Петабайты каждый день: как хранить и использовать данные с умом

Каждый день в мире генерируется более 400 миллионов терабайт данных. Возможно, стоило бы отпраздновать эту цифру, но компаниям все сложнее хранить такие объемы. С одной стороны, — это вопрос оптимизации стоимости. С другой, — удобства использования и масштабирования.

В этом материале вместе со Станиславом Погоржельским, технологическим евангелистом платформы VK Cloud, разберем особенности решений для хранения и работы с большими данными.

Станислав Погоржельский

Технологический евангелист платформы VK Cloud

Особенности локальных хранилищ

Стоит держать в уме, что выбор таких решений не всегда зависит от архитектурных принципов и лучших практик, а чаще всего от наличия определенной экспертизы в компании. Проведем очную ставку трех основных моделей построения хранилищ.

Семь «грехов» локальных кластеров

Теперь поговорим о том, какие неприятные особенности встречаются во время эксплуатации локальных кластеров.

Структура данных и хаос

В реальных системах данные редко бывают аккуратными. Вместо красивых таблиц разработчик часто сталкивается с миллионами мелких файлов по 1-2 Кб и, например, видео по несколько Гб. Такие крайности требуют противоположных стратегий хранения и кэширования.

Файловая система, не оптимизированная для работы с малыми файлами, быстро забивается inode'ами (переполнение файловых дескрипторов). Системы хранения начинают задыхаться не от общего объема, а от количества объектов, что критически влияет на производительность. Например, известны случаи, когда после миллиона объектов OpenStack Swift начинал терять метаданные, а в хранилищах висели призраки удаленных объектов.

RAID — не универсальное спасение

Настройка RAID-массивов кажется очевидным решением, но не все так однозначно:

• RAID 5 и 6 плохо переносят большие объемы из-за длительного времени восстановления. 
• RAID 10 требует удвоения или утроения объема хранения ради скорости и отказоустойчивости.
• На петабайтных объемах пересборка массива после сбоя может занимать больше недели.

Поддержка архивов и ZIP-файлов

Архивирование данных (например, с помощью ZIP) спасает место, но приводит к другим проблемам: невозможность выборочного доступа к отдельным файлам без полной распаковки, рост времени обработки запросов, сложность мониторинга целостности данных.

Массовая работа с архивами требует настройки кэширования и часто вынуждает строить параллельные системы для индексации содержимого архивов.

Автоматизация мониторинга и ремонта

Любая система хранения живет с постоянным риском деградации: умирают диски, выходят из строя контроллеры, падают сети. На уровне сотен и тысяч узлов мониторинг «вручную» невозможен: требуется автоматизированная оркестрация алертов, самовосстановление, динамическая миграция данных на здоровые узлы. Иначе разрастание локальных отказов перерастает в потерю данных.

Шардирование данных: неизбежность и боль

На больших объемах данных (более 250 Тб) приходится шардировать — разбивать на независимые логические части, чтобы сохранить производительность. Но с шардированием есть проблемы:

• усложняет маршрутизацию запросов; 
• увеличивает сложность восстановления данных при сбоях; 
• требует отдельных механизмов ребалансировки шардов при добавлении новых узлов.

Более того, встроенные механизмы шардирования некоторых популярных СУБД (MongoDB, PostgreSQL с партиционированием) не рассчитаны на миллиарды записей и начинают деградировать.

Проблемы метаданных

Каждый файл и объект требуют метаданных: даты создания, размера, доступа, хеш-суммы. При росте числа объектов метаданные сами по себе становятся огромными: терабайты информации, требующие отдельного хранения, индексирования и защиты.

Резервное копирование на практике

Бэкап петабайта данных требует продуманной стратегии инкрементальных копий, дедупликации, постоянного тестирования восстановления. Локальное хранение больших объемов данных — это не про покупку железа и развертывание файлового сервера. Это бесконечная инженерная работа по балансировке между скоростью, надежностью, стоимостью и сложностью системы.

Хранение больших объемов обостряет вопросы производительности, резервного копирования и автоматизации мониторинга, где каждый аспект требует балансировки между скоростью, надежностью и сложностью ИТ-инфраструктуры.

Облачные хранилища

С локальными хранилищами разобрались, теперь рассмотрим технические особенности альтернативного решения.

Гибкость и масштабируемость без ограничений

В облаке увеличение объемов хранения происходит мгновенно:

• без ожидания закупки нового оборудования; 
• без сложного планирования миграций; 
• без перебоев в обслуживании приложений.

Эксплуатация и разработчики могут динамически добавлять терабайты и петабайты данных в рамках одного API-запроса. Облачное хранилище предлагает готовое решение для масштабирования от стартапов до международного уровня компаний.

Финансовая прозрачность и удобная модель оплаты

Модель Pay-As-You-Go (оплата по факту использования) дает бизнесу и разработчикам:

• предсказуемость расходов;
• возможность мгновенно адаптировать инфраструктуру под изменяющиеся требования;
• отсутствие необходимости капитальных затрат на старте;
• гибкость в выборе тарифов хранения (горячие, холодные, архивные данные).

Такая прозрачная модель помогает экономить бюджет без потери качества сервиса.

Надежность и отказоустойчивость «из коробки»

S3-совместимый Object Storage обеспечивает высокую доступность данных благодаря:

• автоматической репликации данных в нескольких географических регионах; 
• встроенным механизмам самовосстановления данных;
• резервированию оборудования на уровне дата-центров;
• постоянному мониторингу целостности объектов.

Оптимизация работы с любыми типами данных

Хранилище позволяет одинаково эффективно работать:

• с миллионами мелких файлов (фото, документы, логи);
• с тяжелыми объектами (видео или архивами).

