오브젝트 스토리지, 파일 스토리지 및 블록 스토리지 비교: 차이점은 무엇인가요?

각 스토리지 시스템에는 애플리케이션과 워크로드 요구 사항에 따라 고유한 장점과 제한 사항이 있으므로 서로 다른 사용 사례에 사용됩니다. 

이러한 옵션 간의 차이점을 알면 기업이 오늘날의 요구 사항에 부합하고 장기적인 성장을 촉진하며 확장가능한 맞춤형 스토리지 솔루션을 선택하는 데 도움이 됩니다.

오브젝트 기반 스토리지 시스템은 데이터를 평면 환경에 저장된 별도의 독립형 단위로 나누며, 모든 오브젝트는 동일한 레벨에 있습니다. 파일 스토리지에 사용되는 것과 같은 폴더나 하위 디렉토리는 없습니다.

또한 오브젝트 스토리지는 모든 데이터를 단일 파일에 함께 저장하지 않습니다. 또한 오브젝트에는 파일 처리 및 사용성에 도움이 되는 정보인 메타데이터도 포함되어 있습니다. 사용자는 오브젝트 스토리지를 사용하여 고정 키 메타데이터의 값을 설정하거나 오브젝트와 연결된 사용자 지정 메타데이터의 키와 값을 모두 생성할 수 있습니다.

파일 이름과 경로를 사용하여 오브젝트에 액세스하는 대신, 각 오브젝트에는 고유한 번호가 있습니다. 파일 스토리지와 달리 오브젝트에 액세스하고 관리하려면 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해야 합니다. 오브젝트는 컴퓨터 하드 디스크와 퍼블릭 클라우드 서버에 로컬로 저장할 수 있습니다.

이러한 API 기반 접근 방식 덕분에 오브젝트 스토리지는 확장성, 접근성, 관리 이점으로 인해 기존 테이프 스토리지 시스템을 대대적으로 대체한 클라우드 환경에 이상적입니다.

테이프 스토리지는 역사적으로 백업과 보관 목적으로 중요했지만, 클라우드 기반 오브젝트 스토리지는 이제 장기적인 데이터 보존을 위한 더 유연하고 접근하기 쉬운 솔루션을 제공합니다. 주요 오브젝트 스토리지 솔루션 제공업체로는 AWS의 Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob Storage, IBM Cloud Object Storage 등이 있습니다.

오브젝트 스토리지에 대한 자세한 내용은 다음 동영상을 확인하세요.

• 대량의 비정형 데이터 처리: 오브젝트 스토리지 시스템은 대량의 비정형 데이터 를 효율적으로 저장하고 관리하며, 이는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 빅데이터 분석과 관련된 워크로드에 매우 중요합니다. 오늘날 비정형 데이터는 기업에서 생성한 모든 데이터의 90%를 차지합니다.¹ 자세한 사항은 '정형 데이터와 비정형 데이터 비교: 차이점은 무엇인가요?'를 확인하세요.
• 저렴한 소비 모델: 오브젝트 스토리지는 비용 효율성을 제공합니다. 파일 스토리지에서 익숙한 방식인 정해진 양의 스토리지 공간에 대해 선불로 지불하는 대신, 필요한 오브젝트 스토리지만 온디맨드 방식으로 구매합니다.
• 무제한 확장성과 높은 내구성: 사용량 기반 모델을 사용하면 필요에 따라 페타바이트 이상의 추가 스토리지를 추가할 수 있으므로 확장가능한 솔루션이 보장됩니다. 동시에 내장된 중복성과 데이터 보호 메커니즘이 높은 내구성을 제공하여 장기적으로 데이터를 보호합니다.
• 풍부한 메타데이터 기능: 메타데이터는 오브젝트와 함께 저장되므로 사용자는 데이터에서 빠르게 가치를 얻고 필요한 오브젝트를 더 쉽게 검색할 수 있습니다.
• 고급 검색 기능: 오브젝트 스토리지 사용자는 메타데이터, 오브젝트 콘텐츠 및 기타 속성을 검색할 수 있습니다.

