오브젝트 스토리지는 종종 오브젝트 기반 스토리지라고 불리며, 대량의 비정형 데이터의 처리를 위한 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 이 데이터는 행과 열이 있는 기존의 관계형 데이터베이스와 일치하지 않거나 쉽게 구성할 수 없습니다. 오늘날의 인터넷 통신 데이터는 주로 비정형 데이터입니다. 여기에는 이메일, 동영상, 사진, 웹 페이지, 오디오 파일, 센서 데이터, 기타 유형의 미디어 및 웹 콘텐츠(텍스트 또는 비텍스트)가 포함됩니다. 이러한 콘텐츠는 소셜 미디어, 검색 엔진, 모바일 및 '스마트' 기기에서 지속적으로 스트리밍됩니다.

시장 조사 기관 IDC는 2025년이면 비정형 데이터가 전 세계 총 데이터의 80%에 달할 것으로 예상하고 있습니다.

기업들은 이 전례 없는 규모의 데이터를 효율적으로 (그리고 합리적인 비용으로) 저장하고 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 오브젝트 기반 스토리지는 데이터 아카이빙 및 백업을 지원하는 방법 중 가장 선호되는 방법으로 떠오르고 있습니다. 기존의 파일 또는 블록 기반 스토리지로는 불가능한 수준의 확장성을 제공합니다. 오브젝트 기반 스토리지를 사용하면 테라바이트(TB), 페타바이트(PB) 및 그 이상의 규모에 달하는 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다.

오브젝트는 플랫 구조의 데이터 환경에 저장되는 개별 데이터 단위로, 파일 기반 시스템에서처럼 폴더, 디렉토리 또는 복잡한 계층 구조가 없습니다. 각 오브젝트는 데이터, 메타데이터(오브젝트와 관련된 설명 정보), 고유 식별 ID 번호(파일 이름 및 파일 경로 대신 사용)를 포함하는 단순하고 독립적인 저장소입니다. 이 정보를 통해 애플리케이션은 오브젝트를 찾고 액세스할 수 있습니다. 오브젝트 스토리지 디바이스를 더 큰 스토리지 풀로 통합하고 이러한 스토리지 풀을 여러 위치에 분산할 수 있습니다. 이를 통해 무제한 확장이 가능할 뿐만 아니라 데이터 복원력과 재해 복구 역량도 향상됩니다.

오브젝트 스토리지는 폴더와 디렉토리가 있는 계층적 파일 시스템의 복잡성과 확장성 문제를 해결할 수 있습니다. 오브젝트는 로컬에 저장할 수도 있지만, 대부분 클라우드 서버에 저장되어 전 세계 어디에서나 액세스할 수 있습니다.

오브젝트 스토리지 시스템의 오브젝트(데이터)는 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 통해 액세스됩니다. 오브젝트 스토리지의 기본 API는 HTTP 기반 RESTful API(RESTful 웹 서비스라고도 함)입니다. 이러한 API는 오브젝트의 메타데이터를 조회하여 장소와 디바이스에 관계없이 인터넷을 통해 원하는 오브젝트(데이터)를 찾습니다. RESTful API는 'PUT' 또는 'POST'와 같은 HTTP 명령을 사용하여 오브젝트를 업로드하고, 'GET'을 사용하여 오브젝트를 검색하고, 'DELETE'를 사용하여 오브젝트를 삭제합니다. (HTTP는 Hypertext Transfer Protocol(하이퍼텍스트 전송 프로토콜)의 약자로, 인터넷에서 텍스트, 그래픽 이미지, 사운드, 동영상 및 기타 멀티미디어 파일을 전송하기 위한 규칙 집합입니다.)

API에서 호출할 오브젝트 스토리지 인스턴스에는 정적 파일을 얼마든지 저장할 수 있습니다. 최근 오브젝트 생성, 검색, 업데이트 및 삭제 작업을 넘어서는 기능을 제공하는 추가 RESTful API 표준이 등장하고 있습니다. 이러한 추가 RESTful API 표준을 통해 애플리케이션은 오브젝트 스토리지 및 해당 오브젝트 스토리지의 컨테이너, 계정, 멀티 테넌시, 보안, 청구 등을 관리할 수 있습니다.

예를 들어 매우 큰 도서관 시스템의 모든 책을 단일 플랫폼에 저장하려 한다고 가정해 보겠습니다. 책의 내용(데이터)뿐만 아니라 저자, 발행일, 출판사, 제목, 저작권 및 기타 세부 정보(메타데이터)와 같은 관련 정보도 저장해야 하는 상황일 때, 이 모든 데이터와 메타데이터를 디렉토리 및 하위 디렉토리 계층 구조 하에 폴더로 구성된 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.