Облачная платформа автоматически оптимизирует хранение и доступ, снижая латентность и ускоряя обработку даже при экстремальных нагрузках.

Высокий уровень безопасности данных

В облаке предоставляется комплексная защита данных с помощью:

• шифрования на стороне клиента и сервера;
• гибкого управления правами доступа (ACL, IAM);
• соответствия требованиям хранения ПДН и прочих стандартов безопасности;
• автоматического обнаружения потенциальных уязвимостей.

Безопасность данных обеспечивается на каждом уровне инфраструктуры и подтверждается регулярными внешними аудитами.

Инструменты для разработчиков и автоматизации

Хранение данных в облаке ориентировано на удобство интеграции и масштабирование за счет:

• полного набора API и SDK для популярных языков программирования;
• готовых модулей для работы с данными в распределенных системах;
• продвинутых средств мониторинга, алертинга и автоскейлинга;
• поддержки DevOps практик через IaC-инструменты.

Автоматизация всех процессов упрощает разработку и сопровождение проектов, значительно снижая риски человеческих ошибок.

Опыт хранения больших данных

Когда речь идет о масштабных системах хранения — таких как S3-совместимый сервис Object Storage на платформе VK Cloud, — производительность определяется не только скоростью сети и дисков. Ключевую роль играют архитектурные особенности приложений: как именно данные распределяются, обрабатываются и индексируются.

Особенно важно это в системах с огромным количеством объектов, где миллионы или миллиарды файлов разного размера постоянно создаются, обновляются и удаляются.

Как измеряется производительность облачного хранилища

Для реальной оценки производительности облачного хранилища важно замерять:

• Количество операций в секунду (RPS): сколько запросов на чтение/запись способна обработать система.
• Среднюю и 99-ю персентиль задержек: критично для оценки качества обслуживания конечных пользователей.
• Производительность на больших объемах объектов: важно не просто тестировать один файл, а моделировать реальную работу приложений с множеством параллельных операций.
• Влияние мелких и крупных файлов: системы по-разному работают при миллионах маленьких объектов и гигабайтных видео.

Практические сценарии измерений:

• многопоточная загрузка 100 миллионов объектов размером 1–10 КБ;
• массовое чтение миллионов объектов через S3 API;
• удаление больших объемов объектов для оценки работы сборки мусора;
• сценарии с версионированием объектов, чтобы проверить нагрузку на метаданные.

Почему шардирование критически важно для облачного хранилища

Правильная организация шардирования данных — один из ключевых факторов производительности больших хранилищ.

Что происходит без правильного шардирования:

• «Горячие» бакеты (S3-бакеты) с высокой нагрузкой становятся узким местом.
• Распределение нагрузки по серверам становится неравномерным.
• Метаданные начинают тормозить операции доступа.
• Снижается общая масштабируемость системы.

Реальная практика VK Cloud:

• Метаданные объектов распределяются по кластерам через шардирование по диапазонам ключей.
• При превышении нагрузки шард автоматически расщепляется (split) для перераспределения нагрузки между нодами.
• Для хранения метаданных используется Tarantool как высокоскоростная in-memory база данных, способная выдерживать сотни тысяч операций в секунду на один шард.

Такой подход позволяет обеспечить:

• низкие задержки доступа даже при миллиардах объектов;
• линейное масштабирование — добавление новых серверов дает реальный прирост пропускной способности;
• быструю обработку как мелких, так и больших файлов без перегрузки одной ноды.

С увеличением объема метаданных нагрузка на отдельные узлы или компоненты системы возрастает, что ограничивает масштабируемость и может снижать производительность при высоких требованиях к обработке данных.

За что мы любим Tarantool

Принцип работы СУБД Tarantool кардинально отличается от классических SQL-баз (PostgreSQL, MySQL) в хранилищах:

Tarantool позволяет работать с облачным хранилищем на скорости, которую классические базы не способны обеспечить без радикальных усилий по оптимизации.

Как правильно проектировать нагрузку на S3-совместимое облако

Если вы проектируете высоконагруженную систему, важно:

• Использовать естественное шардирование ключей (например, вставлять случайные префиксы в имена объектов).
• Ожидать миллионы объектов в бакете и строить приложения так, чтобы они не зависели от скорости листинга всех файлов.
• Минимизировать количество операций массового удаления объектов — использовать batch-удаление через S3 API.
• Понимать, что работа с метаданными так же важна, как и сама передача данных.

Производительность облачного хранилища определяется не только сетью и железом, но и архитектурой работы с данными. Правильное шардирование, оптимизация структуры ключей и использование быстрых конечных СУБД — основа эффективных и масштабируемых сервисов.

Заключение

Работа с петабайтными объемами данных требует серьезного подхода к проектированию инфраструктуры. На этом пути локальные решения сталкиваются с проблемами масштабирования, отказоустойчивости, обновления оборудования и обеспечения безопасности. Управление инфраструктурой превращается в отдельный проект со своими ресурсами.

Облачное хранилище обеспечивает:

• автоматическое масштабирование объема хранения без потерь в производительности;
• высокую доступность данных благодаря распределению по зонам отказа;
• прозрачную модель оплаты — вы платите только за реально используемые ресурсы;
• эффективную работу как с миллионами мелких файлов, так и с крупными объектами;
• безопасность данных с помощью встроенного шифрования и управления доступом через IAM;
• богатый инструментарий API для полной интеграции в любые архитектуры приложений.

Облачные хранилища предоставляют возможность компаниям сосредоточиться на развитии своих продуктов и бизнес-логики, передав инфраструктурные задачи профессиональной облачной платформе.