Tiempo de lectura: 4 minutos y 56 segundos | Publicado: 8 de octubre de 2025
Almacenamiento de objetos ¿Qué es el almacenamiento de objetos?
El almacenamiento de objetos almacena datos como objetos en lugar de archivos o bloques. Cada objeto tiene datos, metadatos y una identificación única para una fácil recuperación. El almacenamiento de objetos es plano y escalable, a diferencia del almacenamiento basado en directorios o en bloques. Es excelente para almacenar volúmenes masivos de datos desestructurados, como videos, copias de seguridad y aplicaciones en la nube. Resulta ideal para el almacenamiento de datos moderno gracias a su excelente escalabilidad, durabilidad y rápido acceso a través de redes distantes.
¿Cuáles son las ventajas del almacenamiento de objetos?
El almacenamiento de objetos ofrece varias ventajas, lo que lo convierte en una opción popular para la gestión de grandes volúmenes de datos desestructurados. Estas son algunas de las ventajas principales:
Ventajas del almacenamiento de objetos:
Escalabilidad y rentabilidad: el almacenamiento de objetos puede escalar infinitamente mediante la incorporación de nuevos nodos, lo que lo hace ideal para manejar grandes conjuntos de datos. Al estar definido por software, puede utilizarse hardware de bajo coste con precios de pago por consumo.
Durabilidad y fiabilidad: la replicación de datos en muchos nodos o centros de datos garantiza una alta disponibilidad, una redundancia integrada y una escasa pérdida de datos.
Gestión de metadatos y flexibilidad: la información configurable mejora la organización, la capacidad de búsqueda y la recuperación de cada objeto. El almacenamiento de objetos maneja archivos pequeños y enormes cantidades de información multimedia.
Accesibilidad e integración: admite API RESTful basadas en HTTP para una integración perfecta con servicios de nube, aplicaciones en línea y arquitecturas de datos actuales como IA, análisis y Big Data.
Seguridad y cumplimiento: el cifrado en reposo y en tránsito, las restricciones de acceso, la inmutabilidad y los registros de auditoría garantizan el cumplimiento del RGPD y de la HIPAA.
Versiones y distribución geográfica: esta función admite el control de versiones para la recuperación y auditoría de datos al tiempo que permite almacenar datos en múltiples ubicaciones para mejorar la accesibilidad y la recuperación ante desastres.
En general, el almacenamiento de objetos es una solución versátil y fiable para gestionar datos desestructurados a gran escala de una manera rentable y eficiente.
¿Cuáles son algunos casos de uso del almacenamiento de objetos?
A continuación se presentan algunos casos de uso y ejemplos conocidos del almacenamiento de objetos.
- Copia de seguridad/archivo: el almacenamiento de objetos se utiliza principalmente para copias de seguridad y archivado. Las soluciones de copia de seguridad y archivado a largo plazo deben ser fiables y asequibles para proteger los datos contra pérdidas involuntarias, ciberataques y fallos de hardware. El control de versiones, los controles a lo largo de la vida útil y la redundancia en múltiples ubicaciones hacen que el almacenamiento de objetos sea duradero. El almacenamiento de objetos es esencial para la gestión de datos de la empresa, ya que almacena datos financieros, legales y de los consumidores para cumplir con el RGPD y la HIPAA.
- Entrega de contenidos y almacenamiento estático de medios: el almacenamiento de objetos se utiliza ampliamente para el acceso global rápido a material estático como fotografías, películas y documentos. Las redes CDN utilizan el almacenamiento de objetos para guardar archivos en caché con vistas a minimizar la latencia y aumentar el rendimiento del usuario. Netflix y YouTube almacenan y sirven material de vídeo de manera eficaz mediante el almacenamiento de objetos. Los sitios web de comercio electrónico emplean el almacenamiento de objetos para guardar fotografías de productos, contenido cargado por el usuario y activos web estáticos con vistas a una experiencia de compra fluida.
- Análisis/Big Data: el procesamiento de Big Data y el análisis están basados en el almacenamiento de objetos en empresas basadas en datos. El almacenamiento de objetos puede almacenar datos organizados y desestructurados a modo de lago de datos, lo que ayuda a las organizaciones a evaluar patrones, pronosticar el comportamiento de los usuarios y mejorar la toma de decisiones. Amazon y otras plataformas de comercio electrónico utilizan algoritmos impulsados por la IA para proponer productos basándose en el historial de compras del usuario, datos de flujo de clics y análisis del comportamiento. Las aplicaciones financieras, sanitarias y de IoT con grandes conjuntos de datos se benefician de la escalabilidad que ofrece el almacenamiento de objetos.