그러나 수백만 권의 책이 있다면 검색 및 조회 프로세스가 번거롭고 시간이 많이 소요될 것입니다. 이 경우 데이터는 정적이거나 고정되어 있기 때문에 오브젝트 스토리지 시스템이 적합합니다. 이 예시의 경우 책의 내용은 변경되지 않습니다. 오브젝트(데이터, 메타데이터, ID)는 플랫 구조의 '패키지'로 저장되며 단일 API 호출로 쉽게 찾고 검색할 수 있습니다. 또한 책의 수가 계속 늘어날수록 스토리지 디바이스를 더 큰 스토리지 풀로 통합하고, 이러한 스토리지 풀을 분산하여 무제한으로 확장할 수 있습니다.

특히 대량의 웹 기반 멀티미디어 데이터가 빠른 속도로 생성되는 인터넷 및 디지털 커뮤니케이션 시대에 데이터를 저장하기 위해 오브젝트 스토리지 기반 솔루션을 도입해야 하는 이유에는 여러 가지가 있습니다.

비정형 데이터 저장/관리

클라우드 컴퓨팅 시대를 맞아 분석가들이 가까운 미래에 전 세계 총 데이터의 대부분을 차지할 것으로 예상하는 비정형 데이터의 관리를 위해 오브젝트 스토리지가 널리 채택되고 있습니다. 이메일, 동영상, 소셜 미디어, 문서, 사물 인터넷(IoT) 디바이스에서 생성되는 센서 데이터 등 웹에서 생성되는 콘텐츠의 양은 방대하며 계속 증가하고 있습니다. 비정형 데이터는 일반적으로 정적(변경되지 않음)이지만 언제 어디서든 필요할 수 있습니다(예: 이미지 및 동영상 파일 또는 아카이브된 데이터 백업).

클라우드 기반 오브젝트 스토리지는 장기 데이터 보존에 이상적입니다. 네트워크 접속 스토리지(NAS)와 같은 기존 아카이브를 대체하여 IT 인프라를 줄일 수 있으며, 장기간 보관해야 하는 필수 규제 데이터를 쉽게 아카이빙하고 저장할 수 있습니다. 또한 자주 액세스하지 않는 대량의 리치 미디어 콘텐츠(이미지, 동영상 등)를 경제적인 비용으로 보존할 수 있습니다.

확장성

오브젝트 기반 데이터 스토리지의 가장 큰 장점은 무제한 확장입니다. 오브젝트 또는 개별 데이터 단위(수량에 관계없음)는 서버와 같은 스토리지 디바이스 내에서 플랫 구조의 데이터 환경에 저장됩니다. 오브젝트 스토리지 클러스터에 병렬로 더 많은 디바이스/서버를 추가하기만 하면 추가적인 처리가 가능하고 동영상이나 이미지와 같은 대용량 파일에 필요한 더 높은 처리량을 지원할 수 있습니다.

복잡성 감소

오브젝트 스토리지는 폴더와 디렉토리가 있는 계층적 파일 시스템에서 발생하는 복잡성 문제를 해결할 수 있습니다. 탐색할 폴더, 디렉토리 또는 복잡한 계층 구조가 없기 때문에 성능 지연 가능성이 적고 데이터를 검색할 때 효율성을 높일 수 있습니다. 특히 대량의 데이터를 관리할 때 성능이 향상됩니다.

재해 복구/가용성

콘텐츠를 복제하도록 오브젝트 스토리지 시스템을 구성할 수 있습니다. 클러스터 내의 디스크에 장애가 발생해도 복제 디스크를 사용할 수 있으므로 중단이나 성능 저하 없이 시스템을 계속 실행할 수 있습니다. 노드 및 클러스터 내에서 그리고 분산된 데이터 센터 간에 데이터를 복제하여 오프사이트 및 여러 지역에 걸쳐 추가 백업을 수행할 수 있습니다.

테이프 드라이브에 테이프를 물리적으로 로드하고 제거해야 하며 지리적 중복성을 위해 오프사이트로 이동해야 하는 테이프 백업 솔루션에 비해 오브젝트 스토리지는 더 효율적인 대안입니다. 오브젝트 스토리지를 사용하면 온프레미스 데이터베이스를 클라우드에 자동으로 백업하거나 분산된 데이터 센터 간에 데이터를 효율적인 비용으로 복제할 수 있습니다. 오프사이트 및 여러 지역에 걸쳐 백업을 추가하여 재해 복구를 보장할 수 있습니다.

