Scality ou Cloudian : comparatif de deux plateformes de stockage objet

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Si vous évaluez des solutions de stockage objet d’entreprise, il y a de fortes chances que Scality et Cloudian figurent tous deux sur votre liste restreinte. Nous proposons tous deux un stockage objet défini par logiciel et compatible S3 pour des environnements à l’échelle du pétaoctet — mais nous avons suivi des chemins différents pour y parvenir, et ces choix d’architecture ont des conséquences bien réelles à grande échelle. Voici une comparaison honnête des deux plateformes.

Le paysage du stockage objet en 2026

Dans la plupart des secteurs, les données non structurées croissent de 25 à 30 % par an. Journaux, contenus multimédias, sauvegardes, télémétrie IoT, jeux d’entraînement IA — rien de tout cela ne s’intègre facilement aux architectures SAN et NAS traditionnelles.

Le stockage objet remplace les hiérarchies de fichiers rigides par des espaces de noms plats, des objets riches en métadonnées et un accès HTTP via l’API S3. Il évolue horizontalement, sans les plafonds de gestion auxquels se heurtent les systèmes hérités. Pour la plupart des organisations, la question n’est pas de savoir s’il faut adopter le stockage objet, mais quelle plateforme saura accompagner leur évolution, et pas seulement leur situation actuelle.

Qui nous sommes

Nous avons fondé Scality en 2009 pour résoudre le problème du stockage à très grande échelle. Nous proposons aujourd’hui deux produits. RING est notre plateforme de stockage distribuée prenant en charge les protocoles fichier et objet, conçue pour les environnements critiques à grande échelle. ARTESCA est notre solution de stockage objet native Kubernetes, conçue pour les charges cloud-native et les équipes d’infrastructure modernes. Ensemble, ils couvrent tout le spectre — des déploiements multisites massifs aux clusters conteneurisés légers.

Cloudian, fondé en 2011 et basé à San Mateo en Californie, propose HyperStore, une plateforme de stockage objet compatible S3. L’entreprise s’est fortement concentrée sur la compatibilité avec l’API S3 et les cas d’usage de cloud hybride, en particulier la hiérarchisation des données vers AWS. Elle propose aussi HyperFile pour l’accès en mode fichier.

Architecture : là où les fondations divergent

L’architecture détermine tout le reste — les plafonds d’évolutivité, les performances sous pression et la manière dont une plateforme absorbe la croissance.

RING repose sur notre magasin clé-valeur distribué breveté. Nous avons conçu cette architecture de zéro, spécifiquement pour les charges de stockage, plutôt que d’adapter un framework de base de données existant. Elle prend en charge l’accès objet et fichier via plusieurs connecteurs (S3, NFS, FUSE), ce qui vous offre une plateforme unique pour des charges mixtes. Surtout, l’architecture de RING permet des politiques de placement des données très fines — vous contrôlez précisément où résident physiquement les données, jusqu’au niveau du site, de la baie et du disque.

ARTESCA étend notre expertise du stockage aux environnements natifs Kubernetes. Il s’exécute sous forme de conteneurs, se déploie via des charts Helm et s’intègre aux pipelines CI/CD cloud-native sans couche d’abstraction supplémentaire. Si votre équipe a standardisé sur Kubernetes, ARTESCA parle nativement ce langage opérationnel.

Cloudian HyperStore repose sur une version modifiée de la base de données distribuée Apache Cassandra. Cassandra est une technologie éprouvée pour les systèmes distribués, mais elle a été conçue à l’origine pour des charges de base de données, pas pour le stockage. HyperStore hérite donc à la fois des forces de Cassandra — comme la cohérence ajustable — et de ses contraintes, notamment en matière de gestion des métadonnées avec un nombre extrême d’objets.

Conséquence pratique : notre architecture conçue sur mesure nous donne un avantage structurel lorsque les déploiements atteignent des centaines de pétaoctets ou des milliards d’objets, là où la gestion des métadonnées devient l’un des problèmes d’ingénierie les plus difficiles du stockage.

Évolutivité : le plafond compte plus que le point de départ

La plupart des plateformes de stockage fonctionnent bien en laboratoire avec quelques nœuds. Le vrai test, c’est ce qui se passe à grande échelle — lorsque le cluster atteint des centaines de nœuds répartis sur plusieurs zones géographiques et gère des milliards d’objets pendant des années de production.

Nous avons conçu RING précisément pour ce scénario. L’architecture évolue sans créer de goulots d’étranglement au niveau des métadonnées, et nos capacités de géodistribution vous permettent de construire des infrastructures de stockage couvrant plusieurs data centers et continents tout en gardant le contrôle total du placement des données. De grands opérateurs télécoms, des groupes de médias et des instituts de recherche exploitent RING à des échelles qui repoussent les limites du stockage défini par logiciel.

