5 Wenn Sie Objektspeicher für Unternehmen evaluieren, stehen sehr wahrscheinlich sowohl Scality als auch Cloudian auf Ihrer Shortlist. Wir liefern beide S3-kompatiblen, softwaredefinierten Objektspeicher für Umgebungen im Petabyte-Maßstab – doch wir sind auf unterschiedlichen Wegen hierhergekommen, und diese Architekturentscheidungen haben im großen Maßstab reale Folgen. Hier ein ehrlicher Blick darauf, wie die beiden Plattformen im Vergleich abschneiden. Der Markt für Objektspeicher im Jahr 2026 Unstrukturierte Daten wachsen in den meisten Branchen um 25–30 % pro Jahr. Logs, Medienbestände, Backups, IoT-Telemetrie, KI-Trainingsdaten – nichts davon passt sauber in klassische SAN- und NAS-Architekturen. Objektspeicher ersetzt starre Dateihierarchien durch flache Namespaces, metadatenreiche Objekte und HTTP-basierten Zugriff über die S3-API. Er skaliert horizontal, ohne an die Verwaltungsgrenzen zu stoßen, an die Legacy-Systeme geraten. Die Frage für die meisten Organisationen lautet nicht, ob sie Objektspeicher einführen – sondern welche Plattform dorthin mitwachsen kann, wohin Sie wollen, nicht nur dort funktioniert, wo Sie heute stehen. Wer wir sind Wir haben Scality 2009 gegründet, um Speicher im extremen Maßstab zu lösen. Heute bieten wir zwei Produkte an. RING ist unsere verteilte Speicherplattform, die sowohl Datei- als auch Objektprotokolle unterstützt und für große, geschäftskritische Umgebungen gebaut ist. ARTESCA ist unsere Kubernetes-native Objektspeicherlösung für Cloud-native Workloads und moderne Infrastrukturteams. Zusammen decken sie das gesamte Spektrum ab – von großen standortübergreifenden Deployments bis zu schlanken containerisierten Clustern. Cloudian, 2011 gegründet und mit Sitz in San Mateo, Kalifornien, bietet HyperStore, eine S3-kompatible Objektspeicherplattform, an. Das Unternehmen konzentriert sich stark auf S3-API-Kompatibilität und Hybrid-Cloud-Anwendungsfälle, insbesondere auf Tiering zu AWS. Zudem bietet es HyperFile für dateibasierten Zugriff an. Architektur: Wo sich die Grundlagen unterscheiden Die Architektur bestimmt alles Weitere – Skalierungsgrenzen, Leistung unter Druck und wie souverän eine Plattform mit Wachstum umgeht. RING basiert auf unserem patentierten verteilten Key-Value-Store. Wir haben diese Architektur von Grund auf speziell für Speicher-Workloads entwickelt, statt ein bestehendes Datenbank-Framework anzupassen. Sie unterstützt Objekt- und Dateizugriff über mehrere Konnektoren (S3, NFS, FUSE) und bietet Ihnen damit eine einzige Plattform für gemischte Workloads. Entscheidend ist, dass die Architektur von RING feingranulare Richtlinien zur Datenplatzierung ermöglicht – Sie erhalten präzise Kontrolle darüber, wo Daten physisch liegen, bis hinunter auf Standort-, Rack- und Laufwerksebene. ARTESCA überträgt unsere Speicherkompetenz in Kubernetes-native Umgebungen. Es läuft als Container, wird über Helm-Charts bereitgestellt und fügt sich ohne zusätzliche Abstraktionsschichten in Cloud-native CI/CD-Pipelines ein. Hat Ihr Team Kubernetes als Standard gewählt, spricht ARTESCA diese betriebliche Sprache nativ. Cloudian HyperStore basiert auf einer modifizierten verteilten Datenbank Apache Cassandra. Cassandra ist eine bewährte Technologie für verteilte Systeme, wurde ursprünglich aber für Datenbank-Workloads entwickelt, nicht für Speicher. HyperStore übernimmt daher sowohl die Stärken von Cassandra – etwa die einstellbare Konsistenz – als