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Almacenamiento de objetos

El almacenamiento de objetos (también conocido como almacenamiento basado en objetos [ 1 ] o almacenamiento de blobs ) es un enfoque de almacenamiento de datos informáticos que ...

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El almacenamiento de objetos (también conocido como almacenamiento basado en objetos [ 1 ] o almacenamiento de blobs ) es un enfoque de almacenamiento de datos informáticos que gestiona los datos como "blobs" u "objetos", a diferencia de otras arquitecturas de almacenamiento como los sistemas de archivos , que gestionan los datos como una jerarquía de archivos, y el almacenamiento de bloques , que gestiona los datos como bloques dentro de sectores y pistas. [ 2 ] Cada objeto suele estar asociado a una cantidad variable de metadatos y a un identificador único global . El almacenamiento de objetos puede implementarse en múltiples niveles, incluyendo el nivel del dispositivo (dispositivo de almacenamiento de objetos), el nivel del sistema y el nivel de la interfaz. En cada caso, el almacenamiento de objetos busca habilitar capacidades que no abordan otras arquitecturas de almacenamiento, como interfaces que son directamente programables por la aplicación, un espacio de nombres que puede abarcar múltiples instancias de hardware físico y funciones de gestión de datos como la replicación y distribución de datos con granularidad a nivel de objeto.

Los sistemas de almacenamiento de objetos permiten retener grandes cantidades de datos no estructurados en los que los datos se escriben una vez y se leen una vez (o muchas veces). [ 3 ] El almacenamiento de objetos se utiliza para fines tales como almacenar objetos como videos y fotos en Facebook , canciones en Spotify o archivos en servicios de colaboración en línea, como Dropbox . [ 4 ] Una de las limitaciones del almacenamiento de objetos es que no está diseñado para datos transaccionales , ya que no fue diseñado para reemplazar el acceso y el intercambio de archivos NAS ; no admite los mecanismos de bloqueo y uso compartido necesarios para mantener una única versión actualizada con precisión de un archivo. [ 3 ]

Historia

Orígenes

Jim Starkey acuñó el término «blob» mientras trabajaba en Digital Equipment Corporation para referirse a entidades de datos opacas. La terminología se adoptó para Rdb/VMS . A menudo se explica, en tono de humor, que «blob» es una abreviatura de «binary large object» (objeto binario grande) . Según Starkey, este acrónimo surgió cuando Terry McKiever, que trabajaba en marketing en Apollo Computer, consideró que el término debía ser una abreviatura. McKiever comenzó a usar la expansión « basic large object» (objeto básico grande) . Esto fue posteriormente eclipsado por la explicación retroactiva de los «blobs» como «binary large objects» (objetos binarios grandes ). Según Starkey, «Blob no significa nada». Rechazando el acrónimo, explicó su motivación detrás de la creación del término, diciendo: «Un blob es la cosa que se comió a Cincinnati [ sic ] , Cleveland o lo que sea», refiriéndose a la película de ciencia ficción de 1958, The Blob . [ 5 ]

En 1995, la investigación liderada por Garth Gibson sobre discos seguros conectados a la red (NASD) impulsó por primera vez el concepto de separar las operaciones menos comunes, como las manipulaciones de espacios de nombres, de las operaciones comunes, como las lecturas y escrituras, para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de ambas. [ 6 ] Ese mismo año, se fundó una empresa belga , FilePool , para sentar las bases de las funciones de archivado. El almacenamiento de objetos se propuso en el laboratorio de Gibson en la Universidad Carnegie Mellon como proyecto de investigación en 1996. [ 7 ] Otro concepto clave fue abstraer las escrituras y lecturas de datos a contenedores de datos más flexibles (objetos). El control de acceso granular a través de la arquitectura de almacenamiento de objetos [ 8 ] fue descrito con mayor detalle por Howard Gobioff, miembro del equipo de NASD, quien más tarde fue uno de los inventores del sistema de archivos de Google . [ 9 ]  

Otros trabajos relacionados incluyen el proyecto del sistema de archivos Coda en Carnegie Mellon , que comenzó en 1987 y dio origen al sistema de archivos Lustre . [ 10 ] También está el proyecto OceanStore en UC Berkeley, [ 11 ] que comenzó en 1999 [ 12 ] y el proyecto Logistical Networking en la Universidad de Tennessee Knoxville, que comenzó en 1998. [ 13 ] En 1999, Gibson fundó Panasas para comercializar los conceptos desarrollados por el equipo de NASD.

