨어에 대한 추상화 수준으로서 블록 장치를 기반으로 합니다. 그러나 파일 시스템의 블록 크기는 물리적 블록 크기의 배수일 수 있습니다. 이는 결핍으로 이어진다. 확장성 및 공간 비효율성 내부 단편화로 인해 파일 길이가 블록 크기의 정수 배수가 아닌 경우가 많습니다. 따라서 파일의 마지막 블록은 부분적으로 비어 있을 수 있습니다. 이는 스토리지 공간이 비효율적으로 사용되는 단편화를 생성하여 용량과 성능을 감소시킵니다.
Qumulo와 같은 최신 파일 스토리지 시스템은 확장 가능한 블록 스토어 (SBS)는 블록 스토리지 관점에서 Qumulo 파일 스토리지 시스템의 블록 계층이자 데이터를 저장하는 기본 메커니즘입니다. 그 결과 방대한 확장성, 최적화된 성능 및 데이터 보호 기능을 갖춘 파일 스토리지 시스템이 탄생했습니다. 이러한 방식으로 구조화되지 않은 데이터 파일은 파일 시스템 아키텍처와 블록 저장소 아키텍처의 장점을 결합한 계층적 파일 시스템 유형 레이아웃으로 추출할 수 있습니다.
Qumulo의 파일 스토리지 시스템 아키텍처의 주요 이점은 캐시를 예측적으로 워밍하여 예측 프리페치로 읽기 성능을 가속화하고 드라이브 다운 읽기 대기 시간. Qumulo의 파일 스토리지 시스템은 캐싱 및 기타 방법을 사용하여 블록 스토리지의 성능 문제 중 일부를 보완하여 더 빠르게 만듭니다. Qumulo 데이터 과학자인 Tommy Unger는 아래 비디오에서 클러스터의 일부 실제 워크로드에 대한 효율성을 보여주는 간단한 데모를 제공합니다.
파일 시스템의 주요 장점 중 하나는 다양한 유형의 워크로드를 지원하고 확장할 수 있는 향상된 유연성입니다. 기업이 확장 및 확장할 수 있기 때문에 이것이 파일 시스템이 뛰어난 주요 이유 중 하나입니다. 블록 스토리지의 한계를 훨씬 넘어 스토리지를 확장할 수 있습니다. 확장하여 계산할 수도 있습니다.
반면에 레거시 개체 스토리지 솔루션에는 클러스터 제한이 있습니다. 그들이 하는 일은 본질적으로 테이프 클러스터를 함께 덕트해야 하는 것입니다. 왜냐하면 그들은 블록 유형의 기술을 사용하고 있기 때문입니다. 반대로, Qumulo는 데이터를 어디에나 저장할 수 있는 파일 유형의 기술을 사용합니다. 클라우드 또는 온프레미스, 또는 둘 다 - 그리고 더 우연입니다.
Qumulo의 파일 데이터 플랫폼, Qumulo 코어, 실시간 데이터 가시성, 자동화 및 사용 용이성을 제공하여 성능, 처리 및 데이터 보존 요구 사항을 충족하는 단일 솔루션으로 비정형 데이터를 간편하게 통합할 수 있습니다.
이 모든 것이 이 시리즈의 다음 기사로 이어지며 레거시 파일 스토리지 시스템과 최신 파일 스토리지 시스템 간의 주요 차이점에 대해 자세히 설명합니다.
계속 지켜봐!
이 기사는 평가할 때 알아야 할 모든 것을 다루는 4부작 시리즈의 두 번째 기사입니다. 엔터프라이즈 데이터 스토리지 솔루션—그리고 이러한 중요한 고려 사항에 대한 표면만 긁었습니다. 자세히 알아보려면 새로운 엔터프라이즈 플레이북 다운로드 폭발적으로 증가하는 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데 도움이 되는 올바른 데이터 스토리지 솔루션을 선택하는 가장 포괄적인 가이드입니다.