재해 복구에 대해 자세히 알아보려면 '백업 및 재해 복구: 종합 가이드'를 참고하세요.

사용자 정의할 수 있는 메타데이터

각 오브젝트는 메타데이터 또는 이와 관련된 설명 정보를 포함하는 독립적인 저장소입니다. 오브젝트는 이 메타데이터를 보존, 삭제 및 라우팅 정책, 재해 복구 전략(데이터 보호) 또는 콘텐츠 유효성 검증과 같은 중요한 기능에 사용합니다. 또한 추후에 추출하여 고객 서비스 또는 시장 동향에 대한 비즈니스 인사이트와 분석을 수행하는 데 활용할 수 있는 추가 컨텍스트를 사용하여 메타데이터를 사용자에 맞게 설정할 수도 있습니다.

경제성

오브젝트 스토리지 서비스는 초기 비용이나 자본 투자가 필요 없는 종량제 요금 모델을 사용합니다. 지정된 규모의 스토리지 용량, 데이터 검색, 대역폭 사용량 및 API 트랜잭션에 대해 월 구독료를 지불하기만 하면 됩니다. 요금은 주로 티어 기반 또는 규모 기반으로 책정되므로, 대용량 데이터에는 더 적은 비용을 지불하게 됩니다.

오브젝트 스토리지 솔루션은 하드웨어 제약이 제한적이며 가장 적절하게 구성된 상용 서버에 배포할 수 있기 때문에 상용 서버 하드웨어를 사용하면 추가적인 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 따라서 오브젝트 스토리지 플랫폼을 온프레미스에 배포할 때 새로운 하드웨어를 구입할 필요가 없으며, 여러 공급업체의 하드웨어를 사용할 수도 있습니다.

클라우드 호환성

오브젝트 스토리지는 멀티 테넌트 스토리지를 서비스로 제공하는 클라우드 또는 호스팅 환경과 함께 사용할 수 있습니다. 이를 통해 여러 회사 또는 회사 내 여러 부서가 동일한 스토리지 저장소를 공유할 수 있으며, 각 회사 또는 부서는 스토리지 공간의 개별 영역에 액세스할 수 있습니다. 이 공유 스토리지 접근 방식은 본질적으로 규모와 비용을 최적화합니다. 저비용 클라우드 스토리지를 사용하여 조직의 온사이트 IT 인프라를 줄이면서도 필요할 때마다 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 기업에서는 클라우드 기반 오브젝트 스토리지 솔루션을 사용하여 스마트 디바이스 애플리케이션을 위한 대량의 비정형 IoT 및 모바일 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다.

스토리지 방식은 변화하는 데이터의 특성에 맞춰 발전해 왔습니다. 데이터는 서버의 디스크 드라이브에 있는 데이터베이스에 저장되도록 더 작은 규모로 트랙잭션을 수행하고 수집할 수 있습니다. 파일 기반 스토리지 및 블록 기반 스토리지는 이러한 유형의 구조화된 데이터에 적합하며 특정 시나리오에서 계속 잘 작동하고 있습니다. 하지만 인터넷은 모든 것을 바꾸어 놓았습니다. 조직들은 급증하는 웹 기반 디지털 콘텐츠(비정형 데이터)를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 오브젝트 기반 스토리지가 해결할 수 있습니다.

회사마다 IT 운영의 속도와 성능 요구 사항에 따라 필요한 스토리지가 다를 수 있습니다. 파일 기반, 블록 기반 및 오브젝트 기반 스토리지 방법에는 각각 고유한 장단점이 있으므로 주의 깊게 살펴보세요. 이러한 아키텍처를 적절히 조합하면 회사의 데이터 스토리지 요구 사항을 가장 잘 충족시킬 수 있습니다.

