객체 스토리지란 무엇인가요?
객체 스토리지는 객체라고 하는 비정형 형식으로 데이터를 저장하고 관리하는 기술입니다. 현대적인 조직에서는 사진, 동영상, 이메일, 웹 페이지, 센서 데이터 및 오디오 파일과 같은 다량의 비정형 데이터를 생성하고 분석합니다. 클라우드 객체 스토리지 시스템은 이 데이터를 여러 대의 물리적 디바이스에 분산하지만 사용자는 단일의 가상 스토리지 리포지토리에서 효율적으로 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 객체 스토리지 솔루션은 규모와 유연성이 필요한 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 데 적합하며, 분석, 백업 또는 아카이브를 위해 기존 데이터 스토어를 가져오는 데 사용할 수도 있습니다.
메타데이터는 객체 스토리지 기술에 중요합니다. 객체 스토리지에서 객체는 단일 버킷에 보관되며 폴더 안의 파일이 아닙니다. 대신에 객체 스토리지는 파일을 구성하는 데이터의 조각을 결합하고 사용자가 생성한 모든 메타데이터를 해당 파일에 추가한 다음 사용자 지정 식별자를 연결합니다. 여기서 계층 구조 스토리지 또는 계층화된 스토리지와 반대되는 플랫 구조가 생성되는데, 이를 버킷이라고 합니다. 사용자는 파일 유형과 관계없이 해당하는 기능 및 특성을 기준으로 버킷의 모든 객체를 검색하고 분석할 수 있습니다.
객체 스토리지는 다량의 데이터를 위한 아키텍처를 제공하기 때문에 데이터 레이크에 적합한 스토리지입니다. 이 아키텍처에서 데이터의 각 조각은 객체로 저장되고 객체 메타데이터가 제공하는 고유 식별자를 사용하여 간편하게 액세스할 수 있습니다. 이 아키텍처는 기존 스토리지의 확장 제한을 없애주는데, 객체 스토리지가 클라우드의 스토리지가 된 이유가 여기에 있습니다.
객체 스토리지의 중요한 이점은 데이터 레이크, 클라우드 네이티브 애플리케이션, 분석, 로그 파일 및 기계 학습(ML)과 같은 사용 사례에서 거의 무제한으로 확장하고 다량의 데이터를 저렴한 비용으로 저장할 수 있다는 것입니다. 또한 객체 스토리지는 우수한 데이터 내구성과 복원력을 제공합니다. 여러 시스템과 심지어 여러 데이터 센터 및 리전에 걸쳐 있는 다수의 디바이스에 객체를 저장하기 때문입니다. 따라서 거의 무제한으로 확장할 수 있고 데이터의 복원력 및 가용성이 개선됩니다.
객체 스토리지가 중요한 이유는 무엇인가요?
비즈니스가 성장함에 따라, 많은 소스에서 빠르게 확장되지만 동시에 격리된 데이터 풀을 관리하게 되며 다수의 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스와 최종 사용자에 의해 사용됩니다. 현재 이 데이터의 많은 부분이 비정형이고 서로 다른 여러 형식으로 다양한 스토리지 미디어에 저장되며 중앙 리포지토리에 적합하지 않습니다. 이로 인해 복잡성이 추가되고 혁신이 느려지는데, 분석, 기계 학습(ML) 또는 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션에 사용할 데이터에 액세스할 수 없기 때문입니다. 객체 스토리지는 어떠한 유형의 데이터든 네이티브 형식으로 저장할 수 있는 고도로 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지를 제공함으로써 이러한 사일로를 허물도록 지원합니다. 객체 스토리지는 무제한의 확장성을 저렴한 기가바이트당 요금으로 제공하기 때문에 기존 스토리지 시스템을 괴롭히는 복잡성, 용량 제약 및 비용 장벽이 제거됩니다.
단일 장소에서 사용자 친화적인 애플리케이션 인터페이스를 사용하여 비정형 데이터를 관리할 수 있습니다. 정책을 사용하여 데이터 스토리지 비용을 최적화하고 필요한 경우 스토리지 계층을 자동으로 전환할 수 있습니다. 클라우드 객체 스토리지를 사용하면 분석을 더 쉽게 수행하고 인사이트를 얻을 수 있으므로 의사 결정이 가속화됩니다.
