Google Cloud Storage es un almacenamiento de objetos unificado. En realidad, el GCS es el lugar donde puede almacenar y servir activos binarios estáticos, ya sea para que los use su aplicación o directamente para sus usuarios. Pero tan sencillo como parece, hay muchas cosas bajo el capó.
Almacenamiento en la nube de Google
El GCP tiene cubos , objetos y varias clases de almacenamiento . Para aprovechar el poder de GCS en sus aplicaciones, es necesario conocerlas. Comencemos con algunos términos clave:
Objetos
Cualquier pieza de datos que se almacena en GCS se denomina objeto.
cubos
Los objetos en GCS se organizan en cubos. Los cubos son realmente importantes ya que le permiten controlar el acceso a sus datos a nivel macro. Es por eso que existen restricciones específicas sobre cómo nombrarlos, crearlos, eliminarlos e incluso acceder a ellos. de hecho, uno de los patrones de diseño más importantes que encontrará es diseñar menos aplicaciones para menos operaciones de cubo y más operaciones de objetos en su lugar. Las operaciones de objetos significan operaciones de objetos y eso significa operaciones relacionadas con la pieza individual de datos almacenada en un cubo en el almacenamiento en la nube.
Por ejemplo, usar la API REST para establecer el encabezado HTML para un objeto específico o cambiar los metadatos en él.
Componentes de GCP
Con todo eso fuera del camino, echemos un vistazo a cómo comenzar con GCS. Puede configurar sus cubos y cargar objetos en la consola de la plataforma en la nube, donde verá que tiene pocas opciones con respecto a la clase de almacenamiento y la ubicación.
El tipo de depósito que elija tiene que ver con sus patrones de acceso y luego con sus patrones de resiliencia. Por ejemplo, si solo está obteniendo sus datos o solo los necesita cada pocos meses, la mejor opción para usted es el almacenamiento Codeline y el almacenamiento Nearline como esos . son los más baratos y no están súper enfocados en el acceso frecuente o la latencia.
Por otro lado, los cubos regionales y multirregionales son mejores en entornos de producción donde la latencia realmente importa.
La única diferencia entre los dos es cuánta redundancia desea en sus datos desde una perspectiva de geolocalización.
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Artículo escrito por ddeevviissaavviittaa y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA