읽는 시간: 4분 56초 | 게시일: 2025년 10월 8일
오브젝트 스토리지 오브젝트 스토리지란?
오브젝트 스토리지는 파일이나 블록 대신 개체로 데이터를 저장합니다. 각 개체에는 쉽게 검색할 수 있도록 데이터, 메타데이터 및 고유 식별자가 있습니다. 오브젝트 스토리지는 디렉터리 기반이나 블록 기반 스토리지와 달리 평면적이고 확장 가능합니다. 비디오, 백업, 클라우드 애플리케이션 등 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 적합합니다. 뛰어난 확장성, 내구성, 멀리 떨어진 네트워크에서의 빠른 액세스 등의 특징으로 인해 최신 데이터 스토리지로 이상적입니다.
오브젝트 스토리지의 이점
오브젝트 스토리지는 여러 가지 이점을 제공하므로 대량의 비정형 데이터를 관리하는 데 폭넓게 사용됩니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
오브젝트 스토리지의 이점:
확장성 및 비용 효율성: 오브젝트 스토리지는 새로운 노드를 추가하여 무한대로 확장할 수 있으므로 대규모 데이터셋을 처리하는 데 이상적입니다. 소프트웨어 정의 방식이므로 종량제 요금이 책정된 저렴한 상용 하드웨어를 사용할 수 있습니다.
내구성 및 안정성: 여러 노드 또는 데이터 센터에 걸친 데이터 복제는 고가용성, 기본 중복성, 적은 데이터 손실을 보장합니다.
메타데이터 관리 및 유연성: 구성 가능한 정보를 통해 각 개체에 대한 구성 및 검색이 개선됩니다. 오브젝트 스토리지는 작은 파일과 방대한 멀티미디어 정보를 처리합니다.
접근성 및 통합: 클라우드 서비스, 온라인 애플리케이션 그리고 AI, 분석, 빅 데이터와 같은 최신 데이터 아키텍처와의 원활한 통합을 위해 HTTP 기반 RESTful API가 지원됩니다.
보안 및 컴플라이언스: 저장 중 및 전송 중 암호화, 액세스 제한, 불변성 및 감사 로깅을 통해 GDPR 및 HIPAA 규제 준수가 보장됩니다.
버전 관리 및 지리적 배포: 재난 복구와 접근성을 개선하기 위해 여러 위치에 데이터를 저장할 수 있는 동시에 데이터 복구 및 감사를 위해 버전 관리를 지원합니다.
전반적으로 오브젝트 스토리지는 비용 효과적 및 효율적인 방식으로 대규모의 비정형 데이터를 관리하는 다용도의 강력한 솔루션입니다.
오브젝트 스토리지의 사용 사례
오브젝트 스토리지가 널리 사용되는 몇 가지 사용 사례와 예시는 다음과 같습니다.
- 백업/아카이브: 오브젝트 스토리지는 주로 백업과 보관에 사용됩니다. 백업 및 장기 보관 솔루션은 의도치 않은 손실, 사이버 공격, 하드웨어 오류로부터 데이터를 보존할 수 있도록 신뢰할 수 있고 저렴해야 합니다. 버전 관리, 수명 제어, 다중 위치 중복성을 통해 오브젝트 스토리지의 내구성이 향상됩니다. 오브젝트 스토리지는 GDPR 및 HIPAA를 준수하면서 재무, 법률 및 소비자 데이터를 저장하므로 회사 데이터 관리에 있어 필수적입니다.
- 콘텐츠 제공 및 정적 미디어 스토리지: 사진, 동영상, 문서와 같은 정적 자료에 대한 빠른 글로벌 액세스에 오브젝트 스토리지가 광범위하게 활용됩니다. CDN은 오브젝트 스토리지를 사용하여 파일을 캐싱하면서 대기 시간을 최소화하고 사용자 성능을 높입니다. Netflix와 YouTube는 오브젝트 스토리지를 사용하여 동영상 자료를 효과적으로 저장하고 제공합니다. 전자 상거래 웹 사이트는 원활한 쇼핑 경험을 위해 제품 사진, 사용자가 업로드한 콘텐츠, 정적 웹 자산을 저장하는 데 오브젝트 스토리지를 사용합니다.
- 분석/빅 데이터: 데이터 기반 기업의 빅 데이터 처리 및 분석은 오브젝트 스토리지를 기반으로 합니다. 오브젝트 스토리지는 정형 데이터와 비정형 데이터를 데이터 레이크로 저장하므로, 조직은 이를 통해 패턴을 평가하고 사용자 행동을 예측하며 의사 결정을 개선할 수 있습니다. Amazon과 기타 전자상거래 플랫폼에서는 AI 기반 알고리즘을 사용하여 사용자 구매 내역, 클릭스트림 데이터, 행동 분석을 기반으로 제품을 추천합니다. 대규모의 데이터 세트를 사용하는 금융, 의료 및 IoT 애플리케이션은 오브젝트 스토리지의 확장성을 활용할 수 있습니다.