온프레미스에 객체를 저장해도 되지만 객체 스토리지는 클라우드용으로 구축되었고 거의 무제한의 확장성, 높은 내구성 및 비용 효율성을 제공합니다. 클라우드 객체 스토리지를 사용하면 어느 위치에서나 바로 데이터에 액세스할 수 있습니다.
객체 스토리지의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?
객체 스토리지는 다양한 솔루션에 사용됩니다. 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
분석
모든 유형의 데이터를 거의 무제한으로 클라우드 객체 스토리지에 수집 및 저장하고 빅 데이터 분석을 수행하여 운영, 고객 및 시장에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터 레이크
데이터 레이크는 클라우드 객체 스토리지를 기반으로 사용하는데, 거의 무제한의 확장성과 높은 내구성을 제공하기 때문입니다. 수 기가바이트에서 수 페타바이트의 콘텐츠로 스토리지를 중단 없이 원활하게 확장할 수 있고 사용한 만큼만 요금을 지불합니다. 확장 가능한 성능, 사용하기 쉬운 기능, 기본적인 암호화 및 액세스 제어 기능을 제공합니다.
클라우드 네이티브 애플리케이션 데이터
클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너화 및 서버리스와 같은 기술을 활용하여 고객의 기대를 빠르고 유연한 방식으로 충족합니다. 이러한 애플리케이션은 일반적으로 데이터나 상태를 공유하여 내부적으로 통신하는 마이크로서비스라는 작고 느슨하게 결합된 독립적인 구성 요소로 구성됩니다. 클라우드 스토리지 서비스는 이러한 애플리케이션에 데이터 관리 기능을 제공하고 클라우드 환경의 지속적인 데이터 스토리지 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 객체 스토리지를 사용하면 용량에 상관없이 콘텐츠를 추가하고 어디에서든 액세스할 수 있으므로 애플리케이션을 더 빠르게 배포하고 더 많은 사용자가 사용하도록 할 수 있습니다.
데이터 아카이빙
클라우드 객체 스토리지는 장기 데이터 보존에 아주 적합합니다. 온프레미스 테이프 및 디스크 아카이브 인프라를 향상된 데이터 내구성, 즉각적인 검색 시간, 향상된 보안 및 규정 준수, 고급 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 향상된 데이터 접근성을 제공하는 솔루션으로 교체할 수 있습니다. 또한 다량의 리치 미디어 콘텐츠를 비용 효율적으로 아카이빙하고 규정된 규제 데이터를 장기간 보존할 수 있습니다.
리치 미디어
애플리케이션의 속도를 높이고 동영상, 디지털 이미지 및 음악과 같은 리치 미디어 파일의 저장 비용을 절감합니다. 객체 스토리지를 사용하면 전 세계에 복제되는 비용 효율적인 아키텍처를 생성하고 스토리지 클래스 및 복제 기능을 사용하여 분산된 사용자에게 미디어를 전송할 수 있습니다.
백업 및 복구
콘텐츠를 복제하도록 객체 스토리지 시스템을 구성할 수 있습니다. 물리적 디바이스에 장애가 발생하면 중복된 객체 스토리지 디바이스를 사용할 수 있게 됩니다. 이렇게 하면 시스템 및 애플리케이션이 중단 없이 계속 실행됩니다. 또한 여러 데이터 센터와 지리적 리전에 걸쳐 데이터를 복제할 수도 있습니다.
ML
기계 학습(ML)에서는 예측 또는 추론을 수행하도록 컴퓨터를 ‘가르칩니다’. 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련한 다음 모델을 애플리케이션에 통합하여 대규모로 실시간 추론을 생성합니다. 기계 학습을 수행하려면 객체 스토리지가 필요한데, 규모와 비용 효율성 때문입니다. 프로덕션 모델은 일반적으로 수백만에서 수십억에 이르는 예제 데이터 항목을 학습하고 20밀리초라는 짧은 시간 안에 추론을 생성합니다.
클라우드 객체 스토리지는 다른 유형의 스토리지와 어떻게 비교되나요?
클라우드 스토리지에는 객체, 파일 및 블록이라는 세 가지 유형이 있습니다. 각 스토리지 유형은 특정 사용 사례와 스토리지 요구 사항에 적합합니다.
