오브젝트 스토리지

Object storage

객체 스토리지(개체 기반[1] 스토리지라고도 함)는 데이터를 파일 계층으로 관리하는 파일 시스템 및 섹터 및 트랙 내에서 [2]블록으로 관리하는 블록 스토리지와 같은 다른 스토리지 아키텍처와 달리 데이터를 개체로 관리하는 컴퓨터 데이터 스토리지입니다.일반적으로 각 개체에는 데이터 자체, 가변적인 양의 메타데이터 및 글로벌하게 고유한 식별자가 포함됩니다.오브젝트 스토리지는 디바이스 레벨(오브젝트 스토리지 디바이스), 시스템레벨, 인터페이스레벨 등 여러 레벨로 실장할 수 있습니다.모든 경우 객체 스토리지는 애플리케이션에서 직접 프로그래밍할 수 있는 인터페이스, 물리적 하드웨어의 여러 인스턴스에 걸쳐 사용할 수 있는 네임스페이스, 데이터 복제 및 데이터 배포와 같은 데이터 관리 기능 등 다른 스토리지 아키텍처에서 다루지 않는 기능을 지원하고자 합니다.

객체 스토리지 시스템을 사용하면 데이터를 한 번 쓰고 한 번(또는 여러 번)[3] 읽는 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 보존할 수 있습니다.오브젝트 스토리지는 Facebook의 비디오나 사진, Spotify의 노래, Dropbox와 [4]같은 온라인 콜라보레이션 서비스의 파일 등의 목적으로 사용됩니다.객체 스토리지는 NAS 파일 액세스 및 공유를 대체하도록 설계되지 않았기 때문에 객체 스토리지와 관련된 제한 사항 중 하나는 트랜잭션 데이터를 위한 것이 아니라는 것입니다. 객체 스토리지는 단일 [3]버전의 파일을 정확하게 업데이트하는 데 필요한 잠금 및 공유 메커니즘을 지원하지 않습니다.

역사

오리진스

1995년, Garth Gibson이 주도한 Network-Attached Secure Disks에 대한 연구는 네임스페이스 조작과 같이 일반적이지 않은 작업(읽기 및 쓰기 등)과 일반 작업(예: 읽기 및 쓰기)을 분리하여 [5]두 작업의 성능과 규모를 최적화하는 개념을 최초로 추진했습니다.같은 해 벨기에의 FilePool이라는 회사를 설립하여 아카이브 기능의 기반을 구축하였습니다.오브젝트 스토리지는 1996년 [6]깁슨의 카네기 멜론 대학 연구실에서 연구 프로젝트로 제안되었습니다.또 다른 주요 개념은 데이터의 쓰기 및 읽기를 보다 유연한 데이터 컨테이너(개체)로 추상화하는 것이었습니다.객체 스토리지 아키텍처를[7] 통한 세분화된 액세스 제어는 NASD 팀 중 한 명인 Howard Gobioff가 자세히 설명했습니다. Howard Gobioff는 나중에 Google File [8]System의 발명가 중 한 명이었습니다.다른 관련 작업으로는 1987년에 시작되어 Lustre 파일 [9]시스템을 탄생시킨 Carnegie Mellon의 Coda 파일 시스템 프로젝트가 있습니다.1999년에 시작된[11] UC [10]버클리 오션스토어 프로젝트와 1998년에 [12]시작된 테네시 녹스빌 대학의 로지스틱 네트워킹 프로젝트도 있습니다.1999년 깁슨은 NASD 팀이 개발한 개념을 상품화하기 위해 파나사스를 설립했습니다.

발전

Seagate Technology는 객체 스토리지의 개발에 중심적인 역할을 했습니다.스토리지 네트워킹 산업 협회 SNIA에 따르면, "오브젝트 스토리지는 1990년대 후반에 시작되었습니다: 1999년 Seagate 사양의 일부 명령어를 도입했습니다.또, [13]operating system이 스토리지의 소비로부터 어떻게 효과적으로 배제되었습니까?"