• 제한된 파일 잠금: 오브젝트 스토리지에는 기존 파일 잠금 메커니즘이 없지만, 최신 서비스에서는 파일 시스템 잠금과 다르게 작동하는 오브젝트 스토리지 수준의 보존 및 버전 제어를 제공합니다.
• 다른 스토리지 유형에 비해 더 긴 지연 시간: 오브젝트 스토리지는 일반적으로 트랜잭션 워크로드에 대해 블록 스토리지보다 지연 시간이 길지만, 최근 구현된 오브젝트 스토리지는 많은 사용 사례에서 성능이 향상되었습니다.
• 단일 파일 부분 수정 제한사항: 오브젝트가 생성되면 해당 오브젝트를 제자리에서 수정할 수 없습니다. 대신 새 버전을 생성하며, 최신 서비스는 업데이트를 효과적으로 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.

• IoT 데이터 관리: 오브젝트 스토리지는 빠르게 확장하고 데이터를 쉽게 검색할 수 있는 기능을 갖추고 있어 엣지에서 수집 및 관리되는 IoT 데이터의 양이 급격히 증가하는 경우에 적합한 선택입니다.
• 이메일 보관 및 규정 준수: 조직은 Microsoft 365 및 Google Workspace와 같은 클라우드 기반 이메일 시스템의 장기 이메일 보존, 규정 준수 보관, 백업에 오브젝트 스토리지를 사용합니다.
• 백업/재해 복구: 오브젝트 스토리지는 성능 요구 사항이 낮은 백업/재해 복구에 자주 사용됩니다.
• 비디오 모니터링: 오브젝트 스토리지는 광범위한 비디오 저장과 장기간 영상 보존을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
• AI/ML 학습 데이터: 오브젝트 스토리지는 확장성과 메타데이터 기능이 내장되어 있어 머신 러닝 모델 학습 및 AI 애플리케이션에 사용되는 대규모 데이터 세트를 저장하는 데 적합합니다.
• 콘텐츠 전송 네트워크(CDN): 오브젝트 스토리지는 고가용성과 성능으로 웹 콘텐츠, 이미지, 미디어 파일을 전 세계에 전송하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 기반을 제공합니다.
• 실시간 분석: 조직에서는 오브젝트 스토리지를 사용하여 스트리밍 데이터와 로그를 저장하며 이러한 스트리밍 데이터와 로그를 분석 플랫폼으로 공급하여 비즈니스 인텔리전스와 운영 인사이트를 확보합니다.

파일 스토리지는 파일과 폴더(또는 디렉토리)를 통해 계층적 구조로 데이터를 저장하고 구성하는 방법입니다. 애플리케이션은 데이터를 단일 파일에 저장하고 파일 형식(.jpg, .docx, .txt)에 따라 파일 확장자 유형을 결정합니다.

회사 네트워크나 컴퓨터 하드 디스크에 문서를 저장하면 파일 스토리지를 사용하는 것입니다.

파일은 네트워크 결합 스토리지(NAS) 디바이스에도 저장할 수 있습니다. 이러한 디바이스는 파일 스토리지용으로 설계되었으며, 일반 네트워크 서버보다 빠른 옵션입니다. 파일 저장 장치의 다른 예로는 클라우드 기반 파일 스토리지 시스템, 네트워크 드라이브, 컴퓨터 하드 디스크, 플래시 드라이브가 있습니다.

폴더와 하위 폴더가 있는 계층적 구조를 사용하면 파일을 더 쉽게 찾고 관리할 수 있습니다. 사용자가 파일에 액세스하려면 하위 디렉토리 및 파일 이름을 포함하는 파일 경로를 선택하거나 입력합니다. 대부분의 사용자는 파일 관리자와 같은 간단한 파일 시스템을 통해 파일 스토리지를 관리합니다.

