파일, 개체 및 블록 스토리지, 주요 차이점 및 요구 사항에 가장 적합한 유형을 살펴보십시오.
조직의 데이터는 가장 귀중한 자산 중 하나입니다. 고객 정보, 빅 데이터 분석, 재무 정보, 직원 기록, 맞춤형 애플리케이션 등 각 데이터 또는 더 큰 데이터 세트는 정보를 저장하는 위치와 방법에 대한 중요한 결정을 내려야 합니다. 조직에서 여러 유형의 스토리지를 사용하는 경우가 많지만 스토리지는 데이터 수준에서 결정해야 합니다.
객체 스토리지란 무엇입니까?
개체 스토리지 는 데이터를 별도의 독립된 단위로 나누고 모든 개체가 동일한 수준에 있는 평평한 환경에 다시 저장되는 시스템입니다. 파일 저장소에 사용되는 것과 같은 폴더나 하위 디렉터리가 없습니다. 또한 오브젝트 스토리지는 모든 데이터를 단일 파일에 함께 저장하지 않습니다. 개체에는 처리 및 유용성에 도움이 되는 파일에 대한 정보인 메타데이터도 포함됩니다. 사용자는 개체 스토리지를 사용하여 고정 키 메타데이터의 값을 설정하거나 개체와 연결된 사용자 지정 메타데이터의 키와 값을 모두 생성할 수 있습니다.
파일 이름과 경로를 사용하여 개체에 액세스하는 대신 각 개체에는 고유한 번호가 있습니다. 개체는 컴퓨터 하드 드라이브와 클라우드 서버에 로컬로 저장할 수 있습니다. 그러나 파일 저장소와 달리 개체에 액세스하고 관리하려면 API(응용 프로그래밍 인터페이스) 를 사용해야 합니다.
오브젝트 스토리지의 장단점
최근 몇 년 동안 많은 조직에서 온프레미스 테이프 스토리지 드라이브를 개체 스토리지로 교체하여 사용성과 보안이 향상되었습니다. 개체 스토리지 시스템의 예로는 SAN, iSCSI 및 로컬 디스크가 있습니다.
장점
- 대량의 비정형 데이터 처리: 객체 스토리지 형식을 사용하면 대량의 비정형 데이터를 쉽게 저장하고 관리할 수 있으며, 이는 인공 지능 , 머신 러닝 및 빅 데이터 분석과 함께 점점 더 중요해지고 있습니다.
- 합리적인 소비 모델: 파일 스토리지와 같이 일정량의 스토리지 공간을 선불로 지불하는 대신 필요한 오브젝트 스토리지에 대해서만 구매합니다.
- 무제한 확장성: 개체 스토리지는 소비 모델을 사용하기 때문에 필요한 만큼(페타바이트 이상) 스토리지를 추가할 수 있습니다.
- 메타데이터 사용: 메타데이터가 개체와 함께 저장되기 때문에 사용자는 데이터에서 신속하게 가치를 얻고 필요한 개체를 보다 쉽게 검색할 수 있습니다.
- 고급 검색 기능: 개체 스토리지를 통해 사용자는 메타데이터, 개체 콘텐츠 및 기타 속성을 검색할 수 있습니다.
단점
- 파일을 잠글 수 없음: 클라우드, 네트워크 또는 하드웨어 장치에 액세스할 수 있는 모든 사용자는 거기에 저장된 개체에 액세스할 수 있습니다.
- 다른 저장소 유형보다 느린 성능: 파일 형식은 파일 저장소 및 블록 저장소보다 더 많은 처리 시간이 필요합니다.
- 파일의 한 부분을 수정할 수 없음: 오브젝트가 생성되면 오브젝트를 변경할 수 없습니다. 새 오브젝트만 다시 만들 수 있습니다.
오브젝트 스토리지 사용 사례
- IoT 데이터 관리: 데이터 를 빠르게 확장하고 쉽게 검색할 수 있는 기능으로 인해 오브젝트 스토리지는 특히 제조 및 의료 산업에서 수집 및 관리되는 IoT 데이터 의 양이 급격히 증가하는 데 적합한 선택입니다.
- 이메일: 기록 및 규정 준수 목적으로 대량의 이메일을 저장해야 하는 조직은 확장성과 가격 모두를 위해 오브젝트 스토리지를 기본 리포지토리로 사용하는 경우가 많습니다.
- 백업/복구: 성능이 문제가 되지 않는 케이스에서는 종종 백업 및 복구 스토리지로 오브젝트 스토리지를 사용합니다.
- 비디오 감시: 오브젝트 스토리지는 많은 비디오 녹화를 저장하고 몇 년 동안 영상을 보관해야 하는 조직에 경제적인 옵션을 제공합니다.
파일 스토리지란 무엇입니까?
