2 Les organisations qui gèrent des pétaoctets de données ont des besoins de stockage différents de celles qui opèrent à l’échelle du téraoctet. La capacité reste importante, mais l’architecture qui la sous-tend compte tout autant, de même que la capacité à évoluer sans migrations perturbatrices, la durabilité des données, la cyber-résilience, les performances, la flexibilité matérielle et le coût à long terme. Les meilleures solutions de stockage à l’échelle du pétaoctet se répartissent aujourd’hui en trois catégories : le stockage objet scale-out déployé dans le datacenter, le stockage objet en cloud public et les plateformes spécialisées hautes performances. Le bon choix dépend de l’endroit où les données doivent résider et de la manière dont elles seront utilisées. Ce guide compare les principales approches et solutions pour stocker des pétaoctets de données d’entreprise. Qu’est-ce que le stockage à l’échelle du pétaoctet ? Le stockage à l’échelle du pétaoctet désigne une infrastructure conçue pour stocker et gérer des jeux de données mesurés en pétaoctets. Un pétaoctet (Po) équivaut à 1 000 téraoctets (To), soit un million de gigaoctets (Go). À cette échelle, les architectures de stockage traditionnelles peuvent devenir difficiles ou coûteuses à étendre. Les environnements de plusieurs pétaoctets reposent donc généralement sur un stockage distribué, où les données sont réparties sur plusieurs serveurs ou sites et gérées comme un système unifié. Le stockage objet est particulièrement adapté à ces environnements, car il utilise un espace de noms plat et des objets riches en métadonnées plutôt que les répertoires hiérarchiques des systèmes de fichiers classiques. Cette architecture peut prendre en charge un nombre extrêmement élevé d’objets tout en permettant d’étendre la capacité sur des nœuds de stockage supplémentaires. Le stockage à l’échelle du pétaoctet est de plus en plus pertinent pour des charges de travail comme : Les jeux de données d’IA et de machine learning La sauvegarde d’entreprise et la restauration après ransomware Les data lakes et l’analytique La recherche scientifique et génomique Les bibliothèques de médias L’imagerie médicale La vidéosurveillance L’infrastructure des fournisseurs de services cloud Les archives à long terme Les données souveraines et réglementées À mesure que les jeux de données grossissent, la question n’est plus seulement de trouver suffisamment de capacité, mais de déterminer comment l’exploiter efficacement pendant de nombreuses années. Quelles sont les meilleures solutions de stockage à l’échelle du pétaoctet ? Les principales options incluent Scality RING et ADI, Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Dell ObjectScale, NetApp StorageGRID, Cloudian HyperStore et des plateformes hautes performances comme Pure Storage FlashBlade. Elles répondent à des problèmes différents. Certaines privilégient le contrôle sur site et la flexibilité matérielle, tandis que d’autres fournissent une capacité cloud entièrement managée ou des performances spécialisées. 1. Scality RING Idéal pour : le stockage d’entreprise sur site et hybride à l’échelle du pétaoctet Scality RING est une plateforme de stockage fichier et objet software-defined conçue pour les environnements d’entreprise et de fournisseurs de services à grande échelle. Elle peut passer de quelques pétaoctets à des déploiements nettement plus importants tout en permettant d’utiliser du matériel standard du marché. RING prend en charge à la fois les charges de travail objet S3 et fichier, ce qui est utile lorsque les organisations doivent consolider différents types de données non structurées plutôt que de créer un silo de stockage distinct pour chaque application. Son architecture scale-out permet aussi d’étendre la capacité sans remplacer l’environnement de stockage existant. Scality indique que RING prend en charge des environnements allant de 1 Po à plus de 100 Po, la capacité, les performances, les applications et d’autres dimensions pouvant évoluer indépendamment. La cyber-résilience est un autre enjeu majeur à cette échelle. RING intègre S3 Object Lock, le chiffrement, des contrôles d’accès basés sur IAM, la réplication, le codage à effacement et des capacités d’autoréparation dans son architecture de protection des données. Particulièrement adapté : Aux grands clouds privés Aux data lakes d’entreprise Aux référentiels de données d’IA À la sauvegarde et à la restauration Aux archives à long terme Aux données des médias et de la santé Aux fournisseurs de services Aux architectures de cloud hybride Pour les organisations qui prévoient une croissance de quelques pétaoctets à des dizaines ou des centaines de pétaoctets, l’architecture software-defined apporte aussi de la flexibilité à mesure que les technologies de serveurs et de disques évoluent. 