阅读时长：4 分 56 秒 | 发布日期：2025 年 10 月 8 日
对象存储 什么是对象存储？
对象存储将数据存储为对象而非文件或块。每个对象都有数据、元数据和唯一性标识，以便于检索。与基于目录或基于块的存储不同，对象存储是扁平且可扩展的。它非常适合存储大量非结构化数据，如视频、备份和云应用。由于出色的可扩展性、持久性和快速远程网络访问能力，它是现代数据存储的理想方式。
对象存储有哪些优势？
对象存储具有多种优势，使其成为管理大量非结构化数据的流行方式。以下是一些主要优点：
对象存储的优势：
可扩展性与高成本效益：对象存储可以通过添加新节点无限扩展，因此成为处理大型数据集的理想选择。作为软件定义的产品，它允许使用廉价的通用硬件，并采用即用即付定价模式。
持久性与可靠性：在多个节点或数据中心进行数据复制确保了高可用性、内置冗余以及极少的数据损失。
元数据管理与灵活性：信息可配置，这改善了每个对象的组织性、可搜索性和检索性。对象存储处理小文件和海量多媒体信息。
可访问性与集成性：支持基于 HTTP 的 RESTful API，可与云服务、在线应用以及先行的各种数据架构（如 AI、分析和大数据）无缝集成。
安全性与合规性：对传输中数据和静态数据进行加密、访问限制，以及不可篡改性和对日志记录进行审计等特点确保了符合 GDPR 和 HIPAA 的规定。
版本控制和地理分布：此功能支持版本控制，便于数据恢复和审计，同时允许将数据存储在多个位置，以提高可访问性和灾难恢复能力。
总体而言，对象存储是一种多功能且强大的解决方案，可以经济高效地管理大量非结构化数据。
对象存储有哪些用例？
以下是对象存储的一些常见用例和示例。
- 备份/存档：对象存储主要用于备份和归档。备份和长期存档解决方案必须可靠且经济实惠，以防止数据意外丢失、网络攻击和硬件故障。版本控制、生命周期控制和多地点冗余使对象存储具有卓越的持久性。对象存储对于公司数据管理至关重要，因为它可以存储财务、法律和消费者数据以确保符合 GDPR 和 HIPAA。
- 内容交付和静态媒体存储：为了在全球范围内快速访问照片、电影和文档等静态资料，对象存储被广泛使用。CDN 采用对象存储来缓存文件，以最大限度减少延迟并提高用户性能。Netflix 和 YouTube 使用对象存储有效地存储和提供视频资料。电子商务网站采用对象存储来存储产品照片、用户上传的内容和静态网络资产，以实现流畅的购物体验。
- 分析/大数据：在数据驱动型公司中，大数据处理和分析都基于对象存储构建。对象存储可将有组织的及非结构化的数据存储为数据湖，帮助组织评估模式、预测用户行为并提高决策能力。亚马逊和其他电子商务平台使用 AI 驱动型算法，根据用户购买历史记录、点击流数据和行为分析来推荐产品。对象存储的可扩展性对于具有大数据集的金融、医疗保健和物联网应用都非常有益。
- 媒体存储/流媒体：媒体和娱乐行业需要对象存储来存储和广播大型多媒体资产。利用它可以无延迟地访问高分辨率电影、照片和音乐。对象存储帮助 Spotify 和 Apple Music 存储并向数百万消费者提供数百万计的音乐、播客和有声读物。新闻机构和摄影师使用对象存储和元数据标记来组织和存档数字媒体，以便于检索。
- 监管存储合规性：在银行、医疗保健和法律领域，法规合规性至关重要。不可篡改性、加密和日志审计功能使对象存储适合存储敏感数据并满足监管标准。为了遵守 SEC 17a-4、GDPR 和 HIPAA，银行将交易日志、税务数据和审计跟踪数据保存在对象存储中。出于法律和监管方面的原因，对象存储备受青睐，因为它能够长时间安全地存储数据，且不会发生未经授权的更改。