파일 저장 은 모든 데이터가 .jpg, .docx 또는 .txt와 같은 파일 또는 파일 형식을 만드는 데 사용된 응용 프로그램에 의해 결정되는 파일 확장자 형식의 단일 파일에 함께 저장되는 경우입니다. 예를 들어 회사 네트워크나 컴퓨터의 하드 드라이브에 문서를 저장하면 파일 저장소를 사용하게 됩니다. 파일은 NAS(Network-Attached Storage) 장치에 저장할 수도 있습니다. 이러한 장치는 파일 저장소에 고유하므로 일반 네트워크 서버보다 빠른 옵션입니다. 파일 저장 장치의 다른 예로는 클라우드 기반 파일 저장 시스템, 네트워크 드라이브, 컴퓨터 하드 드라이브 및 플래시 드라이브가 있습니다.
파일 저장소는 사용자가 폴더와 하위 폴더로 파일을 구성하는 계층 구조를 사용하므로 파일을 쉽게 찾고 관리할 수 있습니다. 파일에 액세스하기 위해 사용자는 하위 디렉토리와 파일 이름을 포함하는 파일의 경로를 선택하거나 입력합니다. 대부분의 사용자는 파일 관리자와 같은 간단한 파일 시스템을 통해 파일 저장소를 관리합니다.
다음 비디오에서는 파일 및 블록 스토리지에 대해 자세히 살펴봅니다.
파일 저장의 장단점
일반적으로 파일 저장소를 사용하여 저장되는 데이터의 예로는 프레젠테이션, 보고서, 스프레드시트, 그래픽, 사진 등이 있습니다. 파일 저장소는 대부분의 사용자에게 친숙하며 사용자가 액세스 권한과 제한을 설정할 수 있지만 많은 수의 파일 및 하드웨어 비용을 관리하면 도전이 됩니다.
장점
- 소규모로 접근 용이성: 적은 수의 파일로 사용자가 원하는 파일을 쉽게 찾아 클릭할 수 있으며 데이터가 있는 파일이 열립니다. 그런 다음 사용자는 작업이 끝나면 파일을 동일하거나 다른 위치에 저장합니다.
- 대부분의 사용자에게 친숙함: 최종 사용자에게 가장 일반적인 저장소 유형으로, 기본적인 컴퓨터 기술을 가진 대부분의 사람들은 약간의 도움이나 추가 교육 없이도 파일 저장소를 쉽게 탐색할 수 있습니다.
- 사용자는 자신의 파일을 관리할 수 있습니다. 간단한 인터페이스를 사용하여 최종 사용자는 파일을 생성, 이동 및 삭제할 수 있습니다.
- 액세스 권한/파일 공유/파일 잠금을 사용자 수준에서 설정할 수 있습니다. 사용자와 관리자는 파일을 쓰기(사용자가 파일을 변경할 수 있음), 읽기 전용(사용자가 데이터만 볼 수 있음) 또는 잠금( 특정 사용자는 읽기 전용으로라도 파일에 액세스할 수 없습니다). 파일을 암호로 보호할 수도 있습니다.
단점
- 많은 수의 파일을 관리하고 검색하는 어려움: 계층적 스토리지는 예를 들어 각각 10개의 하위 폴더가 있는 20개의 폴더에 적합하지만 폴더, 하위 폴더 및 파일의 수가 증가함에 따라 파일 관리가 점점 더 복잡해집니다. 볼륨이 커질수록 검색 기능이 원하는 파일을 찾는 시간이 늘어나고 조직 전체의 직원들에게 상당한 시간 낭비가 됩니다.
- 비정형 데이터로 작업하기 어려움: 텍스트, 모바일 활동, 소셜 미디어 게시물 및 사물 인터넷(IoT) 센서 데이터와 같은 비정형 데이터 를 파일 스토리지에 저장할 수 있지만 일반적으로 비정형 데이터 스토리지, 특히 많은 양.
- 대규모로 고가가 됨: 장치 및 네트워크의 저장 공간이 용량에 도달하면 추가 하드웨어 장치를 구입해야 합니다.
파일 저장 사용 사례
- 문서 공동 작업: 클라우드 저장소 또는 LAN(Local Area Network) 파일 저장소를 사용하여 단일 문서에서 공동 작업을 하는 것은 쉽지만 사용자는 버전 관리 시스템을 만들거나 버전 관리 소프트웨어를 사용하여 서로의 변경 사항을 덮어쓰지 않도록 해야 합니다.
- 백업 및 복구: 클라우드 백업 및 외부 백업 장치는 일반적으로 파일 저장소를 사용하여 최신 버전의 파일 복사본을 만듭니다.
- 보관: 중요한 데이터에 대해 파일 수준에서 권한을 설정할 수 있고 관리가 간편하기 때문에 많은 조직에서 규정 준수 또는 기록상의 이유로 문서를 보관하기 위해 파일 저장소를 사용합니다.
블록 스토리지란 무엇입니까?
블록 스토리지 는 데이터가 고정된 데이터 블록으로 분할된 다음 고유 식별자로 별도로 저장되는 경우입니다. 블록은 Windows의 블록 하나와 Linux의 나머지 블록과 같이 다른 환경에 저장할 수 있습니다. 사용자가 블록을 검색하면 스토리지 시스템이 블록을 단일 유닛으로 재조립합니다. 블록 스토리지는 하드 디스크 드라이브와 자주 업데이트되는 데이터의 기본 스토리지입니다. SAN(Storage Area Network) 또는 클라우드 스토리지 환경에 블록을 저장할 수 있습니다.
