Lesezeit: 6 Minuten | Veröffentlicht: 17. März 2025
Object-Storage Was ist Objektspeicher?
Object-Storage speichert Daten als Objekte statt als Dateien oder Blöcke. Jedes Objekt verfügt über Daten, Metadaten und einen eindeutigen Identifikator für den einfachen Abruf. Im Gegensatz zu verzeichnis- oder blockbasiertem Datenspeicher ist der Object-Storage flach und skalierbar. Er eignet sich hervorragend zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten wie Videos, Backups und Cloud-Anwendungen. Aufgrund seiner hervorragenden Skalierbarkeit, Langlebigkeit und des schnellen Zugriffs über entfernte Netzwerke ist er ideal für die moderne Datenspeicherung.
- Vorteile von Object-Storage
- Anwendungsfälle für Object-Storage
- HPE und Object-Storage
Welche Vorteile bietet Object-Storage?
Object-Storage bietet mehrere Vorteile und ist daher eine beliebte Wahl für die Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Vorteile von Object-Storage:
- Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit: Object-Storage kann durch Hinzufügen neuer Knoten unendlich erweitert werden und ist daher ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Da er softwaredefiniert ist, ist die Verwendung günstiger Standardhardware über ein Pay-as-you-go-Preismodell möglich.
- Langlebigkeit und Zuverlässigkeit: Die Datenreplikation über viele Knoten oder Rechenzentren hinweg gewährleistet hohe Verfügbarkeit, integrierte Redundanz und geringen Datenverlust.
- Metadaten-Management und Flexibilität: Konfigurierbare Informationen verbessern die Organisation, Durchsuchbarkeit und Abfrage für jedes Objekt. Der Object-Storage verarbeitet kleine Dateien ebenso wie große Multimedia-Informationen.
- Zugänglichkeit und Integration: Unterstützt HTTP-basierte RESTful APIs für die nahtlose Integration mit Cloud-Services, Online-Anwendungen und aktuellen Datenarchitekturen wie KI, Analysen und Big Data.
- Sicherheit und Compliance: Verschlüsselung bei Inaktivität und während der Übertragung, Zugriffsbeschränkungen, Unveränderlichkeit und Prüfprotokollierung gewährleisten die Einhaltung der DSGVO und des HIPAA.
- Versionierung und geografische Verteilung: Diese Funktion unterstützt die Versionierung für die Datenwiederherstellung und -prüfung und ermöglicht gleichzeitig die Speicherung von Daten an mehreren Standorten für eine bessere Zugänglichkeit und Disaster Recovery.
Insgesamt ist Object-Storage eine vielseitige und robuste Lösung für das kostengünstige und effiziente Management großer Mengen unstrukturierter Daten.
Was sind Anwendungsfälle für Object-Storage?
Hier sind einige beliebte Anwendungsfälle und Beispiele für Object-Storage.
- Sicherung/Archivierung: Object-Storage wird hauptsächlich für Sicherung und Archivierung verwendet. Backup- und Langzeitarchivierungslösungen müssen zuverlässig und erschwinglich sein, um Daten vor unbeabsichtigtem Verlust, Cyber-Angriffen und Hardwareausfällen zu schützen. Versionierung, Lebensdauerkontrolle und Redundanz an mehreren Standorten machen die Langlebigkeit von Object-Storage aus. Object-Storage ist für das Datamanagement von Firmen von entscheidender Bedeutung, da sich damit Finanz-, Rechts- und Verbraucherdaten speichern lassen, um die DSGVO und des HIPAA einzuhalten.
- Bereitstellung von Inhalten und Speicherung statischer Medien: Für den schnellen globalen Zugriff auf statisches Material wie Fotos, Filme und Dokumente wird umfassend Object-Storage genutzt. CDNs verwenden Object-Storage zum Zwischenspeichern von Dateien, um die Latenz zu minimieren und die Benutzerleistung zu steigern. Netflix und YouTube speichern und stellen Videomaterial effektiv mithilfe von Object-Storage bereit. E-Commerce-Websites nutzen Object-Storage, um Produktfotos, von Benutzern hochgeladene Inhalte und statische Web-Assets zu speichern und so ein reibungsloses Einkaufserlebnis zu ermöglichen.
- Analysen/Big Data: Die Verarbeitung und Analyse von Big Data basiert in datenorientierten Firmen auf Object-Storage. Object-Storage kann organisierte und unstrukturierte Daten als Data Lakes speichern und Unternehmen dabei helfen, Muster auszuwerten, Benutzerverhalten vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Amazon und andere E-Commerce-Plattformen verwenden KI-gestützte Algorithmen, um Produkte basierend auf der Kaufhistorie von Benutzern, Clickstream-Daten und Verhaltensanalysen vorzuschlagen. Anwendungen im Finanz- und Gesundheitswesen und im IoT mit großen Datensätzen profitieren von der Skalierbarkeit von Object-Storage.