- 미디어 저장/스트리밍: 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서는 대규모 멀티미디어 자산을 저장하고 방송하기 위한 오브젝트 스토리지가 필요합니다. 이를 통해 지연 없이 고해상도의 영화, 사진, 음악에 액세스할 수 있습니다. 오브젝트 스토리지를 활용하면서 Spotify와 Apple Music은 수백만 개의 음악, 팟캐스트, 오디오북을 저장하고 수백만 명의 소비자에게 제공할 수 있게 되었습니다. 언론사와 사진 작가는 오브젝트 스토리지와 메타데이터를 활용하여 디지털 미디어를 정리 및 보관하고 태그를 지정하여 간편하게 검색할 수 있습니다.
- 저장 규제 준수: 금융, 의료, 법률 분야에서는 규제 준수가 매우 중요합니다. 불변성, 암호화, 감사 로깅 기능을 갖춘 오브젝트 스토리지는 민감한 데이터를 저장하고 규제 표준을 충족하는 데 적합합니다. SEC 17a-4, GDPR 및 HIPAA를 준수하기 위해 은행에서는 거래 로그, 세금 데이터 및 감사 추적을 오브젝트 스토리지에 보관합니다. 오브젝트 스토리지는 무단 변경 없이 장기간 데이터를 안전하게 저장할 수 있으므로 법과 규제 측면에서 선호됩니다.
- 재난 복구/비즈니스 연속성: 사이버 공격, 자연 재해, 시스템 장애에 직면한 기업의 재난 복구 방식에 있어 오브젝트 스토리지는 필수 요소입니다. 또한 여러 사이트에 데이터를 복제하여 회사가 데이터 손실로부터 신속하게 복구하는 데 도움이 됩니다. 데이터베이스, 애플리케이션 및 시스템 설정 백업을 위해 오브젝트 스토리지 기반 재난 복구 옵션을 제공하십시오. 이를 통해 가동 중지 시간이 감소하고 중요한 활동의 속도가 빨라져 회사 운영의 연속성이 보장됩니다.
비정형 데이터를 저장, 처리, 보호해야 하는 대규모 기업의 경우 오브젝트 스토리지는 강력하고 유연한 수단입니다. 확장성, 내구성, 비용 효율성 덕분에 백업, 콘텐츠 배포, 분석, 미디어 저장, 컴플라이언스, 재난 복구 등 다양한 분야에서 필수적입니다. 오브젝트 스토리지는 데이터가 빠르게 증가함에 따라 조직이 데이터를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있도록 허용하면서 현재의 IT 아키텍처를 지원합니다.
HPE의 오브젝트 스토리지용 제품
HPE는 최신 데이터 집약형 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 맞춤 설계된 포괄적인 오브젝트 스토리지 솔루션 제품군을 제공합니다. 이러한 솔루션은 다양한 워크로드에 걸쳐 확장성, 고성능, 원활한 통합을 제공하도록 설계되었습니다.
- HPE Alletra Storage MP X10000: HPE Alletra Storage MP X10000는 데이터 인텔리전스, 고성능 올플래시 오브젝트 스토리지, 엑사바이트 규모의 용량, 간단하고 직관적인 관리 기능을 결합한 소프트웨어 정의 스케일아웃 데이터 시스템입니다. 이 솔루션은 데이터 레이크, 디지털 리포지토리, 빠른 복구가 필요한 백업 시나리오 등 데이터 집약적 워크로드를 가속화하도록 설계되었습니다. 분리형 멀티 프로토콜 아키텍처 덕분에 조직은 동일한 하드웨어에서 테라바이트에서 엑사바이트까지 확장할 수 있어 확장성 제한 없이 운영 효율성을 높일 수 있습니다
- Scality용 HPE 솔루션: HPE는 Scality와 협력하여 퍼블릭 클라우드 스토리지에 대한 온프레미스 대안 역할을 하는 오브젝트 스토리지 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션은 대규모 배포부터 단일 노드 엣지 시나리오까지 다양한 요구 사항을 충족합니다. 미디어 리포지토리, 데이터, 의료 영상, 고성능 컴퓨팅 아카이브에 특히 효과적입니다. 추가로 간단한 엔터프라이즈 백업 대상 스토리지를 제공하여 규모와 무관하게 비정형 데이터에 대한 더 효과적인 제어와 인사이트를 제공하고 위험과 비용을 낮추는 클라우드 경험을 제공합니다.