2. Scality ADI Idéal pour : l’infrastructure d’IA et de données de plusieurs pétaoctets Scality ADI est conçu pour les organisations qui opèrent de l’échelle de plusieurs pétaoctets jusqu’à l’exaoctet, en particulier lorsque l’infrastructure d’IA, la cyber-résilience, la durabilité environnementale et l’automatisation opérationnelle sont des exigences majeures. La plateforme associe un stockage distribué à des opérations autonomes et à la prise en charge de différents supports de stockage tout au long du cycle de vie des données. C’est pertinent pour les environnements d’IA, car les données n’ont pas une exigence de performance unique pendant toute leur durée de vie. Les données d’entraînement peuvent par exemple nécessiter un stockage flash à haut débit pendant leur traitement actif, tandis que les jeux de données plus anciens peuvent finir par migrer vers un stockage orienté capacité. Maintenir ces jeux de données dans une stratégie d’infrastructure de données plus large peut réduire le nombre de silos de stockage indépendants que les équipes d’infrastructure doivent exploiter. Particulièrement adapté : À l’infrastructure d’IA à grande échelle Aux pipelines d’entraînement et d’inférence d’IA Aux plateformes de données souveraines Aux référentiels de données de plusieurs pétaoctets Aux environnements combinant flash, HDD et stockage d’archivage Aux organisations qui recherchent davantage d’automatisation opérationnelle du stockage Scality positionne ADI sur les environnements de plusieurs pétaoctets jusqu’à l’exaoctet, tandis que RING reste adapté à un large éventail de déploiements de stockage objet et fichier d’entreprise. 3. Amazon S3 Idéal pour : le stockage cloud natif à l’échelle du pétaoctet sur AWS Amazon S3 est l’un des choix les plus établis pour le stockage objet cloud à l’échelle du pétaoctet. AWS exploite S3 à une échelle considérable et prend en charge les data lakes, l’analytique, l’IA, la sauvegarde et le stockage applicatif. S3 évite d’avoir à acheter et à exploiter le matériel de stockage sous-jacent. Les organisations peuvent consommer le stockage comme un service cloud et utiliser plusieurs classes de stockage S3 pour équilibrer disponibilité, fréquence d’accès et coût. AWS propose aussi des capacités comme la gestion du cycle de vie, la réplication, Object Lock et des intégrations dans tout l’écosystème AWS. Amazon présente S3 comme une base pour les charges de travail d’analytique et d’IA à l’échelle du pétaoctet. À l’échelle du pétaoctet, le principal enjeu est économique. La capacité de stockage n’est qu’une composante du coût du cloud public. La récupération, les requêtes API, les déplacements de données, la réplication et l’egress réseau peuvent peser sensiblement sur le coût à long terme des grands jeux de données. Particulièrement adapté : Aux organisations centrées sur AWS Aux applications cloud natives Aux data lakes dans le cloud À l’analytique Aux charges de travail d’IA Aux organisations qui préfèrent une infrastructure managée 4. Microsoft Azure Blob Storage Idéal pour : les environnements Microsoft et centrés sur Azure Azure Blob Storage est le service de stockage objet cloud de Microsoft destiné aux grands volumes de données non structurées. C’est une option naturelle pour les organisations qui utilisent déjà les services Azure, en particulier lorsque le stockage doit s’intégrer à l’écosystème Microsoft d’analytique, d’IA, d’applications et de gestion des données. Plusieurs niveaux d’accès permettent d’aligner les coûts de stockage sur la fréquence d’accès aux données. Azure peut ainsi prendre en charge aussi bien des données applicatives fréquemment consultées que de grands jeux de données d’archive. Comme pour