对象存储和并行文件存储区别在哪，对象存储和并行文件存储区别

对象存储和并行文件存储存在多方面区别。对象存储将数据作为对象管理，有独特的元数据，适合海量非结构化数据存储，扩展性强，通过HTTP等协议访问。而并行文件存储主要针对高性能计算等场景，以文件形式存储数据，数据按文件系统结构组织，在多节点并发读写时能实现高性能，通过传统文件系统协议访问，二者在数据组织形式、适用场景、访问协议和性能表现等方面存在明显差异。

本文目录导读：

1. 基本概念
2. 数据访问模式
3. 性能特点
4. 可靠性和数据保护
5. 应用场景
6. 成本考量

深入解析两种存储架构

在当今的数据存储领域，对象存储和并行文件存储是两种重要的存储方式，随着数据量的爆炸式增长以及数据处理需求的多样化，理解这两种存储的区别对于企业和组织在选择适合自身需求的存储解决方案时至关重要，无论是大数据分析、高性能计算、媒体存储还是企业级数据管理，对象存储和并行文件存储都有着各自独特的优势和适用场景。

基本概念

（一）对象存储

1、定义

- 对象存储是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行管理，每个对象包含数据本身、元数据（如对象的名称、大小、创建时间、所有者等信息）以及一个全局唯一标识符（GUID）。

- 在云存储服务中，当用户上传一个文件时，这个文件在对象存储系统中被视为一个对象，对象存储系统会为这个对象分配一个唯一的标识符，并将相关的元数据与对象数据一起存储。

2、存储结构

- 对象存储系统通常采用扁平化的存储结构，没有传统文件系统中的目录树结构，对象存储中的对象通过其唯一标识符进行访问，而不是通过文件路径，这种结构使得对象存储能够轻松地扩展到海量数据规模，因为不需要维护复杂的目录层次结构的索引。

- 以亚马逊的S3（Simple Storage Service）为例，用户可以通过对象的键（key）来访问对象，这个键类似于对象的名称，在整个存储桶（bucket，类似于对象存储中的容器概念）中是唯一的。

（二）并行文件存储

1、定义

- 并行文件存储是为了满足高性能计算（HPC）等对数据读写速度要求极高的应用场景而设计的一种存储方式，它基于文件系统的概念，支持多个客户端同时对文件进行读写操作，并且能够在多个存储设备之间并行地传输数据。

- 在并行文件存储系统中，文件被分割成多个数据块，这些数据块可以分布在不同的存储节点上，多个节点可以同时对不同的数据块进行读写操作，从而提高整体的读写速度。

2、存储结构

- 并行文件存储通常具有层次化的目录结构，类似于传统的文件系统，它由元数据服务器和数据存储服务器组成，元数据服务器负责管理文件的元数据，如文件名、文件大小、文件权限以及数据块的分布信息等，数据存储服务器则负责实际的数据存储。

- 在Lustre文件系统中，元数据服务器（MDS）维护着文件系统的元数据，而对象存储目标（OST）则存储着实际的数据块，多个客户端可以通过网络连接到元数据服务器和数据存储服务器，并行地进行文件读写操作。

数据访问模式

（一）对象存储

1、基于对象的访问

- 对象存储主要通过对象的唯一标识符进行访问，这种访问方式非常适合于基于Web的应用程序，因为Web应用程序可以通过简单的HTTP或HTTPS协议，使用对象的标识符来获取对象数据。

- 在一个内容分发网络（CDN）中，当用户请求一个图片或视频时，CDN服务器可以根据对象存储中的对象标识符快速定位并获取相应的对象数据，然后将其发送给用户。

2、元数据查询

- 对象存储的元数据与对象数据是紧密关联的，这使得在进行数据搜索和筛选时，可以利用元数据进行高效的查询，企业可以根据对象的创建时间、所有者等元数据信息来查找特定的对象。

- 一些对象存储系统提供了强大的元数据搜索功能，允许用户通过自定义的元数据属性进行复杂的查询操作，这在数据管理和合规性检查方面具有很大的优势。

（二）并行文件存储

1、基于文件路径的访问

- 并行文件存储依赖于传统的文件路径来访问文件，用户通过指定文件的路径，如“/home/user/data/file.txt”，来对文件进行读写操作，这种访问方式与大多数操作系统和应用程序的文件操作方式相兼容。

