نگاهی عمیق بر ذخیره‌سازی داده ابری: مقایسه S3، GCS و Azure Blob Storage
اولین چیزی که بیشتر مردم وقتی می‌گوییم “ذخیره‌سازی داده ابری” به ذهن‌شان می‌رسد، ارائه‌دهندگان ذخیره‌سازی ابری تجاری یا رایگان مانند Dropbox یا Google Drive است. اما برای تیم‌های داده و مهندسان داده، ذخیره‌سازی داده ابری به راه‌حلی اشاره دارد که آنها برای لایه ذخیره‌سازی یا ذخیره شیء خود استفاده می‌کنند.
محبوب‌ترین راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری که امروزه استفاده می‌شوند، Amazon S3، Google Cloud Storage (GCS) و Azure Blob Storage هستند. این پلتفرم‌ها فراتر از ذخیره‌سازی شیء پایه‌ای تکامل یافته‌اند و اکنون به عنوان پایه معماری‌های داده مدرن، پایپ‌لاین AI/ML و بارهای کاری تحلیلی در مقیاس سازمانی عمل می‌کنند.
در این مقاله، به طور عمیق به هر سرویس ذخیره‌سازی ابری می‌پردازیم—ویژگی‌ها، مزایا، معایب و موارد استفاده—تا بتوانید تصمیم بگیرید که کدام یک را برای پروژه‌های داده‌ای خود استفاده کنید.
چه چیزی AWS S3 را به راه‌حل ذخیره‌سازی ابری پیشرو تبدیل می‌کند؟
AWS S3 (Amazon Simple Storage Service) یک سرویس ذخیره‌سازی شیء ابری بسیار مقیاس‌پذیر و بادوام است که توسط Amazon Web Services (AWS) ارائه می‌شود. این سرویس ذخیره‌سازی امن برای انواع مختلف داده‌ها، از جمله تصاویر، ویدیوها، اسناد، پشتیبان‌ها و داده‌های کاربردی ارائه می‌دهد.
توسعه S3 از نیاز داخلی آمازون برای یک سرویس ذخیره‌سازی ابری مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد ناشی شد. S3 در مارس ۲۰۰۶ راه‌اندازی شد و به طور مداوم توسعه و بهبود یافته است تا نیازهای در حال تحول مشتریان و پیشرفت‌های فناوری را برآورده کند.
S3 اغلب به عنوان پایه معماری‌های دریاچه داده استفاده می‌شود.
ویژگی‌های کلیدی و نقاط قوت S3
- عملکرد: سرعت بازیابی و بارگذاری داده سریع و کارآمد.
- کلاس‌های ذخیره‌سازی انعطاف‌پذیر: استاندارد، Intelligent-Tiering، Glacier، Glacier Deep Archive، به علاوه کلاس‌های تخصصی مانند S3 Express One Zone.
- دسترسی‌پذیری: تکثیر داخلی از طریق Same Region Replication (SRR) یا Cross Region Replication (CRR).
- مدیریت چرخه حیات داده: انتقال یا حذف خودکار با سیاست‌های چرخه حیات.
- مقیاس‌پذیری: ظرفیت عملاً نامحدود با قابلیت‌های توان افزوده‌شده.
- یکپارچه‌سازی با راه‌حل‌های AWS: EC2، Lambda، Athena، Redshift، EMR، SageMaker و غیره.
محدودیت‌های بالقوه S3
- دسترسی محدود مستقیم به زیرساخت زیربنایی.
- سیاست‌های سطل پیچیده و پیکربندی‌های IAM.
- هزینه‌های خروج داده می‌تواند ۱۰-۱۵% از کل هزینه‌های ابری را تشکیل دهد، با نرخ ۰.۰۹ دلار به ازای هر گیگابایت برای ۱۰ ترابایت اول.
- عملکرد زیربهینه برای عملیات شیء کوچک با فرکانس بالا.
- عدم معنایی‌های فایل‌سیستم مستقیم (قفل، دسترسی تصادفی).
نقاط قوت اصلی Google Cloud Storage چیست؟
Google Cloud Storage یک سرویس ذخیره‌سازی شیء ابری در Google Cloud Platform (GCP) است. این سرویس در سال ۲۰۱۰ راه‌اندازی شد و راه‌حلی مقرون‌به‌صرفه برای ذخیره و بازیابی داده در ابر ارائه می‌دهد.