auch ihre Einschränkungen, insbesondere bei der Verwaltung von Metadaten bei extrem vielen Objekten. Die praktische Folge: Unsere eigens entwickelte Architektur verschafft uns einen strukturellen Vorteil, wenn Deployments in den Bereich von Hunderten Petabyte oder Milliarden von Objekten vorstoßen, wo das Metadatenmanagement zu einem der schwierigsten technischen Probleme im Speicherbereich wird. Skalierung: Die Obergrenze zählt mehr als der Ausgangspunkt Die meisten Speicherplattformen funktionieren unter Laborbedingungen mit wenigen Knoten gut. Der eigentliche Test ist, was im großen Maßstab passiert – wenn der Cluster auf Hunderte Knoten an mehreren Standorten wächst und über Jahre des Produktivbetriebs Milliarden von Objekten verwaltet. Wir haben RING genau für dieses Szenario gebaut. Die Architektur skaliert, ohne Engpässe bei den Metadaten zu erzeugen, und mit unseren Funktionen zur Geoverteilung können Sie Speicher-Fabrics aufbauen, die Rechenzentren und Kontinente umspannen und dabei die volle Kontrolle über die Datenplatzierung behalten. Große Telekommunikationsunternehmen, Medienkonzerne und Forschungseinrichtungen betreiben RING in einem Maßstab, der die Grenzen dessen verschiebt, was softwaredefinierter Speicher leisten kann. Cloudian HyperStore skaliert von Clustern mit drei Knoten bis zu Umgebungen mit mehreren Petabyte. Für mittelgroße Deployments eignet es sich gut, doch Organisationen, die anhaltendes Wachstum auf sehr viele Objekte oder global verteilte Architekturen planen, sollten sorgfältig prüfen, wie sich die zugrunde liegende Metadatenschicht auf Basis von Cassandra unter dieser Dauerlast verhält. S3-API-Kompatibilität Beide Plattformen unterstützen die S3-API – doch „S3-kompatibel“ ist eine weit gefasste Aussage, und Marketingmaterialien erzählen nicht immer die ganze Geschichte. Cloudian hat einen Großteil seiner Positionierung auf die Breite der S3-API aufgebaut und nennt oft die Zahl der unterstützten S3-Operationen. Dabei ist festzuhalten, dass die Zahl unterstützter API-Operationen eine Marketing-Kennzahl ist, keine technische. Im Produktivbetrieb zählt, ob die Operationen, auf die Ihre Anwendungen angewiesen sind, unter Last, im großen Maßstab und in Ausfallszenarien korrekt funktionieren. Wir bieten umfassende Unterstützung der S3-API in RING und ARTESCA – einschließlich S3 Object Lock, Versionierung, Multipart-Upload und der Operationen, auf die Unternehmensanwendungen, Backup-Tools und Datenpipelines täglich angewiesen sind. Unsere Kunden betreiben Veeam, Commvault, Veritas und Hunderte S3-nativer Anwendungen ohne Kompatibilitätsprobleme. Weiter gehen wir bei dem, was die API umgibt: die Möglichkeit, S3-Zugriff mit Dateiprotokollen auf denselben Daten zu kombinieren, die Tiefe unserer Kontrollen zur Datenplatzierung und die Leistungsmerkmale im großen Maßstab, auf denen die API aufsetzt. Eine API ist eine Schnittstelle. Was die Speicher-Engine unterhalb dieser Schnittstelle tut – wie sie Daten platziert, schützt und bei Milliarden von Objekten Leistung bringt –, entscheidet über die langfristigen Unterschiede. Cloud-native und hybride Fähigkeiten Das Verhältnis zwischen On-Premises-Speicher und Public Cloud entwickelt sich weiter. Beide Unternehmen bieten hybride Integration an, allerdings aus unterschiedlichen Blickwinkeln. ARTESCA wurde eigens für Cloud-native Infrastruktur entwickelt. Da es nativ auf Kubernetes läuft, fügt es sich ohne