파일 스토리지
많은 애플리케이션에 공유 파일 액세스가 필요합니다. 이 기능은 전통적으로 네트워크 연결 스토리지(NAS) 서비스를 통해 제공되었습니다. 일반적인 파일 수준 프로토콜은 Linux 인스턴스의 네트워크 파일 시스템(NFS)과 Windows 서버에 사용되는 서버 메시지 블록(SMB)으로 구성됩니다. 파일 스토리지는 비정형 데이터, 대용량 콘텐츠 리포지토리, 미디어 스토어, 홈 디렉터리 및 기타 파일 기반 데이터에 적합합니다.
객체 스토리지와 파일 스토리지 비교
객체 스토리지와 파일 스토리지의 기본적인 차이점은 데이터 구조와 확장성에 있습니다. 파일 스토리지는 디렉터리와 폴더가 있는 계층으로 구성됩니다. 또한 파일 스토리지는 SMB, NFS 또는 Lustre와 같은 엄격한 파일 프로토콜을 따릅니다. 객체 스토리지는 메타데이터와 각 객체에 대한 고유 식별자가 있는 플랫 구조를 사용합니다. 따라서 잠재적으로 수십억 개에 이르는 다른 객체 사이에서 객체를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
이러한 구조의 차이로 인해 파일 스토리지와 객체 스토리지는 확장할 수 있는 용량이 다릅니다. 객체 스토리지는 거의 무한한 확장성을 제공하며 페타바이트 규모의 수십억 개 객체로 확장할 수 있습니다. 파일 스토리지는 내재하는 계층 및 경로 지정 특성으로 인해 확장에 제약이 있습니다.
블록 스토리지
데이터베이스 또는 ERP 시스템과 같은 엔터프라이즈 애플리케이션은 호스트별로 지연 시간이 짧은 전용 스토리지가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 스토리지는 직접 연결 스토리지(DAS) 또는 스토리지 영역 네트워크(SAN)와 유사합니다. 블록 기반 클라우드 스토리지 솔루션은 개별 가상 서버로 프로비저닝되기 때문에 고성능 워크로드에 필요한 엄청나게 낮은 지연 시간을 제공합니다.
객체 스토리지와 블록 스토리지 비교
객체 스토리지는 대량의 비정형 데이터에 가장 적합합니다. 특히 내구성, 무제한 스토리지, 확장성 및 복잡한 메타데이터 관리가 전체 성능과 관련된 요소인 경우 더욱 그렇습니다.
블록 스토리지는 다양한 사용 사례에서 짧은 지연 시간과 고성능 값을 제공합니다. 이 기능은 주로 정형 데이터베이스 스토리지, VM 파일 시스템 볼륨, 대량의 읽기 및 쓰기 로드에 유용합니다.
AWS는 클라우드 객체 스토리지 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
Amazon Simple Storage Service(S3)는 업계 최고의 확장성과 데이터 가용성 및 보안과 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스입니다. 규모와 업종에 상관없이 고객은 Amazon S3를 이용하여 데이터 레이크, 웹 사이트, 모바일 애플리케이션, 백업 및 복원, 아카이브, 엔터프라이즈 애플리케이션, IoT 디바이스, 빅 데이터 분석과 같은 다양한 사용 사례에서 원하는 만큼의 데이터를 저장하고 보호할 수 있습니다. Amazon S3는 관리 기능을 제공하므로 데이터 액세스를 최적화, 정렬 및 구성하여 특정 비즈니스, 조직 및 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 다음은 Amazon S3의 이점에 대한 몇 가지 예입니다.
내구성, 가용성 및 확장성
Amazon S3는 처음부터 99.999999999%(9가 11개)의 데이터 내구성을 제공하도록 구축되었습니다. Amazon S3를 사용하면 Amazon S3 리전에서 최소 3개의 가용 영역(AZ)에 걸쳐 있는 다수의 디바이스에 이중화된 방식으로 객체가 저장됩니다. Amazon S3는 손실된 중복성을 신속하게 탐지 및 복구하여 동시 디바이스 장애를 견딜 수 있도록 설계되었으며, 체크섬을 사용하여 데이터 무결성도 정기적으로 확인합니다.