Desarrollo

Seagate Technology desempeñó un papel fundamental en el desarrollo del almacenamiento de objetos. Según la Storage Networking Industry Association (SNIA), "El almacenamiento de objetos se originó a finales de la década de 1990: las especificaciones de Seagate de 1999 introdujeron algunos de los primeros comandos y cómo el sistema operativo eliminó eficazmente el consumo del almacenamiento". [ 14 ]

Una versión preliminar de la "Propuesta de conjunto de comandos para dispositivos de almacenamiento basados ​​en objetos" con fecha del 25/10/1999 fue presentada por Seagate, editada por Dave Anderson de Seagate, y fue producto del trabajo del Consorcio Nacional de la Industria del Almacenamiento (NSIC), incluyendo contribuciones de la Universidad Carnegie Mellon , Seagate, IBM, Quantum y StorageTek . [ 15 ] Este documento fue propuesto al INCITS T-10 ( Comité Internacional de Estándares de Tecnología de la Información ) con el objetivo de formar un comité y diseñar una especificación basada en el protocolo de interfaz SCSI. Esto definía los objetos como datos abstractos, con identificadores únicos y metadatos, cómo los objetos se relacionaban con los sistemas de archivos, junto con muchos otros conceptos innovadores. Anderson presentó muchas de estas ideas en la conferencia SNIA en octubre de 1999. La presentación reveló un Acuerdo de Propiedad Intelectual que había sido firmado en febrero de 1997 entre los colaboradores originales (con Seagate representada por Anderson y Chris Malakapalli) y que cubría los beneficios del almacenamiento de objetos, la computación escalable, la independencia de la plataforma y la gestión del almacenamiento. [ 16 ]

Arquitectura

Abstracción del almacenamiento

Uno de los principios de diseño del almacenamiento de objetos es abstraer algunas de las capas inferiores del almacenamiento, liberándolas de la intervención de los administradores y las aplicaciones. De esta forma, los datos se exponen y gestionan como objetos en lugar de bloques o (exclusivamente) archivos. Los objetos contienen propiedades descriptivas adicionales que permiten una mejor indexación y gestión. Los administradores no tienen que realizar funciones de almacenamiento de bajo nivel, como la creación y gestión de volúmenes lógicos para optimizar la capacidad del disco o la configuración de niveles RAID para gestionar fallos de disco.

El almacenamiento de objetos también permite direccionar e identificar objetos individuales mediante algo más que el nombre y la ruta del archivo. Este sistema añade un identificador único dentro de un depósito, o en todo el sistema, para admitir espacios de nombres mucho más amplios y eliminar conflictos de nombres.

Inclusión de metadatos personalizados enriquecidos dentro del objeto.

El almacenamiento de objetos separa explícitamente los metadatos de los archivos de los datos para admitir capacidades adicionales. A diferencia de los metadatos fijos en los sistemas de archivos (nombre de archivo, fecha de creación, tipo, etc.), el almacenamiento de objetos proporciona metadatos personalizados y con todas las funciones a nivel de objeto para:

  • Capture información específica de la aplicación o del usuario para fines de indexación.
  • Admite políticas de gestión de datos (por ejemplo, una política para controlar el movimiento de objetos de un nivel de almacenamiento a otro).
  • Centralizar la gestión del almacenamiento en múltiples nodos individuales y clústeres.
  • Optimizar el almacenamiento de metadatos (por ejemplo, encapsulado, en bases de datos o en sistemas de clave-valor) y el almacenamiento en caché/indexación (cuando los metadatos autorizados se encapsulan con los metadatos dentro del objeto) independientemente del almacenamiento de datos (por ejemplo, almacenamiento binario no estructurado).

Además, en algunas implementaciones de sistemas de archivos basados ​​en objetos:

  • Los clientes del sistema de archivos solo se comunican con los servidores de metadatos una vez, cuando se abre el archivo, y luego obtienen el contenido directamente a través de los servidores de almacenamiento de objetos (a diferencia de los sistemas de archivos basados ​​en bloques, que requerirían un acceso constante a los metadatos).
  • Los objetos de datos se pueden configurar archivo por archivo para permitir un ancho de franja adaptativo, incluso en varios servidores de almacenamiento de objetos, lo que admite optimizaciones en el ancho de banda y la E/S.

Los dispositivos de almacenamiento basados ​​en objetos ( OSD ), así como algunas implementaciones de software (por ejemplo, DataCore Swarm), gestionan los metadatos y los datos a nivel del dispositivo de almacenamiento:

  • En lugar de proporcionar una interfaz orientada a bloques que lee y escribe bloques de datos de tamaño fijo, los datos se organizan en contenedores de datos de tamaño flexible, llamados objetos.
  • Cada objeto tiene tanto datos (una secuencia de bytes sin interpretar) como metadatos (un conjunto extensible de atributos que describen el objeto); encapsular físicamente ambos elementos juntos mejora la recuperabilidad.
  • La interfaz de comandos incluye comandos para crear y eliminar objetos, escribir y leer bytes en y desde objetos individuales, y para establecer y obtener atributos en objetos.
  • Los mecanismos de seguridad proporcionan control de acceso por objeto y por comando.

