Temps de lecture : 4 min 56 secondes | Publication : 8 octobre 2025
Stockage d’objet Qu’est-ce que le stockage d’objet ?
Le stockage d’objet stocke les données sous forme d’objets plutôt que de fichiers ou de blocs. Chaque objet possède des données, des métadonnées et une identification unique pour une récupération facile. Le stockage d’objet est plat et évolutif, contrairement au stockage basé sur des répertoires ou des blocs. Il est idéal pour stocker des volumes massifs de données non structurées telles que des vidéos, des sauvegardes et des applications cloud. Il est idéal pour le stockage de données moderne en raison de son excellente évolutivité, de sa durabilité et de son accès rapide sur des réseaux distants.
Quels sont les avantages du stockage d’objet ?
Le stockage d’objet offre plusieurs avantages, ce qui en fait un choix populaire pour la gestion de grands volumes de données non structurées. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :
Avantages du stockage d’objet :
Évolutivité et rentabilité : Le stockage d’objet peut évoluer à l’infini par simple ajout de nouveaux nœuds, ce qui en fait une option idéale pour la gestion de grands ensembles de données. Le fait d’être software-defined permet d’utiliser du matériel bon marché avec un paiement à l’utilisation.
Durabilité et fiabilité : La réplication des données sur de nombreux nœuds ou datacenters garantit une haute disponibilité, une redondance intégrée et une faible perte de données.
Gestion des métadonnées et flexibilité : Les informations configurables améliorent l’organisation, la recherche et la récupération de chaque objet. Le stockage d’objet gère des fichiers minuscules et des informations multimédias massives.
Accessibilité et intégration : La prise en charge des API RESTful basées sur HTTP permet une intégration transparente avec les services cloud, les applications en ligne et les architectures de données actuelles telles que l’IA, l’analytique et le Big Data.
Sécurité et conformité : le chiffrement au repos et en transit, les restrictions d’accès, l’immuabilité et la journalisation d’audit garantissent la conformité au RGPD et à la HIPAA.
Versioning et distribution géographique : cette fonctionnalité prend en charge le contrôle de version pour la restauration et l’audit des données tout en permettant le stockage des données sur plusieurs emplacements pour une meilleure accessibilité et une meilleure reprise après sinistre.
Dans l’ensemble, le stockage d’objet est une solution polyvalente et robuste pour gérer des données non structurées à grande échelle de manière rentable et efficace.
Quels sont les cas d’utilisation du stockage d’objet ?
Voici quelques cas d’utilisation populaires du stockage d’objet, accompagnés d’exemples.
- Sauvegarde/archivage : Le stockage d’objet est principalement utilisé pour la sauvegarde et l’archivage. Les solutions de sauvegarde et d’archivage à long terme doivent être fiables et abordables pour préserver les données contre les pertes involontaires, les cyberattaques et les pannes matérielles. Le contrôle des versions, la durée de vie et la redondance multi-emplacements font du stockage d’objet une technologie durable. Le stockage d’objet est essentiel à la gestion des données de l’entreprise car il stocke les données financières et juridiques ainsi que les données caractère personnel de manière conforme au RGPD et à la HIPAA.
- Diffusion de contenu et stockage de médias statiques : Pour un accès global rapide à des contenus statique tels que photos, films et documents, le stockage d’objet est largement utilisé. Les réseaux de diffusion de contenu (CDN) utilisent le stockage d’objet pour mettre les fichiers en cache afin de minimiser la latence et d’augmenter les performances utilisateur. Netflix et YouTube stockent et diffusent du contenu vidéo de manière efficace à l’aide du stockage d’objet. Les sites web de commerce électronique utilisent le stockage d’objet pour stocker des photos de produits, du contenu téléchargé par les utilisateurs et des ressources web statiques pour une expérience d’achat fluide.
- Analytique/Big Data : Le traitement et l’analyse de Big Data reposent sur l’utilisation du stockage d’objet dans les entreprises centrées sur les données. Le stockage d’objet permet de stocker des données organisées et non structurées sous forme de lac de données, ce qui permet aux organisations d’évaluer les modèles, de prévoir le comportement des utilisateurs et d’améliorer la prise de décision. Amazon et d’autres plateformes de commerce électronique utilisent des algorithmes guidés par l’IA pour proposer des produits en fonction de l’historique d’achat des utilisateurs, des données de parcours de clics et des analyses comportementales. Les applications financières, de santé et IoT avec de grands ensembles de données bénéficient de l’évolutivité du stockage d’objet.
