stringtranslate.com

Хранилище объектов

Объектное хранилище (также известное как объектное хранилище [1] или хранилище BLOB- объектов ) — это подход к хранению компьютерных данных , при котором данные управляются как «блобы» или «объекты», в отличие от других архитектур хранения, таких как файловые системы , которые управляют данными как файл. иерархия и блочное хранилище , которое управляет данными как блоками внутри секторов и дорожек. [2] Каждый объект обычно связан с переменным количеством метаданных и глобальным уникальным идентификатором . Хранилище объектов может быть реализовано на нескольких уровнях, включая уровень устройства (устройство хранения объектов), уровень системы и уровень интерфейса. В каждом случае объектное хранилище стремится реализовать возможности, не реализуемые другими архитектурами хранения, такие как интерфейсы, которые непосредственно программируются приложением, пространство имен, которое может охватывать несколько экземпляров физического оборудования, а также функции управления данными, такие как репликация данных и распределение данных по адресам. Детализация на уровне объекта.

Объектные системы хранения позволяют хранить огромные объемы неструктурированных данных , в которых данные записываются один раз и читаются один раз (или много раз). [3] Хранилище объектов используется для таких целей, как хранение таких объектов, как видео и фотографии на Facebook , песен на Spotify или файлов в онлайн-сервисах для совместной работы, таких как Dropbox . [4] Одним из ограничений объектного хранилища является то, что оно не предназначено для транзакционных данных , поскольку объектное хранилище не предназначено для замены доступа к файлам и совместного использования NAS ; он не поддерживает механизмы блокировки и совместного использования, необходимые для поддержания единой, точно обновляемой версии файла. [3]

История

Происхождение

Джим Старки ввёл термин « капля » [ когда? ] работает в Digital Equipment Corporation для обозначения непрозрачных объектов данных. Терминология была принята для Rdb/VMS . «Капля» часто с юмором объясняется как аббревиатура от «большой двоичный объект». По словам Старки, этот бэкроним возник, когда Терри Маккивер, работающий в отделе маркетинга в Apollo Computer, почувствовал, что этот термин должен быть аббревиатурой. Маккивер начал использовать расширение «Базовый большой объект». Позже это было затмевано ретроактивным объяснением сгустков как «больших двоичных объектов». По словам Старки, «Капля ничего не значит». Отвергнув аббревиатуру, он объяснил свою мотивацию чеканки монет, сказав: «Капля — это то, что съело Цинциннати [ так в оригинале ], Кливленд или что-то еще», имея в виду научно-фантастический фильм 1958 года «Капля» . [5]

В 1995 году исследование сетевых защищенных дисков под руководством Гарта Гибсона впервые выдвинуло концепцию разделения менее распространенных операций, таких как манипуляции с пространством имен, от обычных операций, таких как чтение и запись, для оптимизации производительности и масштабирования обоих. [6] В том же году была создана бельгийская компания FilePool для создания основы для функций архивирования. Объектное хранилище было предложено в лаборатории Университета Карнеги-Меллона Гибсона в качестве исследовательского проекта в 1996 году. [7] Другой ключевой концепцией было абстрагирование операций записи и чтения данных в более гибкие контейнеры данных (объекты). Детализированное управление доступом посредством архитектуры объектного хранилища [8] было дополнительно описано одним из членов команды NASD Говардом Гобиоффом, который позже стал одним из изобретателей файловой системы Google . [9]

Другая связанная с этим работа включает проект файловой системы Coda в Карнеги-Меллоне , который начался в 1987 году и породил файловую систему Lustre . [10] Существует также проект OceanStore в Калифорнийском университете в Беркли, [11] который начался в 1999 году [12] и проект логистической сети в Университете Теннесси в Ноксвилле, который начался в 1998 году . [13] В 1999 году Гибсон основал Panasas для коммерциализировать концепции, разработанные командой NASD.