Cloudian HyperStore évolue de clusters à trois nœuds jusqu’à des environnements de plusieurs pétaoctets. Il gère bien les déploiements de taille intermédiaire, mais les organisations qui prévoient une croissance soutenue vers de très grands nombres d’objets ou des architectures distribuées à l’échelle mondiale doivent évaluer avec soin le comportement de la couche de métadonnées basée sur Cassandra sous cette charge prolongée.

Compatibilité avec l’API S3

Les deux plateformes prennent en charge l’API S3 — mais « compatible S3 » est une affirmation large, et les supports marketing ne disent pas toujours tout.

Cloudian a construit une grande partie de son positionnement autour de l’étendue de sa couverture de l’API S3, en citant souvent le nombre d’opérations S3 prises en charge. Il faut noter que compter les opérations d’API prises en charge est une métrique marketing, pas une métrique d’ingénierie. Ce qui compte en production, c’est que les opérations dont dépendent vos applications fonctionnent correctement sous charge, à grande échelle et en cas de panne.

Nous assurons une prise en charge complète de l’API S3 sur RING comme sur ARTESCA — y compris S3 Object Lock, le versioning, l’upload multipart et les opérations sur lesquelles s’appuient au quotidien les applications d’entreprise, les outils de sauvegarde et les pipelines de données. Nos clients utilisent Veeam, Commvault, Veritas (en anglais) et des centaines d’applications natives S3 sans problème de compatibilité. Là où nous allons plus loin, c’est dans ce qui entoure l’API : la possibilité de combiner l’accès S3 et les protocoles fichier sur les mêmes données, la finesse de nos contrôles de placement et les performances à grande échelle sur lesquelles repose l’API.

Une API n’est qu’une interface. C’est ce que fait le moteur de stockage sous cette interface — la manière dont il place les données, les protège et se comporte avec des milliards d’objets — qui fait apparaître les différences à long terme.

Capacités cloud-native et hybrides

La relation entre stockage sur site et cloud public continue d’évoluer. Les deux entreprises proposent une intégration hybride, mais sous des angles différents.

ARTESCA a été conçu spécifiquement pour l’infrastructure cloud-native. Son fonctionnement natif sur Kubernetes lui permet de s’intégrer à l’orchestration de conteneurs, aux workflows GitOps et aux pipelines de déploiement modernes sans adaptateurs rapportés. Si vous avez standardisé sur Kubernetes — et ce groupe s’agrandit rapidement — ARTESCA supprime le décalage opérationnel entre la manière dont vous gérez vos applications et celle dont vous gérez votre stockage.

RING prend en charge la hiérarchisation vers des cibles de cloud public, mais notre proposition de valeur principale est plus ambitieuse : conserver les données sur site à grande échelle tout en offrant l’économie et l’accessibilité que l’on chercherait autrement dans le cloud public.

Cloudian a centré son discours hybride sur l’intégration avec AWS, avec une hiérarchisation automatique entre HyperStore sur site et S3 ou Glacier. C’est utile si vous opérez au sein de l’écosystème AWS, mais cela crée une certaine dépendance architecturale vis-à-vis d’un seul fournisseur de cloud public.

Protection des données et conformité

Les deux plateformes prennent en charge l’erasure coding, la réplication et S3 Object Lock pour le stockage immuable. Les différences tiennent à la flexibilité et au contrôle.

RING offre des politiques de protection des données très granulaires. Vous pouvez définir différents schémas d’erasure coding par classe de stockage et créer des règles de géodistribution qui déterminent précisément quels sites détiennent quels fragments de données. Pour les secteurs réglementés — services financiers, santé, administrations, défense — ce niveau de contrôle du placement des données est souvent une exigence ferme, et non un simple atout. Les réglementations sur la souveraineté des données exigent de plus en plus de prouver où résident physiquement les données, et notre moteur de politiques a été conçu pour répondre à cette question de manière définitive.

Cloudian HyperStore prend en charge un erasure coding et une réplication configurables au niveau du bucket, avec une réplication intersites pour les déploiements multisites. Il propose des fonctionnalités de conformité, dont Object Lock, mais ses contrôles de placement des données sont moins granulaires que ceux de RING.

Performances et infrastructure prête pour l’IA

Les benchmarks dépendent du matériel, de la topologie réseau, de la taille des objets et des profils de charge — toute comparaison fondée sur une seule métrique est donc à prendre avec précaution. Cela dit, les différences d’architecture créent des tendances prévisibles.