- Almacenamiento/streaming de medios: los sectores de medios y entretenimiento requieren almacenamiento de objetos para guardar y transmitir grandes activos multimedia. Es capaz de acceder a películas, fotografías y música de alta resolución sin demoras. El almacenamiento de objetos ayuda a Spotify y Apple Music a almacenar y entregar millones de música, podcasts y audiolibros a millones de consumidores. Las agencias de noticias y los fotógrafos organizan y archivan medios digitales utilizando el almacenamiento de objetos y el etiquetado de metadatos para una recuperación sencilla.
- Cumplimiento normativo de almacenamiento: en los sectores bancario, sanitario y jurídico, el cumplimiento normativo es crucial. La inmutabilidad, el cifrado y los registros de auditoría hacen que el almacenamiento de objetos sea idóneo para almacenar datos confidenciales y cumplir los estándares regulatorios. Para cumplir con la SEC 17a-4, el RGPD y la HIPAA, los bancos guardan los registros de transacciones, los datos fiscales y los registros de auditoría en el almacenamiento de objetos. Existe preferencia por el almacenamiento de objetos por motivos legales y regulatorios, ya que almacena los datos de forma segura durante largos periodos sin cambios no autorizados.
- Recuperación ante desastres/Continuidad del negocio: el almacenamiento de objetos es esencial para los métodos de recuperación ante desastres de empresas que se enfrentan a ciberataques, catástrofes naturales y fallos del sistema. El almacenamiento de objetos ayuda a las empresas a recuperarse rápidamente de la pérdida de datos al duplicarlos en muchos sitios. Para realizar copias de seguridad de bases de datos, aplicaciones y configuraciones del sistema, ofrece opciones de recuperación ante desastres basadas en almacenamiento de objetos. Esto reduce el tiempo de inactividad y acelera actividades importantes, lo que garantiza la continuidad de la empresa.
Para las grandes empresas que tienen que almacenar, manejar y proteger datos desestructurados, el almacenamiento de objetos resulta potente y flexible. Su escalabilidad, durabilidad y rentabilidad lo hacen crucial en todos los sectores para copias de seguridad, distribución de contenido, análisis, almacenamiento de medios, cumplimiento y recuperación ante desastres. El almacenamiento de objetos habilitará la arquitectura de TI actual permitiendo que las organizaciones almacenen y recuperen los datos de manera efectiva a medida que los datos crecen rápidamente.
¿Qué ofrece HPE para el almacenamiento de objetos?
HPE ofrece un conjunto completo de soluciones de almacenamiento de objetos diseñadas para cubrir la demanda de las modernas aplicaciones de datos intensivos. Estas soluciones están diseñadas para proporcionar escalabilidad, alto rendimiento y una integración perfecta en diversas cargas de trabajo.
- HPE Alletra Storage MP X10000: HPE Alletra Storage MP X10000 es un sistema de datos con escalabilidad horizontal y definido por software que combina inteligencia de datos, almacenamiento de objetos all-flash de alto rendimiento, capacidad de escalar a exabytes y gestión sencilla e intuitiva. La solución está diseñada para acelerar cargas de trabajo con un uso intensivo de datos, como lagos de datos, repositorios digitales y escenarios de copia de seguridad que requieren una rápida recuperación. Su arquitectura multiprotocolo desagregada permite a las organizaciones escalar de terabytes a exabytes en el mismo hardware, lo que elimina las limitaciones de escalabilidad y mejora la eficiencia operativa.
- Soluciones HPE para Scality: en colaboración con Scality, HPE ofrece soluciones de almacenamiento de objetos que sirven como alternativas locales al almacenamiento en la nube pública. Estas soluciones abarcan una amplia variedad de necesidades, desde implementaciones a gran escala hasta escenarios de extremo de nodo único. Resultan especialmente eficaces para los repositorios de medios, datos, imágenes médicas y archivos de computación de alto rendimiento. Además, ofrecen un almacenamiento objetivo de copia de seguridad empresarial sencillo, lo que proporciona una experiencia en la nube con menos riesgos y costes, además de más control e información de los datos desestructurados a cualquier escala.