보안 및 규정 준수
Amazon S3는 보안, 규정 준수 및 감사 기능을 통해 데이터를 보호합니다. Amazon S3는 기본적으로 안전합니다. 생성 시 사용자가 생성한 Amazon S3 버킷에 대한 액세스는 사용자에게만 있으며, 데이터에 액세스하는 사람에 대한 모든 제어를 보유합니다. Amazon S3는 데이터에 대한 액세스를 제어하기 위해 사용자 인증을 지원합니다. 버킷 정책과 같은 액세스 제어 메커니즘을 사용해 선택적으로 사용자 및 사용자 그룹에 권한을 부여할 수 있습니다. 또한 PCI DSS, HIPAA/HITECH, FedRAMP, SEC Rule 17 a-4, EU 데이터 보호 지침 및 FISMA와 같은 규정 준수 프로그램을 적용하여 규제 요건을 준수할 수 있도록 지원합니다. 또한 AWS는 Amazon S3 리소스에 대한 액세스 요청을 모니터링하는 다양한 감사 기능을 지원합니다.
유연한 관리
AWS는 가장 유연한 스토리지 관리 및 관리 기능 세트를 제공합니다. 스토리지 관리자는 데이터 사용 추세를 분류, 보고 및 시각화하여 비용을 줄이고 서비스 수준을 높일 수 있습니다. 객체에는 사용자 정의 가능한 고유한 메타데이터 태그를 지정할 수 있기 때문에 각 워크로드에 대한 스토리지 사용, 비용 및 보안을 개별적으로 확인하고 제어할 수 있습니다. S3 인벤토리 도구는 유지 관리, 규정 준수 또는 분석 작업을 위해 객체 및 해당 메타데이터에 대한 예약된 보고서를 제공합니다. 또한, Amazon S3는 객체 액세스 패턴을 분석하여 계층화, 삭제 및 보존을 자동화하는 수명 주기 정책도 구축할 수 있습니다. 마지막으로 Amazon S3는 AWS Lambda와 연동되므로 고객은 추가 인프라를 관리할 필요 없이 활동을 기록하고 알림을 정의하며 워크플로를 호출할 수 있습니다.
비용 효율적인 스토리지 클래스
Amazon S3는 워크로드의 데이터 액세스, 복원력 및 비용 요구 사항에 따라 선택할 수 있는 다양한 스토리지 클래스를 제공합니다. Amazon S3 스토리지 클래스는 다양한 액세스 패턴에 대해 가장 저렴한 스토리지를 제공하기 위해 특별히 구축되었습니다. 사용한 만큼만 지불하면 됩니다. 부과되는 요금은 객체의 크기, 해당 월에 객체를 저장한 기간 및 선택한 스토리지 클래스에 따라 다릅니다. 워크로드에 가장 적합한 Amazon S3 스토리지 클래스를 찾아보세요.
효율적인 분석
Amazon S3는 데이터를 추출하고 이를 별도의 분석 데이터베이스로 이동할 필요 없이 데이터에 대한 정교한 분석을 실행할 수 있는 유일한 클라우드 스토리지 플랫폼입니다. SQL에 대한 지식 있는 고객은 Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3에 있는 방대한 양의 비정형 데이터를 온디맨드로 분석할 수 있습니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하면 Amazon S3에 있는 엑사바이트 규모의 데이터에 대해 정교한 분석을 실행할 수 있고 Amazon S3 및 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 있는 데이터에 걸쳐 쿼리를 실행할 수 있습니다.
가장 큰 규모의 고객 및 파트너 커뮤니티
AWS는 전 세계적으로 수백만 명의 활성 고객과 수만 개의 파트너를 보유하고 있습니다. 스타트업, 엔터프라이즈, 공공 부문의 조직을 비롯해 규모에 상관없이 거의 모든 산업의 고객이 AWS에서 다양한 사용 사례를 운영하고 있습니다. AWS 파트너 네트워크(APN)는 AWS 서비스를 전문적으로 다루는 수천 개의 시스템 통합 사업자와 AWS에서 사용할 수 있도록 자체 기술을 조정하고 있는 수만 개의 독립 소프트웨어 개발 판매 회사(ISV)로 구성되어 있습니다.
지금 바로 AWS 계정을 생성하여 객체 스토리지를 시작하세요.
