手把手教程MinIO对象存储高效入门MinIO对象存储对象存储为什么引入对象存储然而,随着时代的发展,一种新的

随着互联网的高速发展,我们会面对越来越多海量非结构化数据的存储需求,在这样的背景下,对象存储解决方案为我们文件的存取提供了很大的便利和保障

然而,随着时代的发展,一种新的数据存储形态诞生,开始挑战前面三者的垄断地位,没错,它就是云计算时代存储技术的新网红——对象存储。

对象存储,也称为“面向对象的存储”,英文是Object-basedStorage,现在很多云厂商,也直接称之为“云存储”。

20世纪末,随着互联网的爆发,数据存储需求发生了两个重大的变化。

根据此前的预测,到2020年,全球数据总量的80%,将是非结构化数据,面对这两大趋势,因为本身技术和架构的限制,DAS、SAN和NAS无法进行有效应对。

下面我们来看下最常见的三种存储技术

块存储像是一块块硬盘直接挂载在主机上,以卷或硬盘形式体现,对于存储的数据内容和格式一无所知,只关心读取和写入,不关心关系和用途,数据按字节来访问,性能很高,但是太偏向于底层,不利于扩展,常见的有DAS(直连式存储)、SAN(存储区域网络)。

块存储,操作对象是磁盘,存储协议是SCSI、iSCSI、FC,以SCSI为例,主要接口命令有Read/Write/ReadCapacity/Inquiry等等。

文件存储一般以文件和目录形式体现,有多级访问路径和基于文件系统的目录结构,数据以文件的形式进行存取,也可以进行一些高级管理功能,比如文件层面的访问权限控制等。文件存储可以很方便的进行共享,用途也非常广泛,但是其读写速度相对较慢,常见的有NAS(网络附加存储服务器)。

NAS设备本质就是将本地主机的文件系统迁移至IP网络设备上,多个用户节点可以公用同一个NAS上的同一个文件系统。

由于块存储和文件存储的存储特点,并不适合公有云存储,一般只适合在局域网内部使用,另外随着互联网需求的发展,数据量爆炸式的增长,不断吞食着存储资源;数据类型也逐渐多元化,各类非结构化的数据占比显著增加,如何应对新的存储需求?对象存储应运而生。

文件存储,操作对象是文件和文件夹,存储协议是NFS、SAMBA(SMB)、POSIX等

对象存储是一种基于对象的存储设备,综合了NAS和SAN的优点,同时具有SAN的高速直接访问和NAS的分布式数据共享等优势。适合存储海量图片、视频、日志文件、备份数据、容器镜像等。

对象存储底层存储硬件介质,仍旧是硬盘,这一点和块存储、文件存储没有区别,但是底层硬件之上的系统和两者完全不同。

对象存储,主要操作对象是对象(Object)

存储协议是S3、Swift等,以S3为例,主要接口命令有PUT/GET/DELETE等,看出来了吧?接口命令非常简洁,没有那种目录树的概念,在对象存储系统里,你不能直接打开/修改文件,只能先下载、修改,再上传文件。

对象存储是用来描述解决和处理离散单元的方法的通用术语,对象在一个层结构中不会再有层级结构,是以扩展元数据为特征的

对象存储呈现出来的是一个“桶”(bucket),你可以往“桶”里面放“对象(Object)”,这个对象包括三个部分:Key、Data、Metadata。

可以理解文件名,是该对象的全局唯一标识符(UID)

Key是用于检索对象,服务器和用户不需要知道数据的物理地址,也能通过它找到对象,这种方法极大地简化了数据存储,看上去就是一个URL网址。如果该对象被设置为“公开”,所有互联网用户都可以通过这个地址访问它。

也就是用户数据本体。

Metadata叫做元数据,它是对象存储一个非常独特的概念,元数据有点类似数据的标签,标签的条目类型和数量是没有限制的,可以是对象的各种描述信息。

在传统的文件存储里,这类信息属于文件本身,和文件一起封装存储,而对象存储中,元数据是独立出来的,并不在数据内部封装,元数据的好处非常明显,可以大大加快对象的排序,还有分类和查找。

对象存储的架构是怎样的呢?如下图所示,分为3个主要部分:

这是对象存储的核心,具有自己的CPU、内存、网络和磁盘系统。它的主要功能当然是存储数据,同时,它还会利用自己的算力,优化数据分布,并且支持数据预读取,提升磁盘性能。