- 在科学计算领域，研究人员通常使用基于文件路径的方式来访问他们的数据文件，在气象模拟中，科学家会将模拟数据存储在特定的文件路径下，然后使用并行文件存储系统来读取和写入这些数据文件。

2、并发访问

- 并行文件存储的一个重要特点是能够支持多个客户端的并发访问，多个计算节点可以同时对同一个文件进行读写操作，这在高性能计算场景中非常关键，在一个大规模的基因测序项目中，多个计算节点可能同时需要访问存储在并行文件存储系统中的基因序列数据文件，并行文件存储系统能够协调这些并发访问，确保数据的一致性和完整性。

性能特点

（一）对象存储

1、扩展性好

- 对象存储具有出色的横向扩展性，由于其扁平化的存储结构，新的存储节点可以很容易地添加到对象存储系统中，并且系统可以自动地在这些节点之间重新分配对象，这种扩展性使得对象存储能够轻松应对海量数据的增长。

- 一些企业在业务扩张过程中，数据量从数TB增长到数PB甚至更多，对象存储系统可以通过简单地添加存储节点来满足数据存储的需求，而不需要对整个存储架构进行大规模的重新设计。

2、读写性能相对稳定

- 对象存储的读写性能相对稳定，尤其是在处理大量小文件时，由于对象存储将元数据与对象数据一起管理，在读写操作时不需要像传统文件系统那样频繁地查找目录结构，因此对于小文件的读写效率较高。

- 对象存储的读写速度可能相对并行文件存储在某些大规模连续数据读写场景下会稍慢一些，这是因为对象存储的设计初衷更多地侧重于海量数据的存储和管理，而不是极致的读写速度。

（二）并行文件存储

1、高读写速度

- 并行文件存储专为高性能读写而设计，通过将文件分割成多个数据块并在多个存储节点上并行读写，它能够实现极高的读写速度，在大规模数据处理场景下，如超级计算机进行的数值模拟、深度学习模型训练等，并行文件存储能够快速地提供所需的数据。

- 在一个拥有数千个计算核心的超级计算机系统中，并行文件存储系统可以同时满足这些核心对数据的高速读写需求，确保计算任务的高效进行。

2、对大规模连续数据读写优化

- 并行文件存储在处理大规模连续数据读写方面表现卓越，在视频渲染场景中，需要读取和写入大量连续的视频帧数据，并行文件存储系统能够有效地将这些数据分布在多个存储节点上进行并行处理，大大提高了渲染的效率。

- 并行文件存储在处理大量小文件时可能会遇到性能瓶颈，由于小文件需要更多的元数据管理和处理，并且并行文件存储的文件系统结构相对复杂，大量小文件的读写可能会导致元数据服务器的负载过重，从而影响整体性能。

可靠性和数据保护

（一）对象存储

1、多副本冗余

- 对象存储通常采用多副本冗余的方式来确保数据的可靠性，当一个对象被存储时，系统会在不同的存储节点上创建多个副本，在某些对象存储系统中，会创建3个副本，这样，即使一个存储节点出现故障，仍然可以从其他副本中恢复数据。

- 这种多副本冗余的方式不仅提高了数据的可靠性，还在一定程度上提高了数据的可用性，因为在数据读取时，可以从多个副本中选择距离用户最近或者负载最轻的副本进行读取，从而提高读取效率。

2、数据完整性校验

- 对象存储系统会定期对存储的对象进行数据完整性校验，通过计算对象的校验和（如MD5、SHA - 1等），并与存储的校验和进行比较，来确保数据在存储过程中没有被损坏，如果发现数据损坏，系统可以利用副本进行数据修复。

（二）并行文件存储

1、RAID技术和冗余

- 并行文件存储通常采用RAID（Redundant Array of Inexpensive Disks）技术来实现数据冗余和提高性能，不同的RAID级别（如RAID 0、RAID 1、RAID 5等）提供了不同程度的性能提升和数据保护。

- RAID 1通过镜像的方式将数据同时存储在两个磁盘上，提供了数据冗余，RAID 5则通过奇偶校验的方式，在保证数据冗余的同时，提高了磁盘空间的利用率，并行文件存储系统也可能采用其他冗余策略，如在多个存储节点之间进行数据备份，以确保数据的可靠性。