les autres plateformes de cloud public, les organisations qui évaluent Azure pour plusieurs pétaoctets doivent modéliser les coûts totaux plutôt que de comparer uniquement les prix de capacité. Particulièrement adapté : Aux entreprises centrées sur Microsoft Aux applications Azure À l’analytique dans le cloud Aux data lakes À la sauvegarde et à l’archivage Aux environnements Microsoft hybrides 5. Google Cloud Storage Idéal pour : les environnements d’analytique et d’IA Google Cloud Google Cloud Storage fournit un stockage objet managé au sein de Google Cloud et est souvent utilisé avec les services d’analytique et d’IA de Google. Il prend en charge plusieurs classes de stockage et peut accueillir de très grands référentiels de données sans que les clients aient à gérer l’infrastructure de stockage sous-jacente. Pour les organisations qui s’appuient sur BigQuery, Vertex AI ou l’écosystème Google Cloud au sens large, conserver des jeux de données de plusieurs pétaoctets dans Google Cloud peut simplifier l’intégration et l’accès aux données. Particulièrement adapté : Aux environnements Google Cloud À l’IA et au machine learning À l’analytique Aux data lakes Aux applications cloud natives Comme pour AWS et Azure, les organisations doivent évaluer avec soin les schémas d’accès et de déplacement des données lorsqu’elles calculent le coût à long terme du stockage de plusieurs pétaoctets. 6. Dell ObjectScale Idéal pour : le stockage objet d’entreprise centré sur Dell Dell ObjectScale est une plateforme de stockage objet compatible S3 destinée aux environnements d’entreprise et à l’échelle du cloud. Elle est particulièrement pertinente pour les organisations déjà standardisées sur l’infrastructure Dell ou qui recherchent une approche matérielle et logicielle intégrée du stockage objet à grande échelle. ObjectScale peut prendre en charge des cas d’usage comme l’analytique, l’IA générative, la sauvegarde, l’archivage et d’autres charges de travail de données non structurées. Particulièrement adapté : Aux environnements Dell existants Au stockage objet d’entreprise Aux data lakes À la sauvegarde Aux grands jeux de données non structurées La contrepartie, par rapport aux alternatives software-defined, est que les choix d’infrastructure peuvent être plus étroitement liés à l’écosystème d’un fournisseur donné. 7. NetApp StorageGRID Idéal pour : les entreprises disposant déjà d’une infrastructure NetApp NetApp StorageGRID est une plateforme de stockage objet compatible S3 conçue pour les grands jeux de données non structurées dans des environnements distribués. Elle offre la gestion du cycle de vie, la protection des données et des capacités multisites, ce qui la rend adaptée aux archives, aux data lakes et aux environnements de cloud hybride à l’échelle du pétaoctet. Les organisations qui exploitent déjà une infrastructure NetApp peuvent trouver StorageGRID particulièrement intéressant grâce à l’écosystème NetApp plus large. Particulièrement adapté : Aux clients NetApp Au stockage objet distribué Aux archives Au cloud hybride Aux data lakes Aux grands référentiels de médias 8. Cloudian HyperStore Idéal pour : le stockage cloud privé compatible S3 Cloudian HyperStore est une plateforme de stockage objet compatible S3 conçue pour les déploiements de cloud privé et hybride. Elle est souvent évaluée pour la sauvegarde, l’archivage, les data lakes et d’autres charges de travail pour lesquelles les organisations veulent un stockage objet de type cloud tout en gardant le contrôle physique de l’infrastructure et des données. Sa compatibilité S3 peut aussi la rendre utile aux organisations qui souhaitent déployer des applications conçues autour de l’API S3 sans placer toutes les données associées dans le cloud public. Particulièrement adapté : Aux clouds privés Aux référentiels de sauvegarde Aux archives Aux applications compatibles S3 Au cloud hybride 9. Pure Storage FlashBlade Idéal pour : les charges de travail à l’échelle du pétaoctet exigeantes en performances La capacité n’est pas toujours l’exigence principale du stockage à l’échelle du pétaoctet. L’IA, l’analytique et les autres applications à forte intensité de données peuvent accorder beaucoup plus d’importance au débit et à la latence. Pure Storage FlashBlade