根據調研機構IDC公司預測，到2025年，80%的數據將是非結構化的數據。需要使用正確的存儲架構來管理和保護大型數據集比以往任何時候都更為重要。

如今，由于流媒體應用、物聯網部署以及高分辨率視頻和圖像的興起，各種規模的組織都在產生大量非結構化數據。根據調研機構IDC公司預測，到2025年，80%的數據將是非結構化的數據。需要使用正確的存儲架構來管理和保護大型數據集比以往任何時候都更為重要。

對象存儲正迅速取代存儲區域網絡(SAN)和網絡連接存儲(NAS)，因為它們的創新特性使企業能夠輕松地管理龐大的數據集。

以下列出對象存儲提供的五個主要優點：

(1)其可擴展性并不復雜

鑒于數據量的快速增長，存儲容量是大多數生成和使用大量非結構化數據的組織面臨的首要挑戰，這并不奇怪。傳統的存儲系統是按容量上限設計的。為了適應容量增長，組織必須購買更多的存儲基礎設施，并將其堆疊在現有基礎設施之上。這種方法在非結構化數據線性增長的情況下有效，但對于處理當今出現的指數級數據增長來說，它既繁瑣又低效。

對象存儲消除了這種可擴展性限制。該架構將所有數據作為對象存儲在平面地址空間中，而要擴展部署，企業只需將節點添加到該平面地址空間即可。通過采用橫向擴展方法而不是傳統的縱向擴展方法，對象存儲可以在不中斷的情況下達到EB級容量。

(2)可以遍布全球的單個存儲池

隨著物聯網、遙感技術以及低成本4K攝像頭的出現，實時創建連續的非結構化數據流無處不在。除了可擴展性的挑戰之外，這種模式的轉變對存儲網絡技術提出了新的要求。對象存儲通過分布式系統來解決這個問題，在這個系統中，節點可以部署在任何需要的地方。這樣就可以在收集數據的地方執行分析，而不必通過網絡發送所有原始的非結構化數據進行處理。

(3)無縫集成云計算

現在大多數組織都計劃同時使用公共云和內部部署存儲。因此，分析人士預測，這兩種存儲模式都將繼續快速增長。對象存儲通過其對S3 API(內部部署和公共云中對象存儲的事實上的標準協議)的支持來使用云計算語言。

由于對象存儲支持S3存儲桶并結合了數據管理功能以簡化數據放置，因此公共云和內部部署存儲成為單個全局命名空間的兩個部分。這意味著對象存儲使集成公共云和內部部署環境變得更加簡單，因此組織可以輕松地在兩者之間移動數據，并且始終可以選擇將內部部署的存儲擴展到云平臺。

(4)強大的元數據功能

元數據是關于數據的數據。它可以描述任何內容：何時創建數據，誰創建數據，在何處創建數據，以及該數據的內容和所需的詳細信息。元數據使搜索數據變得更加容易，因此組織可以通過大數據分析和開發人工智能/機器學習模型等工作，從數據中獲得更多價值。

對象存儲具有內置的豐富的元數據標記功能，這與元數據非常有限的網絡附屬存儲(NAS)或沒有元數據的存儲區域網絡(SAN)不同。此外，對象存儲提供了完全可自定義的元數據，并且可以容納無限量的元數據。例如，X光片可以包含識別患者姓名、年齡、損傷細節，以及對X射線檢查身體的哪個區域的元數據，從而可以更輕松地獲得特定的X射線數據。

(5)節省大量成本

傳統的單位容量存儲的購置成本往往會隨著規模的增加而增長。組織實際上要支付更多的費用，而不是獲得批量折扣。但是對象存儲系統的成本隨著規模擴大變得越來越低。原因之一是對象存儲是一種點對點架構，并隨著組織需求的成長而保持一致。每個節點都是一個控制器，因此組織不必添加(或管理)單獨的控制器。唯一隨著增長而變化的是，添加節點后，數據保護變得更加高效，從而降低了成本。

此外，對象存儲建立在行業標準的硬件上，從而消除了對專有平臺的需求，并降低了獲取和維護成本。隨著系統的增長，開放系統模型可確保組織的成本始終與業界最佳定價保持一致。組織不必為過時的裝備支付高昂的價格，其管理成本也將變得更低。

而隨著系統和相關中間件工具數量的增加，傳統存儲的管理變得復雜。對象存儲將數據整合到單個系統中，并利用內置的管理工具，如站點之間的自動災難恢復，從而降低了管理成本。

結論

對象存儲是支持快速增長的非結構化數據的最佳選擇，因為它具有可擴展性、靈活性、公共云兼容性、健壯的元數據，并且節約大量成本。隨著大數據分析、人工智能和建模語言變得越來越重要，組織能夠輕松地管理和訪問這些海量數據。對象存儲是一種獨特的存儲架構，在云計算時代已經發展成熟，它提供的功能可以滿足面臨數據量飛速增長挑戰的組織的需求。