- 통합 파일 및 오브젝트 스토리지 솔루션: HPE의 스토리지 포트폴리오에는 파일 및 블록 서비스를 통합한 통합 스토리지 솔루션이 포함되어 있으며, 끊임없이 변화하는 비정형 데이터의 요구 사항을 충족합니다. 이러한 솔루션은 확장성과 유연성을 고려하여 설계되었으며, 데이터 보호, 클라우드 확장, 소프트웨어 정의 아키텍처를 제공하며 모든 규모의 비정형 데이터를 활용하여 적절한 인프라를 통해 가치를 창출하도록 설계되었습니다.
HPE의 오브젝트 스토리지 제품은 조직이 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 이로부터 가치를 창출하며 광범위한 분야와 워크로드를 지원할 수 있는 강력하고 확장 가능하며 효율적인 스토리지 솔루션을 제공합니다.
오브젝트 스토리지, 파일 스토리지, 블록 스토리지 비교
오브젝트 스토리지, 파일 스토리지, 블록 스토리지의 차이
- 오브젝트 스토리지: 백업, 미디어, 빅 데이터 등 대용량 비정형 데이터를 경제적이고 확장성 있게 저장하는 데 가장 적합한 방식입니다.
- 파일 스토리지: 협업 및 파일 공유에 적합하며, 사용자 친화적인 구조를 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.
- 블록 스토리지: 데이터베이스 및 VM 스토리지와 같이 대기 시간이 짧은 액세스가 필요한 고성능 애플리케이션에 적합합니다.
| 특징 | 오브젝트 스토리지 | 파일 스토리지 | 블록 스토리지 |
|---|---|---|---|
| 데이터 구조 | 데이터를 개체로 저장하고, 각각에는 데이터, 메타데이터, 고유 식별자가 포함됩니다. | 계층형 파일 및 폴더 구조로 데이터를 구성합니다. | 데이터를 고정된 크기의 블록으로 분할하며, 각 블록에는 고유 식별자가 있지만 메타데이터는 없습니다. |
| 스토리지 아키텍처 | 분산 풀에 저장된 평면 주소 공간입니다. | 파일 시스템(예: NTFS, ext4, HFS+)으로 관리됩니다. | 원시 스토리지 볼륨을 제공하므로 파일 시스템을 설치해야 합니다. |
| 메타데이터 | 효율적인 구성과 검색을 위해 풍부한 메타데이터를 지원합니다. | 제한된 메타데이터(파일 이름, 권한, 타임스탬프). | 최소한의 메타데이터로, 주로 블록 위치를 추적합니다. |
| 액세스 방법 | HTTP 기반 RESTful API를 통해 액세스합니다. | 파일 경로를 사용하여 액세스하고 운영 체제에 마운트됩니다. | iSCSI, 파이버 채널, FCoE와 같은 낮은 수준의 프로토콜을 통해 액세스됩니다. |
| 성능 | 고속 트랜잭션보다는 대규모의 구조화되지 않은 데이터 저장에 최적화됩니다. | 네트워크 및 시스템 부하에 따라 보통 수준의 성능이 제공됩니다. | 짧은 대기 시간과 높은 성능으로 많은 IOPS 워크로드에 적합합니다. |
| 확장성 | 더 많은 스토리지 노드를 추가하여 확장성이 뛰어나고, 방대한 양의 데이터를 지원합니다. | 파일 수가 많으면 성능이 저하될 수 있으므로 확장성이 제한적입니다. | 확장성이 뛰어나지만 추가 관리 및 하드웨어 업그레이드가 필요합니다. |
| 내구성 및 가용성 | 높은 가용성을 위해 데이터가 여러 노드/데이터 센터에 분산 및 복제됩니다. | 가용성은 기본 스토리지 시스템과 네트워크 설정에 따라 달라집니다. | 일반적으로 RAID, 스냅샷, 백업과 같은 중복 기능이 포함됩니다. |
| 비용 효율성 | 종량제 요금이 책정된 상용 하드웨어를 사용하므로 비용 효율적입니다. | 비용은 적당하지만 규모가 커지면 비용이 증가할 수 있습니다. | 하드웨어 및 관리 요구 사항으로 인해 많은 비용이 들 수 있습니다. |
| 최적의 사용 사례 | 클라우드 스토리지, 백업, 멀티미디어 스토리지, 빅 데이터 및 분석. | 파일 공유, 협업, 홈 디렉터리 및 콘텐츠 관리. | 데이터베이스, VM(가상 시스템), 트랜잭션 애플리케이션 및 고성능 워크로드. |
FAQ
오브젝트 스토리지의 단점 또는 한계
오브젝트 스토리지를 사용한 소규모 무작위 쓰기나 파일 시스템 의미 체계는 일반적으로 블록이나 파일 스토리지보다 대기 시간이 길고 IOPS가 낮습니다. 메타데이터, 버전 관리, 일관성을 관리하는 작업이 더 복잡하고 빈번한 액세스와 데이터 검색으로 비용이 증가할 수 있습니다.