1999년 10월 25일의 「OBJECT BASED STORY DEVICES Command Set Proposal(오브젝트 기반 스토리지 디바이스 명령어 세트 제안)」의 예비 버전은 Seagate의 Dave Anderson이 편집한 것으로, National Storage Industry Consortium(NSIC; 국립 스토리지 산업 컨소시엄), Carnegie Mellon University, Seagate, Seagate, Seagate, IBM, Quantum 및 Quantum의 공헌을 포함한 작업의 산물입니다.Tek.[14] 이 논문은 SCSI 인터페이스 프로토콜을 기반으로 위원회를 구성하고 규격을 설계하는 것을 목적으로 INCITS T-10(International Committee for IT Standards)에 제안되었습니다.이를 통해 개체는 고유 식별자 및 메타데이터를 사용하여 추상화된 데이터로 정의되었으며, 파일 시스템과 관련된 개체 및 기타 많은 혁신적인 개념도 정의되었습니다.앤더슨은 1999년 10월 SNIA 컨퍼런스에서 이러한 아이디어의 많은 부분을 발표했습니다.이 프레젠테이션에서는 1997년 2월에 최초 공동작업자(Anderson과 Chris Malakapali로 대표되는 Seagate) 간에 체결된 IP 계약에 대해 설명하고 객체 스토리지, 확장 가능한 컴퓨팅, 플랫폼의 독립성 및 스토리지 [15]관리의 이점을 다룹니다.

아키텍처

High level object storage architecture.svg

스토리지의 추상화

객체 스토리지의 설계 원칙 중 하나는 스토리지의 하위 계층 중 일부를 관리자와 애플리케이션에서 분리하는 것입니다.따라서 데이터는 파일이나 블록 대신 개체로 노출되고 관리됩니다.개체에는 더 나은 인덱싱 또는 관리를 위해 사용할 수 있는 추가 설명 속성이 포함되어 있습니다.관리자는 디스크 용량을 활용하기 위해 논리 볼륨을 구성 및 관리하거나 디스크 장애에 대처하기 위해 RAID 레벨을 설정하는 등 하위 수준의 스토리지 기능을 수행할 필요가 없습니다.

오브젝트 스토리지는 파일명과 파일 경로뿐만 아니라 개별 오브젝트의 주소 지정과 식별도 가능하게 합니다.객체 스토리지는 버킷 내 또는 시스템 전체에 고유 식별자를 추가하여 훨씬 더 큰 네임스페이스를 지원하고 네임 충돌을 제거합니다.

오브젝트에 풍부한 커스텀 메타데이터 포함

객체 스토리지는 파일 메타데이터를 데이터와 명시적으로 분리하여 추가 기능을 지원합니다.파일 시스템의 고정 메타데이터(파일 이름, 생성 날짜, 유형 등)와 달리 객체 스토리지는 다음을 위해 완전한 기능, 커스텀, 객체 수준의 메타데이터를 제공합니다.

  • 응용 프로그램별 또는 사용자별 정보를 캡처하여 인덱싱 향상
  • 데이터 관리 정책 지원(예를 들어 스토리지 계층 간에 객체 이동을 촉진하는 정책)
  • 다수의 개별 노드 및 클러스터에 걸친 스토리지 일원 관리
  • 데이터 스토리지(예: 비구조화 이진 스토리지)와 독립적으로 메타데이터 스토리지(예: 캡슐화, 데이터베이스 또는 주요 가치 스토리지) 및 캐싱/인덱싱(오브젝트 내부의 메타데이터와 함께 캡슐화되는 경우) 최적화

또한 일부 객체 기반 파일 시스템 구현에서는 다음과 같이 처리됩니다.