일반적으로 파일 스토리지를 통해 저장되는 데이터의 예로는 프레젠테이션, 보고서, 스프레드시트, 그래픽, 사진, 기타 문서가 있습니다. 파일 스토리지는 대부분의 사용자에게 친숙하므로 데이터 접근 권한 및 제한을 설정할 수 있습니다. 그러나 많은 수의 파일과 하드웨어 비용을 관리하는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다.

다음 동영상에서는 파일 스토리지와 블록 스토리지에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다.

• 간단한 탐색: 파일 수가 적거나 중간 정도인 경우 사용자는 친숙한 폴더 구조를 통해 대상 파일을 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다.

• 대부분 사용자에게 직관적: 최종 사용자를 위한 가장 일반적인 스토리지 유형이므로 기본적인 컴퓨터 기술이 있는 사람이라면 최소한의 학습 곡선으로 파일 스토리지를 쉽게 탐색할 수 있습니다.

• 사용자의 직접 제어: 최종 사용자는 간단한 인터페이스를 사용하여 관리 지원 없이도 독립적으로 파일을 생성, 이동, 삭제할 수 있습니다.

• 세분화된 액세스 제어: 사용자와 관리자는 파일을 쓰기 가능, 읽기 전용, 비밀번호 보호로 잠그는 등의 설정을 통해 파일을 안전하게 공유할 수 있습니다.

• 확장 관리의 어려움: 폴더 구조가 커짐에 따라 파일 관리가 점점 더 복잡해지고, 이로 인해 검색 속도가 느려지며 조직 전체의 생산성이 저하됩니다.

• 비정형 데이터에 적합하지 않음: 텍스트, 모바일 활동, 소셜 미디어 게시물, IoT 센서 데이터와 같은 비정형 데이터를 파일 스토리지에 저장할 수는 있지만, 대용량을 저장하기에는 적합하지 않습니다.

• 온프레미스의 대규모 비용 증가: 스토리지 확장을 위해서는 용량 한도에 도달할 경우 추가 하드웨어 디바이스를 구매해야 하지만, 클라우드 기반 파일 스토리지 서비스는 주로 확장성 제한을 해결해 왔습니다.

• 문서 협업: 파일 스토리지는 팀이 중앙 집중식 액세스를 통해 공유 문서에서 함께 작업할 수 있도록 합니다. Google Drive, Microsoft OneDrive, Dropbox와 같은 최신 클라우드 기반 파일 스토리지 시스템에는 동시 편집을 자동으로 관리하고 문서 기록을 보존하는 버전 제어 및 실시간 협업 기능이 내장되어 있습니다.

• 백업 및 복구: 클라우드 백업과 외부 백업 디바이스는 일반적으로 파일 스토리지를 사용하여 파일의 최신 버전 사본을 만듭니다.

• 보관: 민감한 데이터에 대한 권한을 파일 수준에서 설정할 수 있고 관리가 간편하기 때문에 많은 조직에서 규정 준수나 기록상의 이유로 문서를 보관할 때 파일 스토리지를 사용합니다.

블록 스토리지는 데이터를 고정된 블록으로 분할하고 고유 식별자를 사용하여 별도로 저장하는 것을 의미합니다. 블록은 서로 다른 환경에 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 한 블록은 Windows에 저장하고 나머지는 Linux에 저장할 수 있습니다. 사용자가 블록을 검색하면 스토리지 시스템은 블록을 하나의 단위로 재조립합니다.

블록 스토리지는 하드 디스크 드라이브와 자주 업데이트되는 데이터 모두에 대한 기본 스토리지입니다. 스토리지 영역 네트워크(SAN), 네트워크 결합 스토리지 시스템(NAS), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 또는 클라우드 스토리지 환경에 블록을 저장할 수 있습니다.

