기업 요구사항에 대해 스토리지 제품 평가

IT 부서에서 이루어지는 스토리지 제품 평가는 회사의 디지털 인프라 전체 구조를 결정할 수 있는 중요한 과정입니다. 서투르게 설계된 스토리지 솔루션은 부서의 성과를 상당이 저하시킬 수 있고, 심각한 중단 또는 최악의 경우 영구적인 데이터 손실로 이어질 수 있습니다. 하지만 올바른 요소를 염두에 두고 내린 지식 기반 결정을 통해 조직에 제안된 시스템 설계의 성능과 신뢰성 서비스 수준 목표를 충족할 수 있는 확장 가능한 공유 스토리지 솔루션을 제공할 수 있습니다.

특히 대규모로 IT 아키텍처를 유지하는 것은 구식의 자동차를 계속 운전하는 것과 같을 수 있습니다. 보다 나은 대안을 제공하기 위한 시간이나 자금이 없는 경우 이는 비용이 많이 들고 자원 집약적일 수 있습니다. 구식의 비효율적인 하드웨어를 사용하여 작업하는 IT 시스템 관리자는 데이터 혁신 이니셔티브를 따라잡고 지원하는 것이 힘들 수 있습니다.

기업용 데이터 요구사항

블록, 파일 및 객체 요구사항에 관한 이해

새로운 애플리케이션을 적용할 때, 저장하게 될 데이터의 종류를 이해하고 블록, 파일 또는 객체 스토리지 사용 여부를 정보에 기반하여 결정 내리는 것이 중요합니다.

블록 스토리지는 DAS 및 SAN 환경에서 가장 일반적으로 사용할 수 있는 사례입니다. DAS의 경우, 전체 RAID 볼륨 또는 물리적 드라이브는 포맷되지 않은 원시 볼륨으로 OS에 표시됩니다. SAN 환경의 경우, 스토리지 배열에서 표시되는 전체 LUN(몇몇 물리적 드라이브의 저하)은 고속 네트워크를 통해 OS에 표시되며 포맷되지 않은 원시 볼륨으로 나타납니다. 원시 볼륨의 기본 층은 운영 체제가 처리하는 작은 범위 또는 섹터로 구성되고 기본 스토리지 하위 시스템은 특정 드라이브에서 특정한 물리적 블록에 대해 논리적 블록을 맵핑할 수 있습니다. 블록 수준 스토리지는 관계형 데이터베이스, 온라인 트랜잭션 프로세스(OLTP) 데이터베이스, 이메일 서버 또는 가상 데스크톱 인프라와 같이 지속적으로 변하는 데이터에 대해 빠르고, 신뢰할 수 있으며, 가장 이상적으로 작동하고, 이때 트랜젝션 처리량은 높고 지연은 낮아야 합니다.

객체 스토리지는 고유한 식별인자를 가지고 있고 파일 스토리지와 관련된 폴더 또는 하위 디렉토리를 포함하지 않는 컨테이너에 데이터(및 관련 메타데이터)를 저장합니다. 객체 스토리지는 키 값 저장 개념을 사용하고 이 개념에서 각각의 키는 특정한 “값” 또는 데이터 조각을 나타내며 API를 통해 검색됩니다.

이러한 스토리지는 주로 비구조화된 대용량 데이터를 처리하는 데 사용되며, 이러한 데이터로는 이메일, 백업 이미지, 비디오 감시 카메라 영상 또는 IoT, 기계학습을 위한 데이터 관리 및 데이터 분석 등이 있습니다. 객체 스토리지는 초대용량 데이터를 처리하는 데 유익하고 애플리케이션이 요구하는 대로 신속하게 확대할 수 있지만, 데이터 조회 시 속도가 느려서 데이터베이스 또는 고성능 컴퓨팅에 사용하는 것은 비효율적입니다. 객체 스토리지의 예로는 Amazon S3, Google Cloud 객체 스토리지 또는 Azure Blob 스토리지가 있습니다.

파일 스토리지는 파일에 데이터를 저장하고 폴더 및 하위 디렉토리로 정리하며 SMB(Windows) 또는 NFS(Linux)를 사용하여 네트워크를 통해 데이터를 공유합니다. 이 스토리지는 비디오, 이미지 또는 문서와 같은 스토리지 파일을 중앙화하는 데 유익하지만, 데이터 용량이 계속 증가함에 따라 확장성이 제한됩니다. 이 스토리지는 초대용량의 비구조화된 데이터 또는 OLTP 데이터베이스와 같이 지속적으로 변화하는 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 애플리케이션은 아닙니다.