- 灾难恢复/业务连续性：对于面临网络攻击、自然灾害和系统故障的企业来说，对象存储对于各种灾难恢复方法都至关重要。对象存储可在多个站点复制数据，帮助公司快速恢复丢失数据。为了备份数据库、应用和系统设置，需要提供基于对象存储的灾难恢复方案。这能减少停机时间，加快重要事务的处理速度，确保公司持续运营。
对于需要存储、处理和保护非结构化数据的大型公司来说，对象存储功能强大且灵活。其可扩展性、持久性和成本效益使其成为各行各业进行备份、内容分发、分析、媒体存储、合规性和灾难恢复的关键技术。对象存储使组织能够在数据快速增长时有效地存储和检索数据，从而支持现有 IT 架构。
HPE 提供了哪些对象存储产品和服务？
HPE 提供全面的对象存储解决方案套件，旨在满足现代数据密集型应用的需求。这些精心设计的解决方案能够提供可扩展性、高性能并能跨各种工作负载无缝集成。
- HPE Alletra Storage MP X10000：HPE Alletra Storage MP X10000 是一种软件定义的横向扩展数据系统，它将数字智能、高性能全闪存对象存储、EB 级容量以及简单直观的管理结合起来。该解决方案旨在加速数据密集型工作负载（例如数据湖、数字存储库）以及需要快速恢复的备份场景。其分解式多协议架构使组织能够在同一硬件上从 TB 扩展到 EB，在消除可扩展性限制的同时提高运营效率。
- HPE Scality 解决方案：HPE 与 Scality 合作提供对象存储解决方案，作为公有云存储的本地替代方案。这些解决方案满足了从大规模部署到单节点边缘场景的各种需求，对于媒体存储库、数据、医学成像和高性能计算存档特别有效。此外，它们还提供简单的企业备份目标存储解决方案，带来低风险、低成本的云端体验，同时为任何规模的非结构化数据提供更强的控制和更深入的洞见。
- 统一文件和对象存储解决方案：HPE 的存储产品组合包括集成了文件和块服务的统一存储解决方案，可满足非结构化数据不断变化的需求。这些解决方案具有可扩展性和灵活性，可实现数据保护、云扩展并提供软件定义的架构。它们设计为可处理任何规模的非结构化数据，并通过合适的基础设施创造价值。
HPE 的对象存储产品提供了强大、可扩展且高效的存储解决方案，使组织能够有效地管理非结构化数据并从中获取价值，同时支持范围广泛的应用和工作负载。
对象存储、块存储、文件存储三者对比
文件存储、块存储和对象存储有什么区别？
- 对象存储：最适合经济高效且可扩展地存储大型非结构化数据（例如备份、媒体和大数据）。
- 文件存储：非常适合协作和共享文件，提供易于使用的数据访问结构。
- 块存储：适用于需要低延迟访问的高性能应用程序，如数据库和虚拟机存储。
| 特性 | 对象存储 | 文件存储 | 块存储 |
|---|---|---|---|
| 数据结构 | 将数据存储为对象，每个对象都包含数据、元数据和唯一性标识符。 | 将数据组织在分层的文件和文件夹结构中。 | 将数据分成固定大小的块，每个块具有唯一标识符但没有元数据。 |
| 存储架构 | 扁平地址空间，存储在分布式池中。 | 由文件系统管理（例如 NTFS、ext4、HFS+）。 | 提供原始存储卷，需要安装文件系统。 |
| 元数据 | 支持丰富的元数据，实现高效的组织和搜索。 | 有限的元数据（文件名、权限、时间戳）。 | 最少的元数据，主要跟踪块位置。 |
| 访问方式 | 通过基于 HTTP 的 RESTful API 访问。 | 通过文件路径进行访问，并挂载到操作系统上。 | 通过 iSCSI、光纤通道或 FCoE 等低级协议访问。 |
| 高性能层 | 针对大规模、非结构化数据存储而非高速交易进行了优化。 | 中等性能，取决于网络和系统负载。 | 高性能、低延迟，适合高 IOPS 工作负载。 |
