Archiviazione di oggetti per le sfide dell'era digitale

In associazione con Hitachi Vantara

Quando Mastercard voleva migliorare la velocità e la sicurezza delle transazioni con carta di credito, quando il Baylor College of Medicine stava ampliando il suo programma di sequenziamento genomico umano e quando il produttore di giocattoli Spin Master si stava espandendo in videogiochi e programmi televisivi online, tutti si sono rivolti alla tecnologia di archiviazione degli oggetti per facilitare il trattamento di enormi quantità di dati.

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Lo storage di oggetti, con la sua capacità praticamente infinita e il suo basso costo, ha una lunga storia di implementazione per il backup, l'archiviazione, il ripristino di emergenza e la conformità normativa. Ma le richieste delle odierne organizzazioni incentrate sui dati hanno portato la tecnologia dal polveroso armadio di archiviazione al centro della scena della trasformazione digitale.

Per qualsiasi decisore tecnologico che pensa a una strategia globale per i dati, avere un grande repository centrale, noto anche come data lake, è l'approccio preferito: aiuta ad abbattere i silos e ad aggregare i dati da più fonti per il tipo di analisi dei dati che fornisce valore per l'impresa. Lo storage di oggetti è la tecnologia di base più efficace per l'applicazione di analisi dei dati, apprendimento automatico e intelligenza artificiale a questi vasti archivi di dati, afferma Scott Sinclair, analista di storage presso il ricercatore di mercato Enterprise Strategy Group.

Il più grande vantaggio dell'object storage è quello di aggiungere più valore ai dati primari. Non memorizza solo file; aggiunge contesto, afferma Paul Schindeler, ex analista di IDC e attualmente CEO della società di consulenza olandese Data Matters. Un archivio oggetti include metadati, o etichette, che consentono alle aziende di cercare facilmente grandi volumi di dati, determinare l'origine dei dati, se sono stati modificati e, cosa più importante, impostare criteri e mantenere registrazioni verificabili su chi può vedere il file , chi può aprirlo e chi può scaricare i dati.

La maggior parte delle organizzazioni oggi utilizza un mix di tipi di archiviazione: archiviazione di file, archiviazione a blocchi e archiviazione di oggetti. Ma l'uso dell'object storage è in aumento per una serie di motivi: velocità, scalabilità, ricercabilità, sicurezza, integrità dei dati, affidabilità e protezione contro il ransomware. Ed è l'onda del futuro quando si tratta di analisi dei big data.

Archiviazione oggetti, allora e adesso

L'object storage è stato sviluppato negli anni '90 per gestire archivi di dati che erano semplicemente troppo grandi per essere sottoposti a backup con l'archiviazione di file e blocchi, afferma Sinclair. Quando è stato introdotto, la scalabilità quasi infinita, il basso costo e l'immutabilità dell'object storage lo hanno reso ideale per il backup e il ripristino e l'archiviazione a lungo termine e la conformità a normative come l'Health Insurance Portability and Accountability Act, nel settore sanitario, e Sarbanes-Oxley , nel settore bancario.

Il successivo evento spartiacque nell'evoluzione dell'object storage è stato l'ascesa del cloud storage. Il fornitore di servizi cloud Amazon Web Services ha scelto l'architettura di storage degli oggetti come base per il suo popolare Simple Storage Service (S3) e lo storage degli oggetti è diventato la piattaforma standard per tutto lo storage cloud, sia di Google, Microsoft o altri. Inoltre, i protocolli S3 sono diventati lo standard del settore per le moderne applicazioni incentrate sui dati, indipendentemente dal fatto che vengano eseguite nel cloud o in un data center aziendale.

Più recentemente, le organizzazioni si sono rese conto che devono fare di più che parcheggiare e proteggere i propri dati; hanno bisogno di estrarre valore da vaste raccolte di dati storici, nonché da nuove fonti di dati e tipi di dati, come i dati dei sensori dell'Internet delle cose, i video e le immagini. È qui che l'archiviazione degli oggetti brilla davvero. È diventata la piattaforma su cui le organizzazioni stanno costruendo le proprie capacità di analisi dei dati per modernizzare i propri ambienti informatici, creare innovazione e guidare la trasformazione digitale.

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Questo contenuto è stato prodotto da Insights, il ramo dei contenuti personalizzati di MIT Technology Review. Non è stato scritto dalla redazione del MIT Technology Review.

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