오브젝트 스토리지가 내구성과 데이터 보호를 보장하는 방법
오브젝트 스토리지는 장치, 노드, 지역 간 복제 기능과 무결성 검사(체크섬) 기능을 제공합니다. 버전 관리 및 변경 불가능한 스냅샷 또는 보존 정책을 통해 데이터가 항상 보호됩니다.
오브젝트 스토리지에서 액세스, 권한, 보안을 관리하는 방법
필수 보안 통제에는 버킷 또는 개체 수준의 액세스 제어(RBAC, IAM, ACL), 저장 중 및 전송 중 암호화, 강력한 인증 및 ID 관리, 불변/웜 정책 또는 법률 정보 보관 지원, 필요에 따라 개체를 추적, 삭제 및 복원하기 위한 감사 로그 및 버전 관리가 포함됩니다.
대규모 워크로드에 맞춰 오브젝트 스토리지의 크기를 조정하거나 확장하는 방법
오브젝트 스토리지 솔루션의 크기와 규모를 고려할 때 현재 상태 및 예상 데이터 증가(비정형 데이터는 빠르게 증가하는 경향이 있음), 개체 볼륨(소형 개체와 대형 개체의 차이는 오버헤드에 영향을 미침), 메타데이터 크기, 인덱싱 성능을 추정하는 것이 좋습니다. 또한 필요한 처리량(읽기/쓰기 대역폭)과 지리적 분산 또는 중복성(복제/지리적 복제) 요구 사항도 고려해야 합니다.
오브젝트 스토리지에서 메타데이터를 사용하는 방법과 이것이 중요한 이유
메타데이터는 풍부한 인덱싱, 필터링, 검색, 라이프 사이클 규칙, 보존 정책, 비용 추적, 거버넌스를 지원합니다. 강력한 메타데이터가 없으면 특히 대규모 환경에서 검색과 관리가 어려워집니다. 사용자 정의 메타데이터는 RAG(검색 증강 생성)와 같은 AI 이니셔티브를 가속화하는 데에도 사용될 수 있습니다.
AI/ML 워크로드, RAG 또는 빅 데이터 교육에 오브젝트 스토리지 사용 가능 여부
가능합니다. 오브젝트 스토리지는 종종 데이터 레이크의 기반을 형성합니다. 즉 교육용 대규모 데이터셋과 모델 아티팩트, 로그, 임베딩을 위한 스토리지 역할을 합니다. 콜드 데이터셋 또는 과거 데이터셋은 오브젝트 스토리지에 저장하고, 핫 데이터 또는 자주 액세스하는 데이터는 캐시하거나 더 빠른 계층에 배치합니다.
오브젝트 스토리지 배포 및 운영 성공 사례
배포 성공 사례에는 라이프 사이클 정책을 사용하여 계층 간에 데이터를 자동으로 이동하고 버전을 관리하며 변경 불가능한 개체를 보호하는 내용이 포함됩니다. 최적의 운영을 위해서는 개체와 메타데이터의 효율적인 구성(명명, 네임스페이스, 태그), 성능(대기 시간, 처리량, 요청 속도) 모니터링, 확장 계획, 메타데이터와 인덱스의 효율적인 관리가 중요합니다.
'오브젝트 스토리지 클래스' 또는 '계층'의 의미와 이를 선택하는 방법
오브젝트 스토리지 클래스 또는 계층을 사용하면 비용, 성능, 액세스 빈도의 균형을 맞출 수 있습니다. 일반적인 계층에는 핫 데이터(자주 액세스하는 데이터), 웜 데이터(자주 액세스하지 않는 데이터), 장기 보존을 위한 아카이브 또는 콜드 데이터 스토리지가 포함됩니다. 적절한 계층을 하려면 데이터 액세스 빈도, 검색 대기 시간 요건, 내구성 보장, 검색 또는 송신 비용 등을 고려해야 합니다.
오브젝트 스토리지 시스템이 지원하는 일관성 모델
일부는 강력한 일관성(예: 쓰기 후 읽기에서 최신 버전 참조)을 제공하고, 아키텍처와 지역 복제에 따라 최종 일관성을 제공하는 경우도 있습니다. 특히 쓰기 후 읽기나 덮어쓰기 시나리오에서는 특정 솔루션이 일관성을 처리하는 방식을 확인해야 합니다.
오브젝트 스토리지에 사용되는 프로토콜/API
오브젝트 스토리지 시스템은 일반적으로 HTTP/HTTPS REST API를 통해 액세스합니다. 다수가 Amazon S3 API와 호환됩니다. 툴, SDK, 타사 에코시스템(데이터 이동, 빅 데이터, 분석)은 해당 API를 통해 통합됩니다.