它控制Client和OSD的交互,还会管理着限额控制、目录和文件的创建与删除,以及访问控制权限。

提供文件系统接口,方便外部访问。

根据上面的架构可以看出,对象存储系统可以是一个提供海量存储服务的分布式架构。

对象存储的优点很多,简单归纳如下:

对象存储的容量是EB级以上,EB有多大?大家的硬盘普遍是TB级别,1EB约等于1TB的一百万倍,请自行脑补…

对象存储的所有业务、存储节点采用分布式集群方式工作,各功能节点、集群都可以独立扩容,从理论上来说,某个对象存储系统或单个桶(bucket),并没有总数据容量和对象数量的限制。

换句话说,只要你有足够的money,服务商就可以不停地往架构里增加资源,这个存储空间就是无限的,你可以根据自身需求购买相应大小的对象存储空间,如果需要调整大小,也是支持弹性伸缩的,你不要进行数据迁移和人工干预。

对象存储采用了分布式架构,对数据进行多设备冗余存储(至少三个以上节点),实现异地容灾和资源隔离

根据云服务商的承诺,数据可靠性至少可以达到99.999999999%(不用数了,一共11个9),这意味着,1000亿个文件里,每月最多只会有1个文件发生数据丢失,这比一个人被陨石击中的概率还要小143000倍。

数据访问方面,所有的桶和对象都有ACL等访问控制策略,所有的连接都支持SSL加密,OBS系统会对访问用户进行身份鉴权,因为数据是分片存储在不同硬盘上的,所以即使有坏人偷了硬盘,也无法还原出完整的对象数据

对于用户来说,对象存储是一个非常方便的存储方式。

很多人把它比喻为“代客泊车”,你只需要把车扔给他,他给你一个凭证,你通过凭证取车就可以了,你不需要知道车库的布局,也不需要自己去费力停放。

MinIO是一个基于ApacheLicensev2.0开源协议的对象存储服务

它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等,而一个对象文件可以是任意大小,从几kb到最大5T不等

MinIO是一个非常轻量的服务,可以很简单的和其他应用的结合,类似NodeJS,Redis或者MySQL。

阿里云收费的oss也是对象存储,和与阿里云oss有什么区别呢?

HDFS也是经常使用的文件存储方案,与HDFS相比有什么区别呢

虽然HDFS能够利用内部的服务器级存储,它实际上是按照其标准的数据保护策略将所有数据做了三个副本

因此,尽管可以使用较便宜的服务器内部的硬盘驱动器,它可能并不像最初希望的那样经济,因为容量需求要乘以3。

HDFS具有一个主节点和一系列从节点,从节点处理数据并将结果发送给主节点,主节点还需要维护数据复制策略以及基本的集群管理

如果主节点发生故障,集群的其余节点将不能被访问,HDFS对主节点只提供了有限的保护,所以企业需要采取特殊措施来实现主节点的高可用性。

如上所述,在对象存储系统中,主节点与从节点都能受到相同的纠删编码的数据保护,此外,由主节点维护的管理Hadoop集群所需的所有元数据(metadata)都可以存储在集中化的对象存储系统中。这样当主节点发生故障时,从节点或备用节点可以迅速变成为主节点。

像任何其他架构一样,Hadoop对计算和存储容量也会有不同程度的需求,问题是,HDFS要求计算能力和存储容量需要按比例进行扩展,这意味着你不能单独对某一种资源进行扩充。

要说明这一点最常见的方式是当一个Hadoop架构的存储容量用尽时,因为增加更多容量就意味着加入另一个装满硬盘的节点,这也增加了更多的计算能力。反之亦如此,作为Hadoop基础设施,往往需要更多的处理能力,但存储空间却很充裕。大多数时候,当购置了一个新的服务器以增加计算能力时,它也带来了新的存储空间。其结果是,Hadoop架构总是在某种资源上浪费金钱,而对另一种资源却总是缺乏。

对象存储允许容量和计算能力各自独立地进行扩展,计算节点可以是1U或2U的机箱,通过固态存储引导,对象存储系统可以装满高容量驱动器,从而保持每GB成本最低。更重要的是,随着应用环境的变化,每一层都可以独立扩展。

MinIO是全球领先的对象存储先锋,目前在全世界有数百万的用户.在标准硬件上,读/写速度上高达183GB/秒和171GB/秒。

对象存储可以充当主存储层,以处理Spark、Presto、TensorFlow、H2O.ai等各种复杂工作负载以及成为HadoopHDFS的替代品。MinIO用作云原生应用程序的主要存储,与传统对象存储相比,云原生应用程序需要更高的吞吐量和更低的延迟,而这些都是MinIO能够达成的性能指标。