Gestión programática de datos

El almacenamiento de objetos proporciona interfaces programáticas que permiten a las aplicaciones manipular datos. En su nivel básico, esto incluye las funciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar y Eliminar) para operaciones básicas de lectura, escritura y eliminación. Algunas implementaciones de almacenamiento de objetos van más allá, ofreciendo funcionalidades adicionales como el control de versiones de objetos/archivos , la replicación de objetos, la gestión del ciclo de vida y el movimiento de objetos entre diferentes niveles y tipos de almacenamiento. La mayoría de las implementaciones de API se basan en REST , lo que permite el uso de numerosas llamadas HTTP estándar.

Implementación

Almacenamiento en la nube

La gran mayoría del almacenamiento en la nube disponible en el mercado utiliza una arquitectura de almacenamiento de objetos. Algunos ejemplos notables son Amazon S3 , que debutó en marzo de 2006, Microsoft Azure Blob Storage, IBM Cloud Object Storage , Rackspace Cloud Files (cuyo código fue donado en 2010 al proyecto OpenStack y lanzado como OpenStack Swift ) y Google Cloud Storage, lanzado en mayo de 2010.

Sistemas de archivos basados ​​en objetos

Algunos sistemas de archivos distribuidos utilizan una arquitectura basada en objetos, donde los metadatos de los archivos se almacenan en servidores de metadatos y los datos de los archivos se almacenan en servidores de almacenamiento de objetos. El software cliente del sistema de archivos interactúa con los distintos servidores y los abstrae para presentar un sistema de archivos completo a los usuarios y las aplicaciones.

Sistemas de almacenamiento de objetos

Algunas de las primeras versiones de almacenamiento de objetos se utilizaban para archivar, ya que las implementaciones estaban optimizadas para servicios de datos como la inmutabilidad, no para el rendimiento. EMC Centera y Hitachi HCP (anteriormente conocido como HCAP) son dos productos de almacenamiento de objetos comúnmente citados para archivar. Otro ejemplo es Quantum ActiveScale Object Storage Platform.

Alrededor de 2008, aparecieron en el mercado sistemas de almacenamiento de objetos de uso más general. Atraídos por el increíble crecimiento de los sistemas de almacenamiento "cautivos" dentro de aplicaciones web como Yahoo Mail y el éxito inicial del almacenamiento en la nube, los sistemas de almacenamiento de objetos prometían la escala y las capacidades del almacenamiento en la nube, con la posibilidad de implementar el sistema dentro de una empresa o en un proveedor de servicios de almacenamiento en la nube que estuviera empezando.

Almacenamiento unificado de archivos y objetos

Algunos sistemas de almacenamiento de objetos admiten el almacenamiento unificado de archivos y objetos, lo que permite a los clientes almacenar objetos en un sistema de almacenamiento mientras otros clientes almacenan archivos en el mismo sistema. [ 17 ] Otros proveedores en el área de almacenamiento en la nube híbrida utilizan pasarelas de almacenamiento en la nube para proporcionar una capa de acceso a archivos sobre el almacenamiento de objetos, implementando protocolos de acceso a archivos como SMB y NFS.

Almacenamiento de objetos "cautivos"

Algunas grandes empresas de Internet desarrollaron su propio software cuando los productos de almacenamiento de objetos no estaban disponibles comercialmente o los casos de uso eran muy específicos. Facebook, por ejemplo, inventó su propio software de almacenamiento de objetos, con nombre en clave Haystack, para abordar de manera eficiente sus necesidades particulares de gestión de fotos a gran escala. [ 18 ]

Dispositivos de almacenamiento basados ​​en objetos

El almacenamiento de objetos en la capa de protocolo y dispositivo se propuso hace 20 años y se aprobó para el conjunto de comandos SCSI hace casi 10 años como "Comandos de dispositivos de almacenamiento basados ​​en objetos" (OSD), [ 19 ] sin embargo, no se había puesto en producción hasta el desarrollo de la plataforma de almacenamiento abierto Seagate Kinetic. [ 20 ] [ 21 ] El conjunto de comandos SCSI para dispositivos de almacenamiento de objetos fue desarrollado por un grupo de trabajo de la SNIA para el comité T10 del Comité Internacional de Estándares de Tecnología de la Información (INCITS). [ 22 ] T10 es responsable de todos los estándares SCSI.

