对象存储和对象存储区
什么是对象存储和对象存储区？
对象存储是管理独立设备（称为“对象”）中数据存储的一种方式。对象存储区是数据分析软件对对象执行查询时所在的平台。
因所拥有的容量无限，对象存储一度被视为可满足备份和恢复目的的实惠存储。开发人员迁移到云、企业分析需求增加，使得能够处理海量数据和数据集的 s3 和对象存储的用例也随之增加。
对象存储的工作原理是什么？
对象存储会将数据块统一放置在一个设备中，向每一个对象分配含丰富元数据的独特标识符，因此，不论是在本地、还是在多个网络系统和地理位置，都能够轻松地在分布式数据池中的任意位置展开搜索。
对象存储会使用平坦地址空间，以此消除其他系统所使用的分层结构。如此能够轻松地扩大或缩小规模，随存储工作负载的不同而快速予以扩展和收缩。
此外，对已存储数据进行更新时，对象存储系统会保存整体资产的新副本，而不单是修改过的小部分内容。这一点使得对象存储中的数据比其他系统中的数据更持久。
遗憾的是，元数据越繁重，所需开销就更高，数据修改流程的速度也就越慢。在这种情况下，传统对象存储更适用于访问频率较低的数据，例如：
- 灾难或数据丢失之后为进行存档检索而执行的备份处理
- 静态网页内容，例如，照片、历史文档、音乐等
- 只写入一次的应用，或者只写入和/或不需要频繁更新的应用
对象存储、块存储、文件存储三者对比
数据存储有三种模式类别，能以不同方式满足数据访问需求：对象、块和文件。要选择哪一种方法，还得看几项主要特性，判断具体用例更适用于哪一种情况。
作为历史最久远且最简单的数据存储方法，基于文件的存储会将数据存储为文件夹中的一条信息，更接近于基于纸张的系统。由于已存储数据只需通过简单的路径就可供访问，因此非常适用于共享文件管理。然而，由于其采用的是分层归档结构，在最顺利的情况之下，查找具体信息也很单调乏味。
为了更高效地存储，基于块的存储将数据分成可在整个系统中分散的单元。然而，块存储会将分配给每个数据块的元数据限制为独特识别地址。因此，数据块不需要很高的开销，且比其他系统更敏捷、更高效。对于交易数据等频繁变动的数据而言，这种程度的精简能带来极高性能。
相比之下，对象存储向每个文件添加的元数据比其他存储系统多得多。这类元数据可以是上下文信息，也可以是可定制信息，例如应用详细信息、数据保护级别，以及与保留策略和其他属性相关的其他信息。这样可以让用户利用大量非结构化数据部署多种多样的分析。对象存储还能提供其他优势，消除其他模式的分层结构，促成更高可扩展性及范围更广的分布式访问。
对象存储如何与 Kubernetes 协同运行？
要了解 Kubernetes 和对象存储如何交互就必须明白，从根本上来说，技术会因数据增长而过时。因此，数据量的快速、持续增加推动着技术开发以前所未有的节奏向前推进。
专为急剧变化环境而设计的 Kubernetes，已成为操作人员管理计算、网络和存储基础设施的得力工具。作为 Kubernetes 的默认平台，对象存储能够提供 Kubernetes 支持其构建/封装/部署框架所需的弹性、可扩展性和恢复能力。使用对象存储的 Kubernetes，让操作人员能够处理从配置到大规模进行卷放置的一切事务，同时减少开销。
此外，在容器中运行应用时，对象存储会保持这些应用的状态。Kubernetes 十分重视这一点，因为其要求对象存储本身要在容器中运行，才能够管理基础设施自动化。因此，使用对象存储之后，Kubernetes 就能够在无状态、可移植的环境中编排基础设施。
HPE 对象存储解决方案
对象存储用例不断增加，市场也在呼唤 HPE 推出多款解决方案。
适用于 Scality 的 HPE 解决方案是可满足通用对象存储要求的首选解决方案，包括：
- 可替代（从大规模到单一节点边缘）公有云存储的本地方案
- 媒体以及随时可供分享的数据存储库
- 可实现数据卸载的下一层级的存储，例如 Splunk SmartStore、医疗影像和 HPC 归档
- 简单的企业备份目标存储
HPE Ezmeral Data Fabric 是可用于需要高性能、高可扩展性之分析、AI 和 ML 工作负载的首选解决方案。这些用例的部分示例包括：分析、研究、物联网 (IoT) 和业务洞见。HPE Ezmeral Data Fabric 是第一款可将文件、对象、NoSQL 数据库统一并串流为本地、多云和边缘环境中的单一、统一数据基础设施和文件系统。如此，应用和用户就能够直接访问任意位置、值得信赖的数据。