cible ce segment du marché avec une architecture scale-out 100 % flash prenant en charge les charges de travail fichier et objet. Une infrastructure flash coûte généralement plus cher par unité de capacité brute qu’un stockage objet haute densité sur HDD ; l’équation économique est donc la plus convaincante lorsque les performances applicatives justifient l’investissement supplémentaire. Particulièrement adapté : À l’IA et au machine learning À l’analytique hautes performances Au traitement rapide des données Aux charges de travail fichier et objet exigeantes en performances Comparatif des solutions de stockage à l’échelle du pétaoctet SolutionDéploiementPoint fort principalAdapté àScality RINGSur site / hybrideStockage fichier + objet scale-out flexibleStockage d’entreprise, IA, sauvegarde, cloud privéScality ADIInfrastructure de données d’entrepriseInfrastructure d’IA de plusieurs pétaoctets et opérations autonomesIA, données souveraines, infrastructure à grande échelleAmazon S3Cloud publicVaste écosystème cloud managéApplications AWS, data lakes, IAAzure Blob StorageCloud publicIntégration à l’écosystème MicrosoftCharges de travail Azure et analytiqueGoogle Cloud StorageCloud publicIntégration à l’analytique et à l’IA de GoogleIA, analytique et applications cloudDell ObjectScaleSur site / hybrideStockage objet d’entreprise intégréInfrastructure centrée sur DellNetApp StorageGRIDSur site / hybrideStockage objet distribuéEnvironnements NetApp et archivesCloudian HyperStoreSur site / hybrideStockage S3 en cloud privéSauvegarde, archivage et cloud privéPure Storage FlashBladeSur sitePerformances 100 % flashIA et analytique exigeantes en performances Aucune architecture n’est optimale pour toutes les charges de travail à l’échelle du pétaoctet. Le stockage en cloud public peut réduire la gestion de l’infrastructure, tandis que le stockage objet sur site offre un meilleur contrôle sur l’emplacement des données, l’infrastructure et l’économie à long terme. Les systèmes flash hautes performances couvrent un autre segment du marché, où le débit et la latence importent davantage que la réduction du coût de capacité. Comment choisir une solution de stockage à l’échelle du pétaoctet Pour des capacités plus modestes, les comparaisons de stockage se concentrent souvent sur le prix par téraoctet. À l’échelle du pétaoctet, plusieurs autres facteurs deviennent importants. L’évolutivité Une plateforme doit absorber la croissance attendue des données sans nécessiter de migrations périodiques vers des systèmes entièrement nouveaux. Regardez au-delà de la capacité maximale prise en charge annoncée par le fournisseur. Examinez comment l’extension fonctionne concrètement : Peut-on ajouter des nœuds sans interruption de service ? Peut-on mélanger plusieurs générations de matériel ? Les performances évoluent-elles avec la capacité ? Existe-t-il une limite pratique au nombre d’objets ? Le système peut-il s’étendre sur plusieurs sites ? Les caractéristiques opérationnelles de l’extension peuvent compter autant que la capacité maximale théorique. Le coût total de possession De faibles écarts dans l’économie du stockage deviennent considérables lorsqu’ils sont multipliés sur plusieurs pétaoctets. Un modèle de TCO utile doit inclure : Le matériel Le logiciel Les frais de capacité cloud La récupération des données L’egress La réplication Le réseau L’alimentation et le refroidissement L’espace en datacenter L’administration Les renouvellements de matériel Le support Les coûts de migration Le stockage en cloud public et sur site reposent sur des modèles économiques fondamentalement différents ; comparer uniquement les prix de capacité affichés peut donc produire des résultats trompeurs. La cyber-résilience Les référentiels de plusieurs pétaoctets contiennent souvent des données de sauvegarde, de la propriété intellectuelle, des jeux de données d’IA ou des enregistrements impossibles ou extrêmement coûteux à recréer. Les plateformes de stockage doivent donc être évaluées sur des capacités comme : L’immuabilité des données S3 Object Lock Le chiffrement La gestion des identités et des accès L’authentification multifacteur L’administration selon le principe du moindre privilège La réplication Le codage à effacement Les capacités