- Stockage multimédia/Streaming : les secteurs des médias et divertissements ont besoin d’un stockage d’objet pour stocker et diffuser de gros actifs multimédias. Il peut accéder à des films, des photos et de la musique en haute résolution sans décalage. Le stockage d’objet aide Spotify et Apple Music à stocker et à diffuser des millions de musique, de podcasts et de livres audio à des millions de consommateurs. Les agences de presse et les photographes organisent et archivent les médias numériques à l’aide du stockage d’objet et du balisage des métadonnées pour une récupération simple.
- Conformité réglementaire en matière de stockage : dans les secteurs bancaire, de la santé et du droit, la conformité réglementaire est cruciale. L’immuabilité, le chiffrement et la journalisation d’audit rendent le stockage d’objet adapté au stockage de données sensibles et au respect des normes réglementaires. Pour se conformer à la SEC 17a-4, au RGPD et à la HIPAA, les banques conservent les journaux de transactions, les données fiscales et les pistes d’audit dans le stockage d’objet. Le stockage d’objet est privilégié pour des raisons juridiques et réglementaires, car il stocke les données en toute sécurité pendant de longues périodes en évitant toute modification non autorisée.
- Reprise après sinistre/Continuité de l’activité : le stockage d’objet est essentiel aux méthodes de reprise après sinistre pour les entreprises confrontées à des cyberattaques, des catastrophes naturelles et des pannes de système. Le stockage d’objet aide les entreprises à récupérer rapidement après une perte de données en dupliquant les données sur plusieurs sites. Pour sauvegarder les bases de données, les applications et les paramètres système, proposez des options de reprise après sinistre basées sur le stockage d’objet. Cela réduit les temps d’arrêt et accélère les activités importantes, garantissant ainsi la continuité de l’entreprise.
Pour les grandes entreprises qui ont besoin de stocker, de gérer et de protéger des données non structurées, le stockage d’objet est puissant et flexible. Son évolutivité, sa durabilité et sa rentabilité le rendent essentiel dans tous les secteurs pour les sauvegardes, la distribution de contenu, l’analyse, le stockage multimédia, la conformité et la reprise après sinistre. Le stockage d’objet soutient les architectures informatiques actuelles en permettant aux organisations de stocker et de récupérer efficacement des données en rapide augmentation.
Que propose HPE en matière de stockage d’objet ?
HPE propose une suite complète de solutions de stockage d’objet conçues pour répondre aux exigences des applications modernes gourmandes en données. Ces solutions sont conçues pour offrir évolutivité, hautes performances et intégration transparente sur diverses charges de travail.
- HPE Alletra Stockage MP X10000 : HPE Alletra Storage MP X10000 est un système de données évolutif software-defined qui combine l’intelligence des données, le stockage d’objet 100 % flash hautes performances, des capacités de l’ordre de l’exaoctet et une gestion simple et intuitive. Cette solution est conçue pour accélérer les charges de travail gourmandes en données, telles que les lacs de données, les référentiels numériques et les scénarios de sauvegarde nécessitant une restauration rapide. Son architecture multiprotocole désagrégée permet aux organisations de passer de téraoctets à exaoctets sur le même matériel, éliminant ainsi les limitations d’évolutivité et améliorant l’efficacité opérationnelle.
- HPE Solutions for Scality : En collaboration avec Scality, HPE fournit des solutions de stockage d’objet offrant des alternatives sur site au stockage cloud public. Ces solutions répondent à une gamme de besoins allant des déploiements à grande échelle aux scénarios edge à nœud unique. Elles sont particulièrement efficaces pour les référentiels multimédias, les données, l’imagerie médicale et les archives de calcul haute performance. De plus, elles constituent un stockage cible simple pour la sauvegarde d’entreprise, offrant ainsi une expérience cloud à moindre risque et à coûts réduits, ainsi qu’un contrôle et une visibilité améliorés sur les données non structurées à n’importe quelle échelle.