L’architecture clé-valeur distribuée de RING est optimisée pour un débit élevé et soutenu avec de très grands nombres d’objets. C’est particulièrement important dans les médias et le divertissement (ingestion et diffusion de fichiers vidéo massifs), le calcul scientifique (gestion de jeux de données de recherche), la protection des données à grande échelle (traitement simultané des flux de sauvegarde de milliers de sources) et, de plus en plus, les pipelines d’IA/ML qui doivent alimenter rapidement des clusters GPU en données d’entraînement. Grâce aux optimisations tout-flash de RING8, nous avons encore amélioré les performances pour les charges sensibles à la latence — en offrant le débit qu’exige l’infrastructure IA sans sacrifier l’échelle et la durabilité qui ont fait de RING la plateforme de référence des plus grands environnements de données non structurées au monde.

ARTESCA est optimisé pour les profils de charge cloud-native — applications conteneurisées, pipelines DevOps et services de données modernes — plutôt que pour le débit brut à très grande échelle. Nous l’avons conçu pour être rapide et efficace dans son périmètre cible.

Cloudian HyperStore offre de bonnes performances dans les environnements à charges mixtes et a récemment ajouté des configurations optimisées pour la flash. Sa couche de métadonnées basée sur Cassandra offre une latence régulière, mais les organisations doivent valider les performances à l’échelle prévue, en particulier pour de très grands nombres d’objets, où les opérations sur les métadonnées deviennent le goulot d’étranglement.

Exploitation et multi-location

Les deux plateformes prennent en charge les déploiements multi-locataires, mais avec des approches différentes.

RING offre la multi-location (en anglais) ainsi que de puissantes capacités de gestion et de supervision adaptées aux organisations disposant d’équipes stockage ou infrastructure dédiées. Vous bénéficiez de l’isolation des locataires, de contrôles d’accès et d’une profondeur opérationnelle à la hauteur de la flexibilité de la plateforme — plus de points de contrôle signifie plus de leviers lorsque vous en avez besoin. Pour les organisations qui ont besoin de multi-location et d’un placement granulaire des données, de géodistribution et d’un accès multiprotocole, RING réunit tout cela sur une seule plateforme.

ARTESCA suit les modèles d’exploitation cloud-native : outils Kubernetes, charts Helm, supervision standard des conteneurs. Si votre équipe évolue déjà dans cet univers, il n’y a pas de nouveau paradigme de gestion à apprendre.

Cloudian a fait de la multi-location et des contrôles de QoS un élément central de son positionnement, avec une console de gestion intégrée conçue pour les fournisseurs de services ou les équipes informatiques proposant du stockage as-a-service en interne. Si votre cas d’usage principal est de revendre du stockage à des locataires en aval, cet axe est pertinent — mais il se fait au détriment de la profondeur architecturale et du plafond d’échelle qu’exigent les déploiements d’entreprise et à grande échelle.

Comparatif synthétique

Critère	Scality (RING / ARTESCA)	Cloudian (HyperStore)
Architecture	Magasin clé-valeur distribué conçu sur mesure / natif Kubernetes	Apache Cassandra modifié
Plafond d’échelle	Très élevé — conçu pour des milliards d’objets et des centaines de Po	Moyen à élevé
Protocoles pris en charge	S3, NFS, FUSE (RING) / S3 (ARTESCA)	S3, avec HyperFile pour le NAS
Contrôle du placement des données	Granulaire — politiques au niveau du site, de la baie et du disque	Politiques de stockage au niveau du bucket
Maturité cloud-native	Déploiement natif Kubernetes (ARTESCA)	Modèle de déploiement traditionnel
Cloud hybride	Hiérarchisation vers le cloud + intégration native K8s	Hiérarchisation centrée sur AWS
Multi-location	Prise en charge avec contrôles granulaires	Prise en charge — cœur du positionnement
Modèle d’exploitation	Profondeur et flexibilité (RING) / natif K8s (ARTESCA)	Console de gestion simplifiée

Comment choisir

Ce ne sont pas des différences cosmétiques — elles reflètent des choix d’architecture fondamentalement différents, qui se font sentir au fil des années de production.

Nous vous encourageons à voir au-delà de vos besoins actuels. Combien de pétaoctets gérerez-vous dans trois ans ? Votre équipe se consolide-t-elle sur Kubernetes ? Avez-vous besoin d’un accès fichier et objet sur les mêmes données ? Les réglementations sur la souveraineté des données exigeront-elles un contrôle démontrable du placement physique des données ?

Nous avons conçu RING et ARTESCA pour répondre à ces questions à grande échelle. Si vous souhaitez voir comment ils se comportent face à vos charges spécifiques, demandez une démo ou une preuve de concept — la meilleure comparaison est celle qui se fait dans votre propre environnement.