d’audit La protection géographique La cyber-résilience doit être traitée comme une exigence d’architecture plutôt que comme une fonctionnalité supplémentaire. Les performances Une archive d’un pétaoctet et un référentiel d’IA d’un pétaoctet peuvent avoir des exigences de performances totalement différentes. Les indicateurs importants peuvent inclure : Le débit séquentiel Les performances en accès aléatoire Les opérations sur objets par seconde La latence Les performances sur les petits objets Les performances avec de nombreux clients simultanés La vitesse de restauration Les organisations doivent tester les plateformes avec des charges de travail réalistes plutôt que de supposer que la capacité se traduit automatiquement en performances. La compatibilité S3 S3 est devenue une API largement adoptée par les applications de stockage objet. Une solide compatibilité S3 facilite la connexion des applications de sauvegarde, des plateformes d’analytique, des outils d’IA et des logiciels cloud natifs à un stockage déployé en dehors d’AWS. La compatibilité peut toutefois varier d’une plateforme à l’autre. Les organisations doivent valider les API S3 et les intégrations applicatives spécifiques dont leur environnement a besoin. La flexibilité matérielle À plusieurs pétaoctets, l’infrastructure a une longue durée de vie opérationnelle. Le stockage software-defined peut permettre d’introduire de nouvelles générations de serveurs et de disques sans remplacer toute la plateforme d’un coup. Les équipes d’infrastructure peuvent ainsi profiter au fil du temps de la densité croissante des disques et de l’efficacité du matériel. Les plateformes basées sur des appliances peuvent simplifier les achats et le support, mais laisser moins de liberté dans le choix du matériel. La souveraineté des données L’emplacement physique des données est de plus en plus important pour les secteurs réglementés et les organisations présentes dans plusieurs juridictions. Le stockage objet sur site et en cloud privé permet un contrôle direct de l’emplacement des données. Les fournisseurs de cloud public proposent aussi des contrôles régionaux, mais les organisations doivent comprendre l’architecture du fournisseur, ses conditions contractuelles et ses politiques de réplication. Stockage objet ou stockage traditionnel à l’échelle du pétaoctet Le stockage objet est devenu un socle courant pour les données non structurées à l’échelle du pétaoctet, car son architecture est conçue pour une échelle distribuée. Le NAS traditionnel reste adapté à de nombreuses applications basées sur des fichiers, mais les très grands environnements peuvent se heurter à des difficultés liées à la gestion de l’espace de noms, à l’évolutivité et à la complexité de l’infrastructure. Le stockage objet adopte une approche différente. Les données sont stockées sous forme d’objets dotés d’identifiants uniques et de métadonnées, ce qui permet à de grands systèmes distribués de gérer d’énormes jeux de données sans dépendre d’une hiérarchie de fichiers classique. Certaines plateformes, dont Scality RING, offrent à la fois un accès objet et fichier. Les organisations peuvent ainsi conserver la compatibilité avec les applications basées sur des fichiers tout en bâtissant un socle de stockage objet évolutif. Stockage à l’échelle du pétaoctet sur site ou dans le cloud L’une des décisions les plus importantes consiste à déterminer si des pétaoctets de données doivent résider dans l’infrastructure de l’organisation, dans le cloud public ou dans les deux. Le stockage à l’échelle du pétaoctet en cloud public Les services cloud comme Amazon S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage déchargent l’organisation de l’exploitation de l’infrastructure de stockage physique. Cela peut être intéressant lorsque : Les applications s’exécutent déjà dans le même cloud Les besoins en capacité fluctuent fortement Un provisionnement rapide est important La gestion de l’infrastructure doit être réduite au minimum La contrepartie est que les frais récurrents de capacité, d’API, de récupération et de transfert de données peuvent devenir importants pour des jeux de données volumineux ou fréquemment consultés. Le stockage à l’échelle du pétaoctet sur site Le stockage objet sur site oblige