Introduzione a Object Storage su Netezza
Netezza supporta ora un'architettura di storage ibrida, consentendo agli utenti di scegliere tra storage a blocchi e storage a oggetti al momento della creazione della tabella. Questo miglioramento offre una certa flessibilità nella gestione dei dati in base a considerazioni sulle prestazioni e sui costi. Lo storage a oggetti è una tecnologia di archiviazione dei dati che li gestisce come oggetti, garantendo una scalabilità praticamente illimitata e indolore, tempi di attività elevati, condivisione e spostamento dei dati più semplici e costi di archiviazione inferiori. Attualmente, l'archiviazione nativa degli oggetti è supportata sui cloud pubblici AWS e Azure nelle distribuzioni Bring Your Own Cloud (BYOC) e SaaS, con il supporto previsto per ulteriori piattaforme in futuro.
Architettura di storage ibrida
Nel modello di archiviazione ibrida, ogni fetta di dati presenta due partizioni di archiviazione distinte:
Block Storage Partizione: Progettato per esigenze di archiviazione tradizionali e ad alte prestazioni, lo storage a blocchi è ideale per carichi di lavoro sensibili alla latenza. Ogni SPU (Storage Processing Unit) è collegata a uno storage a blocchi, garantendo continuità e compatibilità con le strutture di database esistenti.
Object Storage Partizione: Ottimizzato per la scalabilità, lo storage a oggetti supporta grandi insiemi di dati, l'ingestione di grandi quantità di dati e i dati ad accesso non frequente. Ciascuna SPU è inoltre collegata allo storage a oggetti, consentendo di memorizzare opzionalmente le tabelle sullo storage a oggetti per una gestione flessibile dei dati.
Sia lo storage a blocchi che quello a oggetti sfruttano la cache SSD locale per offrire un'esperienza simile.
Quando si crea una tabella, l'utente può specificare se utilizzare l'archiviazione a blocchi o a oggetti. Questa scelta determina la partizione di archiviazione in cui risiederanno i dati della tabella. Netezza supera i limiti di latenza dello storage degli oggetti grazie a un maggiore parallelismo I/O e alla cache.