云存储是通过 Internet 存储、访问和共享数据的一种简单且可扩展的方式。Amazon Web Services 之类的云存储提供商拥有并维护联网硬件和软件，而您预配置和使用 Web 应用程序所需的资源。使用云存储可消除用于购买和维护自己的存储基础设施的购置成本和管理成本，提高敏捷性，并在全球范围内实现扩展，让用户可以“随时随地”访问数据。
通过将数据存储在云中，IT 部门可以在以下三个方面实现转变：
1. 总体拥有成本。利用云存储，您无需购买硬件、预配置存储或将资本用于“未来”场景。您可以根据需求添加或删除容量、快速更改性能和保留特性，并且只需为您实际使用的存储付费。系统甚至会根据可审核的规则将访问频率较低的数据自动迁移到成本更低的层，从而实现规模经济效益。
2. 部署时间。当开发团队准备就绪时，基础设施不应降低其执行速度。利用云存储，IT 人员可以在需要时快速交付所需的确切存储量。这种快速的交付使 IT 人员能够集中精力解决复杂的应用程序问题，而无需管理存储系统。
3. 信息管理。云中的存储集中化为新的使用案例创造了一个巨大的杠杆点。通过使用云存储生命周期管理策略，您可以执行庞大的信息管理任务，包括自动分层或锁定数据以支持合规性要求。
确保贵公司的重要数据安全无虞且在需要时可用，这一点至关重要。在考虑将数据存储在云中时，需要注意以下几项基本要求。
持久性。数据应最好以冗余方式存储在多个设施中以及每个设施内的多个设备中。自然灾害、人为错误或机械故障不应引起数据丢失。
可用性。所有数据都应在需要时可用，但生产数据和存档之间有差异。理想的云存储可实现检索时间和成本的适当平衡。
安全性。最好对静态数据和传输中的数据进行加密。权限和访问控制在云中应像对内部存储那样发挥作用。
共有三种类型的云数据存储，每种类型的数据存储均具有各自的优势和使用案例：
1. 对象存储 – 在云中开发的应用程序通常可利用对象存储巨大的可扩展性和元数据特性。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 等对象存储解决方案非常适合用于从头构建需要扩展和灵活性的现代应用程序；您还可以使用这些解决方案导入现有数据存储以进行分析、备份或存档。
2. 文件存储 – 部分应用程序需要访问共享文件并需要文件系统。通常使用网络附加存储 (NAS) 服务器支持这种类型的存储。Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 等文件存储解决方案非常适合大型内容存储库、开发环境、媒体存储或用户主目录等使用案例。
3. 数据块存储 – 数据库或企业资源规划 (ERP) 系统等其他企业应用程序通常需要针对每个主机的专用低延迟存储。这种类型的存储与直接连接存储 (DAS) 或存储区域网络 (SAN) 类似。Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 等基于数据块的云存储解决方案通过各个虚拟服务器进行预配置，可提供频繁开启和关闭的工作负载所需的持续容量。
备份和恢复对于确保数据的安全性和可访问性至关重要，但要满足不断增加的容量要求可能是持久性难题。云存储为备份和恢复解决方案提供低成本、高持久性和可扩展性优势。Amazon S3 对象生命周期管理等嵌入数据管理策略可根据频率或时间设置自动将数据迁移到成本更低的层；您可以创建存档文件库以帮助您遵从相关法律或法规要求。这些优势为处理大容量且具有长期保留需求的数据的行业（如金融服务、医疗保健和媒体等）提供了巨大的可扩展性。
将数据存储在云中可能会引起用户对法规和合规性的担忧，尤其是当相应数据已存储在合规的存储系统中时。Amazon Glacier 文件库锁定等云数据合规性控制旨在确保您可以通过使用可锁定的策略，针对具体的数据文件库轻松部署和实施合规性控制。您可以指定诸如“一次写入，多次读取”(WORM) 之类的控制，并且可以锁定相应数据以防止将来进行编辑。使用 AWS CloudTrail 等审核日志产品有助于确保实现基于云的存储和存档系统的合规性和监管目标。
传统内部存储解决方案在成本、性能和可扩展性方面可能会随时间的推移出现不一致的情况。大数据项目需要大规模、经济实惠、高度可用且安全的存储池（通常称为“数据湖”）。
基于对象存储构建的数据湖以原始形式存储信息，并且包括允许选择性提取和用于分析的丰富元数据。基于云的数据湖对于各种类型的数据仓库、处理、大数据和分析引擎（如 Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon EMR 和 Amazon DynamoDB）发挥着举足轻重的作用，旨在帮助您以较短的时间完成后续项目，并提供更多的相关性。
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