Adopción de mercado

Uno de los primeros productos de almacenamiento de objetos, Lustre , se utiliza en el 70 % de las 100 supercomputadoras más rápidas y en aproximadamente el 50 % de las 500 más rápidas . [ 23 ] Al 16 de junio de 2013, esto incluye 7 de las 10 más rápidas, incluido el cuarto sistema más rápido de la lista, el Tianhe-2 de China, y el séptimo más rápido, la supercomputadora Titan del Laboratorio Nacional de Oak Ridge . [ 24 ]

Los sistemas de almacenamiento de objetos tuvieron una buena adopción a principios de la década de 2000 como plataforma de archivo, particularmente a raíz de leyes de cumplimiento como Sarbanes-Oxley . Después de cinco años en el mercado, el producto Centera de EMC afirmaba tener más de 3500 clientes y 150 petabytes enviados para 2007. [ 25 ] El producto HCP de Hitachi también afirma tener muchos clientes a escala de petabytes . [ 26 ] Los sistemas de almacenamiento de objetos más nuevos también han ganado cierta tracción, particularmente en torno a aplicaciones personalizadas muy grandes como el sitio de subastas de eBay, donde EMC Atmos se utiliza para administrar más de 500 millones de objetos al día. [ 27 ] A partir del 3 de marzo de 2014, EMC afirma haber vendido más de 1,5 exabytes de almacenamiento Atmos. [ 28 ] El 1 de julio de 2014, el Laboratorio Nacional de Los Alamos eligió el Scality RING como base para un entorno de almacenamiento de 500 petabytes, que estaría entre los más grandes de la historia. [ 29 ]

Los sistemas de almacenamiento de objetos "cautivos", como Haystack de Facebook, han experimentado un crecimiento impresionante. En abril de 2009, Haystack gestionaba 60 mil millones de fotos y 1,5 petabytes de almacenamiento, añadiendo 220 millones de fotos y 25 terabytes por semana. [ 18 ] Más recientemente, Facebook declaró que añadía 350 millones de fotos al día y almacenaba 240 mil millones de fotos. [ 30 ] Esto podría equivaler a hasta 357 petabytes. [ 31 ]

El almacenamiento en la nube se ha generalizado, ya que muchas aplicaciones web y móviles nuevas lo eligen como una forma común de almacenar datos binarios . [ 32 ] Como backend de almacenamiento para muchas aplicaciones populares como Smugmug y Dropbox , Amazon S3 ha crecido a una escala masiva, citando más de 2 billones de objetos almacenados en abril de 2013. [ 33 ] Dos meses después, Microsoft afirmó que almacenaba aún más objetos en Azure, 8,5 billones. [ 34 ] Para abril de 2014, Azure afirmó tener más de 20 billones de objetos almacenados. [ 35 ] Windows Azure Storage administra Blobs (archivos de usuario), Tablas (almacenamiento estructurado) y Queues (entrega de mensajes) y los cuenta todos como objetos. [ 36 ]

Análisis de mercado

Coldago Research, que publica un informe de evaluación anual sobre almacenamiento de objetos en su informe de 2024 titulado Coldago Research Map 2024 for Object Storage , ofreció una perspectiva sobre las innovaciones, la dinámica del mercado y la dirección futura del almacenamiento de objetos, caracterizado por su rápida evolución, creciente adopción y un conjunto cada vez mayor de casos de uso empresariales. Coldago Research empleó un análisis cualitativo y cuantitativo del mercado de almacenamiento de objetos para clasificar a 13 proveedores destacados en función de sus capacidades tecnológicas, su dinamismo en el mercado y su trayectoria de innovación. [ 37 ]

La clasificación de Coldago de los líderes del mercado de almacenamiento de objetos de 2024 está en orden alfabético: Cloudian , DataCore , Dell EMC , Huawei , IBM , MinIO , Pure Storage , Quantum y VAST Data . [ 38 ]

Estándares

Estándares para dispositivos de almacenamiento basados ​​en objetos

Versión OSD 1

En la primera versión del estándar OSD, [ 39 ] los objetos se especifican con un ID de partición de 64 bits y un ID de objeto de 64 bits. Las particiones se crean y eliminan dentro de un OSD, y los objetos se crean y eliminan dentro de las particiones. No existen tamaños fijos asociados a las particiones ni a los objetos; se permite su crecimiento sujeto a las limitaciones de tamaño físico del dispositivo o a las restricciones de cuota lógica de una partición.