2、元数据备份和恢复

- 由于元数据在并行文件存储中起着至关重要的作用，元数据服务器的备份和恢复机制非常关键，并行文件存储系统会定期对元数据进行备份，并且在元数据服务器出现故障时，能够快速地从备份中恢复元数据，以确保文件系统的正常运行。

应用场景

（一）对象存储

1、云存储和大数据存储

- 在云存储服务中，对象存储被广泛应用，亚马逊的S3、谷歌云存储等都是基于对象存储架构的云存储服务，这些服务为企业和个人提供了海量数据的存储解决方案，适合存储各种类型的数据，如文档、图片、视频等。

- 在大数据领域，对象存储也被用于存储大量的结构化和非结构化数据，由于对象存储能够轻松扩展到PB级甚至EB级的数据规模，并且具有良好的元数据管理能力，它非常适合作为大数据分析平台的底层存储。

2、内容分发网络（CDN）

- 对象存储是CDN的理想存储后端，CDN提供商将内容（如图片、视频、脚本等）存储在对象存储中，然后根据用户的地理位置和网络状况，从距离用户最近的节点分发内容，对象存储的基于对象的访问方式和可扩展性使得CDN能够高效地管理和分发海量的内容。

（二）并行文件存储

1、高性能计算（HPC）

- 并行文件存储是高性能计算的核心存储组件，在超级计算机、数据中心的计算集群等环境中，并行文件存储为科学计算、工程模拟、金融建模等需要大量数据处理的应用提供了高速的数据读写支持。

- 在航空航天领域的风洞模拟中，需要处理大量的流体力学数据，并行文件存储能够满足模拟过程中对数据的高速读写需求，确保模拟计算的高效进行。

2、媒体制作和渲染

- 在媒体制作行业，如电影制作、动画制作等，并行文件存储被用于存储和处理大量的视频、音频和图像素材，在视频渲染过程中，并行文件存储能够快速地提供渲染所需的素材数据，并接收渲染后的结果数据，大大提高了制作效率。

成本考量

（一）对象存储

1、存储成本

- 对象存储的存储成本相对较低，尤其是在大规模数据存储场景下，由于对象存储采用了扁平化的存储结构和高效的元数据管理方式，它能够在较低的硬件成本基础上提供大容量的数据存储。

- 云对象存储服务通常按照存储容量收费，对于一些企业存储大量的冷数据（不经常访问的数据），对象存储是一种成本效益较高的选择。

2、数据传输成本

- 在对象存储中，数据传输成本也是一个重要的考量因素，尤其是在跨区域或跨云的数据传输时，可能会产生较高的费用，不过，一些云服务提供商提供了数据传输优化方案，如数据缓存、预取等技术，以降低数据传输成本。

（二）并行文件存储

1、硬件成本

- 并行文件存储通常需要较高的硬件成本投入，由于它需要高性能的存储设备、高速网络设备以及专门的元数据服务器等组件，构建一个并行文件存储系统的初始硬件投资较大。

- 在构建一个高性能计算中心的并行文件存储系统时，需要购买大量的高速磁盘、高性能网络交换机以及具有高处理能力的元数据服务器，这些硬件设备的成本较高。

2、维护成本

- 并行文件存储的维护成本也相对较高，由于其复杂的系统结构，需要专业的技术人员进行系统维护、性能优化和故障排除，随着数据量的增长和应用需求的变化，可能需要不断地对并行文件存储系统进行升级和扩展，这也会增加维护成本。

对象存储和并行文件存储在数据存储领域都有着重要的地位，它们有着不同的特点、性能表现、可靠性机制、应用场景和成本结构，对象存储适合海量数据的存储和管理，具有良好的扩展性和相对较低的存储成本，适用于云存储、大数据存储和CDN等场景；而并行文件存储则侧重于高性能读写，专为高性能计算、媒体制作等对读写速度要求极高的场景而设计，但硬件和维护成本较高，企业和组织在选择存储解决方案时，需要根据自身的业务需求、数据规模、预算以及性能要求等因素综合考虑，以确定最适合自己的存储方式。