Разработка

Компания Seagate Technology сыграла центральную роль в разработке объектных систем хранения данных. По данным Ассоциации производителей сетей хранения данных SNIA, «Объектное хранилище зародилось в конце 1990-х годов: спецификации Seagate от 1999 года представили некоторые из первых команд и то, как операционная система эффективно исключила использование хранилища». [14]

Предварительная версия «Предложения по набору команд для ОБЪЕКТНО-БАЗИРОВАННЫХ УСТРОЙСТВ ХРАНЕНИЯ» от 25 октября 1999 г. была представлена ​​компанией Seagate под редакцией Дэйва Андерсона из Seagate и стала результатом работы Национального консорциума индустрии хранения данных (NSIC), включая вклад Карнеги-Меллона . Университет , Seagate, IBM, Quantum и StorageTek. [15] Этот документ был предложен INCITS T-10 ( Международному комитету по стандартам информационных технологий ) с целью сформировать комитет и разработать спецификацию на основе протокола интерфейса SCSI. Это определило объекты как абстрактные данные с уникальными идентификаторами и метаданными, как объекты связаны с файловыми системами, а также со многими другими инновационными концепциями. Андерсон представил многие из этих идей на конференции SNIA в октябре 1999 года. В презентации было раскрыто соглашение об интеллектуальной собственности, подписанное в феврале 1997 года между первоначальными партнерами (с компанией Seagate, представленной Андерсоном и Крисом Малакапалли), и описывалось преимущества объектного хранилища, масштабируемого вычисления, независимость от платформы и управление хранилищем. [16]

Архитектура

Абстракция хранения

Один из принципов проектирования объектного хранилища — абстрагировать некоторые нижние уровни хранилища от администраторов и приложений. Таким образом, данные предоставляются и управляются как объекты, а не как блоки или (исключительно) файлы. Объекты содержат дополнительные описательные свойства, которые можно использовать для улучшения индексации или управления. Администраторам не нужно выполнять функции хранения более низкого уровня, такие как создание логических томов и управление ими для использования емкости диска или установка уровней RAID для устранения сбоя диска.

Хранилище объектов также позволяет адресовать и идентифицировать отдельные объекты не только по имени файла и пути к нему. Объектное хранилище добавляет уникальный идентификатор в сегменте или во всей системе для поддержки гораздо больших пространств имен и устранения конфликтов имен.

Включение расширенных пользовательских метаданных в объект.

Объектное хранилище явно отделяет метаданные файла от данных для поддержки дополнительных возможностей. В отличие от фиксированных метаданных в файловых системах (имя файла, дата создания, тип и т. д.), объектное хранилище обеспечивает полнофункциональные, настраиваемые метаданные на уровне объекта, чтобы:

Кроме того, в некоторых реализациях объектно-ориентированной файловой системы:

Объектно-ориентированные устройства хранения ( OSD ), а также некоторые реализации программного обеспечения (например, DataCore Swarm) управляют метаданными и данными на уровне устройства хранения:

Программное управление данными

Объектное хранилище предоставляет программные интерфейсы, позволяющие приложениям манипулировать данными. На базовом уровне сюда входят функции создания, чтения, обновления и удаления ( CRUD ) для основных операций чтения, записи и удаления. Некоторые реализации объектного хранилища идут дальше, поддерживая дополнительные функции, такие как управление версиями объектов/файлов , репликация объектов, управление жизненным циклом и перемещение объектов между различными уровнями и типами хранилища. Большинство реализаций API основаны на REST , что позволяет использовать множество стандартных HTTP- вызовов.

Выполнение

Облачное хранилище

Подавляющее большинство облачных хранилищ, доступных на рынке, используют архитектуру объектного хранилища. Некоторые известные примеры — Amazon Web Services S3 , дебютировавший в марте 2006 года, Microsoft Azure Blob Storage, Rackspace Cloud Files (чей код был передан в 2010 году проекту Openstack и выпущен как OpenStack Swift ) и Google Cloud Storage , выпущенный в мае 2010 года.