파일 스토리지

파일 스토리지는 폴더 내에 데이터를 구성하고 저장합니다. 파일에는 이름이 지정되고, 메타데이터(일반적으로 파일 이름, 파일 유형, 파일 생성 및 마지막 업데이트 시간)로 태그가 지정되며, 디렉토리 및 하위 디렉토리의 계층 구조 하에 있는 폴더에 보관됩니다. 파일 스토리지는 파일 캐비닛에 실제 종이 파일을 보관하는 것과 같은 방식으로 생각하면 됩니다. 서랍(디렉토리)이 여러 개 있고 각 서랍(하위 디렉토리) 안에 라벨이 붙은 파일 폴더가 있는 것입니다. 파일 캐비닛에서 특정 파일 폴더를 찾으려면 해당 서랍을 꺼내 폴더 라벨을 확인하면 됩니다. 마찬가지로 파일 스토리지 시스템의 데이터에 액세스하려면 컴퓨터 시스템에 해당 데이터를 찾을 수 있는 경로(디렉토리 및 하위 디렉토리)만 있으면 됩니다. 이와 같은 계층적 스토리지 시스템은 비교적 소량의 데이터를 쉽게 정리할 수 있는 경우에 적합합니다. 그러나 파일 수가 늘어나면 검색 및 조회 프로세스가 번거로워지고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

'파일 스토리지: 종합 가이드'에서 블록 스토리지에 대한 전체 개요를 확인할 수 있습니다.

오브젝트 스토리지

오브젝트 기반 스토리지는 오늘날의 디지털 커뮤니케이션, 즉 비정형 미디어, 웹 콘텐츠(이메일, 동영상, 이미지 파일, 웹 페이지), IoT 디바이스에서 생성되는 센서 데이터의 데이터 보관 및 백업 방법으로 선호되고 있습니다. 이 스토리지 시스템은 파일을 파일 시스템의 디스크에 저장되는 블록으로 분할하는 대신, 오브젝트를 플랫 구조의 데이터 환경에 저장된 개별 데이터 단위로 취급합니다.

오브젝트 스토리지는 폴더, 디렉토리 또는 복잡한 계층 구조를 사용하지 않습니다. 오히려 각 오브젝트는 데이터, 메타데이터, 애플리케이션이 해당 오브젝트를 찾고 액세스하는 데 사용하는 고유 식별 ID 번호가 포함된 단순하고 독립적인 저장소입니다. 이 경우 메타데이터는 파일 기반 접근 방식보다 더 많은 설명을 제공합니다. 추후에 추출하여 데이터 분석과 같은 다른 목적으로 활용할 수 있는 추가 컨텍스트를 사용하여 메타데이터를 사용자에 맞게 설정할 수 있습니다.

블록 및 파일 솔루션의 유효 한계를 훨씬 뛰어넘는 비정형 데이터 확장을 위해 경제적인 스토리지 용량이 필요하다면 오브젝트 스토리지를 솔루션으로 사용하세요. 오브젝트 스토리지는 트랜잭션 기록이나 음악, 이미지, 동영상 파일과 같이 자주 변경되지 않거나 아예 변경되지 않는 데이터(정적 파일)를 보관하는 데에도 적합합니다.

블록 스토리지

블록 스토리지는 파일 기반 스토리지의 대안으로서 향상된 효율성과 성능을 제공합니다. 블록 스토리지는 파일을 동일한 크기의 데이터 청크로 분할하고, 이러한 데이터 블록을 고유한 주소에 개별적으로 저장합니다. 파일 폴더 구조가 필요하지 않으며, 대신 블록 컬렉션을 시스템 내 어디에나 저장하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.

파일에 액세스할 때는 서버 운영 체제가 고유 주소를 사용하여 블록을 다시 가져와 파일로 조립합니다. 시스템이 데이터 블록에 액세스하기 위해 디렉토리와 파일 계층 구조를 탐색할 필요가 없으므로 효율성을 높일 수 있습니다. 블록 스토리지는 짧은 지연 시간(지연 최소화), 세분화되거나 더욱 세부적인 데이터 액세스, 일관된 성능을 필요로 하는 중요한 비즈니스 애플리케이션과 트랜잭션 데이터베이스 및 가상 머신에 적합합니다.

'블록 스토리지: 종합 가이드'에서 블록 스토리지에 대한 전체 개요를 확인할 수 있습니다.

블록 스토리지와 파일 스토리지의 차이점 및 장점에 대해 자세히 알아보려면 '블록 스토리지와 파일 스토리지 비교' 동영상을 참고하세요.

앞서 언급했듯이 오브젝트 기반 스토리지는 대용량의 정적 또는 비정형 데이터를 저장, 보관, 백업 및 관리하는 데 이상적인 솔루션입니다.