  • 파일 시스템 클라이언트는 파일을 열었을 때 메타데이터 서버에 한 번만 접속하여 오브젝트 스토리지 서버를 통해 직접 콘텐츠를 가져옵니다(계속 메타데이터 액세스가 필요한 블록 기반 파일 시스템과 비교).
  • 데이터 객체를 파일 단위로 구성하여 여러 객체 스토리지 서버에서도 적응 스트라이프 폭을 허용하고 대역폭 및 I/O 최적화를 지원할 수 있습니다.

객체 기반 스토리지 디바이스(OSD) 및 일부 소프트웨어 구현(DataCore Swarm 등)은 스토리지 디바이스 수준에서 메타데이터와 데이터를 관리합니다.

  • 데이터는 고정된 크기의 데이터 블록을 읽고 쓰는 블록 지향 인터페이스를 제공하는 대신 객체라고 하는 유연한 크기의 데이터 컨테이너로 구성됩니다.
  • 각 오브젝트에는 데이터(해석되지 않은 바이트 시퀀스)와 메타데이터(개체를 기술하는 확장 가능한 속성 세트)가 모두 있습니다.두 오브젝트를 물리적으로 캡슐화하면 복구에 도움이 됩니다.
  • 명령어 인터페이스에는 오브젝트 작성 및 삭제, 개별 오브젝트와의 사이에서 바이트 및 읽기 바이트 쓰기, 오브젝트 속성 설정 및 취득 명령어가 포함되어 있습니다.
  • 보안 메커니즘은 객체 단위 및 명령 단위 액세스 제어를 제공합니다.

프로그래밍 방식의 데이터 관리

객체 스토리지는 응용 프로그램이 데이터를 조작할 수 있도록 프로그래밍된 인터페이스를 제공합니다.기본 수준에서는 기본적인 읽기, 쓰기 및 삭제 작업을 위한 CREATE, Read, Update and Delete(CRUD) 기능이 포함됩니다.일부 객체 스토리지 구현은 더 나아가 객체 버전 관리, 객체 복제, 라이프 사이클 관리 및 다양한 계층 및 스토리지 유형 간의 객체 이동과 같은 추가 기능을 지원합니다.대부분의 API 구현은 REST 기반이므로 많은 표준 HTTP 콜을 사용할 수 있습니다.

실행

클라우드 스토리지

주요 기사:클라우드 스토리지

시장에서 활용 가능한 클라우드 스토리지의 대부분은 객체 스토리지 아키텍처입니다.2006년 3월에 첫선을 보인 Amazon Web Services S3, Microsoft Azure Blob Storage, Rackspace Files(2010년에 Openstack 프로젝트에 기부되어 OpenStack Swift로 출시됨), Google Cloud Storage(2010년 5월 출시됨) 등이 대표적인 예입니다.

객체 기반 파일 시스템

일부 분산 파일 시스템은 파일 메타데이터가 메타데이터 서버에 저장되고 파일 데이터가 개체 스토리지 서버에 저장되는 개체 기반 아키텍처를 사용합니다.파일 시스템 클라이언트 소프트웨어는 개별 서버와 상호 작용하여 이를 추상화하여 사용자와 애플리케이션에 완전한 파일 시스템을 제공합니다.

객체 스토리지 시스템

성능이 아닌 불변성과 같은 데이터 서비스에 맞게 구현이 최적화되었기 때문에 객체 스토리지의 일부 초기 형태는 아카이브에 사용되었습니다.EMC Centera와 Hitachi HCP(이전의 HCAP)는 아카이브에 자주 사용되는 객체 스토리지 제품입니다.또 다른 예로는 Quantum Ratus 객체 스토리지 플랫폼이 있습니다.

2008년경에는 보다 범용적인 객체 스토리지 시스템이 출시되었습니다.Yahoo Mail과 같은 웹 애플리케이션 내 "캡티브" 스토리지 시스템의 놀라운 성장과 클라우드 스토리지의 초기 성공에 이끌려 객체 스토리지 시스템은 클라우드 스토리지의 확장성과 기능을 약속했으며, 기업 내 또는 야심찬 클라우드 스토리지 서비스 프로바이더에게 시스템을 배포할 수 있었습니다.

