Object storage, block storage e file storage: qual è la differenza?

Le organizzazioni sprecano milioni di persone a gestire tre sistemi di storage separati per quella che dovrebbe essere una semplice decisione: l'archiviazione dei dati.

L'object storage, il block storage e il file storage organizzano e accedono ai dati in modo diverso. Il block storage divide i dati in blocchi di dimensioni fisse per i database. Il file storage utilizza cartelle gerarchiche per i documenti condivisi. L'object storage gestisce i dati non strutturati con metadati avanzati in una struttura piatta per le applicazioni cloud.

Ma ecco il problema: I workload moderni non sono interessati a questi limiti. Il training basato sull'AI ha tutte e tre le esigenze. Containers sfocano le linee. E non puoi più gestire sistemi separati che si rifiutano di giocare bene insieme.

Questa guida esamina il funzionamento effettivo di ciascun tipo di storage, le performance e i costi reali di ciascuno e il motivo per cui la scelta tra questi tipi di storage sta diventando obsoleta.

Comprendere i 3 tipi di storage

Block storage: Velocità a un prezzo

Il block storage suddivide i dati in blocchi di dimensioni fisse, ciascuno con il proprio indirizzo. Consideralo come un'unità di storage numerata: il sistema sa esattamente dove risiede tutto e lo prende all'istante.

Questo design offre una velocità di risposta di 0,5-1,5 millisecondi, con i moderni array all-flash che raggiungono i 150 microsecondi. Questo è perfetto per i database perché ogni microsecondo è importante quando si elaborano migliaia di transazioni al secondo.

Il block storage si connette tramite protocolli come iSCSI, fibre channel Channel o NVMe over Fabrics per un accesso diretto senza costi generali del file system. Il colpo? Limitazione dei metadati e costo elevato per GB quando si considera l'infrastruttura SAN.

File storage: Familiare ma limitato

Il file storage organizza i dati in una struttura gerarchica di cartelle e file. Consideralo come un armadietto di archiviazione digitale, intuitivo per gli utenti e perfetto per la collaborazione.

I sistemi Network Attached Storage (NAS) condividono i file tramite NFS (Linux/Unix) o SMB/CIFS (Windows), consentendo a più utenti di accedere agli stessi file contemporaneamente. I file service NAS presentano spesso latenze più elevate rispetto al block storage diretto, in genere in un intervallo da pochi millisecondi a decine di millisecondi, a seconda del protocollo, dell'hardware e del workload, e i database con I/O casuale pesante possono risentirne rispetto alle opzioni di block storage.

Ma quella gerarchia familiare diventa un collo di bottiglia. In alcuni sistemi NAS/file, un numero elevato di file può mettere a dura prova le performance dei metadati e vengono utilizzate scelte architettoniche attente (ad esempio, server di metadati distribuiti, livelli di caching) per sostenere le performance su vasta scala.

Object storage: Progettato per la scalabilità

L'object storage organizza i dati senza cartelle tradizionali, utilizzando un namespace fisso di singoli oggetti.Ogni dato diventa un oggetto con tre parti: i dati stessi, un identificatore univoco e metadati estesi. Nessuna gerarchia, solo un pool piatto di oggetti.

L'accesso agli oggetti tramite API REST tramite HTTP sembra limitarsi finché non ti rendi conto che questo progetto è più scalabile. Amazon S3, ad esempio, soddisfa 100 milioni di richieste al secondo su scala globale, grazie all'indicizzazione distribuita e all'architettura flat namespace.

L'object storage Public Cloud presenta spesso latenze da millisecondi a centinaia di millisecondi per l'accesso a piccoli oggetti nelle configurazioni standard, a seconda della rete, del workload e della cache. Con design avanzati (ad esempio, protocolli accelerati, livelli di caching, software all-flash ottimizzato), alcuni sistemi di object storage possono raggiungere una latenza dell’ordine di microsecondi inferiore al millisecondo o addirittura inferiore durante la scalabilità.

Confronto tra i tipi di storage 

La comprensione dei meccanismi rivela perché esistono compromessi tradizionali e perché non devono più farlo.

Il block storage funziona più vicino all'hardware. I dati vengono suddivisi in blocchi, indirizzi assegnati, distribuiti su supporti e riassemblati on demand. È veloce perché il sovraccarico è minimo: il controller sa esattamente dove risiede ogni blocco. Le SAN moderne aggiungono funzionalità come snapshot e replica, ma richiedono più risorse per i controller, aumentando i costi.