추가 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 클라우드 네이티브 애플리케이션: 클라우드 기반 오브젝트 스토리지는 클라우드 애플리케이션 개발과 밀접한 관련이 있습니다. 클라우드 기반 오브젝트 스토리지를 영구 데이터 저장소로 사용하여 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하거나 레거시 애플리케이션을 차세대 클라우드 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다. 스마트 디바이스 애플리케이션에 필요한 비정형 IoT 및 모바일 데이터를 수집하고 저장할 수 있으며, 애플리케이션 구성 요소를 쉽고 효율적으로 업데이트할 수 있습니다.
  
  
• AI 및 빅데이터 분석: 경제적이고 확장 가능한 오브젝트 스토리지를 활용하여 중앙 집중식 데이터 저장소를 구축할 수 있습니다. 소스와 유형에 관계없이 데이터를 무제한으로 수집하고 저장할 수 있으며, 이 데이터를 조회하여 빅데이터 분석을 수행하고 고객, 운영 및 서비스 대상 시장에 관한 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.

앞서 간단한 API 호출을 사용하여 오브젝트 스토리지 시스템에서 파일을 업로드하고 검색할 수 있다는 점에 대해 다뤘습니다. 그러나 애플리케이션이 스토리지에서 적절한 오브젝트를 찾으려면 오브젝트의 메타데이터도 필요합니다. 여기서 오브젝트 스토리지 데이터베이스가 중요한 역할을 합니다. 오브젝트 스토리지 데이터베이스는 오브젝트의 메타데이터를 사용하여 분산 스토리지 시스템에서 적절한 데이터 파일을 찾을 수 있는 일종의 디렉토리를 제공합니다.

각 오브젝트 스토리지 그룹에는 테이블 두 개가 포함된 오브젝트 스토리지 데이터베이스가 있습니다. 한 테이블은 오브젝트 디렉토리이며, 나머지 한 테이블은 오브젝트 스토리지입니다.

오브젝트 디렉토리 테이블에는 각 오브젝트에 대한 설명 정보(메타데이터)가 포함되어 있습니다. 이 디렉토리는 컬렉션 이름 식별자, 오브젝트 이름 및 기타 관련 정보를 기록하여 스토리지 계층 구조의 모든 오브젝트를 추적합니다. 예를 들어 IBM의 오브젝트 스토리지 방식에서는 오브젝트 디렉토리 테이블에 다음과 같은 세 개의 '인덱스'가 포함됩니다.

• 오브젝트 생성 타임스탬프
  
  
• 콜렉션 이름 식별자(이름 ID), 보류 중인 작업 데이터 및 오브젝트 생성 타임스탬프
  
  
• 오브젝트 이름 및 콜렉션 이름 식별자

오브젝트 스토리지 데이터베이스의 두 번째 테이블은 오브젝트 스토리지 테이블로, 데이터 콘텐츠/파일 자체(오브젝트)를 포함합니다. 데이터(동영상 및 이미지 파일과 같은 고정된 디지털 콘텐츠 또는 대용량 문서 라이브러리)는 오브젝트 저장소에 있고, 메타데이터(이름 ID를 포함한 데이터에 관한 컨텍스트 정보)는 데이터베이스/오브젝트 디렉토리 테이블에 있습니다.

애플리케이션은 파일을 '게시(POST)'하면서 메타데이터를 생성하여 오브젝트 스토리지 데이터베이스 내의 오브젝트 디렉토리 테이블에 저장하고, 파일을 오브젝트 스토리지 테이블에 '넣는(PUT)' 작업도 함께 수행합니다. 애플리케이션은 추후 파일을 검색하기 위해 오브젝트 디렉토리/데이터베이스에서 메타데이터를 조회하고, 해당 설명 및 식별 정보를 사용하여 데이터를 찾거나 '가져오기(GET)'합니다.

오픈 소스는 일반적으로 범용 또는 비독점 소프트웨어 개발 모델을 의미합니다. 오픈 소스 개발자 환경은 협업을 장려합니다. 일반 사용자는 환경 내의 모든 소스 코드, 문서, 소프트웨어 개발 키트(SDK) 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 무료로 이용할 수 있습니다. 개발자와 프로그래머는 소스 코드를 수정하고 개선한 다음, 개발자 커뮤니티에서 이러한 작업물을 공유, 배포 또는 게시할 수 있습니다. 그러면 다른 개발자가 이 코드를 다운로드하거나 추가로 수정할 수 있습니다.