Los objetos se describen mediante un conjunto extensible de atributos. Algunos atributos son implementados directamente por el OSD, como el número de bytes y la fecha de modificación. Existe un atributo especial de etiqueta de política que forma parte del mecanismo de seguridad. Otros atributos no son interpretados por el OSD. Estos son establecidos en los objetos por los sistemas de almacenamiento de nivel superior que utilizan el OSD para el almacenamiento persistente. Por ejemplo, los atributos pueden usarse para clasificar objetos o para capturar relaciones entre diferentes objetos almacenados en distintos OSD.

El comando `list` devuelve una lista de identificadores de objetos dentro de una partición, filtrada opcionalmente por coincidencias con sus valores de atributos. También puede devolver atributos seleccionados de los objetos listados.

Los comandos de lectura y escritura se pueden combinar, o integrar, con comandos para obtener y establecer atributos. Esta capacidad reduce la cantidad de veces que un sistema de almacenamiento de alto nivel tiene que acceder a la interfaz del OSD, lo que puede mejorar la eficiencia general.

Versión 2 del OSD

Una segunda generación del conjunto de comandos SCSI, "Object-Based Storage Devices - 2" (OSD-2), añadió soporte para instantáneas, colecciones de objetos y mejoró el manejo de errores. [ 40 ]

Una instantánea es una copia puntual de todos los objetos de una partición en una nueva partición. El OSD puede implementar una copia eficiente en cuanto al espacio utilizando técnicas de copia en escritura, de modo que las dos particiones compartan objetos que no hayan cambiado entre las instantáneas, o bien el OSD puede copiar físicamente los datos a la nueva partición. El estándar define clones, que son modificables, e instantáneas, que son de solo lectura.

Una colección es un tipo especial de objeto que contiene los identificadores de otros objetos. Existen operaciones para agregar y eliminar objetos de las colecciones, así como operaciones para obtener o establecer atributos para todos los objetos que las componen. Las colecciones también se utilizan para informar de errores. Si un objeto se daña debido a un defecto en el medio de almacenamiento (por ejemplo, una zona defectuosa en el disco) o a un error de software en la implementación del OSD, su identificador se guarda en una colección de errores especial. El sistema de almacenamiento de nivel superior que utiliza el OSD puede consultar esta colección y tomar las medidas correctivas necesarias.

Diferencias entre almacenes de clave-valor y almacenes de objetos.

La frontera entre un almacén de objetos y un almacén de clave-valor es difusa, y a veces se hace referencia a los almacenes de clave-valor como almacenes de objetos, aunque de forma imprecisa.

Una interfaz de almacenamiento en bloques tradicional utiliza una serie de bloques de tamaño fijo, numerados a partir del 0. Los datos deben tener ese tamaño fijo exacto y se almacenan en un bloque específico, identificado por su número de bloque lógico (LBN). Posteriormente, se puede recuperar ese bloque de datos especificando su LBN único.

En un almacén de clave-valor, los datos se identifican mediante una clave en lugar de un LBN. Una clave podría ser "cat", "olive" o "42". Puede ser una secuencia arbitraria de bytes de longitud arbitraria. Los datos (llamados valor en este contexto) no tienen por qué tener un tamaño fijo y también pueden ser una secuencia arbitraria de bytes de longitud arbitraria. Los datos se almacenan presentando la clave y el valor al almacén de datos, y posteriormente se pueden recuperar presentando la clave. Este concepto se observa en lenguajes de programación. Python los llama diccionarios, Perl los llama hashes, Java, Rust y C++ los llaman mapas, etc. Varios almacenes de datos también implementan almacenes de clave-valor, como Memcached, Redis y CouchDB.

Los almacenes de objetos son similares a los almacenes de clave-valor en dos aspectos. Primero, el identificador del objeto o URL (el equivalente de la clave) puede ser una cadena arbitraria. [ 41 ] Segundo, los datos pueden tener un tamaño arbitrario.

Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre los almacenes de clave-valor y los almacenes de objetos. En primer lugar, los almacenes de objetos permiten asociar un conjunto limitado de atributos (metadatos) a cada dato. La combinación de una clave, un valor y un conjunto de atributos se denomina objeto. En segundo lugar, los almacenes de objetos están optimizados para grandes cantidades de datos (cientos de megabytes o incluso gigabytes), mientras que en los almacenes de clave-valor se espera que el valor sea relativamente pequeño (kilobytes). Por último, los almacenes de objetos suelen ofrecer garantías de consistencia más débiles, como la consistencia eventual , mientras que los almacenes de clave-valor ofrecen una consistencia fuerte .

Véase también

Referencias

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