블록 스토리지 시스템은 수십 년 동안 기술 산업의 주류였습니다. 대규모 비정형 데이터에는 오브젝트 스토리지를, 협업에는 파일 스토리지를 채택하는 조직이 점점 더 많아지고 있지만, 일관되고 저지연 액세스가 필요한 고성능 애플리케이션에는 여전히 블록 스토리지가 필수입니다. 스토리지 유형 선택은 한 접근 방식이 다른 접근 방식을 대체하는 것이 아니라, 특정 워크로드 요구 사항에 따라 달라집니다.

• 속도: 블록 스토리지는 모든 블록이 로컬에 저장되거나 서로 가까운 곳에 저장되는 경우 데이터 검색 지연 시간이 짧고 성능이 뛰어나므로 비즈니스에 중요한 데이터에 대해 일반적으로 선택되는 스토리지입니다.

• 신뢰성: 블록 스토리지는 블록이 독립형 단위에 저장되므로 실패율이 낮고 데이터 복제를 지원하여 안정성이 향상됩니다.

• 수정 용이성: 블록을 변경해도 새 블록을 만들 필요가 없으며, 대신 새 버전을 만들 수 있습니다.

• 메타데이터 부족: 블록 스토리지에는 메타데이터가 없으므로 비정형 데이터 저장에 사용하기에 적합하지 않습니다.

• 제한된 검색 기능: 제한된 검색 기능으로 인해 대량의 블록 데이터는 금세 관리할 수 없게 됩니다.

• 높은 비용: 추가 블록 스토리지를 구매하는 것은 비용이 많이 들고 대규모로 운영할 경우 비용이 많이 드는 경우가 많습니다.

• 데이터베이스: 블록 스토리지는 성능이 뛰어나고 원활한 업데이트 작업을 지원하기 때문에 많은 조직에서 트랜잭션 데이터베이스에 데이터를 저장할 때 블록 스토리지를 사용합니다.
• 엔터프라이즈 애플리케이션:  ERP, CRM 및 금융 시스템과 같은 비즈니스 크리티컬 애플리케이션은 일관된 성능과 데이터 무결성을 위해 블록 스토리지를 사용합니다.
• 가상 머신 파일 시스템(VMFS) 볼륨: 조직에서는 종종 블록 스토리지를 사용하여 가상화된 환경에 VMFS 스토리지 볼륨을 구축합니다. 예를 들어, 기업 전체에 가상 머신(VM)을 배포할 때 블록 스토리지를 사용하면 VMware의 고성능 클러스터 파일 시스템인 VMFS 전용 볼륨을 생성하고 포맷할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 여러 물리적 서버 노드(예: ESXi 호스트)가 동일한 VMFS 볼륨에 동시에 액세스할 수 있으므로 여러 개의 VM을 실행하고 관리할 수 있습니다. 또한, 블록 스토리지는 VMFS 볼륨에 저장된 가상 디스크에 운영 체제(OS)를 설치하는 것을 지원합니다. VM의 배포가 완료되면 OS의 기본 공유 기능을 통해 파일과 서비스를 공유할 수 있습니다.
• 고성능 애플리케이션: 일관되고 지연 시간이 짧은 스토리지 성능을 필요로 하는 미션 크리티컬 애플리케이션은 최적의 사용자 경험 (UX)을 위해 블록 스토리지에 의존합니다.
• 컨테이너 영구 볼륨:  컨테이너화된 최신 애플리케이션은 블록 스토리지를 사용하여 컨테이너 라이프사이클 전반과 Kubernetes와 같은 자동화된 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 내에서 데이터 지속성을 유지합니다.

다양한 유형의 데이터에 어떤 유형의 스토리지를 사용할지 결정할 때는 다음 요소를 고려하세요.