سطل‌ها می‌توانند به چهار کلاس ذخیره‌سازی—استاندارد، Coldline، Nearline و Archive—اختصاص یابند و از طریق رابط وب قابل دسترسی هستند. گوگل GCS را با نوآوری‌هایی مانند Autoclass برای بهینه‌سازی خودکار هزینه و راه‌حل‌های ذخیره‌سازی تخصصی برای بارهای کاری AI بهبود بخشیده است.
ویژگی‌های کلیدی و نقاط قوت GCS
- مقیاس‌پذیری و دوام: تکثیر خودکار در چندین مکان با سازگاری جهانی قوی.
- گزینه‌های چندمنطقه‌ای و منطقه‌ای: انتخاب دسترسی جهانی یا صرفه‌جویی هزینه منطقه‌ای با پیکربندی‌های دومنطقه‌ای.
- رمزنگاری سرتاسری: کلیدهای مدیریت‌شده توسط گوگل یا مشتری با Cloud External Key Manager.
- مدیریت چرخه حیات داده: اتوماسیون مبتنی بر قوانین با قابلیت‌های پیشرفته Autoclass.
- کنترل دسترسی مبتنی بر IAM دقیق: یکپارچه‌سازی با سیستم IAM Google Cloud.
- یکپارچه‌سازی با خدمات Google Cloud: BigQuery، Dataflow، Vertex AI و غیره.
- تأخیر پایین و توان بالا: بهبودیافته با نوآوری‌هایی مانند Anywhere Cache برای بارهای کاری AI.
- ثبت حسابرسی و نظارت: قابلیت‌های ردیابی و تحلیل جامع.
محدودیت‌های بالقوه GCS
- یکپارچه‌سازی کمتر بدون درز با ابرهای غیرگوگل.
- عدم قابلیت‌های نمایه‌سازی یا جستجوی بومی.
- تعداد کمتر مناطق دسترسی‌پذیری در برخی مناطق.
- هزینه‌های خروج داده ۰.۱۲ دلار به ازای هر گیگابایت برای ترابایت اول، بالاتر از رقبا.
- پیچیدگی قیمت‌گذاری در کلاس‌های ذخیره‌سازی.
Azure Blob Storage چگونه به عنوان معادل S3 عمل می‌کند؟
Azure Blob Storage سرویس ذخیره‌سازی شیء ابری مایکروسافت Azure است که اولین بار در سال ۲۰۱۰ راه‌اندازی شد. به عنوان یک معادل S3 مبتنی بر Azure قوی، قابلیت‌های ذخیره‌سازی شیء در سطح سازمانی را با یکپارچه‌سازی عمیق در اکوسیستم مایکروسافت ارائه می‌دهد.
داده‌ها به عنوان بلاب‌ها (اشیاء بزرگ باینری) داخل کانتینرها در یک حساب ذخیره‌سازی Azure ذخیره می‌شوند. Azure Blob Storage را با ویژگی‌هایی مانند فضای نام سلسله‌مراتبی از طریق Azure Data Lake Storage Gen2 و اتوماسیون بهبودیافته از طریق Storage Actions تکامل داده است.
در سال ۲۰۲۳، مایکروسافت Tier سرد را معرفی کرد که به عنوان مقرون‌به‌صرفه‌ترین راه‌حل برای ذخیره داده‌های به ندرت دسترسی‌شده در حالی که قابلیت‌های دسترسی فوری را حفظ می‌کند، قرار گرفته است.
ویژگی‌های کلیدی و نقاط قوت Azure Blob Storage
- انواع بلاب متعدد: بلاب‌های بلوکی، الحاقی و صفحه‌ای برای موارد استفاده مختلف.
- مقیاس‌پذیری و دوام نامحدود: تکثیرهای محلی یا جغرافیایی اضافی با سازگاری قوی.
- طبقه‌های ذخیره‌سازی: طبقه‌های داغ، خنک، سرد و آرشیو با مدیریت چرخه حیات خودکار؛ ذخیره‌سازی داغ با قیمت تقریبی ۰.۰۱۸ دلار به ازای هر گیگابایت ماهانه.
