211service.com
Objektlagring for utfordringer i den digitale tidsalderen
I samarbeid med Hitachi Vantara
Da Mastercard ønsket å forbedre hastigheten og sikkerheten til kredittkorttransaksjoner, da Baylor College of Medicine skalert opp sitt humane genomiske sekvenseringsprogram, og da leketøysprodusenten Spin Master utvidet til nettbaserte videospill og TV-serier, vendte de seg alle til objektlagringsteknologi for å lette behandlingen av enorme mengder data.
Objektlagring for utfordringer i den digitale tidsalderen
Last ned hele rapporten
Objektlagring, med sin praktisk talt uendelige kapasitet og lave kostnader, har en lang historie med å bli distribuert for sikkerhetskopiering, arkivering, katastrofegjenoppretting og overholdelse av regelverk. Men kravene til dagens datasentriske organisasjoner har brakt teknologien fra det støvete lagringsskapet til midtstadiet av digital transformasjon.
For enhver teknisk beslutningstaker som tenker på en overordnet datastrategi, er det å ha et stort sentralt depot, også kjent som en datainnsjø, den foretrukne tilnærmingen – det hjelper med å bryte ned siloer og samle data fra flere kilder for den typen dataanalyse som leverer verdi for virksomheten. Objektlagring er den mest effektive underliggende teknologien for å bruke dataanalyse, maskinlæring og kunstig intelligens til de enorme datalagrene, sier Scott Sinclair, lagringsanalytiker ved markedsforsker Enterprise Strategy Group.
Den største fordelen med objektlagring er å tilføre mer verdi til primærdata. Den lagrer ikke bare filer; det legger til kontekst, sier Paul Schindeler, en tidligere IDC-analytiker og for tiden administrerende direktør i det nederlandske konsulentselskapet Data Matters. Et objektlager inkluderer metadata, eller etiketter, som gjør det mulig for bedrifter å enkelt søke i store mengder data, bestemme opprinnelsen til dataene, om de har blitt endret og, enda viktigere, å sette retningslinjer og føre reviderbare poster over hvem som kan se filen , hvem som kan åpne den, og hvem som kan laste ned data.
De fleste organisasjoner bruker i dag en blanding av lagringstyper: fillagring, blokklagring og objektlagring. Men bruken av objektlagring øker av en rekke årsaker: hastighet, skalerbarhet, søkbarhet, sikkerhet, dataintegritet, pålitelighet og beskyttelse mot løsepengeprogramvare. Og det er fremtidens bølge når det kommer til analyse av store data.
Objektlagring, før og nå
Objektlagring ble utviklet på 1990-tallet for å håndtere datalagre som rett og slett var for store til å kunne sikkerhetskopieres med fil- og blokklagring, sier Sinclair. Da den ble introdusert, gjorde den nesten uendelige skalerbarheten, lave kostnadene og uforanderligheten til objektlagring den ideell for sikkerhetskopiering og gjenoppretting og langsiktig arkivering og overholdelse av forskrifter som Health Insurance Portability and Accountability Act, i helsevesenet og Sarbanes-Oxley , i bank.
Den neste vannskillehendelsen i utviklingen av objektlagring var fremveksten av skylagring. Nettskytjenesteleverandøren Amazon Web Services valgte objektlagringsarkitektur som grunnlaget for sin populære Simple Storage Service (S3), og objektlagring har blitt standardplattformen for all skylagring, enten fra Google, Microsoft eller andre. I tillegg har S3-protokoller blitt industristandarden for moderne datasentriske applikasjoner, enten de kjører i skyen eller i et bedriftsdatasenter.
Nylig har organisasjoner innsett at de trenger å gjøre mer enn bare å parkere og beskytte dataene sine; de trenger å trekke ut verdier fra store mengder historiske data, så vel som fra nye datakilder og datatyper, som for eksempel internett-of-things sensordata, video og bilder. Det er der objektlagring virkelig skinner. Det har blitt plattformen organisasjoner bygger sine dataanalyseevner på for å modernisere datamiljøene sine, skape innovasjon og drive digital transformasjon.
Last ned hele rapporten.
Dette innholdet ble produsert av Insights, den tilpassede innholdsarmen til MIT Technology Review. Den ble ikke skrevet av MIT Technology Reviews redaksjon.