les organisations à exploiter l’infrastructure, mais offre un meilleur contrôle sur le matériel, l’emplacement des données et la structure des coûts. Il peut être intéressant lorsque : Plusieurs pétaoctets seront conservés pendant de nombreuses années Les données sont consultées fréquemment Les applications s’exécutent principalement sur site La souveraineté des données est importante Une économie d’infrastructure prévisible est requise De grands jeux de données généreraient sinon des coûts de transfert cloud importants Le stockage hybride à l’échelle du pétaoctet De nombreuses entreprises finissent par utiliser les deux. Les jeux de données fréquemment consultés ou réglementés peuvent rester sur site, tandis que les ressources cloud prennent en charge des applications spécifiques, des copies secondaires, la collaboration ou des besoins de calcul temporaires. L’enjeu d’architecture essentiel est d’éviter les silos de stockage isolés qui rendent les données de plus en plus difficiles à déplacer ou à gérer. Quelle est la meilleure solution de stockage à l’échelle du pétaoctet pour l’IA ? L’IA complique le choix du stockage à l’échelle du pétaoctet, car un même pipeline d’IA peut avoir plusieurs exigences de stockage. L’entraînement et l’inférence peuvent exiger un débit extrêmement élevé, tandis que les jeux de données sources, les checkpoints, les artefacts de modèles et les données historiques peuvent nécessiter d’énormes volumes de capacité économique. Scality RING est conçu pour fournir un stockage haute capacité aux parties des pipelines de données d’IA les plus gourmandes en capacité, et peut évoluer de quelques centaines de téraoctets à des centaines de pétaoctets. Pour les organisations qui exploitent une infrastructure d’IA plus large, de plusieurs pétaoctets jusqu’à l’exaoctet, Scality ADI étend cette approche à différentes exigences de performances et de capacité. Les plateformes 100 % flash peuvent se justifier lorsque des performances de stockage maximales sont requises, tandis que le stockage objet cloud peut convenir lorsque l’environnement de calcul d’IA se trouve déjà dans le même cloud public. La meilleure architecture combine souvent un stockage orienté performances et un stockage orienté capacité, plutôt que de placer tous les jeux de données d’IA sur le même niveau de stockage. Quelle est la meilleure solution de stockage à l’échelle du pétaoctet pour la sauvegarde ? Le stockage de sauvegarde obéit à un autre ordre de priorités. La capacité et le coût restent importants, mais l’immuabilité, la résistance aux ransomwares, les performances de restauration et l’intégration avec les applications de sauvegarde deviennent essentielles. Le stockage objet compatible S3 est devenu particulièrement utile pour cette charge de travail, car S3 Object Lock peut empêcher la modification ou la suppression des objets de sauvegarde protégés pendant une période de conservation définie. Scality propose deux approches selon l’échelle. ARTESCA est conçu spécifiquement autour d’un stockage S3 cyber-résilient pour la sauvegarde et peut évoluer jusqu’à 8,5 Po, tandis que RING s’adresse à des environnements plus vastes et plus diversifiés à l’échelle du pétaoctet. Les organisations doivent évaluer le stockage de sauvegarde en fonction de l’architecture de restauration complète plutôt que de la seule capacité. Combien coûte le stockage à l’échelle du pétaoctet ? Il n’existe pas de coût universel par pétaoctet. La réponse dépend : Du choix entre HDD et flash De la capacité utile par rapport à la capacité brute Du surcoût lié au codage à effacement ou à la réplication Des performances requises Du nombre de sites De la classe de stockage cloud De la fréquence de récupération Des besoins de transfert de données Des cycles de renouvellement du matériel Des exigences de support C’est pourquoi le coût par pétaoctet utile sur trois à cinq ans est généralement une comparaison plus pertinente que le prix d’achat initial. Un service de cloud public peut ne présenter presque aucun coût d’infrastructure initial, mais des dépenses d’exploitation récurrentes importantes. Une plateforme sur site exige un investissement en infrastructure, mais peut offrir une économie plus prévisible à mesure que la capacité et les accès aux