Stockage d’objets et magasins d’objets
Qu’est-ce que le stockage d’objets et les magasins d’objets ?
Le stockage d’objets est une méthode consistant à gérer le stockage de données sous forme d’unités discrètes appelées objets. Un magasin d’objets est une plateforme sur laquelle un logiciel d’analyse de données peut exécuter des requêtes sur des objets.
Offrant une capacité infinie, le stockage d’objets était auparavant considéré comme un stockage peu coûteux pour les fonctions de sauvegarde et de restauration. À mesure que les développeurs migrent vers le cloud et que l’analytique se développe dans les entreprises, les cas d’utilisation de S3 et du stockage d’objets se sont développés en raison de la capacité de ce dernier à gérer des volumes de données et des ensembles de données massifs.
Comment fonctionne le stockage d’objets ?
Le stockage d’objets regroupe les blocs de données en unités appelées objets, et attribue un identifiant unique et des métadonnées riches à chacun de ces objets pour en faciliter la recherche en tout point d’un pool de données distribuées, que ce soit sur site ou à l’échelle de plusieurs systèmes de réseau et zones géographiques.
Le stockage d’objets élimine la structure hiérarchique utilisée par d’autres systèmes et utilise à la place un espace d’adressage plat. De cette façon, il peut être augmenté ou réduit facilement pour s’adapter aux expansions et aux contractions rapides dictées par l’évolution des charges de travail de stockage.
De plus, en cas de mise à jour des données stockées dans un objet, les systèmes de stockage d’objets enregistrent de nouvelles copies de l’objet complet plutôt que les petites parties qui ont été modifiées. Pour cette raison, le stockage d’objets conserve des données plus durables que les autres systèmes.
En revanche, la lourdeur accrue des métadonnées se traduit par une plus grande surcharge qui ralentit les processus de modification des données. Pour cette raison, le stockage d’objets traditionnel était mieux adapté aux cas d’utilisation nécessitant un accès moins fréquent aux données, tels que :
- Le traitement des sauvegardes en vue de récupérer des archives à la suite d’un sinistre ou d’une perte de données
- Les contenus Web statiques, tels que photos, documents historiques, morceaux de musique, etc.
- Les applications qui n’écrivent les données qu’une seule fois, qui n’y accèdent qu’en lecture et/ou qui ne sont pas mises à jour fréquemment
Stockage de fichiers, stockage de bloc et stockage d’objets
Le stockage de données se décline en trois modes répondant à différentes catégories de besoins d’accès aux données : stockage d’objets, stockage de bloc et stockage de fichiers. Le choix du mode de stockage le mieux adapté à un cas d’utilisation donné dépend de plusieurs caractéristiques clés de celui-ci.
En tant que méthode la plus ancienne et la plus simple de stockage de données, le stockage sous forme de fichiers regroupe les données en unités d’information classées dans des dossiers, à l’instar d’un système de rangement de documents papier. Dans la mesure où les données stockées sont accessibles via un chemin simple, ce système se prête bien à la gestion de fichiers partagés. Cependant, du fait de cette structure de classement hiérarchique, la recherche d’une information spécifique peut s’avérer au mieux fastidieuse.
Le stockage sous forme de blocs divise les données en unités qui peuvent être réparties à l’échelle d’un système pour un stockage plus efficace. En revanche, le stockage de bloc restreint les métadonnées attribuées à chaque bloc de données à son adresse d’identification unique. Pour cette raison, les blocs n’exigent que peu de charge de traitement et peuvent offrir plus d’agilité et d’efficacité que d’autres systèmes. Cette légèreté permet des performances extrêmement élevées pour les données fréquemment modifiées, telles que les données transactionnelles.
Pour sa part, le stockage d’objets ajoute beaucoup plus de métadonnées à chaque fichier que les autres systèmes de stockage. Celles-ci peuvent inclure des informations contextuelles et personnalisables, telles que les détails de l’application, les niveaux de protection des données et éventuellement des informations concernant les stratégies de conservation et d’autres attributs. Cela permet aux utilisateurs de déployer une grande variété d’analyses sur de grandes quantités de données non structurées. Autre avantage, le stockage d’objets élimine la structure hiérarchique utilisée dans les autres modes, ce qui permet plus d’évolutivité et un accès plus largement distribué.
Comment le stockage d’objets fonctionne-t-il avec Kubernetes ?
Pour comprendre comment Kubernetes et le stockage d’objets se recoupent, il importe de bien percevoir le rôle de la croissance des données en tant que facteur d’obsolescence des technologies. Il s’ensuit que l’augmentation rapide et continue des volumes de données se traduit par une accélération sans précédent des cycles de développement technologique.
Conçu spécifiquement pour un environnement en évolution rapide, Kubernetes est devenu une force dominante dans la façon dont les opérateurs gèrent l’infrastructure de calcul, de réseau et de stockage. En tant que plateforme par défaut pour Kubernetes, le stockage d’objets offre l’élasticité, l’évolutivité et la résilience dont Kubernetes a besoin pour dynamiser son framework de build, de gestion de packages et de déploiement. Grâce au stockage d’objets, Kubernetes permet aux opérateurs de tout gérer, depuis le provisionnement jusqu’au placement de volume, à grande échelle et avec une charge de traitement réduite.
Et lorsque les applications s’exécutent dans des conteneurs, le stockage d’objets maintient l’état de ces applications. Ce dernier aspect est essentiel pour Kubernetes, qui a besoin que le stockage d’objets lui-même s’exécute dans le conteneur pour pouvoir gérer l’automatisation de l’infrastructure. Ainsi, l’utilisation du stockage d’objets permet à Kubernetes d’orchestrer l’infrastructure dans un environnement portable et sans état.
Solutions de stockage d’objets HPE
Au fur et à mesure que les cas d’utilisation du stockage d’objets se sont développés, HPE a été amenée à proposer plusieurs solutions.
Les solutions HPE pour Scality répondent idéalement aux besoins de stockage d’objets polyvalent et offrent notamment les avantages suivants :
- Alternative sur site au stockage dans le cloud public, depuis les déploiements à très grande échelle jusqu’aux environnements edge à nœud unique
- Médias et référentiel de données prêt à partager
- Stockage de niveau supérieur pour le déchargement des données – par exemple, Splunk SmartStore, imagerie médicale et archive HPC
- Solution simple pour le stockage cible de sauvegarde d’entreprise
HPE Ezmeral Data Fabric est la solution de référence pour les charges de travail d’analyse, d’IA et de ML qui nécessitent des performances et une évolutivité élevées. Voici quelques exemples de ces cas d’utilisation : analytique, recherche, Internet des objets (IoT) et informations commerciales. HPE Ezmeral Data Fabric est la première solution à regrouper les fichiers, les objets, les bases de données NoSQL et les flux dans une infrastructure de données et un système de fichiers uniques à l’échelle des environnements sur site, multicloud et edge. Cela permet aux applications et aux utilisateurs d’accéder directement à des données fiables, où qu’elles se trouvent.