Azure Blob Storage und Azure Data Lake im Vergleich

Wichtigste Verwendungszwecke und Funktionen

Azure Blob Storage und Data Lake sind für bestimmte Situationen und Verwendungszwecke gut geeignet.

Blob, die Abkürzung für Binary Large Object, ist beispielsweise ideal für große Mengen unstrukturierter Daten wie Text, Videos, Fotos, Anwendungs-Backend-Daten und Sicherungsdaten. Es handelt sich um einen Allzweck-Objektspeicher für unstrukturierte Daten in einer einzigen Hierarchie und einem flachen Namensraum.

Azure Blob Storage wird häufig für die folgenden Zwecke eingesetzt:

• Speichern von Dateien für den verteilten Zugriff, zum Beispiel bei Installationen oder Upgrades
• Streaming von Video und Audio
• Speichern von Backups für Disaster Recovery und Archivierung
• Speicherung von Binärdaten, wie beispielsweise Anwendungs-Backend-Dateien und Allzweckdaten.

Azures Data-Lake-Speicher ist derzeit in Gen1- und Gen2-Optionen unterteilt. Microsoft wird Data Lake-Gen1 im Februar 2024 aus dem Verkehr ziehen, und alle Kunden, die ihn verwenden, müssen vor diesem Datum auf Gen2 migrieren.

Azure Data Lake Gen1 ist ein Speicherdienst, der für Big-Data-Analytics-Workloads optimiert ist. Sein hierarchisches Dateisystem kann Daten für maschinelles Lernen, einschließlich Protokolldateien, sowie interaktive Streaming-Analysen speichern. Die Leistung ist auf die Ausführung großer Analysesysteme abgestimmt, die einen hohen Durchsatz und eine große Bandbreite für die Abfrage und Analyse großer Datenmengen benötigen.

Azure Data Lake Gen2 vereint die Funktionen und Möglichkeiten von Data Lake Gen1 mit Blob Storage. Es übernimmt die Semantik des Dateisystems, die Sicherheit auf Dateiebene und die Skalierungsfunktionen von Gen1 und baut sie auf Blob Storage auf. Das Ergebnis ist eine kostengünstige Big-Data-Speicheroption mit abgestuftem Zugriff, hoher Sicherheit und hoher Verfügbarkeit.

Vorteile und Herausforderungen von Azure Blob vs. Data Lake Storage

Azure-Blob-Angebote sind eine dauerhafte Speicheroption mit entsprechenden Redundanzen, um die Daten zu schützen. Alle Daten sind verschlüsselt, und es gibt eine granulare Zugriffskontrolle. Azure Blobs sind außerdem massiv skalierbar für Text- und Binärdaten.

Eine Herausforderung bei Azure Blobs ist, dass bei der Nutzung durch die Kunden eine Menge Datenübertragungsgebühren anfallen können. Neben den typischen Lese-/Schreibgebühren für Datentransfers auf den verschiedenen Ebenen (Premium, Heiß, Kalt und Archiv) gibt es Gebühren für iterative Lese-/Schreiboperationen, Indizierungsgebühren, SSH-FTP-Transfers, Gebühren für Datentransfers für georeplizierte Daten und mehr. Jede Übertragungsart mag nur Bruchteile von Cents kosten, aber bei Hunderttausenden von Transaktionen können sich diese Kosten schnell summieren.

Azure Data Lake ermöglicht es Benutzern, Petabytes an Daten schnell und effizient zu speichern und zu analysieren. Es zentralisiert die Datensicherung, verschlüsselt alle Daten und bietet eine rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC). Da der Data-Lake-Speicher in hohem Maße anpassbar ist, ist er wirtschaftlich. Benutzer können Speicher- und Rechendienste unabhängig voneinander skalieren und die Kosten durch Tiering auf Objektebene optimieren.

Es gibt jedoch zahlreiche bekannte Probleme mit Gen2, darunter eines mit Blob-Speicher-APIs, das die ordnungsgemäße Funktion einiger REST-APIs verhindert.

Preisliche Unterschiede

Sowohl Azure Blob Storage als auch Data Lake bieten ein Pay-as-you-go-Preismodell, das auf dem monatlich gespeicherten Datenvolumen, der Menge und den Arten der durchgeführten Operationen sowie den ausgewählten Datenredundanzoptionen basiert.

Benutzer können auch eine Option für reservierte Kapazität in Schritten von 100 TB und 1 PB für einjährige und dreijährige Verpflichtungen wählen. Dies ist ideal für Unternehmen mit relativ stabilem Speicherbedarf oder für Unternehmen, die nur selten auf Archive und Backups zugreifen.

Die Preise für Blob Storage variieren je nach Stufe: Premium, Heiß, Kalt und Archiv. Die Premium-Option eignet sich am besten für I/O-intensive Workloads, die eine niedrige und konsistente Speicherlatenz erfordern. Die Speicherpreise steigen von Archiv zu Kalt zu Heiß zu Premium, während die Transaktionspreise in der gleichen Progression sinken - beispielsweise kosten Archivtransaktionen mehr als Premiumtransaktionen. Für die ersten 50 TByte zahlt ein Anwender im Monat beispielsweise 0,00163 Euro (Archiv), 0,00408 Euro (Kalt), 0,0178 Euro (Heiß) oder 0,17658 Euro (Premium). Für 100 TByte Daten im Azure-Blob-Archiv fallen für ein Jahr Datenarchivierung 149 Euro an. Genaue Preisbeispiele für Azure Data Lake in Euro für die deutschen Regionen sind derzeit nicht verfügbar.

Unternehmen, die mehrere Azure-Produkte und -Dienste nutzen, sollten den Azure-Preiskalkulator verwenden, um die bestmögliche Preisgestaltung sicherzustellen.