nachgerüstete Adapter in Container-Orchestrierung, GitOps-Workflows und moderne Bereitstellungspipelines ein. Haben Sie Kubernetes als Standard gewählt – und diese Gruppe wächst schnell –, beseitigt ARTESCA die betriebliche Kluft zwischen der Verwaltung Ihrer Anwendungen und der Verwaltung Ihres Speichers. RING unterstützt Cloud-Tiering zu Public-Cloud-Zielen, doch unser zentrales Nutzenversprechen ist ehrgeiziger: Daten im großen Maßstab On-Premises zu halten und dabei die Wirtschaftlichkeit und Zugänglichkeit zu bieten, für die Sie sonst in die Public Cloud gehen würden. Cloudian hat seine Hybrid-Strategie auf die Integration mit AWS ausgerichtet und bietet automatisiertes Tiering zwischen HyperStore On-Premises und S3 oder Glacier. Das ist nützlich, wenn Sie im AWS-Ökosystem arbeiten, schafft aber eine gewisse architektonische Abhängigkeit von einem einzigen Public-Cloud-Anbieter. Datensicherung und Compliance Beide Plattformen unterstützen Erasure Coding, Replikation und S3 Object Lock für unveränderlichen Speicher. Die Unterschiede liegen in Flexibilität und Kontrolle. RING bietet sehr granulare Richtlinien für die Datensicherung. Sie können pro Speicherklasse unterschiedliche Erasure-Coding-Schemata festlegen und Regeln zur Geoverteilung erstellen, die genau bestimmen, welche Standorte welche Datenfragmente halten. Für regulierte Branchen – Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Behörden, Verteidigung – ist dieses Maß an Kontrolle über die Datenplatzierung oft eine harte Anforderung, kein Extra. Vorschriften zur Datensouveränität verlangen zunehmend den Nachweis, wo Daten physisch liegen, und unsere Richtlinien-Engine wurde gebaut, um diese Frage eindeutig zu beantworten. Cloudian HyperStore unterstützt konfigurierbares Erasure Coding und Replikation auf Bucket-Ebene, mit standortübergreifender Replikation für Deployments an mehreren Standorten. Es bietet Compliance-Funktionen wie Object Lock, doch die Kontrollen zur Datenplatzierung sind weniger granular als bei RING. Leistung und KI-fähige Infrastruktur Benchmarks hängen von Hardware, Netzwerktopologie, Objektgrößen und Workload-Mustern ab – betrachten Sie Vergleiche anhand einer einzigen Kennzahl daher mit Vorsicht. Dennoch führen architektonische Unterschiede zu vorhersehbaren Tendenzen. RING basiert auf einer verteilten Key-Value-Architektur, die für anhaltenden Durchsatz mit hoher Bandbreite bei sehr vielen Objekten optimiert ist. Das zählt vor allem in Medien und Unterhaltung (Aufnahme und Bereitstellung riesiger Videodateien), im wissenschaftlichen Rechnen (Verwaltung von Forschungsdatensätzen), bei der Datensicherung im großen Maßstab (Verarbeitung von Backup-Streams aus Tausenden Quellen gleichzeitig) und zunehmend in KI/ML-Pipelines, die Trainingsdaten schnell an GPU-Cluster liefern müssen. Mit den All-Flash-Optimierungen von RING8 haben wir die Leistung für latenzkritische Workloads weiter gesteigert – und liefern den Durchsatz, den KI-Infrastruktur verlangt, ohne auf die Skalierung und Ausfallsicherheit zu verzichten, die RING zur bevorzugten Plattform für die größten Umgebungen mit unstrukturierten Daten weltweit gemacht haben. ARTESCA ist für Cloud-native Workload-Muster optimiert – containerisierte Anwendungen, DevOps-Pipelines und moderne Datendienste – statt für reinen Durchsatz im extremen Maßstab. Wir haben es so entworfen, dass es innerhalb seines Zielbereichs schnell und effizient ist. Cloudian