I livelli di astrazione degli stack di file storage: Il file system organizza i blocchi in file, i metadati monitorano i permessi e i protocolli gestiscono l'accesso alla rete. Ogni livello aggiunge funzionalità ma anche latenza. L'apertura di un file implica l'attraversamento di directory, il controllo delle autorizzazioni, la ricerca di blocchi e la lettura. Anche se  è adatto alla condivisione, può aggiungere latenza.

L'object storage reinventa tutto. Gli oggetti vengono distribuiti tra i nodi utilizzando un hash coerente, replicati per garantire la durata e accessibili tramite API. L'architettura distribuita è scalabile orizzontalmente. Inoltre, questi metadati estensibili ti consentono di allegare qualsiasi cosa: coordinate GPS, tag di conformità, qualunque sia la tua applicazione.

Perché le aziende faticano a scegliere

Mantenere sistemi separati per ogni tipo di storage può aumentare i requisiti di infrastruttura, strumenti e competenze, moltiplicando la complessità in modo esponenziale.

Il costo nascosto dei silos di storage

L'esecuzione di tre diversi sistemi di storage implica:

• Triplica l'infrastruttura: Reti, switch e strumenti di gestione separati
• Esperienza frammentata: amministratori SAN, specialisti NAS, sviluppatori di object storage
• Attrito alla mobilità dei dati: Le migrazioni possono richiedere mesi, rischi di corruzione

Il costo reale non è lo storage, ma la gestione della complessità. Per molte organizzazioni, la voce più grande non è la capacità raw, ma il sovraccarico operativo della gestione di più sistemi di storage.

I workload moderni coprono più livelli di storage

I workflow di AI aumentano ulteriormente la complessità:

1. L'addestramento dei dati risiede nell'object storage (petabyte di esso).
2. La preparazione dei dati richiede il file storage per consentire ai data scientist di accedervi.
3. L'addestramento richiede il block storage per le scritture dei checkpoint.
4. Il servizio del modello richiede tutti e tre contemporaneamente.

Le GPU raccontano la storia. La maggior parte delle organizzazioni ottiene circa il 60%-70% di utilizzo della GPU perché lo storage non è in grado di tenere il passo. 

Containers peggiorano. Un singolo cluster Kubernetes richiede volumi persistenti (blocco), volumi condivisi (file) e bucket di oggetti, contemporaneamente. I team DevOps sprecano tempo a destreggiarsi tra il provisioning dello storage e i diversi sistemi.

Perché i livelli tradizionali di dati caldi/caldi/freddi spesso non corrispondono alla realtà

Molti approcci di storage si basano sull'idea che i dati possano essere classificati in livelli caldi, caldi e freddi, ma la telemetria di ambienti di produzione di grandi dimensioni spesso mostra schemi di accesso più complessi e dinamici.

Secondo il Global Cloud Storage Index 2025, solo il 19% dei dati degli oggetti cloud è realmente "freddo" (accessibile annualmente o meno) e l'83% dei responsabili delle decisioni IT afferma di accedere ai tier di archiviazione almeno una volta al mese, tanto che gran parte di ciò che chiamiamo "freddo" è effettivamente abbastanza attivo. Qualche esempio:

• Gli audit di conformità richiedono immediatamente dati vecchi di sette anni
• La formazione sull'AI richiede set di dati storici completi
• Ransomware richiede un accesso immediato al backup
• Le query di analytics coprono interi data lake in modo imprevedibile

Molte piattaforme di storage continuano a fare affidamento su architetture di tiering che spostano i dati tra livelli di performance e capacità in base ai modelli di accesso. Anche se questi progetti sono spesso destinati a ridurre i costi collocando dati meno attivi su supporti a basso costo, introducono anche ulteriori livelli di software, gestione delle policy e complessità operativa.

In pratica, gli ambienti a più livelli richiedono monitoraggio e tuning continui per garantire il corretto posizionamento dei dati. Quando i modelli di accesso cambiano o i dati vengono classificati in modo errato, i workload possono subire una variabilità delle performance inaspettata, con conseguente impegno nella risoluzione dei problemi e costi operativi generali.

Con la maturazione dei sistemi di storage flash, i miglioramenti della densità dei supporti, delle tecnologie di data reduction e dell'efficienza operativa hanno ridotto il divario di costo tra architetture tier e non tier. Per molti workload, questo rende possibile l'esecuzione dei dati su un unico tier di performance, fornendo una latenza costante e semplificando la gestione dello storage. In questi ambienti, le performance non dipendono più dal fatto che i dati siano considerati "caldi" o "freddi", riducendo la variabilità e rendendo il comportamento delle applicazioni più prevedibile.