Объектно-ориентированные файловые системы

Некоторые распределенные файловые системы используют объектно-ориентированную архитектуру, в которой метаданные файлов хранятся на серверах метаданных, а данные файлов хранятся на серверах хранения объектов. Клиентское программное обеспечение файловой системы взаимодействует с отдельными серверами и абстрагирует их, предоставляя пользователям и приложениям полную файловую систему.

Объектно-хранилище систем

Некоторые ранние воплощения объектного хранилища использовались для архивирования, поскольку реализации были оптимизированы для служб данных, таких как неизменность, а не производительность. EMC Centera и Hitachi HCP (ранее известные как HCAP) — два наиболее часто упоминаемых продукта объектного хранилища для архивирования. Другой пример — платформа объектного хранилища Quantum ActiveScale.

Примерно в 2008 году на рынок вышли более универсальные объектные системы хранения данных. Привлеченные невероятным ростом «независимых» систем хранения данных в веб-приложениях, таких как Yahoo Mail, и ранним успехом облачных хранилищ, объектные системы хранения данных обещали масштаб и возможности облачных технологий. хранилище с возможностью развертывания системы на предприятии или у начинающего поставщика услуг облачного хранения.

Единое файловое и объектное хранилище

Некоторые системы хранения объектов поддерживают унифицированное хранилище файлов и объектов, что позволяет клиентам хранить объекты в системе хранения, в то время как другие клиенты одновременно хранят файлы в той же системе хранения. [17] Другие поставщики гибридных облачных хранилищ используют шлюзы облачного хранилища для обеспечения уровня доступа к файлам поверх объектного хранилища, реализуя протоколы доступа к файлам, такие как SMB и NFS.

«Пленное» хранилище объектов

Некоторые крупные интернет-компании разрабатывали собственное программное обеспечение, когда продукты объектного хранения не были коммерчески доступны или случаи использования были очень специфическими. Facebook, как известно, изобрел собственное программное обеспечение для хранения объектов под кодовым названием Haystack, чтобы эффективно удовлетворить свои особые потребности в крупномасштабном управлении фотографиями. [18]

Объектно-ориентированные устройства хранения данных

Объектное хранилище на уровне протокола и устройства было предложено 20 лет назад [ неоднозначно ] и одобрено для набора команд SCSI почти 10 лет назад [ неоднозначно ] как «Команды объектно-ориентированного устройства хранения данных» (OSD), [19] однако оно имело не был запущен в производство до разработки платформы Seagate Kinetic Open Storage. [20] [21] Набор команд SCSI для объектных устройств хранения был разработан рабочей группой SNIA для комитета T10 Международного комитета по стандартам информационных технологий (INCITS). [22] T10 отвечает за все стандарты SCSI.

Принятие на рынок

Один из первых продуктов объектного хранения данных, Lustre , используется в 70% суперкомпьютеров из Топ-100 и ~50% из Топ-500 . [23] По состоянию на 16 июня 2013 года сюда входят 7 из 10 лучших, в том числе текущая четвертая по скорости система в списке — китайская «Тяньхэ-2» и седьмая по скорости — суперкомпьютер «Титан» в Национальной лаборатории Ок-Ридж . [24]

Объектные системы хранения получили хорошее распространение в начале 2000-х годов в качестве архивной платформы, особенно после принятия законов о соответствии, таких как законы Сарбейнса-Оксли . После пяти лет присутствия на рынке продукт EMC Centera привлек более 3500 клиентов и к 2007 году было поставлено 150 петабайт . [26] Новые системы объектного хранения также получили некоторое распространение, особенно в отношении очень крупных специализированных приложений, таких как аукционный сайт eBay, где EMC Atmos используется для управления более чем 500 миллионами объектов в день. [27] По состоянию на 3 марта 2014 г. EMC утверждает, что продала более 1,5 экзабайт хранилища Atmos. [28] 1 июля 2014 года Национальная лаборатория Лос-Аламоса выбрала Scality RING в качестве основы для среды хранения объемом 500 петабайт, которая станет одной из крупнейших за всю историю. [29]

