[GCP복습] GCS : Google Cloud Storage

GCS의 주요개념

개념	설명
프로젝트	GCP의 프로젝트와 동일한 개념으로 GCS의 모든 데이터는 프로젝트에 속하게 된다.
버킷	GCS에서 저장하는 모든 데이터들은 버킷에 포함되어야한다. 버킷은 폴더나 디렉토리의 개념과 다르게 버킷 안에 또 다른 버킷을 만들 수 없다.  버킷은 라벨을 달 수 있으며, 키-값 형태로 GCP의 다른 리소스와 그룹화할 수 있으며 적용할 수 있는 라벨의 최대 개수는 버킷 당 64개이다.
Repository등급	버킷을 생성할 때 저장할 데엍의 특징에 따라서 레포지토리 등급이 나뉘게 된다.  Mulit-Regional Storage Regional Storage Nearline Storage Coldline Storage로 구분된다.
객체	버킷에 저장되는 파일 객체 데이터와 객체 메타데이터로 나뉘며, 버킷에서 만들 수 있는 개체 수에는 제한이 없다.  객체 데이터 : GCS에 저장되는 파일 객체 메타 데이터 : 키-값 형태로 구성되며 객체의 퀄리티를 설명한다.
지리적 중복	지리적 중복 데이터는 먼 곳들에 중복 저장이 되기 때문에 자연 재해와 같은 대규모 장애 발생시에도 최대한의 데이터 가용성을 보장한다. 비동기적으로 발생하지만, 모든 GCS는 사용자가 업로드하는 즉시 최소한 한 곳 이상의 지리적 장소 내에서 중복된다.
객체 불변성	객체는 변경이 불가하다. 만약 변경을 하고 싶으면 샂게 후 다시 업로드해야한다. 하지만 저장된 객체를 덮어쓸 수는 있다.

 

Repository 등급 차이 및 비교

Mulit-Regional Storage : 웹사이트의 컨텐츠, 비디오 스트리밍, 양방향 작업부하, 모바일 게임등 자주 액세드 되는 데이터를 저장하는데 적합. 가장 높은 가용성 제공
Regional Storage : 데이터 분석과 같이 사용하는 인스턴스 같은 거 저장. 집약적인 계산 수행에 이점이 있음. 대규모 지리적 영역에서 중복을 분산시키는 대신 특정 위치에서 저렴한 비용으로 데이터를 저장할 수 있다. Cmpute Engine이나 Kubenetes Engine Cluster와 함께 이용하여 동일한 지역 위치에 데이터를 저장하는데 적합하다. 
Nearline Storage : 자주 액세스하지 않는 데이터를 저장하는데 적합한 저가의 레포지토리다. 
Coldline Storage : 백업 데이터에 적합한, 저장 비용이 가장 저렴한 레파지토리다. 따라서 데이터 보관 및 온라인 백업 및 재해복구를 위한 Repository로 매우 적절하다. 

 

 

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