| 可扩展性 | 通过添加更多存储节点获得高度可扩展性，支持海量数据存储。 | 可扩展性有限，因为文件数量过多会导致性能下降。 | 扩展性好，但需要额外的管理和硬件升级。 |
| 持久性与可用性 | 在多个节点/数据中心之间分布和复制数据，确保高可用性。 | 可用性取决于底层存储系统和网络设置。 | 通常包括 RAID、快照和备份等冗余功能。 |
| 成本效益高 | 成本效益高，使用通用硬件并采用即用即付定价模式。 | 成本适中；但大规模应用时可能会变得昂贵。 | 由于硬件和管理方面的要求，成本可能很高。 |
| 最佳用例 | 云存储、备份、多媒体存储、大数据和分析。 | 文件共享、协作、主目录和内容管理。 | 数据库、虚拟机 (VM)、交易型应用和高性能工作负载。 |
常见问题
对象存储有哪些缺点或局限性？
与块存储或文件存储相比，对象存储的小型随机写入或语义文件系统通常会产生更高的延迟和更低的 IOPS。在元数据管理、版本控制与一致性方面可能更为复杂，同时频繁访问和数据检索可能耗费更多成本。
对象存储如何确保持久性和数据保护？
对象存储提供跨设备、节点和区域的复制功能，以及完整性检查（校验合计）功能。版本控制、不可变快照或保留策略确保数据始终受到保护。
如何管理对象存储中的访问、权限和安全性？
基本安全控制措施包括：存储桶或对象级别的访问控制（RBAC、IAM、ACL）、静态与传输中加密、强身份验证与身份管理、不可变/合规保留策略或法律保留支持，以及审计日志和版本控制，以便根据需要追踪、删除和还原对象。
如何为大型工作负载调整或扩展对象存储规模？
在考量对象存储解决方案的容量与规模时，建议预估当前及预期数据增长量（非结构化数据往往增长迅速）、对象总量（大小对象比例将影响开销），以及元数据规模与索引性能。此外，还需考量所需的吞吐量（读/写带宽）以及地理分布或冗余（复制/跨地域复制）需求。
元数据如何应用于对象存储，以及它为何如此重要？
元数据能够实现丰富的索引、筛选、搜索、生命周期规则、保留策略、成本跟踪及治理功能。若缺乏强大的元数据支持，检索与管理效能将显著下降，在大规模场景下尤为突出。自定义元数据还可用于加速 AI 计划，例如检索增强生成 (RAG)。
对象存储可以用于 AI/ML 工作负载、RAG 或大数据训练吗？
是的，对象存储通常是数据湖的基础：用于训练的大型数据集，以及用于模型工件、日志和嵌入的存储。冷数据集或历史数据集存储于对象存储中，而热数据集/频繁访问部分则缓存或放置于更快的层级。
部署并运营对象存储的最佳实践有哪些？
部署的最佳实践包括采用生命周期策略实现数据跨层级自动迁移，并通过版本控制与不可变对象提供保护。为实现最佳运营效果，重要的是妥善组织对象与元数据（命名、命名空间、标签）、监控性能（延迟、吞吐量、请求率），并规划扩展方案，同时高效管理元数据与索引。
什么是“对象存储类别”或“层”，以及如何在它们之间进行选择？
对象存储类别或层可帮助您在成本、性能和访问频率之间取得平衡。常见的数据层包括：热数据（高频访问）、温数据（低频访问）以及用于长期留存的归档或冷数据存储。在选择合适的存储层级时，需综合考量数据访问频率、检索延迟要求、持久性保障以及检索或导出成本等因素。
对象存储系统支持哪些一致性模型？
部分支持强一致性（例如，写入后立即读取查看最新版本），另一些则支持最终一致性，具体取决于架构与区域复制策略。检查特定解决方案如何处理一致性至关重要，尤其是在写后读取或覆盖场景中。
对象存储使用哪些协议/API？
对象存储系统通常通过 HTTP/HTTPS REST API 进行访问。许多对象存储都兼容 Amazon S3 API。工具、SDK 和第三方生态系统（数据迁移、大数据、分析）通过这些 API 实现集成。