MinIO利用了Web缩放器的来之不易的知识,为对象存储带来了简单的缩放模型。

据有“简单可扩展”的特点,在MinIO,扩展从单个群集开始,该群集可以与其他MinIO群集联合以创建全局名称空间,并在需要时可以跨越多个不同的数据中心,通过添加更多集群可以扩展名称空间,,更多机架,直到实现目标。

其中包括支持Kubernetes、微服和多租户的的容器技术。使对象存储对于Kubernetes更加友好。

目前MinIO支持市面主流的开发语言并且可以通过SDK快速集成快速集成使用。

亚马逊云的S3API(接口协议)是在全球范围内达到共识的对象存储的协议,是全世界内大家都认可的标准

MinIO在很早的时候就采用了S3兼容协议,并且MinIO是第一个支持S3Select的产品.MinIO对其兼容性的全面性感到自豪,并且得到了750多个组织的认同,包括MicrosoftAzure使用MinIO的S3网关-这一指标超过其他同类产品的总和。

只需下载一个二进制文件然后执行,即可在几分钟内安装和配置MinIO,配置选项和变体的数量保持在最低限度,这样让失败的配置概率降低到接近于0的水平,MinIO升级是通过一个简单命令完成的,这个命令可以无中断的完成MinIO的升级,并且不需要停机即可完成升级操作-降低总使用和运维成本。

MinIO基于ApacheV2license100%开放源代码

这就意味着MinIO的客户能够自动的、无限制、自由免费使用和集成MinIO、自由的创新和创造、自由的去修改、自由的再次发行新的版本和软件.确实,MinIO强有力的支持和驱动了很多世界500强的企业。此外,其部署的多样性和专业性提供了其他软件无法比拟的优势。

下面我们来看下MinIO的一些基础概念

Set/Drive这两个概念是MINIO里面最重要的两个概念,一个对象最终是存储在Set上面的。

我们来看下边MINIO集群存储示意图,每一行是一个节点机器,这有32个节点,每个节点里有一个小方块我们称之Drive,Drive可以简单地理解为一个硬盘。

图中,一个节点有32个Drive,相当于32块硬盘,Set是另外一个概念,Set是一组Drive的集合,图中,所有蓝色、橙色背景的Drive(硬盘)的就组成了一个Set。

MINIO是通过数据编码,将原来的数据编码成N份,N就是一个Set上面Drive的数量,后面多次提到的N都是指这个意思,上图中,一个Set上面Drive的数量,是3。

对象被编码成N份之后,把每一份,写到对应的Drive上面,这就是把一个对象存储在整个Set上。

一个集群包含多个Set,每个对象最终存储在哪个Set上是根据对象的名称进行哈希,然后影射到唯一的Set上面,这个方式从理论上保证数据可以均匀的分布到所有的Set上。

根据的观测,数据分布的也非常均匀,一个Set上包含多少个Drive是由系统自动根据集群规模算出来的,当然,也可以自己去配置,一个Set的Drive系统会考虑尽可能把它放在多的节点上面,保证它的可靠性。