La rivoluzione dello storage unificato

E se non dovessi scegliere? Le architetture moderne possono fornire tutti e tre i tipi di storage da un'unica piattaforma senza compromessi.

Come funziona effettivamente lo storage unificato

Immagina la scrittura del tuo database per bloccare i volumi con una latenza dell’ordine di microsecondi di 150 secondi. Gli analisti accedono agli stessi dati delle condivisioni di file. In seguito, viene archiviato nell'object storage. Un'unica piattaforma è in grado di supportare protocolli di blocchi, file e oggetti, riducendo al minimo le migrazioni e il movimento dei dati e le penalità delle performance.

Quando le organizzazioni si consolidano da più sistemi di storage a uno:

• Riduzione dei costi (meno sistemi, meno gestione)
• Tempo di amministrazione ridotto (una sola interfaccia, non più)
• Migliora le performance (la tecnologia flash moderna batte i sistemi specializzati legacy)

Quando lo storage sottostante fornisce performance costanti inferiori al millisecondo, la scelta del protocollo diventa sempre più un problema software piuttosto che un vincolo di performance difficile.

Prendere la decisione giusta sullo storage

La strategia di storage è una delle scelte architettoniche più critiche per la costruzione di una fabbrica di AI. La decisione sbagliata può portare a GPU sottoutilizzate, pipeline in stallo e costi operativi inattivi. La decisione giusta bilancia performance, scalabilità, sicurezza e gestibilità.

Quando lo storage unificato ha senso

Lo storage unificato consolida i workload di blocchi, file e oggetti in un'unica piattaforma, eliminando i silos e semplificando le operazioni. È particolarmente importante in ambienti in cui flessibilità e scalabilità sono priorità. Considera lo storage unificato se:

• Oggi sono in esecuzione più sistemi di storage, creando costi generali di gestione e silos di dati.
• Sono previsti workload AI/ML, che richiedono sia un accesso ad alta velocità di trasmissione che una scalabilità flessibile della capacità.
• Le risorse IT sono tese dalla complessità di mantenere sistemi separati.
• La flessibilità è importante per micro-ottimizzare ogni workload in modo isolato.
• Ransomware e il ripristino rapido sono le priorità principali.

Le moderne piattaforme unificate offrono performance all-flash in ogni protocollo, resilienza informatica integrata e data services avanzati come la rdata reduction inline e il tempo di attività garantito. Grazie a un'unica interfaccia di gestione, consentono alle organizzazioni di semplificare l'infrastruttura, soddisfacendo al contempo i requisiti di livello enterprise in termini di performance e protezione.

Quando lo storage specializzato è ancora applicabile

Lo storage specializzato non scompare, ma continua ad avere senso in contesti specifici in cui la precisione supera la flessibilità. Le situazioni che possono ancora richiedere sistemi specializzati includono:

• Workload che non cambiano mai e hanno esigenze di storage ben comprese e prevedibili.
• Requisiti normativi che richiedono una rigorosa separazione fisica dei dati, oltre a ciò che il partizionamento logico può fornire.
• Applicazioni legacy con dipendenze codificate su determinati protocolli o configurazioni di storage.

Detto questo, anche in questi scenari, la tendenza del settore si sta spostando verso la separazione logica all'interno dei sistemi consolidati. Molte piattaforme unificate ora supportano l'isolamento dei workload, i domini di crittografia e le funzionalità di conformità abbastanza robuste da soddisfare gli standard normativi, rendendole un'alternativa interessante ai sistemi in silos.

Conclusione

Non è necessario scegliere tra object storage, block storage o file storage: le applicazioni moderne richiedono tutte e tre. La vera domanda è se gestirai tre sistemi separati o una piattaforma unificata.

Lo storage tradizionale impone compromessi impossibili: performance o scalabilità, semplicità o flessibilità, costi o capacità. Molti di questi compromessi sono rafforzati dal modo in cui i prodotti di storage vengono confezionati e gestiti come silos separati, anche se la tecnologia sottostante supporta sempre più approcci più unificati.

Il moderno storage unificato offre performance di blocco, semplicità dei file e scalabilità degli oggetti da un'unica piattaforma. Le organizzazioni che si consolidano in architetture unificate ottengono performance migliori a costi inferiori. 

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