- Soluciones de almacenamiento de objetos y archivos unificadas: el portfolio de almacenamiento de HPE incluye soluciones de almacenamiento unificadas que integran servicios de archivos y bloques para abordar las necesidades cambiantes de los datos desestructurados. Estas soluciones están diseñadas para ofrecer escalabilidad y flexibilidad, y ofrecen protección de datos, extensiones de la nube y arquitecturas definidas por software. Están diseñadas para aprovechar datos desestructurados de cualquier tamaño, generando valor a través de la infraestructura adecuada.
Las ofertas de almacenamiento de objetos de HPE proporcionan soluciones de almacenamiento fiables, escalables y eficientes que permiten a las organizaciones gestionar y obtener valor de sus datos desestructurados de manera eficaz y admiten una amplia gama de aplicaciones y cargas de trabajo.
Almacenamiento de objetos vs. almacenamiento de archivos vs. almacenamiento en bloque
¿Cuál es la diferencia entre almacenamiento de objetos, almacenamiento de archivos y almacenamiento en bloque?
- Almacenamiento de objetos: la mejor opción para el almacenamiento económico y escalable de grandes volúmenes de datos desestructurados (por ejemplo, copias de seguridad, medios y Big Data).
- Almacenamiento de archivos: ideal para colaboración y archivos compartidos gracias a su estructura de fácil uso para acceder a los datos.
- Almacenamiento en bloque: pensado para aplicaciones de alto rendimiento que requieren acceso de baja latencia, como las bases de datos y el almacenamiento de máquinas virtuales.
| Característica | Almacenamiento de objetos | Almacenamiento de archivos | Almacenamiento en bloque |
|---|---|---|---|
| Estructura de datos | Almacena datos como objetos, cada uno de los cuales contiene datos, metadatos y un identificador único. | Organiza los datos en una estructura jerárquica de archivos y carpetas. | Divide los datos en bloques de tamaño fijo, con un identificador único cada uno pero sin metadatos. |
| Arquitectura de almacenamiento | Espacio de direcciones plano, almacenado en un pool distribuido. | Gestionado por un sistema de archivos (por ejemplo, NTFS, ext4, HFS+). | Proporciona volúmenes de almacenamiento sin procesar, lo que requiere la instalación de un sistema de archivos. |
| Metadatos | Admite metadatos enriquecidos para una organización y búsqueda eficientes. | Metadatos limitados (nombre de archivo, permisos, marcas de tiempo). | Metadatos mínimos, principalmente realiza un seguimiento de las ubicaciones de los bloques. |
| Método de acceso | Se accede a través de API RESTful basadas en HTTP. | Se accede mediante rutas de archivos y se monta en sistemas operativos. | Se accede a través de protocolos de bajo nivel como iSCSI, Fibre Channel o FCoE. |
| Rendimiento | Optimizado para el almacenamiento de datos desestructurados a gran escala en lugar de para transacciones de alta velocidad. | Rendimiento moderado, dependiendo de la carga de la red y del sistema. | Alto rendimiento con baja latencia, adecuado para cargas de trabajo altas de IOPS. |
| Escalabilidad | Altamente escalable mediante la adición de más nodos de almacenamiento, admite volúmenes de datos masivos. | Escalabilidad limitada, ya que el rendimiento puede degradarse con grandes cantidades de archivos. | Escala bien pero requiere más gestión y actualizaciones de hardware. |
| Durabilidad y disponibilidad | Los datos se distribuyen y replican en múltiples nodos/centros de datos para lograr una alta disponibilidad. | La disponibilidad depende del sistema de almacenamiento subyacente y de la configuración de la red. | Generalmente incluye funciones de redundancia como RAID, snapshots y copias de seguridad. |
| Rentabilidad | Rentable, utiliza hardware básico con modelos de precios de pago por consumo. | Coste moderado; puede resultar caro a escala. | Puede resultar caro a causa de los requisitos de hardware y gestión. |
| Mejores casos de uso | Almacenamiento en la nube, copias de seguridad, almacenamiento multimedia, Big Data y análisis. | Intercambio de archivos, colaboración, directorios de inicio y gestión de contenido. | Bases de datos, máquinas virtuales (VM), aplicaciones transaccionales y cargas de trabajo de alto rendimiento. |
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las desventajas o limitaciones del almacenamiento de objetos?
Las escrituras pequeñas y aleatorias o la semántica del sistema de archivos con almacenamiento de objetos suelen experimentar una mayor latencia y menores IOPS en comparación con el almacenamiento de bloques o archivos. La gestión de metadatos, el control de versiones y la coherencia pueden resultar más complejos, mientras que el acceso frecuente y la recuperación de datos pueden ser más costosos.