- Speicherung von Medien/Streaming: Die Medien- und Unterhaltungsbranche benötigt Object-Storage, um große Multimedia-Assets zu speichern und zu übertragen. Er kann ohne Verzögerung auf hochauflösende Filme, Fotos und Musik zugreifen. Mithilfe von Object-Storage können Spotify und Apple Music Millionen von Musikstücken, Podcasts und Hörbüchern speichern und an Millionen von Verbrauchern liefern. Nachrichtenagenturen und Fotografen organisieren und archivieren digitale Medien mithilfe von Object-Storage und Metadaten-Tagging für einen einfachen Abruf.
- Einhaltung der Compliance für Speicherung: Im Bank- und Gesundheitswesen sowie in der Rechtsbranche ist die Einhaltung der Compliance unerlässlich. Aufgrund von Unveränderlichkeit, Verschlüsselung und Prüfprotokollierung eignet sich der Object-Storage für die Speicherung vertraulicher Daten und die Einhaltung gesetzlicher Standards. Um SEC 17a-4, GDPR und HIPAA einzuhalten, bewahren Banken Transaktionsprotokolle, Steuerdaten und Prüfpfade im Object-Storage auf. Aus rechtlichen und regulatorischen Gründen wird Object-Storage bevorzugt, da Daten damit über lange Zeiträume sicher und ohne unbefugte Änderungen speichern lassen.
- Disaster Recovery/Business Continuity: Object-Storage ist kritisch für die Disaster Recovery-Methoden von Unternehmen, die mit Cyber-Angriffen, Naturkatastrophen und Systemausfällen konfrontiert sind. Durch die Duplizierung der Daten über viele Standorte hinweg können Firmen mithilfe von Object-Storage Datenverluste schnell beheben. Bieten Sie zur Sicherung von Datenbanken, Anwendungen und Systemeinstellungen Disaster Recovery-Optionen auf Basis von Object-Storage an. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und wichtige Tätigkeiten beschleunigt, wodurch die Geschäftskontinuität sichergestellt wird.
Für große Firmen, die unstrukturierte Daten speichern, verarbeiten und schützen müssen, ist Object-Storage leistungsstark und flexibel. Seine Skalierbarkeit, Langlebigkeit und Kosteneffizienz machen ihn branchenübergreifend unverzichtbar – für Backups, Inhaltsverteilung, Analysen, Medienspeicherung, Compliance und Disaster Recovery. Object-Storage ermöglicht Unternehmen die effektive Speicherung und Abfrage von Daten bei schnell wachsendem Datenaufkommen und ermöglicht so eine aktuelle IT-Architektur.
Welche Lösungen bietet HPE für Object-Storage?
HPE bietet eine umfassende Reihe von Objektspeicherlösungen, die auf die Anforderungen moderner datenintensiver Anwendungen zugeschnitten sind. Diese Lösungen sind darauf ausgelegt, Skalierbarkeit, hohe Leistung und nahtlose Integration über verschiedene Workloads hinweg zu bieten.
- HPE Alletra Storage MP X10000: HPE Alletra Storage MP X10000 ist ein softwaredefiniertes Scale-Out-Datensystem, das Data Intelligence, leistungsstarken All-Flash-Object-Storage, Kapazität im Exabyte-Bereich sowie einfaches und intuitives Management kombiniert. Diese Lösung wurde entwickelt, um datenintensive Workloads wie Data Lakes, digitale Repositorys und Backup-Szenarien, die eine schnelle Wiederherstellung erfordern, zu beschleunigen. Die disaggregierte Multiprotokollarchitektur dieser Lösung ermöglicht es Unternehmen, auf derselben Hardware von Terabyte auf Exabyte zu skalieren, wodurch Skalierbarkeitsbeschränkungen beseitigt und Betriebseffizienzen verbessert werden.
- HPE Lösungen for Scality: In Zusammenarbeit mit Scality bietet HPE Objektspeicherlösungen, die als On-Premises-Alternativen zum Public-Cloud-Speicher dienen. Diese Lösungen decken eine Reihe von Anforderungen ab, von Bereitstellungen im großen Maßstab bis hin zu Edge-Szenarien mit einem einzelnen Knoten. Sie sind besonders effektiv für Medienspeicher, Daten, medizinische Bildgebung und High Performance Computing-Archive. Darüber hinaus bieten sie einfachen Zielspeicher für Unternehmenssicherungen und ermöglichen das Beste der Cloud mit geringeren Risiken und Kosten sowie mehr Kontrolle und Einblick in unstrukturierte Daten jeder Größenordnung.