블록 스토리지의 장단점
블록 스토리지 시스템은 수십 년 동안 기술 산업의 주류였습니다. 그러나 많은 조직이 제한된 규모와 메타데이터 부족으로 인해 블록에서 벗어나고 있습니다.
장점
- 빠름: 모든 블록이 로컬로 저장되거나 서로 가깝게 저장될 때 블록 스토리지는 데이터 검색을 위한 짧은 대기 시간으로 고성능을 제공하므로 비즈니스 크리티컬 데이터에 일반적으로 선택됩니다.
- 신뢰성: 블록이 독립형 단위로 저장되기 때문에 블록 스토리지는 실패율이 낮습니다.
- 수정하기 쉬움: 블록을 변경할 때 새 블록을 만들 필요가 없습니다. 대신 새 버전이 생성됩니다.
단점
- 메타데이터 부족: 블록 스토리지에는 메타데이터가 포함되어 있지 않으므로 비정형 데이터 스토리지에 사용할 수 없습니다.
- 검색 불가능: 많은 양의 블록 데이터는 제한된 검색 기능으로 인해 빠르게 관리할 수 없게 됩니다.
- 높은 비용: 추가 블록 스토리지를 구입하는 것은 비용이 많이 들고 대규모로 비용이 많이 드는 경우가 많습니다.
블록 스토리지 사용 사례
- 데이터베이스: 블록 스토리지는 고성능이고 쉽게 업데이트할 수 있기 때문에 많은 조직에서 트랜잭션 데이터베이스에 사용합니다.
- 이메일 서버: 고성능 및 안정성으로 인해 블록 스토리지는 이메일 저장을 위한 일반적인 솔루션입니다.
- VMFS(가상 머신 파일 시스템) 볼륨 : 조직은 종종 기업 전체에 VMFS 를 배포하기 위해 블록 스토리지를 사용 합니다. 예를 들어 기업 전체 에 가상 머신 을 배포하는 경우를 생각해 보십시오 . 블록 스토리지를 사용하면 VMFS를 저장할 블록 기반 스토리지 볼륨을 쉽게 생성하고 포맷할 수 있습니다. 그러면 물리적 서버가 해당 블록에 연결되어 여러 가상 머신을 생성할 수 있습니다. 또한 블록 기반 볼륨을 만들고 운영 체제를 설치하고 해당 볼륨에 연결하면 사용자가 기본 운영 체제를 사용하여 파일을 공유할 수 있습니다.
오브젝트 스토리지, 블록 스토리지 및 파일 스토리지의 주요 차이점은 무엇입니까?
다양한 데이터 유형에 사용할 스토리지 유형을 결정할 때 다음을 고려하십시오.
- 비용: 블록 및 파일 스토리지와 관련된 비용이 더 높기 때문에 많은 조직에서 대용량 데이터에 대해 오브젝트 스토리지를 선택합니다.
- 관리 용이성: 메타데이터와 검색 가능성으로 인해 개체 스토리지는 대용량 데이터에 대한 최고의 선택입니다. 계층적 조직 시스템을 갖춘 파일 스토리지는 적은 양의 데이터에 더 적합합니다.
- 볼륨: 데이터 볼륨이 높은 조직은 종종 객체 또는 블록 스토리지를 선택합니다.
- 검색 가능성: 파일 및 개체 저장소가 일반적으로 더 쉽게 액세스할 수 있지만 데이터는 세 가지 유형의 저장소 모두에서 비교적 검색할 수 있습니다.
- 메타데이터 처리: 파일 저장소에는 매우 기본적인 메타데이터가 포함되어 있지만 일반적으로 광범위한 메타데이터가 포함된 정보는 개체 저장소에서 가장 잘 제공됩니다.
- 데이터 보호: 데이터가 저장되는 동안 필수 데이터는 침해 및 사이버 보안 위협으로부터 보호됩니다.
- 스토리지 사용 사례: 각 스토리지 유형은 다양한 사용 사례 및 워크플로에 가장 효과적입니다. 조직은 특정 요구 사항을 이해함으로써 대부분의 스토리지 사용 사례에 맞는 유형을 선택할 수 있습니다.
스토리지의 미래
조직에서 디지털 혁신을 계속하고 AI 및 머신 러닝 사용을 늘리면 데이터 양이 계속해서 빠른 속도로 증가할 것이며 이에 따라 스토리지가 최우선 과제가 될 것입니다.
선택한 스토리지 유형은 스토리지 비용과 향후 데이터에 얼마나 쉽게 액세스할 수 있는지에 영향을 미칩니다. 조직은 사용 가능한 스토리지 유형을 이해한 다음 데이터 요구 사항을 평가하여 가장 적절한 스토리지 유형을 선택해야 합니다.
새로운 데이터 유형과 용도가 발생함에 따라 조직은 각 데이터 하위 집합에 대한 스토리지 유형을 지속적으로 평가하고 최적화해야 합니다. 스토리지 전략과 의사 결정은 비즈니스 요구 사항과 기술 변화에 따라 지속적으로 발전해야 합니다.