HyperStore arbeitet in Umgebungen mit gemischten Workloads leistungsfähig und hat kürzlich Flash-optimierte Konfigurationen hinzugefügt. Die Metadatenschicht auf Basis von Cassandra bietet konsistente Latenzeigenschaften, doch Organisationen sollten die Leistung im geplanten Maßstab validieren – insbesondere bei sehr vielen Objekten, wo Metadatenoperationen zum Engpass werden. Betrieb und Mandantenfähigkeit Beide Plattformen unterstützen mandantenfähige Deployments, verfolgen aber unterschiedliche Ansätze. RING bietet Mandantenfähigkeit zusammen mit leistungsstarken Verwaltungs- und Monitoring-Funktionen für Organisationen mit eigenen Speicher- oder Infrastrukturteams. Sie erhalten Mandantenisolation, Zugriffskontrollen und die betriebliche Tiefe, die zur Flexibilität der Plattform passt – mehr Steuerungsmöglichkeiten bedeuten mehr Hebel, wenn Sie sie brauchen. Für Organisationen, die Mandantenfähigkeit und zugleich granulare Datenplatzierung, Geoverteilung und Zugriff über mehrere Protokolle brauchen, liefert RING all das auf einer einzigen Plattform. ARTESCA folgt Cloud-nativen Betriebsmustern: Kubernetes-Tools, Helm-Charts, Standard-Container-Monitoring. Arbeitet Ihr Team bereits in dieser Welt, gibt es kein neues Verwaltungsparadigma zu lernen. Cloudian hat Mandantenfähigkeit und QoS-Kontrollen zu einem zentralen Teil seiner Positionierung gemacht, mit einer integrierten Verwaltungskonsole für Service Provider oder IT-Teams, die intern Storage-as-a-Service anbieten. Ist Ihr wichtigster Anwendungsfall der Weiterverkauf von Speicher an nachgelagerte Mandanten, ist dieser Fokus relevant – er geht jedoch zulasten der architektonischen Tiefe und der Skalierungsgrenze, die Unternehmen und Deployments im großen Maßstab verlangen. Direkter Vergleich KriteriumScality (RING / ARTESCA)Cloudian (HyperStore)ArchitekturEigens entwickelter verteilter KV-Store / Kubernetes-nativModifiziertes Apache CassandraSkalierungsgrenzeSehr hoch – gebaut für Milliarden von Objekten und Hunderte PBMittlerer bis hoher BereichUnterstützte ProtokolleS3, NFS, FUSE (RING) / S3 (ARTESCA)S3, mit HyperFile für NASKontrolle der DatenplatzierungGranular – Richtlinien auf Standort-, Rack- und LaufwerksebeneSpeicherrichtlinien auf Bucket-EbeneCloud-native BereitschaftNatives Kubernetes-Deployment (ARTESCA)Klassisches BereitstellungsmodellHybrid CloudCloud-Tiering + Kubernetes-native IntegrationAuf AWS ausgerichtetes TieringMandantenfähigkeitUnterstützt, mit granularen KontrollenUnterstützt – zentrale PositionierungBetriebsmodellTiefe + Flexibilität (RING) / Kubernetes-nativ (ARTESCA)Vereinfachte Verwaltungskonsole So treffen Sie die Entscheidung Das sind keine kosmetischen Unterschiede – sie spiegeln grundlegend verschiedene Architekturentscheidungen wider, die sich über Jahre des Produktivbetriebs auswirken. Wir empfehlen Ihnen, über die heutigen Anforderungen hinauszudenken. Wie viele Petabyte werden Sie in drei Jahren verwalten? Konsolidiert Ihr Team auf Kubernetes? Brauchen Sie Datei- und Objektzugriff auf dieselben Daten? Werden Vorschriften zur Datensouveränität eine nachweisbare Kontrolle über die physische Datenplatzierung verlangen? Wir haben RING und ARTESCA gebaut, um diese Fragen im großen Maßstab zu beantworten. Wenn Sie sehen möchten, wie sie mit Ihren konkreten Workloads abschneiden, fordern Sie eine Demo oder einen Proof of Concept an – der beste Vergleich findet in Ihrer eigenen Umgebung statt.