- کنترل دسترسی: یکپارچه‌سازی Azure AD و Shared Access Signatures (SAS) برای مجوزهای دقیق.
- یکپارچه‌سازی‌های عمیق: Functions، Logic Apps، Data Factory، Synapse، Azure Machine Learning و Power BI.
- ابزارهای دوستانه برای توسعه‌دهندگان: APIها، SDKها، CLI و پورتال.
- امنیت پیشرفته: یکپارچه‌سازی Microsoft Defender for Storage و قابلیت‌های بلاب غیرقابل تغییر.
محدودیت‌های بالقوه Azure Blob Storage
- سازگاری نهایی بین مناطق اصلی و ثانویه هنگام استفاده از افزونگی جغرافیایی.
- تأخیر بازیابی بالاتر برای طبقه آرشیو در مقایسه با رقبا.
- هزینه‌های تراکنش و انتقال می‌تواند برای عملیات کوچک زیاد جمع شود؛ خروج داده با قیمت ۰.۰۸۷ دلار به ازای هر گیگابایت.
- ساختار قیمت‌گذاری پیچیده در طبقه‌های عملکرد مختلف.
نوآوری‌های عملکردی اخیر و قابلیت‌های یکپارچه‌سازی AI چیست؟
راه‌حل‌های ذخیره‌سازی با تأخیر فوق‌العاده پایین
- Amazon S3 Express One Zone زمان‌های دسترسی تک‌رقمی میلی‌ثانیه را برای آموزش AI، تحلیل‌های زمان واقعی و پردازش تراکنش با فرکانس بالا با هزینه‌های درخواست پایین‌تر ارائه می‌دهد.
- Google Cloud Rapid Storage تأخیرهای زیر میلی‌ثانیه و توان ۶ ترابایت بر ثانیه را برای بارهای کاری ML شدید GPU/TPU به دست می‌آورد و از سیستم فایل Colossus گوگل بهره می‌برد.
- Azure Premium Block Blobs پردازش تراکنش با تأخیر پایین را ارائه می‌دهد؛ در حالی که هنوز هدف میلی‌ثانیه‌ای نیست، یکپارچه‌سازی محاسبات محرمانه Azure امنیت منحصربه‌فردی برای بارهای کاری AI حساس فراهم می‌کند.
ویژگی‌های بهینه‌سازی هوشمند هزینه
- S3 Intelligent-Tiering اشیاء را به طور خودکار بین طبقه‌های دسترسی جابه‌جا می‌کند و از زمان راه‌اندازی بیش از ۴ میلیارد دلار به مشتریان صرفه‌جویی کرده است.
- GCS Autoclass از ML برای بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی استفاده می‌کند.
- سیاست‌های مدیریت چرخه حیات Azure انتقال طبقه مبتنی بر قوانین را با Tier سرد جدید ارائه می‌دهد که دسترسی فوری را با هزینه‌های کاهش‌یافته فراهم می‌کند.
یکپارچه‌سازی پایپ‌لاین AI/ML
S3 با SageMaker، GCS با Vertex AI و Azure Blob با Azure Machine Learning یکپارچه می‌شود و پیش‌پردازش داده خودکار، مهندسی ویژگی و مدیریت مصنوعات مدل را که توسط ورود داده فعال می‌شود، امکان‌پذیر می‌سازد.
چارچوب‌های امنیتی مدرن و ویژگی‌های انطباق چگونه مقایسه می‌شوند؟
رمزنگاری پیشرفته و مدیریت کلید
- S3:
رمزنگاری سمت سرور خودکار با SSE-S3 برای تمام اشیاء جدید از ژانویه ۲۰۲۳، به علاوه SSE-KMS، SSE-C و Object Lock برای انطباق WORM. - GCS:
کلیدهای رمزنگاری مدیریت‌شده توسط مشتری با گزینه‌های نرم‌افزاری، HSM یا مدیریت خارجی. - Azure Blob:
Azure Key Vault برای CMKها و رمزنگاری پشتیبان‌گیری‌شده با محاسبات محرمانه با رمزنگاری AES 256 بیتی به طور پیش‌فرض.