• 비용: 블록 스토리지와 파일 스토리지에 관련된 비용이 더 높기 때문에 많은 조직에서 대용량 데이터에 대해 오브젝트 스토리지를 선택합니다. 오브젝트 스토리지의 종량제 모델은 대규모 데이터 스토리지에 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다. 이러한 이점은 블록 스토리지와 파일 스토리지에 필요한 초기 하드웨어 투자와는 대조적입니다.
• 관리 용이성: 메타데이터와 검색 기능 덕분에 오브젝트 스토리지가 대용량 데이터에 가장 적합한 선택입니다. 파일 스토리지는 계층적 조직 시스템을 갖추고 있어 적은 양의 데이터에 더 적합합니다.
• 볼륨: 대량의 데이터를 다루는 조직에서는 오브젝트 스토리지나 블록 스토리지를 선택하는 경우가 많습니다.
• 검색 가능성: 세 가지 유형의 스토리지 모두에서 데이터를 비교적 쉽게 검색할 수 있지만, 일반적으로 파일 스토리지와 오브젝트 스토리지에 더 쉽게 엑세스할 수 있습니다.
• 메타데이터 처리: 오브젝트 스토리지는 파일 스토리지보다 광범위한 메타데이터가 포함된 정보를 더 잘 제공합니다.
• 데이터 보호: 저장된 데이터는 데이터 유출 및 사이버 보안 위협으로부터 안전하게 보호되어야 합니다. 스토리지에 대한 효과적인 데이터 보안 조치에는 특수 권한, 암호화, 데이터 마스킹, 민감한 파일 수정에 대한 자동화를 통한 조치가 포함됩니다.
• 스토리지 사용 사례: 각 유형의 스토리지는 서로 다른 사용 사례와 워크플로에 가장 효과적입니다. 조직은 특정 스토리지의 요구 사항을 이해함으로써 대부분의 스토리지 사용 사례에 적합한 유형을 선택할 수 있습니다.

적절한 스토리지 조합은 특정 운영 요구 사항 및 데이터 특성에 따라 달라집니다. 스토리지 아키텍처를 계획할 때 데이터 볼륨, 성능 요구 사항, 예산 제약, 성장 예측을 평가해야 합니다.

전략적인 스토리지 선택 지침:

1. 오브젝트 스토리지의 기능은 비정형 데이터, 생성형 AI 워크로드 및 저렴한 비용으로 대규모 확장성이 필요한 AI/ML 애플리케이션에 가장 적합합니다.
2. 파일 스토리지는 친숙한 계층적 조직을 제공하며 협업, 문서 관리 및 소규모 운영에 적합합니다.
3. 블록 스토리지는 일관되고 지연 시간이 짧은 액세스가 필요한 데이터베이스, 가상 머신, 애플리케이션에 뛰어난 성능을 제공합니다.

대부분의 조직은 스토리지 유형을 전략적으로 결합하는 하이브리드 접근 방식을 구현합니다. 예를 들어, 회사는 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

• 데이터 레이크 및 콘텐츠 전송의 경우 객체 스토리지

• 트랜잭션 데이터베이스 및 가상 머신의 경우 블록 스토리지

• 직원 협업 및 문서 관리 시스템의 경우 파일 스토리지

데이터 스토리지는 계속해서 엄청난 성장을 이루고 있습니다. Fortune Business Insights의 연구에 따르면 전 세계 데이터 스토리지 시장 규모는 2025년 2,552억 9,000만 달러에서 2032년까지 7,740억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 예측 기간에 17.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 반영합니다.²

스토리지 유형 간의 경계가 바뀌고 있습니다. 파일 스토리지와 오브젝트 스토리지는 계층적 조직과 확장가능한 메타데이터 능력을 결합하는 통합 소프트웨어 플랫폼으로 융합되고 있습니다. 한편, 오브젝트 스토리지는 AI 통합을 통해 인텔리전스를 확보하여 사용 패턴에 따라 데이터를 자동으로 분류하고 계층화하고 있습니다.

앞으로 진화하는 워크로드와 데이터 복잡성에 따라 효율적으로 확장할 수 있는 스토리지 아키텍처를 구축하려면 적절한 스토리지 접근 방식을 조합하는 것이 핵심이 될 것으로 예상됩니다.