- Solutions unifiées pour le stockage de fichier et d’objet : le portefeuille de stockage de HPE comprend des solutions de stockage unifiées qui intègrent des services de fichier et de bloc, répondant aux besoins évolutifs des données non structurées. Ces solutions visent à renforcer l’évolutivité et la flexibilité, en conjuguant protection des données, extensions cloud et architectures software-defined. Elles sont conçues pour permettre l’exploitation des données non structurées de toute taille afin de générer de la valeur via infrastructure appropriée.
Les offres de stockage d’objet de HPE fournissent des solutions de stockage robustes, évolutives et efficaces qui permettent aux organisations de gérer et d’exploiter efficacement leurs données non structurées tout en prenant en charge un large éventail d’applications et de charges de travail.
Stockage d’objet, stockage de fichier et stockage de bloc
Quelle est la différence entre le stockage de fichier, le stockage de bloc et le stockage d’objet ?
- Stockage d’objet : parfait pour le stockage économique et évolutif de données volumineuses non structurées (p. ex. sauvegardes, supports et Big Data).
- Stockage de fichiers : idéal pour la collaboration et les fichiers partagés, offrant une structure conviviale pour accéder aux données.
- Stockage de bloc : convient pour les applications exigeant des performances élevées et une faible latence, telles que les bases de données.
| Caractéristique | Stockage d’objet | File Storage (Stockage de fichier) | Stockage de bloc |
|---|---|---|---|
| Structure de données | Stocke les données sous forme d’objets, chacun contenant des données, des métadonnées et un identifiant unique. | Organise les données dans une structure hiérarchique de fichiers et de dossiers. | Divise les données en blocs de taille fixe, chacun avec un identifiant unique mais aucune métadonnée. |
| Architecture de stockage | Espace d’adressage plat, stocké dans un pool distribué. | Géré par un système de fichiers (p. ex. NTFS, ext4, HFS+). | Fournit des volumes de stockage bruts, nécessitant l’installation d’un système de fichiers. |
| Métadonnées | Prend en charge des métadonnées riches pour une organisation et une recherche efficaces. | Métadonnées limitées (nom de fichier, autorisations, horodatages). | Métadonnées minimales, suivent principalement les emplacements des blocs. |
| Mode d’accès | Accessible via des API RESTful basées sur HTTP. | Accessible via des chemins de fichiers et monté sur les systèmes d’exploitation. | Accessible via des protocoles de bas niveau comme iSCSI, Fibre Channel ou FCoE. |
| Performances | Optimisé pour le stockage de données non structurées à grande échelle plutôt que pour les transactions à grande vitesse. | Performances modérées, en fonction de la charge du réseau et du système. | Hautes performances avec une faible latence, adaptées aux charges de travail IOPS élevées. |
| Évolutivité | Hautement évolutif grâce à l’ajout de nœuds de stockage supplémentaires, prend en charge des volumes de données massifs. | Évolutivité limitée, car les performances peuvent se dégrader avec un grand nombre de fichiers. | Évolutif mais nécessite une gestion supplémentaire et des mises à niveau matérielles. |
| Durabilité& Disponibilité | Les données sont distribuées et répliquées sur plusieurs nœuds/datacenters pour une haute disponibilité. | La disponibilité dépend du système de stockage sous-jacent et de la configuration du réseau. | Inclut généralement des fonctionnalités de redondance telles que RAID, les instantanés et les sauvegardes. |
| Rentabilité | Rentable, utilisant du matériel standard avec des modèles de paiement à l’utilisation. | Coût modéré ; peut devenir coûteux à grande échelle. | Peut être coûteux en raison des exigences matérielles et de gestion. |
| Meilleurs cas d’utilisation | Stockage cloud, sauvegardes, stockage multimédia, big data et analyses. | Partage de fichiers, collaboration, répertoires personnels et gestion de contenu. | Bases de données, machines virtuelles (VM), applications transactionnelles et charges de travail hautes performances. |
FAQ
Quels sont les inconvénients ou les limites du stockage d’objet ?
Les petites écritures aléatoires ou la sémantique du système de fichiers présentent généralement une latence plus élevée et un nombre d’IOPS plus faible avec le stockage objet qu’avec le stockage de bloc ou de fichier. La gestion des métadonnées, du contrôle de version et de la cohérence peut être plus complexe, tandis que les opérations fréquentes d’accès et de récupération des données peuvent s’avérer plus coûteuses.
Comment le stockage d’objet garantit-il la durabilité et la protection des données ?
