La maggior parte degli utenti immagina l'archiviazione dei file come una gerarchia di directory e file, ma la visione dietro le quinte è un po' più complicata.
I dispositivi di archiviazione convenzionali memorizzano i dati sul disco utilizzando un formato chiamato archiviazione a blocchi. Un dispositivo di archiviazione a blocchi suddivide i dati in blocchi di dimensioni fisse e li ripone ovunque. Quando i dati vengono richiesti, il sistema riassembla i pezzi per ripristinare i dati nella loro forma originale.
Per i dischi rigidi e altri supporti di memorizzazione convenzionali, l'archiviazione a blocchi è un approccio efficiente. I sistemi tendono comunque a leggere e scrivere in blocchi di dati di dimensioni fisse, quindi la memorizzazione dei dati in blocchi ha senso.
Tuttavia, il modello di archiviazione a blocchi presenta anche alcuni svantaggi. Ad esempio, ci vuole tempo per suddividere i dati in blocchi e rimetterli insieme. Inoltre, i mezzi per tracciare e gestire le posizioni di tutti i blocchi sul disco diventano meno efficienti man mano che le dimensioni del disco crescono fino a raggiungere gli archivi di dati molto grandi utilizzati nei servizi cloud e nei data center locali. Di conseguenza, l'archiviazione a blocchi è ancora utile per alcune esigenze di archiviazione, ma gli scenari moderni potrebbero richiedere un approccio diverso.
S3-L' archiviazione a oggetti compatibile è un'opzione alternativa utilizzata in molti ambienti di cloud storage. Nell'archiviazione a oggetti, un file non viene suddiviso in blocchi, ma viene memorizzato come un singolo oggetto. La posizione dell'oggetto è ottenuta tramite un identificatore o una funzione hash, che elimina la necessità di una complessa struttura gerarchica. Queste caratteristiche uniche dell'archiviazione a oggetti consentono di scalare in modo più uniforme verso set di dati molto grandi.
Le soluzioni di storage a oggetti sono in genere dotate di funzioni di tolleranza agli errori e di autogestione. L'obiettivo è che i dettagli del processo di archiviazione rimangano nascosti all'utente. Il sistema operativo salva un file e l'infrastruttura di archiviazione sottostante ne gestisce i dettagli.
Per un'analisi concreta dello storage a oggetti come parte di un'infrastruttura cloud più ampia, date un'occhiata al nostro documento "Come impostare un registro Docker privato con Linode Kubernetes Engine e lo storage a oggetti".
Lo storage a oggetti non è adatto a tutti i carichi di lavoro, ma si sta diffondendo in un numero crescente di applicazioni di storage su larga scala e in vari casi d'uso dello storage a oggetti nel cloud. Le soluzioni di archiviazione a oggetti spesso fungono da backend per siti web e piattaforme di social media, gestendo in modo efficiente dati non strutturati che possono includere immagini fotografiche, video, file di testo e documenti HTML.
L'archiviazione a oggetti è ideale anche per alcuni carichi di lavoro HPC e AI ed è una buona scelta per tutte le situazioni in cui i dati vengono archiviati una volta sola e non vengono consultati di frequente, come ad esempio i backup, i dump dei database e i file di log. Poiché è facilmente scalabile su file e set di dati di grandi dimensioni, lo storage a oggetti viene talvolta utilizzato per archiviare raccolte di file come video, modelli ingegneristici, dati scientifici e altri casi d'uso dello storage a oggetti nel cloud. Il basso costo e l'efficienza amministrativa dello storage a oggetti lo rendono una buona scelta per lo storage che non richiede bassa latenza o accessi frequenti.
All'inizio dell'anno abbiamo pubblicato un ebook su come ottenere il massimo valore dallo storage a oggetti nel cloud. È possibile scaricare "S3- Casi d'uso compatibili con lo storage a oggetti" qui.
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