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云时代的数据底座 揭秘“对象存储”
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2024/10/29 15:09:59 | 【字体:

  诺基亚n82主题对象存储的概念最早是在1996年由卡内基梅隆大学的研究者们提出的。随后,加州大学伯克利分校也开展了类似的研究项目,进一步推动了对象存储技术的发展。2002年,FilePool公司推出了基于内容可寻址技术的Centera系统,这是对象存储技术商业化应用的重要里程碑,它将对象存储的概念应用于实际产品中,为数据归档和长期存储提供了新的解决方案。

  2006年,亚马逊公司推出AWS S3服务,这标志着对象存储作为一种云存储服务正式进入云计算领域,开启了对象存储的广泛应用和快速发展时期。自此,对象存储成为云计算和数据中心存储架构中的重要组成部分,众多云服务商均提供各自基于对象存储的服务。

  对象存储是一种现代的数据存储技术,具有扁平化结构、几乎无限扩容的能力、‌智能的自我管理以及使用标准互联网协议等特性,主要用于处理和存储非结构化数据,如图像、视频、文档和其他类型的文件,其设计初衷是为了满足大规模数据存储和分发的需求,尤其适用于内容分发网络(CDN)、备份和归档、大数据分析、媒体托管和物联网(IoT)应用等领域。

  可扩展性:对象存储设计为水平扩展,可以轻松增加存储节点,以应对不断增长的数据量,理论上支持近乎无限的存储容量。

  全球分布:对象存储支持数据的地理分散,可以实现数据的多地域冗余,增强数据的可靠性和容灾能力。

  数据持久性:对象存储通常通过数据复制和纠删码提供高持久性,确保数据的长期保存。

  API访问:对象存储通常通过HTTP RESTful API访问,这使得数据可以被任何能够发起HTTP请求的客户端访问,包括Web应用和移动应用。

  元数据管理:对象存储允许每个对象携带丰富的元数据,便于数据的索引和检索,而无需依赖于文件系统的目录结构。

  数据抽象:对象存储提供更高层次的数据抽象,将数据视为独立的对象,而不是直接映射到磁盘的块,这简化了数据管理和应用开发。

  成本效率:对于不频繁访问的大量数据,对象存储往往更经济,因为它可以优化数据存储的密度和降低能源消耗。

  访问模式:对象存储更适合于全读全写的大文件访问模式,而块存储更适合需要随机访问和频繁修改的小文件和数据库。

  延迟和性能:块存储通常提供更低的延迟和更高的IOPS,适用于高性能和实时应用,而对象存储则更适用于大数据集的批量处理。

  除了以上优点,对象存储技术还具备高可用性、持久性和安全性,它通过数据复制和分布式存储来保证数据的安全和完整性,即使硬件故障也能保持数据的可访问性;同时,部署数据加密、访问控制和身份验证等安全措施,以保护数据的隐私和安全。更为重要的是,对象存储有着极佳的规模经济效益,特别是对于长期存储和归档数据,其成本效益非常突出。

  ActiveScale:昆腾ActiveScale对象存储系统是其旗舰级解决方案,专为大规模数据管理设计,提供高容量、高性能和高持久性的存储。ActiveScale采用了多维纠删码和RAIL架构,支持PB级的数据存储,适用于各种冷数据和活跃数据的场景,包括媒体和娱乐、生命科学、教育、政府和企业数据归档。

  Myriad:昆腾的Myriad是一个全闪存横向扩展的文件与对象存储平台,结合了高性能和大规模数据管理的能力。Myriad旨在解决快速数据增长带来的挑战,通过云化的存储架构为未来数据时代设计。

  StorNext:尽管StorNext主要是文件存储解决方案,但它也集成了对象存储功能,允许用户将数据无缝地移动到对象存储层,无论是昆腾的ActiveScale还是第三方的对象存储服务。StorNext对象存储功能使用户能够在单一命名空间内管理文件和对象数据,提供灵活性和统一的数据管理。

  这些对象存储系统体现了昆腾在数据保护和大数据管理领域的专业能力,为用户提供多样化的选择来满足不同的业务需求,无论是高性能工作负载、大规模数据归档还是混合云环境下的数据管理。

  昆腾提供为人工智能时代设计的端到端数据管理解决方案。凭借40多年的经验,昆腾的数据平台使客户能够从其独特的非结构化数据中获得最大价值。从驱动人工智能应用程序和数据密集型工作负载的高性能采集,到为人工智能模型提供动力的大规模、持久的数据湖,昆腾提供了最全面、最具成本效益的解决方案。生命科学、政府、媒体娱乐、科学研究和工业技术等领域的众多机构或组织将其最为宝贵的资产——数据,托付给昆腾。昆腾已经在纳斯达克上市。

  如需了解更多信息,敬请访问昆腾中国官方网站:;或扫描下方二维码加入昆腾伙伴交流群;或拨打销售热线 :, 进行 垂询 。

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