Le stockage d’objet permet la réplication sur l’ensemble des appareils, des nœuds et des régions ainsi que des contrôles d’intégrité (sommes de contrôle). Le contrôle de version et les snapshots immuables ou les politiques de conservation garantissent une protection permanente des données.
Comment gérer l’accès, les autorisations et la sécurité dans le stockage d’objet ?
Les contrôles de sécurité essentiels incluent les contrôles d’accès au niveau du compartiment ou de l’objet (RBAC, IAM, ACL), le chiffrement au repos et en transit, l’authentification forte et la gestion des identités, la prise en charge des politiques d’immuabilité/WORM ou de rétention légale, ainsi que des journaux d’audit et la gestion des versions permettant de suivre, supprimer et restaurer les objets selon les besoins.
Comment dimensionner ou mettre à l’échelle le stockage d’objet pour des charges de travail importantes ?
Lorsque vous envisagez la taille et l’échelle d’une solution de stockage d’objet, il est judicieux d’estimer la croissance actuelle et prévisionnelle des données (les données non structurées ont tendance à croître rapidement), le volume des objets (les objets petits ou grands affectent la surcharge), ainsi que la taille des métadonnées et les performances d’indexation. Vous devrez également prendre en compte le volume de débit (bande passante de lecture/écriture) requis et les besoins de distribution géographique ou de redondance (réplication/géoréplication).
Comment les métadonnées sont-elles utilisées dans le stockage d’objet et pourquoi est-ce important ?
Les métadonnées permettent un indexage, un filtrage et une recherche avancés ainsi que la mise en place de règles de cycle de vie, de politiques de conservation, d’un suivi des coûts et d’une gouvernance. Un manque de métadonnées solides freine la récupération et la facilité de gestion, en particulier à grande échelle. Les métadonnées personnalisées peuvent également être utilisées pour accélérer les initiatives d’IA, telles que la génération augmentée par récupération (RAG).
Le stockage d’objet peut-il être utilisé pour les charges de travail d’IA/ML, la génération augmentée par récupération (RAG) ou l’entraînement sur des Big Data ?
Oui. Le stockage d’objet constitue souvent la base du lac de données, qui contient de grands ensembles de données pour l’entraînement, le stockage des artefacts de modèle, les journaux et les intégrations. Les ensembles de données froides ou historiques sont conservés dans le stockage d’objet, tandis que les données chaudes et/ou fréquemment consultées sont mises en cache ou placées sur des niveaux de stockage plus rapides.
Quelles sont les meilleures pratiques pour déployer et exploiter le stockage d’objet ?
Les meilleures pratiques de déploiement incluent l’utilisation de politiques de cycle de vie pour déplacer automatiquement les données entre les niveaux, ainsi que le contrôle de version et les objets immuables pour la protection. Pour un fonctionnement optimal, il importe de bien organiser les objets et les métadonnées (nommage, espaces de noms, balises), de surveiller les performances (latence, débit, taux de requêtes), de planifier l’évolutivité et de gérer efficacement les métadonnées et les index.
Qu’est-ce que les « classes » ou « niveaux » de stockage d’objet, et comment choisir ?
Les classes ou niveaux de stockage d’objet vous permettent d’équilibrer les coûts, les performances et la fréquence d’accès. Les niveaux courants incluent les données chaudes (fréquemment consultées), les données tièdes (peu consultées) et le stockage de données archivées ou froides pour une conservation à long terme. Lors du choix des niveaux appropriés, tenez compte de la fréquence d’accès aux données, des exigences de latence de récupération, des garanties de durabilité et du coût de récupération ou de sortie.
Quels modèles de cohérence les systèmes de stockage d’objet prennent-ils en charge ?
Certains offrent une cohérence forte (par exemple : après l’écriture, les lectures accèdent immédiatement à la dernière version), d’autres une cohérence à terme, en fonction de l’architecture et de la réplication régionale. Il importe de vérifier la façon dont chaque solution gère la cohérence, en particulier pour les scénarios de lecture après écriture ou d’écrasement.
Quels sont les protocoles/API utilisés avec le stockage d’objet ?
Les systèmes de stockage d’objet sont généralement accessibles par le biais des API REST HTTP/HTTPS. Beaucoup sont compatibles avec les API Amazon S3. Les outils, kits de développement (SDK) et écosystèmes tiers (mouvement de données, Big Data, analytique) s’intègrent au moyen de ces API.