¿Cómo garantiza el almacenamiento de objetos la durabilidad y la protección de datos?
El almacenamiento de objetos ofrece replicación entre dispositivos, nodos y regiones, así como comprobaciones de integridad («checksums»). El control de versiones, los snapshots inmutables o las políticas de retención garantizan que los datos estén siempre protegidos.
¿Cómo administro el acceso, los permisos y la seguridad en el almacenamiento de objetos?
Entre los controles de seguridad esenciales se incluyen controles de acceso a nivel de depósitos u objetos (RBAC, IAM, ACL), cifrado en reposo y en tránsito, eficacia en la autenticación y gestión de identidades, soporte para políticas inmutables o WORM, retención legal, y registros de auditoría y control de versiones para rastrear, eliminar y restaurar objetos según sea necesario.
¿Cómo dimensiono o escalo el almacenamiento de objetos para grandes cargas de trabajo?
Al considerar el tamaño y la escala de una solución de almacenamiento de objetos, es una buena idea estimar el crecimiento actual y proyectado de los datos (los desestructurados tienden a crecer rápidamente), el volumen de objetos (que sean objetos pequeños o grandes afectará a la sobrecarga) y el tamaño de los metadatos y el rendimiento de la indexación. También deberás considerar la tasa de transferencia (ancho de banda de lectura y escritura) requerida y las necesidades de distribución geográfica o redundancia (replicación y georreplicación).
¿Cómo se utilizan los metadatos en el almacenamiento de objetos y por qué son importantes?
Los metadatos permiten una indexación detallada, filtrado, búsqueda, reglas de ciclo de vida, políticas de retención, seguimiento de costes y gobernanza. Sin metadatos fiables, la recuperación y la capacidad de gestión se ven afectadas, especialmente a gran escala. Los metadatos personalizados también se pueden utilizar para acelerar las iniciativas de IA, como la generación aumentada por recuperación (RAG).
¿Se puede utilizar el almacenamiento de objetos para cargas de trabajo de entrenamiento de IA y aprendizaje automático, RAG o Big Data?
Sí. El almacenamiento de objetos a menudo forma la base del lago de datos: grandes conjuntos de datos para entrenamiento, almacenamiento para artefactos de modelos, registros e incrustaciones. Los conjuntos de datos fríos o históricos se almacenan en el almacenamiento de objetos, mientras que las partes de acceso frecuente, o más activas, se almacenan en caché o se ubican en niveles más veloces.
¿Cuáles son las mejores prácticas para implementar y operar el almacenamiento de objetos?
Las mejores prácticas para la implementación incluyen el uso de políticas de ciclo de vida para mover automáticamente datos entre niveles y el control de versiones y objetos inmutables para su protección. Para un funcionamiento óptimo, es importante organizar bien los objetos y metadatos (nombres, espacios de nombres, etiquetas), supervisar el rendimiento (latencia, rendimiento, tasa de solicitudes) y planificar la escala y administrar metadatos e índices de manera eficiente.
¿Qué son las «clases» o «niveles de almacenamiento de objetos» y cómo elegir el más idóneo?
Las clases o niveles de almacenamiento de objetos te permiten equilibrar los gastos con el rendimiento y la frecuencia de acceso. Los niveles comunes incluyen datos calientes (de acceso frecuente), datos tibios (de acceso poco frecuente) y almacenamiento de datos archivados o fríos para retención a largo plazo. Para elegir los niveles más adecuados para cada tipo de dato, debes tener en cuenta la frecuencia con la que se accede a ellos, los requisitos de latencia de la recuperación, las garantías de durabilidad y el coste de recuperación o salida.
¿Qué modelos de consistencia admiten los sistemas de almacenamiento de objetos?
Algunos ofrecen una consistencia estricta (por ejemplo, después de escribir, las lecturas ven la última versión), otros una consistencia eventual, dependiendo de la arquitectura y la replicación por región. Es importante verificar cómo la solución particular maneja la consistencia, particularmente para escenarios de lectura después de escritura o sobrescritura.
¿Qué protocolos o API se utilizan con el almacenamiento de objetos?
Normalmente se accede a los sistemas de almacenamiento de objetos a través de API REST HTTP/HTTPS. Muchos son compatibles con las API de Amazon S3. Las herramientas, los kits de desarrollo de software y los ecosistemas de terceros (movimiento de datos, Big Data, análisis) se integran a través de esas API.