파일 및 객체 스토리지 통합

일부 객체 스토리지 시스템은 유니파이드 파일 및 객체 스토리지를 지원하므로 클라이언트는 스토리지 시스템에 개체를 저장하는 동시에 다른 클라이언트는 동일한 스토리지 [16]시스템에 파일을 저장할 수 있습니다.하이브리드 클라우드 스토리지 분야의 다른 벤더는 클라우드 스토리지 게이트웨이를 사용하여 객체 스토리지를 통해 파일 액세스 계층을 제공하고 SMB 및 NFS와 같은 파일 액세스 프로토콜을 구현하고 있습니다.

"캡처" 객체 스토리지

일부 대형 인터넷 회사는 객체 스토리지 제품이 상업적으로 제공되지 않거나 사용 사례가 매우 구체적일 때 자체 소프트웨어를 개발했습니다.Facebook은 코드명 Haystack이라는 자체 객체 스토리지 소프트웨어를 개발하여 자사의 대규모 사진 관리 요구에 효율적으로 [17]대응하기로 유명합니다.

객체 기반 스토리지 디바이스

프로토콜 및 디바이스 레이어의 객체 스토리지는 20년 전에[ambiguous] 제안되어 거의 10년 전에[ambiguous] "개체 기반 스토리지 디바이스 명령어"(OSD)[18]로 설정된 SCSI 명령어로 승인되었습니다.그러나 Seagate Kinetic Open Storage [19][20]플랫폼이 개발될 때까지 운영 환경에 투입되지 않았습니다.오브젝트 스토리지 디바이스용 SCSI 명령어 세트는 국제정보기술표준위원회([21]INCITS)의 T10 위원회용 SNIA 워킹그룹에 의해 개발되었습니다.T10은 모든 SCSI 표준을 지원합니다.

시장 도입

최초의 객체 스토리지 제품 중 하나인 Lustre는 상위 100대 슈퍼컴퓨터의 70%, 상위 [22]500대 슈퍼컴퓨터의 50%에서 사용되고 있습니다.2013년 6월 16일 현재, 이는 상위 10개 중 7개를 포함하며, 그 중 현재 4번째로 빠른 시스템인 중국의 Tianhe-2와 7번째로 빠른 Oak Ridge 국립 [23]연구소의 Titan 슈퍼컴퓨터를 포함합니다.

객체 스토리지 시스템은 2000년대 초에 아카이브 플랫폼으로 잘 채택되었으며, 특히 Sarbanes-Oxley와 같은 컴플라이언스 법률이 시행된 이후에 더욱 그러했습니다.EMC의 Centera 제품은 출시 5년 후 [24]2007년까지 3,500명이 넘는 고객과 150페타바이트의 출하량을 확보했습니다.히타치의 HCP 제품도 페타바이트급 고객이 [25]많다.새로운 객체 스토리지 시스템도 어느 정도 주목을 받고 있습니다.특히 EMC Atmos가 하루에 [26]5억 개 이상의 객체를 관리하는 데 사용되는 eBay 경매 사이트와 같은 매우 큰 커스텀 애플리케이션에서는 더욱 그렇습니다.2014년 3월 3일 현재 EMC는 1.5엑사바이트 이상의 Atmos 스토리지를 [27]판매했다고 주장하고 있습니다.2014년 7월 1일, Los Alamos National Lab은 Scality RING을 500페타바이트 스토리지 환경의 기반으로 선택했습니다. 이는 사상 [28]최대 규모 중 하나입니다.

Facebook의 Haystack과 같은 "캡처형" 객체 스토리지 시스템은 확장성이 뛰어납니다.2009년 4월 Haystack은 600억 장의 사진과 1.5페타바이트의 스토리지를 관리하고 있으며,[17] 매주 2억 2천만 장의 사진과 25테라바이트를 추가하고 있습니다.페이스북은 최근 하루에 3억 5천만 장의 사진을 추가하고 있으며 2400억 장의 [29]사진을 저장하고 있다고 밝혔다.이는 357페타바이트에 [30]달할 수 있습니다.