오픈 소스 기술은 데이터 관리 및 스토리지 옵션을 최대한 유연하게 제어할 수 있습니다. 오픈 소스 툴과 오픈 API에 대한 액세스를 통해 조직의 특정 요구 사항에 맞게 코드를 맞춤 설정할 수 있습니다. 개발할 때 독점 기술에 얽매이지 않으면서도 소유하고 있는 기존 하드웨어(또는 여러 공급업체 하드웨어의 조합)를 자유롭게 활용할 수 있습니다. 또한 더 광범위한 커뮤니티에서 다른 개발자의 작업물을 활용할 수도 있습니다.

오브젝트 기반 스토리지 시스템과 관련하여 Ceph, MinIO, Openio.io 및 SwiftStack/OpenStack Swift 등 여러 오픈 소스 솔루션을 사용할 수 있습니다. 이러한 솔루션들은 각기 다른 기능, 정책 옵션 및 방법론을 내세우지만, 비정형 디지털 데이터를 대규모로 저장할 수 있도록 지원한다는 목표는 동일합니다.

모든 주요 오픈 소스 기술 솔루션은 Amazon의 Simple Storage Service(Amazon S3) 오브젝트 스토리지 프로토콜을 준수합니다. 2006년에 처음 도입된 이 프로토콜은 이제 사실상 클라우드 스토리지의 표준이 되었습니다. 각 솔루션은 Amazon S3 RESTful API와 호환되는 오픈 소스 오브젝트 스토리지 서버를 제공합니다, 대다수 솔루션이 자체 오픈 API를 대안으로 제공합니다. 예를 들어, OpenStack Swift는 Amazon의 S3 API를 지원할 뿐만 아니라 몇 가지 고유한 기능을 갖춘 자체 Swift Open API도 제공합니다. Ceph Object Storage와 Openio.io는 S3와 호환될 뿐만 아니라 OpenStack Swift API의 많은 서브세트도 지원합니다.

애플리케이션을 더 빠르게 배포하고 확장하기 위해 경쟁하는 개발자가 늘어나면서 컨테이너화가 중요한 솔루션으로 떠오르고 있습니다.

컨테이너화는 애플리케이션 패키징 접근 방식으로, 빠르게 발전하여 개발자, 인프라 및 운영 팀에 전례 없는 이점을 제공하고 있습니다. '컨테이너화: 종합 가이드'에서 컨테이너화에 관한 모든 정보를 종합적으로 살펴볼 수 있습니다.

컨테이너화가 중요한 솔루션으로 떠오르고 있는 지금, Kubernetes가 선도적인 컨테이너 관리 솔루션이 되고 있습니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 확장과 같은 관리 작업을 간소화합니다. 또한 새 버전의 애플리케이션을 출시하는 데 도움이 되며 모니터링, 로깅 및 디버깅 서비스 등 다양한 기능을 제공합니다. Kubernetes는 오픈 소스 플랫폼이며 컨테이너 이미지 형식 및 런타임에 대한 OCI(Open Container Initiative) 표준을 준수합니다.

Kubernetes는 오브젝트 스토리지와 어떤 관련이 있을까요? 여기서 핵심 용어는 규모입니다.

Kubernetes를 사용하면 컨테이너를 대규모로 관리할 수 있으며, 여러 호스트에서 컨테이너를 오케스트레이션하고 컨테이너화된 애플리케이션과 해당 애플리케이션의 리소스를 동적으로 확장할 수 있습니다(자동 스케일링은 Kubernetes의 주요 기능 중 하나입니다). 오브젝트 스토리지 시스템은 대규모 스토리지를 처리하며 페타바이트 규모 이상의 방대한 양의 비정형 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 두 가지 용량 확장 접근 방식을 함께 사용하면 현재와 미래의 대규모로 증가하는 데이터 워크로드에 이상적인 환경을 조성할 수 있습니다.

Kubernetes를 기반으로 오브젝트 스토리지 시스템을 실행하는 것은 당연한 선택입니다. 분산 컨테이너화된 애플리케이션을 프로비저닝하고 관리하려면 Kubernetes를 사용하세요. 마찬가지로, Kubernetes는 분산 오브젝트 스토리지 풀의 오케스트레이션을 처리하는 통합 관리 인터페이스가 될 수 있습니다. 이러한 풀이 로컬에 있든, 데이터 센터 전체에 분산되어 있든, 심지어 여러 지역에 분산되어 있든 모두 가능합니다.

Kubernetes에 대해 자세히 알아보려면 'Kubernetes: 종합 가이드'를 참조하세요.

핵심 개념에 대해 알아보는 것부터 시작하려면 '컨테이너 오케스트레이션 설명' 동영상을 참고하세요.