données augmentent. La meilleure architecture de stockage à l’échelle du pétaoctet dépend de la charge de travail Il n’existe pas de gagnant universel parmi les solutions de stockage à l’échelle du pétaoctet actuelles. Pour les organisations fortement investies dans un cloud public, Amazon S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage offrent une capacité managée pratiquement élastique et une intégration étroite avec leurs écosystèmes cloud respectifs. Pour les organisations qui ont besoin d’une infrastructure flash hautes performances, des plateformes spécialisées comme Pure Storage FlashBlade répondent aux charges de travail pour lesquelles la vitesse du stockage est prioritaire. Pour les entreprises qui veulent garder le contrôle de jeux de données de plusieurs pétaoctets tout en bénéficiant de la compatibilité S3, de la cyber-résilience et de la capacité à évoluer sur une infrastructure standard, le stockage objet distribué offre une autre voie. Scality RING est conçu pour cette catégorie et prend en charge un stockage fichier et objet scale-out, de quelques pétaoctets à de très grands déploiements. Scality ADI étend l’architecture vers l’infrastructure d’IA et de données de plusieurs pétaoctets à l’échelle de l’exaoctet, tandis qu’ARTESCA propose une option plus ciblée pour le stockage de sauvegarde immuable. La comparaison la plus utile part donc de la charge de travail : quelle quantité de données doit être stockée, à quel rythme elle va croître, où s’exécutent les applications, à quelle fréquence les données sont consultées, quelles performances sont requises et comment l’organisation s’attend à voir ces exigences évoluer au cours des prochaines années. Questions fréquentes sur les solutions de stockage à l’échelle du pétaoctet Quel est le meilleur stockage pour des pétaoctets de données ? Le stockage objet distribué est généralement bien adapté aux jeux de données non structurées de plusieurs pétaoctets, car la capacité peut être étendue sur plusieurs nœuds de stockage. Scality RING, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Dell ObjectScale, NetApp StorageGRID et Cloudian HyperStore figurent parmi les options que les organisations peuvent évaluer. Le stockage objet est-il adapté aux données à l’échelle du pétaoctet ? Oui. Le stockage objet est conçu pour répartir les données sur un grand nombre d’équipements de stockage et de serveurs. Les plateformes de stockage objet modernes peuvent évoluer du téraoctet au pétaoctet et, dans certaines architectures, jusqu’à l’exaoctet. Combien de téraoctets compte un pétaoctet ? Un pétaoctet décimal équivaut à 1 000 téraoctets. Les fournisseurs de stockage utilisent généralement les unités décimales pour décrire la capacité des disques et des systèmes. Le stockage S3 peut-il gérer des pétaoctets de données ? Oui. Amazon S3 fonctionne à une échelle nettement supérieure, et plusieurs plateformes de stockage objet sur site implémentent l’API S3 pour les environnements de cloud privé et hybride. Le stockage cloud est-il moins cher pour les données à l’échelle du pétaoctet ? Pas nécessairement. La réponse dépend de la durée de conservation des données et de la fréquence à laquelle elles sont consultées ou transférées. Le stockage cloud peut réduire la gestion de l’infrastructure et les coûts initiaux, tandis que le stockage sur site peut offrir une économie plus prévisible pour des jeux de données volumineux, persistants et fréquemment consultés. Que doivent rechercher les entreprises dans une solution de stockage à l’échelle du pétaoctet ? Les principaux critères sont l’évolutivité, la capacité utile, la durabilité des données, la cyber-résilience, les performances, la compatibilité S3, la flexibilité matérielle, la souveraineté des données, la complexité opérationnelle et le coût total de possession. Le stockage à l’échelle du pétaoctet peut-il évoluer jusqu’à l’exaoctet ? Certaines architectures de stockage distribué sont conçues pour dépasser le pétaoctet et atteindre l’échelle de l’exaoctet. Les organisations qui anticipent une forte croissance à long terme doivent vérifier si l’extension peut se faire sans interruption et si la capacité, les performances et la gestion opérationnelle continuent d’évoluer avec le jeu de données.