많은 새로운 웹 및 모바일 애플리케이션이 클라우드 스토리지를 바이너리 [31]데이터를 저장하는 일반적인 방법으로 선택함에 따라 클라우드 스토리지가 널리 보급되었습니다.Amazon S3는 Smugmug 및 Dropbox와 같은 많은 인기 애플리케이션에 스토리지 백엔드가 제공됨에 따라 2013년 [32]4월에 저장된 2조 개 이상의 개체를 인용하여 대규모로 성장했습니다.두 달 후, 마이크로소프트는 그들이 Azure에 8조 [33]5천억으로 훨씬 더 많은 오브젝트를 저장했다고 주장했다.2014년 4월까지 Azure는 20조 개 이상의 객체를 [34]저장했다고 주장했습니다.Windows Azure Storage는 Blobs(사용자 파일), Tables(구조화된 스토리지) 및 Queues(메시지 전달)를 관리하고 모두 [35]개체로 카운트합니다.

시장 분석

IDC는 MarketScape 방법론을 사용하여 매년 객체 기반 스토리지 시장을 평가하기 시작했습니다.IDC는 MarketScape에 대해 다음과 같이 설명하고 있습니다.「...해당 시장 또는 시장 세그먼트에서의 벤더의 현재 및 장래의 성공을 평가하고, 리더가 되거나 리더쉽을 유지하기 위한 벤더의 우위성을 나타내는 정량적 및 질적 평가입니다.IDC MarketScape 평가는 종종 세분화되고, 여러 참가자가 있으며, 명확한 [36]리더가 없는 신흥 시장에서 특히 유용합니다."

IDC는 2019년에 Dell EMC, Hitachi Data Systems, IBM, NetApp 및 Scality를 선두 기업으로 평가했습니다.

표준

객체 기반 스토리지 디바이스 표준

OSD 버전 1

OSD [37]표준의 첫 번째 버전에서는 오브젝트가 64비트 파티션 ID와 64비트 오브젝트 ID로 지정됩니다.파티션은 OSD 내에서 작성 및 삭제되며 오브젝트는 파티션 내에서 작성 및 삭제됩니다.파티션 또는 개체와 관련된 고정 크기는 없으며 디바이스의 물리적 크기 제한 또는 파티션의 논리적 할당량 제약에 따라 확장할 수 있습니다.

확장 가능한 특성 집합은 개체를 설명합니다.오브젝트 내의 바이트 수나 오브젝트의 변경 시간 등 OSD에 의해 직접 구현되는 속성도 있습니다.보안 메커니즘의 일부인 특별한 정책 태그 속성이 있습니다.다른 속성은 OSD에 의해 해석되지 않습니다.이러한 설정은 영구 스토리지에 OSD를 사용하는 상위 수준의 스토리지 시스템에 의해 개체로 설정됩니다.예를 들어 속성을 사용하여 개체를 분류하거나 서로 다른 OSD에 저장된 서로 다른 개체 간의 관계를 캡처할 수 있습니다.

list 명령어는 파티션 내의 객체에 대한 식별자 목록을 반환합니다.이 목록은 필요에 따라 해당 속성 값에 대한 일치로 필터링됩니다.list 명령을 사용하면 나열된 개체의 선택된 속성을 반환할 수도 있습니다.

읽기 및 쓰기 명령어는 속성을 가져오고 설정하는 명령어와 결합하거나 피기백할 수 있습니다.이 기능을 통해 고급 스토리지 시스템이 OSD에 인터페이스를 넘나들어야 하는 횟수를 줄일 수 있어 전체적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

OSD 버전 2

2세대 SCSI 명령어 세트인 "개체 기반 스토리지 디바이스 - 2"(OSD-2)는 스냅샷, 개체 컬렉션 및 향상된 오류 [38]처리 기능을 추가했습니다.