«Плененные» системы хранения объектов, такие как Haystack от Facebook, впечатляюще масштабируются. В апреле 2009 года Haystack управляла 60 миллиардами фотографий и 1,5 петабайтами хранилища, добавляя 220 миллионов фотографий и 25 терабайт в неделю. [18] Совсем недавно Facebook заявил, что они добавляют 350 миллионов фотографий в день и хранят 240 миллиардов фотографий. [30] Это может достигать 357 петабайт. [31]

Облачное хранилище стало широко распространенным, поскольку многие новые веб- и мобильные приложения выбирают его в качестве обычного способа хранения двоичных данных . [32] В качестве серверной части хранилища для многих популярных приложений, таких как Smugmug и Dropbox , Amazon S3 разросся до огромных масштабов: в апреле 2013 года было сохранено более 2 триллионов объектов. [33] Два месяца спустя Microsoft заявила, что они хранили даже больше объектов в Azure — 8,5 триллионов. [34] К апрелю 2014 года Azure заявила, что хранит более 20 триллионов объектов. [35] Хранилище Windows Azure управляет объектами Blob (пользовательские файлы), таблицами (структурированное хранилище) и очередями (доставка сообщений) и считает их все объектами. [36]

Анализ рынка

IDC начала ежегодно оценивать рынок объектно-ориентированных систем хранения данных, используя свою методологию MarketScape. IDC описывает MarketScape как: «…количественную и качественную оценку характеристик, которые оценивают текущий и будущий успех поставщика на указанном рынке или сегменте рынка и обеспечивают меру его восхождения, чтобы стать лидером или сохранить лидерство. Оценки MarketScape особенно полезны на развивающихся рынках, которые часто фрагментированы, имеют несколько игроков и не имеют явных лидеров». [37]

В 2019 году IDC оценила Dell EMC , Hitachi Data Systems , IBM , NetApp и Scality как лидеров.

Стандарты

Стандарты объектно-ориентированных устройств хранения данных

OSD версия 1

В первой версии стандарта OSD [38] объекты указываются с 64-битным идентификатором раздела и 64-битным идентификатором объекта. Разделы создаются и удаляются внутри экранного меню, а объекты создаются и удаляются внутри разделов. Не существует фиксированных размеров, связанных с разделами или объектами; им разрешено расти в зависимости от ограничений физического размера устройства или логических ограничений квоты в разделе.

Расширяемый набор атрибутов описывает объекты. Некоторые атрибуты реализуются непосредственно в экранном меню, например количество байтов в объекте и время модификации объекта. Существует специальный атрибут тега политики, который является частью механизма безопасности. Другие атрибуты не интерпретируются OSD. Они устанавливаются для объектов системами хранения более высокого уровня, которые используют OSD для постоянного хранения. Например, атрибуты могут использоваться для классификации объектов или для фиксации связей между различными объектами, хранящимися в разных OSD.

Команда list возвращает список идентификаторов объектов внутри раздела, дополнительно отфильтрованный по совпадениям со значениями их атрибутов. Команда списка также может возвращать выбранные атрибуты перечисленных объектов.

Команды чтения и записи можно комбинировать или совмещать с командами получения и установки атрибутов. Эта возможность уменьшает количество раз, когда системе хранения высокого уровня приходится пересекать интерфейс с OSD, что может повысить общую эффективность.

OSD версия 2

Во втором поколении набора команд SCSI «Объектно-ориентированные устройства хранения данных — 2» (OSD-2) добавлена ​​поддержка снимков, коллекций объектов и улучшена обработка ошибок. [39]

Снимок — это копия всех объектов раздела на определенный момент времени в новый раздел. OSD может реализовать копирование с эффективным использованием пространства, используя методы копирования при записи, так что два раздела совместно используют объекты, которые не изменяются между снимками, или OSD может физически скопировать данные в новый раздел. Стандарт определяет клоны, доступные для записи, и снимки, доступные только для чтения.