- Einheitliche Datei- und Objektspeicherlösungen: Das Datenspeicher-Portfolio von HPE umfasst einheitliche Storage Lösungen, die Datei- und Block-Services integrieren und so den wachsenden Anforderungen unstrukturierter Daten gerecht werden. Diese Lösungen sind auf Skalierbarkeit und Flexibilität ausgelegt und bieten Datensicherung, Cloud-Erweiterungen und softwaredefinierte Architekturen. Sie sind darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten jeder Größe zu nutzen und durch die richtige Infrastruktur einen Mehrwert zu schaffen.
Die Object-Storage-Angebote von HPE bieten zuverlässige, skalierbare und effiziente Storage Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre unstrukturierten Daten effektiv zu verwalten und daraus Nutzen zu ziehen sowie eine breite Palette von Anwendungen und Workloads zu unterstützen.
Object-Storage versus File Storage versus Block Storage
Was ist der Unterschied zwischen Object-Storage, File Storage und Block Storage?
- Object-Storage: Am besten geeignet für die wirtschaftliche, skalierbare Speicherung großer unstrukturierter Daten (z. B. Backups, Medien und Big Data).
- File Storage: Ist ideal geeignet für die Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Dateien und bietet eine benutzerfreundliche Struktur für den Datenzugriff.
- Block Storage: Ideal für leistungsstarke Anwendungen, die einen Zugriff mit geringer Latenz erfordern, wie z. B. Datenbanken und VM-Speicher.
| Merkmal | Objektspeicher | File Storage | Blockspeicher |
|---|---|---|---|
| Datenstruktur | Speichert Daten als Objekte, die jeweils Daten, Metadaten und eine eindeutige Kennung enthalten. | Organisiert Daten in einer hierarchischen Datei- und Ordnerstruktur. | Teilt Daten in Blöcke fester Größe auf, jeder mit einer eindeutigen Kennung, aber ohne Metadaten. |
| Datenspeicher-Architektur | Flacher Adressbereich, gespeichert in einem verteilten Pool. | Verwaltet von einem Dateisystem (z. B. NTFS, ext4, HFS+). | Stellt reines Speichervolumen bereit, für das ein Dateisystem installiert werden muss. |
| Metadaten | Unterstützt umfangreiche Metadaten für eine effiziente Organisation und Suche. | Begrenzte Metadaten (Dateiname, Berechtigungen, Zeitstempel). | Minimale Metadaten, verfolgt hauptsächlich Block-Standorte. |
| Zugriffsmethode | Zugriff über HTTP-basierte RESTful APIs. | Der Zugriff erfolgt über Dateipfade und die Einbindung in Betriebssysteme. | Zugriff über Low-Level-Protokolle wie iSCSI, Fibre Channel oder FCoE. |
| Leistung | Optimiert für die Speicherung großer, unstrukturierter Daten und nicht für Hochgeschwindigkeitstransaktionen. | Mäßige Leistung, abhängig von Netzwerk- und Systemlast. | Hohe Leistung mit geringer Latenz, geeignet für Workloads mit hohen IOPS. |
| Skalierbarkeit | Durch Hinzufügen weiterer Speicherknoten hochgradig skalierbar, unterstützt enorme Datenmengen. | Eingeschränkte Skalierbarkeit, da die Leistung bei einer großen Anzahl von Dateien nachlassen kann. | Gut skalierbar, erfordert aber zusätzliches Management und Hardware-Aktualisierungen. |
| Langlebigkeit und Verfügbarkeit | Um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten, werden die Daten auf mehrere Knoten/Rechenzentren verteilt und repliziert. | Die Verfügbarkeit hängt vom zugrunde liegenden Datenspeichersystem und der Netzwerkkonfiguration ab. | Enthält normalerweise Redundanzfunktionen wie RAID, Snapshots und Backups. |
| Wirtschaftlichkeit | Kosteneffizient durch Verwendung handelsüblicher Hardware mit Pay-as-you-go-Preismodellen. | Mäßige Kosten; kann im großen Maßstab teuer werden. | Kann aufgrund der Hardware- und Management-Anforderungen kostspielig sein. |
| Beste Anwendungsfälle | Cloud-Speicher, Backups, Multimedia-Speicher, Big Data und Analysen. | Dateifreigabe, Zusammenarbeit, Home-Verzeichnisse und Inhaltsverwaltung. | Datenbanken, virtuelle Maschinen (VMs), Transaktionsanwendungen und Hochleistungs-Workloads. |
