Die Wahl der richtigen Speicherarchitektur entscheidet über Performance, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit Deiner Infrastruktur.
Die drei Speicherarten im Überblick
Object Storage
- Prinzip: Daten werden als Objekte mit Metadaten und eindeutiger ID gespeichert – in einer flachen Namespace-Struktur.
- Zugriff: HTTP(S)-APIs, in der Regel S3-kompatibel.
- Stärken: Sehr hohe Skalierbarkeit, günstige Kosten, ideal für Backups, Medien, Archive, CDN.
- Limits: Höhere Latenz als Block Storage, kein klassisches File-Locking.
Block Storage
- Prinzip: Virtuelle Festplatte, die an einen Server gehängt wird; Dateisystem wie ext4, NTFS oder ZFS verwaltet die Daten.
- Zugriff: iSCSI, NVMe-oF, Fibre Channel.
- Stärken: Sehr niedrige Latenz, hohe IOPS – optimal für Datenbanken und Webserver.
- Limits: Nicht S3-fähig, Skalierung komplexer als bei Object Storage.
Local Storage
- Prinzip: Interner Speicher des Servers (NVMe/SSD), block-basiert.
- Zugriff: Direkt über das Betriebssystem.
- Stärken: Schnell, direkt nutzbar für Betriebssystem und Apps.
- Limits: Nicht S3-fähig, gebunden an den jeweiligen Server.
Schnellvergleich der Speicherarten
Merkmal | Object Storage | Block Storage | Local Storage |
---|---|---|---|
Zugriff | HTTP(S), S3-API | iSCSI, NVMe-oF | Dateisystem (ext4, NTFS) |
S3-fähig | ✅ Ja | ❌ Nein | ❌ Nein |
Latenz / IOPS | Höher / variabel | Sehr niedrig / hoch | Sehr niedrig / hoch |
Klassische Use-Cases | Backups, Archive, Medien, CDN | Datenbanken, Webserver, Apps | Betriebssystem, direkt genutzte Daten |
Empfehlungen für die Praxis
- Object Storage (S3-kompatibel):
Contabo Object Storage,
Amazon S3,
Wasabi,
Backblaze B2 - Block Storage (für DBs/VMs):
Amazon EBS - File Storage (optional für Kollaboration):
Amazon EFS
Fazit: Welche Speicherart solltest Du wählen?
Nur Object Storage ist S3-kompatibel und eignet sich perfekt für skalierbare, kosteneffiziente Speicherung.
Block Storage liefert maximale Performance für Datenbanken und produktive Systeme.
Local Storage bleibt die schnelle Basis für Betriebssystem und direkt genutzte Daten.
In der Praxis setzt Du meist auf eine Kombination, um Kosten, Performance und Skalierbarkeit optimal auszubalancieren.