Коллекция — это особый вид объекта, который содержит идентификаторы других объектов. Существуют операции по добавлению и удалению из коллекций, а также операции по получению или установке атрибутов для всех объектов в коллекции. Коллекции также используются для отчетов об ошибках. Если объект повреждается из-за дефекта носителя (т. е. поврежденного места на диске) или из-за ошибки программного обеспечения в реализации OSD, его идентификатор помещается в специальную коллекцию ошибок. Система хранения более высокого уровня, использующая OSD, может запрашивать эту коллекцию и при необходимости предпринимать корректирующие действия.

Различия между хранилищами ключей и объектов

Граница между хранилищем объектов и хранилищем значений ключей размыта, и хранилища значений ключей иногда условно называют хранилищами объектов.

Традиционный интерфейс блочного хранилища использует серию блоков фиксированного размера, которые пронумерованы начиная с 0. Данные должны иметь точный фиксированный размер и могут храниться в определенном блоке, который идентифицируется его логическим номером блока (LBN). Позже можно получить этот блок данных, указав его уникальный LBN.

В хранилище «ключ-значение» данные идентифицируются по ключу, а не по LBN. Ключ может быть «кошкой», «оливкой» или «42». Это может быть произвольная последовательность байтов произвольной длины. Данные (называемые на этом языке значением) не обязательно должны иметь фиксированный размер и также могут представлять собой произвольную последовательность байтов произвольной длины. Данные сохраняются путем предоставления ключа и данных (значения) в хранилище данных, а затем можно получить данные, представив ключ. Эта концепция встречается в языках программирования. Python называет их словарями, Perl называет их хэшами, Java и C++ называют их картами и т. д. Некоторые хранилища данных также реализуют хранилища «ключ-значение», такие как Memcached, Redis и CouchDB.

Хранилища объектов похожи на хранилища «ключ-значение» в двух отношениях. Во-первых, идентификатор объекта или URL-адрес (эквивалент ключа) может быть произвольной строкой. [40] Во-вторых, данные могут иметь произвольный размер.

Однако есть несколько ключевых отличий между хранилищами «ключ-значение» и хранилищами объектов. Во-первых, хранилища объектов также позволяют связать ограниченный набор атрибутов (метаданных) с каждым фрагментом данных. Комбинация ключа, значения и набора атрибутов называется объектом. Во-вторых, хранилища объектов оптимизированы для больших объемов данных (сотни мегабайт или даже гигабайты), тогда как для хранилищ «ключ-значение» ожидается, что значение будет относительно небольшим (килобайты). Наконец, хранилища объектов обычно предлагают более слабые гарантии согласованности, такие как итоговая согласованность , тогда как хранилища ключей-значений обеспечивают строгую согласованность .