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5.半结构化非结构化数据是什么?价值密度低是什么意思?非结构化一般指无法结构化的数据,没有固定的结构,例如图片,文件,视频等,大数据时代可以利用信息技术处理这类数据。 半结构化数据是指有基本固定的结构的数据,介于结构化数据和非结构化数据之间。如邮件系统就是半结构化数据:其中的收发件功能、主题等,有一定规律的数据属于结构化数据;而附件内容,如图片、音频等属于https://www.dongao.com/dy/zckjs_zl_53655/12803215.shtml
6.不懂这25个名词,好意思说你懂大数据?流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。与流分析技术(指的是能够持续地计算数值和统计分析的能力)结合起来,流处理方法特别能够针对大规模数据的实时处理。 25 结构化vs非结构化数据(Structured v Unstructured Data) 这是大数据中的对比之一。结构化数据基本上是那些能够被放在关系型数据库中的任何数据,以这种方式https://gxq.guiyang.gov.cn/zjgxq/zjgxqxyzs/zjgxqxyzsdsjqy/201710/t20171013_17120534.html
7.什么是非结构化数据?非结构化数据完整指南Elastic定义非结构化数据并探索数据示例以理解它与结构化数据有哪些不同。了解如何分析非结构化数据,非结构化数据的优点和带来的挑战。https://www.elastic.co/cn/what-is/unstructured-data
8.什么是结构化数据和非结构化数据?零代码知识中心二、什么是非结构化数据? 顾名思义,其他所有不能按照行列格式整齐排列的数据都是结构化数据,如录音、视频片段、图像、社交媒体帖子、电子邮件内容、客户服务聊天记录、机器传感器数据等等。据 Gartner 估计,非结构化数据约占企业所有数据的 80%,来自其他机构的估计甚至更高。 https://www.jiandaoyun.com/fe/gdyqhj/
9.什么是非结构化数据?Teradata非结构化数据是指没有固定组织原则的未经过滤的信息。它通常被称为原始数据。了解更多信息。https://prod1.teradata.com/Glossary/What-is-Unstructured-Data
10.什么是非结构化数据?OpenText非结构化数据是指没有按照预定义方式组织的数据集。了解非结构化数据的类型以及如何管理它们至关重要。https://www.opentext.com/zh-cn/what-is/unstructured-data
11.什么是结构化半结构化和非结构化数据?①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://it.ynnu.edu.cn/info/1054/2898.htm
12.什么是非结构化数据(unstructureddata)?机器之心随着AI和5G时代的到来,我们对信息的渴望被极大的唤起,常规的结构化数据交互已经不能满足人们的需求,而伴随着数字化的快速发展,非结构化数据扮演起越来越重要的角色,图片、视频、语音蕴含的丰富信息将被广泛利用。然而真正能够使用并且管理非结构化数据是现在人工智能领域的一大问题。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-05-20-10
13.数据架构:大数据数据仓库以及DataVault值得注意的是,企业中的大数据包括重复型非结构化数据和非重复型非结构化数据,如图1.1.6所示。 1.1.5 分界线 一开始,对于非结构化数据的两种类型(重复型非结构化数据和非重复型非结构化数据),我们可能认为它们之间的差别是难以预料、微不足道的。实际上,这两种非结构化数据类型之间的差异并非微不足道。因为这两种https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/11854
14.结构化数据和非结构化数据是什么意思?- 企业资源规划(ERP)系统;- 财务管理系统;- 医疗信息管理系统(HIS);- 教育领域的一卡通系统;- 政府部门的行政审批系统;- 其他各类核心数据库系统。这些系统通常对存储方案有高速性能、数据备份、共享和容灾等方面的需求。2. 非结构化数据包括视频、音频、图片、图像、文档和文本等,它们没有固定https://zhidao.baidu.com/question/1906633916634388180.html
15.NASvs.对象存储:什么是非结构化数据存储的优秀选择?非结构化数据是增长最快的数据类型之一。随着组织创建并尝试存储逐年增加的数据量,这自然会引发一个问题:非结构化数据的最佳存储是什么? 非结构化数据是不符合传统数据库格式的信息。电子邮件和文档形式的文本以及多媒体(例如照片、视频和音频文件)是非结构化数据的常见示例。在寻找存储非结构化数据的优秀方式时,NAShttps://www.51cto.com/article/718813.html
16.为什么我们称文本为“非结构化”?文本背后确实存在结构,但是这不允许在计算机的角度将文本视为结构化的,这种结构是如此巨大,如此复杂,如此神秘以至于计算机无法理解,计算机仅能理解简单的结构,而语言简直就是苍白无力,因此在计算机看来,文本是非结构化的,更复杂的是,非结构化数据(从计算机的角度来看)包含的内容远远超过文本,非结构化数据包括各种其他数据https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=1951
17.行政管理论文15篇3.2对非结构化和半结构化数据的采集与应用 缺乏技术支撑像图像摘要技术、互联网搜索拦截技术、图像识别技术、磁盘恢复与解密技术、数字认证技术等非结构化和半结构化的应用和数据,在工商系统既无采集也无积累。由于没有充足完整的数据信息量做支撑,工商信息化还处于相对简单和小规模的阶段,依托海量数据或大数据的深度挖https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html
18.一看就懂!15个交互与UI必懂的技术用语优设网结构化与非结构化数据 1. 结构化数据: 有固定格式、统一结构、有限长度等的 数据展示方式,且可以用一个二维关系表来表示。 什么是二维关系表? 就如同一个标准 Excel 表:以行为单位,每一行数据表示一个实体/一组信息,每一行数据的属性是相同的(因为每一列对应一个特征)。 https://www.uisdc.com/15-ui-technical-terms/