Exigences en matière de données d’entreprise
Comprendre les exigences relatives aux blocs, aux fichiers et aux objets
Lors de l’intégration de nouvelles applications, il est important de comprendre le type de données stockées afin de prendre une décision éclairée sur l’utilisation du stockage par blocs, fichiers ou objets.
Le stockage par blocs est le cas d’utilisation le plus courant pour les environnements DAS et SAN. Dans le cas d’un DAS, un volume RAID ou un lecteur physique entier est présenté au système d’exploitation en tant que volume brut, non formaté. Dans le cas des environnements SAN, l’ensemble du LUN (compromis de plusieurs lecteurs physiques) présenté par la baie de stockage est présenté au système d’exploitation via un réseau à haut débit et apparaît en tant que volume brut non formaté. Les couches sous-jacentes du volume brut sont constituées d’extents ou de secteurs plus petits que le système d’exploitation traite, puis le sous-système de stockage sous-jacent est capable de mapper ces blocs logiques à des blocs physiques spécifiques sur le(s) lecteur(s) spécifique(s). Le stockage au niveau des blocs est rapide, fiable et idéal pour les données qui changent continuellement, comme les bases de données relationnelles, les bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP), les serveurs de courrier électronique ou l’infrastructure de bureau virtuel, où un débit de transaction élevé et une faible latence sont requis.
Le stockage d’objets stocke les données (et les métadonnées qui leur sont associées) dans des conteneurs avec des identifiants uniques, sans dossiers ou sous-répertoires comme ceux associés au stockage de fichiers. Ils utilisent le concept des magasins clé-valeur, où chaque clé pointe vers une « valeur » ou un élément de données spécifique, et est récupérée via des API.
Il est principalement utilisé pour traiter de grandes quantités de données non structurées, comme les e-mails, les images de sauvegarde, les séquences de vidéosurveillance ou, dans l’IdO, la gestion des données pour l’apprentissage automatique et l’analyse des données. Le stockage objet est adapté pour traiter de très grandes quantités de données et peut évoluer aussi rapidement que l’application le requiert, mais il est lent à récupérer les données, ce qui le rend inefficace pour les bases de données ou les calculs hautes performances. Exemples de stockage objet : Amazon S3, Google Cloud ou Azure Blob.
Le stockage de fichiers stocke les données dans des fichiers, organisés en dossiers et sous-répertoires, et est partagé sur un réseau à l’aide de SMB (Windows) ou NFS (Linux). C’est une solution adaptée pour centraliser les fichiers de stockage comme les vidéos, les images ou les documents, mais son évolutivité est limitée lorsque la quantité de données continue de croître. Ce n’est pas l’application la mieux adaptée pour traiter de très grandes quantités de données non structurées ou des données changeant en permanence comme les bases de données OLTP.