스냅샷은 파티션에 있는 모든 개체를 새 파티션으로 복사하는 지정 시점 복사본입니다.OSD는 Copy-on-Write 기술을 사용하여 공간 효율적인 복사본을 구현하여 스냅샷 간에 변경되지 않은 개체를 두 파티션에서 공유하거나 데이터를 새 파티션에 물리적으로 복사할 수 있습니다.표준에서는 쓰기 가능한 클론과 읽기 전용 스냅샷이 정의됩니다.

컬렉션은 다른 개체의 식별자를 포함하는 특별한 종류의 개체입니다.컬렉션에 추가 및 삭제 작업이 있으며 컬렉션의 모든 개체에 대한 특성을 가져오거나 설정하는 작업이 있습니다.컬렉션은 오류 보고에도 사용됩니다.오브젝트가 미디어 결함(디스크상의 불량점)의 발생이나 OSD 실장내의 소프트웨어 에러에 의해서 손상되었을 경우, 그 식별자는 특별한 에러 수집에 입력된다.OSD를 사용하는 상위 수준의 스토리지 시스템은 이 컬렉션을 쿼리하고 필요에 따라 수정 작업을 수행할 수 있습니다.

키-값 저장소와 개체 저장소의 차이

유감스럽게도 객체 스토어와 키 값 스토어의 경계는 흐릿해지고 키 값 스토어는 객체 스토어라고 불리기도 합니다.

기존 블록 스토리지 인터페이스에서는 0부터 번호가 매겨진 일련의 고정 크기 블록을 사용합니다.데이터는 정확한 고정 크기여야 하며 논리 블록 번호(LBN)로 식별되는 특정 블록에 저장할 수 있습니다.나중에 고유한 LBN을 지정하여 해당 데이터 블록을 가져올 수 있습니다.

키 값 저장소의 경우 데이터는 LBN이 아닌 키로 식별됩니다.키는 "cat" 또는 "olive" 또는 "42"일 수 있습니다.임의의 길이의 임의의 바이트시퀀스일 수 있습니다.데이터(이 용어에서는 값이라고 함)는 고정 크기일 필요는 없으며 임의의 길이의 바이트 시퀀스일 수도 있습니다.키를 제시해 데이터를 저장하고 데이터(값)를 제시하면 나중에 데이터를 검색할 수 있다.이 개념은 프로그래밍 언어에서 볼 수 있습니다.Python은 그것들을 사전이라고 부르고 Perl은 그것들을 해시라고 부르고 Java와 C++는 그것들을 맵이라고 부른다.또한 Memcached, Redis 및 CouchDB와 같은 주요 가치 저장소를 구현하는 데이터 저장소도 있습니다.

오브젝트 스토어는 두 가지 점에서 키 값 스토어와 유사합니다.우선 오브젝트 ID 또는 URL(키에 상당하는 것)은 임의의 [39]문자열로 할 수 있습니다.둘째, 데이터는 임의의 크기일 수 있습니다.

그러나 키 값 저장소와 객체 저장소 사이에는 몇 가지 중요한 차이가 있습니다.첫째, 오브젝트 스토어에서는 한정된 속성(메타데이터) 세트를 각 데이터와 관련지을 수 있습니다.키, 값 및 속성 세트의 조합을 개체라고 합니다.둘째, 객체 저장소는 대량의 데이터(수백 메가바이트 또는 심지어 기가바이트)에 최적화되어 있는 반면, 키 값 저장소의 경우 값이 상대적으로 작을 것으로 예상됩니다(킬로바이트).마지막으로 오브젝트 스토어는 최종적인 일관성과 같은 일관성이 약한 반면 키 값 스토어는 강력한 일관성을 제공합니다.

「 」를 참조해 주세요.

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