تشخیص و پاسخ تهدید
- S3:
Amazon GuardDuty و Macie برای تشخیص ناهنجاری و کشف داده‌های حساس با پیکربندی‌های امنیتی پیش‌فرض بهبودیافته که در آوریل ۲۰۲۳ پیاده‌سازی شد. - GCS:
Chronicle و APIهای حفاظت داده حساس برای طبقه‌بندی خودکار و تشخیص تهدید. - Azure Blob:
Microsoft Defender for Storage اسکن بدافزار و تشخیص تهدید یکپارچه را با حفاظت جامع از طریق تحلیل تله‌متری صفحه داده و صفحه کنترل فراهم می‌کند.
انطباق و اقامت داده
هر سه گواهی‌های گسترده (SOC 2، HIPAA، GDPR و غیره) را حفظ می‌کنند اما در کنترل‌های اقامت متفاوت هستند: S3 از طریق استقرارهای منطقه‌ای، GCS با External Key Manager و Azure با خدمات EU Data Boundary.
مقایسه دقیق: S3 در مقابل GCS در مقابل Azure Blob
| بعد | Amazon S3 | Google Cloud Storage | Azure Blob Storage |
| سهم بازار | ۳۰% سهم بازار جهانی | ۱۳% سهم بازار جهانی | ۲۰% سهم بازار جهانی |
| عملکرد | ۲۸۰ تریلیون شیء، بیش از ۱۰۰ میلیون درخواست بر ثانیه؛ S3 Express One Zone برای تأخیر ms | شبکه جهانی؛ Rapid Storage برای sub-ms | ۱ کوادریلیون تراکنش ماهانه؛ Premium Blobs برای تأخیر پایین مداوم |
| مقیاس‌پذیری | خودکار، عملاً نامحدود | متعادل‌شده بار جهانی | افقی و عمودی از طریق طبقه‌ها |
| کلاس‌های قیمت‌گذاری | استاندارد (۰.۰۲۳ دلار/گیگابایت)، Intelligent-Tiering، IA، Glacier و غیره | استاندارد (۰.۰۲۰ دلار/گیگابایت)، Nearline، Coldline، Archive | داغ (۰.۰۱۸ دلار/گیگابایت)، خنک، سرد، آرشیو، پرمیوم |
| امنیت | حالت‌های رمزنگاری متعدد؛ Object Lock؛ رمزنگاری خودکار برای تمام اشیاء جدید | CMEK/CSEK، External KMS | Key Vault، محاسبات محرمانه، یکپارچه‌سازی Microsoft Defender |
| سازگاری | خواندن قوی پس از نوشتن | سازگاری جهانی قوی | قوی (نهایی در تکثیرهای جغرافیایی اضافی) |
| یکپارچه‌سازی اکوسیستم | پشته AWS عمیق | پشته تحلیل/AI گوگل محکم | پشته سازمانی مایکروسافت کامل |
چگونه راه‌حل ذخیره‌سازی ابری مناسب را انتخاب کنید؟
- بودجه (هزینه‌های ذخیره‌سازی، انتقال، درخواست)
- نیازهای سازگاری و دوام داده
- یکپارچه‌سازی با ابزارها و پلتفرم‌های موجود
- هم‌راستایی ارائه‌دهنده ابر فعلی یا برنامه‌ریزی‌شده
- نیازهای امنیت و انطباق
- نیازهای عملکرد (تأخیر، توان)
- کیفیت مستندات و پشتیبانی
- نگرانی‌های قفل فروشنده
- توافق‌نامه‌های سطح سرویس (SLAs)
- شهرت بازار و بازخورد مشتری
نتیجه‌گیری
Amazon S3، Google Cloud Storage و Azure Blob Storage اوج راه‌حل‌های ذخیره‌سازی شیء ابری را نشان می‌دهند و هر کدام مزایای متمایزی ارائه می‌دهند:
- S3 اکوسیستم بالغ‌ترین را فراهم می‌کند و با ویژگی‌هایی مانند S3 Express One Zone به نوآوری ادامه می‌دهد.
- GCS در بهینه‌سازی عملکرد و یکپارچه‌سازی بدون درز با پشته تحلیل و AI گوگل برتری دارد.
- Azure Blob معادل S3 جذابی در اکوسیستم مایکروسافت ارائه می‌دهد که با امنیت پیشرفته و یکپارچه‌سازی‌های AI تقویت شده است.