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Менье, М.; Гангер, Греция; Ридель, Э. (август 2003 г.). «Сеть хранения данных — объектно-ориентированное хранилище». Журнал коммуникаций IEEE . 41 (8): 84–90. дои : 10.1109/mcom.2003.1222722.
  2. ^ Портер Де Леон, Ядин; Тони Пископо (14 августа 2014 г.). «Объектное хранилище и блочное хранилище: понимание технологических различий». Друва . Проверено 19 января 2015 г.
  3. ^ Аб Эрвин, Дерек (2022). «Блочное хранилище, объектное хранилище и файловое хранилище: в чем разница?». Кумуло . Проверено 8 февраля 2022 г. Объектное хранилище может хорошо работать с неструктурированными данными, в которых данные записываются один раз и читаются один раз (или много раз). Статический онлайн-контент, резервные копии данных, архивы изображений, видео, изображения и музыкальные файлы могут храниться как объекты.
  4. ^ Чандрасекаран, Арун; Дэйли, Алан (11 февраля 2014 г.). «Критические возможности объектного хранилища». Исследования Гартнера . Архивировано из оригинала 16 марта 2014 г.
  5. ^ Старки, Джеймс (22 января 1997 г.). «Правдивая история BLOB» . Проверено 8 ноября 2023 г.
  6. ^ Гарт А. Гибсон; Нэгл Д.; Амири К.; Чан Ф.; Файнберг Э.; Гобиофф Х.; Ли С.; Озчери Б.; Ридель Э.; Рохберг Д.; Зеленка Дж. «Масштабирование файлового сервера с помощью сетевых защищенных дисков» (PDF) . Материалы Международной конференции ACM по измерению и моделированию компьютерных систем (Sigmetrics '97) . Проверено 27 октября 2013 г.
  7. ^ Фактор, Майкл; Мет, К.; Наор, Д.; Роде, О.; Сатран, Дж. (2005). «Объектное хранилище: будущий строительный блок систем хранения». стр. 119–123. CiteSeerX 10.1.1.122.3959 . 
  8. ^ Гобиофф, Ховард; Гибсон, Гарт А.; Тайгар, Дуг (1 октября 1997 г.). «Безопасность сетевых устройств хранения данных (CMU-CS-97-185)». Лаборатория параллельных данных . Проверено 7 ноября 2013 г.
  9. ^ Санджай Гемават; Говард Гобиофф; Шун-Так Люн (октябрь 2003 г.). «Файловая система Google» (PDF) . Проверено 7 ноября 2013 г.
  10. ^ Браам, Питер. «Блеск: межгалактическая файловая система» (PDF) . Проверено 17 сентября 2013 г.
  11. ^ "ОкеанМагазин". Архивировано из оригинала 8 августа 2012 года . Проверено 18 сентября 2013 г.
  12. ^ Кубятович, Джон; Уэллс, Крис; Чжао, Бен; Биндель, Дэвид; Чен, Ян; Червински, Стивен; Итон, Патрик; Гилс, Деннис; Гуммади, Рамакришна; Рея, Шон; Уэзерспун, Хаким (2000). «OceanStore: архитектура постоянного хранилища глобального масштаба». Материалы девятой международной конференции по Архитектурной поддержке языков программирования и операционных систем . стр. 190–201. дои : 10.1145/378993.379239. ISBN 1581133170.
  13. ^ Планк, Джеймс; Бек, Мика; Эльвасиф, Ваэль; Мур, Терри; Суани, Мартин; Вольски, Рич (октябрь 1999 г.). «Протокол объединительной платы Интернета: хранение в сети» (PDF) . Сетевой магазин 1999 года . Проверено 27 января 2021 г.
  14. ^ Объектное хранилище: что, как и почему? , NSF (Форум сетевых хранилищ), SNIA (Ассоциация индустрии сетевых хранилищ), Прямая веб-трансляция 19 февраля 2020 г.
  15. ^ Андерсон, Д. (1999). «Объектно-ориентированные устройства хранения данных: предложение набора команд» (PDF) . Т10 . S2CID  59781155.
  16. ^ Объектно-ориентированное хранилище: видение , слайд-презентация, Дэйв Андерсон и Seagate Technology, 13 октября 1999 г. https://www.t10.org/ftp/t10/document.99/99-341r0.pdf
  17. ^ Причард, Стивен (23 октября 2020 г.). «Единое хранилище файлов и объектов: лучшее из обоих миров?». Компьютерный еженедельник .
  18. ^ Аб Вайгель, Питер (30 апреля 2009 г.). «Иголка в стоге сена: эффективное хранение миллиардов фотографий» . Проверено 5 октября 2021 г.
  19. ^ Ридель, Эрик; Сами Ирен (февраль 2007 г.). «Объектное хранилище и приложения» (PDF) . Проверено 3 ноября 2013 г.
  20. ^ «Видение открытого хранилища Seagate Kinetic» . Сигейт . Проверено 3 ноября 2013 г.
  21. ↑ Галлахер, Шон (27 октября 2013 г.). «Seagate представляет новый интерфейс накопителя: Ethernet». Арс Техника . Проверено 3 ноября 2013 г.
  22. ↑ Корбет, Джонатан (4 ноября 2008 г.). «Linux и объектные устройства хранения данных». LWN.net . Проверено 8 ноября 2013 г.
  23. ^ Дилгер, Андреас. «Будущее развитие Lustre» (PDF) . IEEE MSST. Архивировано из оригинала (PDF) 29 октября 2013 года . Проверено 27 октября 2013 г.
  24. ^ «Datadirect Networks построит самую быструю в мире систему хранения данных для Titan, самого мощного суперкомпьютера в мире» . Архивировано из оригинала 29 октября 2013 года . Проверено 27 октября 2013 г.
  25. ^ «EMC отмечает пять лет инноваций и лидерства на рынке EMC Centera» . ЭМС. 18 апреля 2007 года . Проверено 3 ноября 2013 г.
  26. ^ «Платформа контента Hitachi поддерживает несколько петабайт, миллиарды объектов» . Techvalidate.com. Архивировано из оригинала 24 сентября 2015 года . Проверено 19 сентября 2013 г.
  27. ↑ Робб, Дрю (11 мая 2011 г.). «EMC World продолжает уделять внимание большим данным, облакам и флэш-памяти». Инфостор . Проверено 19 сентября 2013 г.
  28. ^ Гамильтон, Джордж. «В долгосрочной перспективе: лидерство EMC в области объектных систем хранения данных». Архивировано из оригинала 15 марта 2014 года . Проверено 15 марта 2014 г.
  29. ↑ Меллор, Крис (1 июля 2014 г.). «Национальной лаборатории Лос-Аламоса это нравится, и она ставит на него КОЛЬЦО Скалити». Регистр . Проверено 26 января 2015 г.
  30. ↑ Миллер, Рич (13 января 2013 г.). «Facebook строит эксабайтные центры обработки данных для холодного хранения». Datacenterknowledge.com . Проверено 6 ноября 2013 г.
  31. ↑ Люнг, Лео (17 мая 2014 г.). «Сколько данных хранит x?». Techexpectations.org. Архивировано из оригинала 22 мая 2014 года . Проверено 23 мая 2014 г.
  32. ↑ Люнг, Лео (11 января 2012 г.). «Объектное хранилище уже доминирует в наши дни (мы просто не заметили)». Архивировано из оригинала 29 сентября 2013 года . Проверено 27 октября 2013 г.
  33. ↑ Харрис, Деррик (18 апреля 2013 г.). «Amazon S3 растет в геометрической прогрессии, теперь хранит 2 триллиона объектов». Гигаом . Проверено 17 сентября 2013 г.
  34. ↑ Вильгельм, Алекс (27 июня 2013 г.). «Microsoft: Azure обслуживает 299 миллионов пользователей Skype, 50 миллионов пользователей Office Web Apps, хранит 8,5 тысяч объектов». thenextweb.com . Проверено 18 сентября 2013 г.
  35. ↑ Нельсон, Фриц (4 апреля 2014 г.). «44 новых улучшения Microsoft Azure, 20 триллионов объектов». ИТ-специалист Тома. Архивировано из оригинала 6 мая 2014 года . Проверено 3 сентября 2014 г.
  36. ^ Колдер, Брэд. «Хранилище Windows Azure: высокодоступная облачная служба хранения с строгой согласованностью» (PDF) . SOSP '11: Материалы двадцать третьего симпозиума ACM SIGOPS по принципам операционных систем . Ассоциация вычислительной техники. ISBN 978-1-4503-0977-6. Проверено 6 ноября 2013 г.
  37. ^ Потнис, Амита. «IDC MarketScape: Всемирная оценка поставщиков объектно-ориентированных хранилищ за 2019 год». idc.com . ИДЦ . Проверено 16 февраля 2020 г.
  38. ^ "ИНЦИТС 400-2004". Международный комитет по стандартам информационных технологий . Проверено 8 ноября 2013 г.
  39. ^ "ИНЦИТС 458-2011". Международный комитет по стандартам информационных технологий. 15 марта 2011 года . Проверено 8 ноября 2013 г.
  40. ^ Фонд OpenStack . «Обзор API объектного хранилища». Документация OpenStack . Проверено 9 июня 2017 г.