Veri deposu seçme ölçütleriCriteria for choosing a data store

Azure, her biri farklı özellikler sağlayan birçok çeşit veri depolama çözümünü destekler.Azure supports many types of data storage solutions, each providing different features and capabilities. Bu makalede, bir veri deposunu değerlendirirken kullanmanız gereken karşılaştırma ölçütleri açıklanmaktadır.This article describes the comparison criteria you should use when evaluating a data store. Amaç, çözümünüzün gereksinimlerini hangi veri depolama türlerinin karşılayabileceğini belirlemenize yardımcı olmaktır.The goal is to help you determine which data storage types can meet your solution's requirements.

Dikkat Edilmesi Gereken Genel NoktalarGeneral Considerations

Karşılaştırma işlemine başlamak için veri gereksinimlerinizle ilgili aşağıdaki bilgilerden bulabildiklerinizi toplayın.To start your comparison, gather as much of the following information as you can about your data needs. Bu bilgiler, hangi veri depolama türlerinin gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemenize yardımcı olur.This information will help you to determine which data storage types will meet your needs.

İşlev gereksinimleriFunctional requirements

  • Veri biçimi.Data format. Ne tür veriler depolamayı planlıyorsunuz?What type of data are you intending to store? İşlem verileri, JSON nesneleri, telemetri, arama dizinleri veya düz dosyalar yaygın olarak kullanılan türler arasında yer alır.Common types include transactional data, JSON objects, telemetry, search indexes, or flat files.

  • Veri boyutu.Data size. Depolamanız gereken varlıklar ne kadar büyük?How large are the entities you need to store? Bu varlıkların tek bir belge olarak mı saklanması gerekiyor yoksa bunlar birden çok belgeye, tabloya, koleksiyona, vb. bölünebilir mi?Will these entities need to be maintained as a single document, or can they be split across multiple documents, tables, collections, and so forth?

  • Ölçek ve yapı.Scale and structure. Gereksinim duyduğunuz toplam depolama kapasitesinin miktarı nedir?What is the overall amount of storage capacity you need? Verilerinizi bölümlemeyi planlıyor musunuz?Do you anticipate partitioning your data?

  • Veri ilişkileri.Data relationships. Verilerinizin bire çok veya çoka çok ilişkileri desteklemesi gerekecek mi?Will your data need to support one-to-many or many-to-many relationships? İlişkilerin kendisi, verilerin önemli bir parçası mı?Are relationships themselves an important part of the data? Birleştirmeniz veya başka bir şekilde bir araya getirmeniz gereken veriler aynı veri kümesinden mi yoksa dış veri kümelerinden mi olacak?Will you need to join or otherwise combine data from within the same dataset, or from external datasets?

  • Tutarlılık modeli.Consistency model. Daha fazla değişiklik yapılabilmesi için bir düğümde gerçekleştirilen güncelleştirmelerin diğer düğümlerde görünmesi ne kadar önemlidir?How important is it for updates made in one node to appear in other nodes, before further changes can be made? Nihai tutarlılığı kabul edebilir misiniz?Can you accept eventual consistency? İşlemler için ACID garantileri gerekiyor mu?Do you need ACID guarantees for transactions?

  • Şema esnekliği.Schema flexibility. Verilerinize ne tür şemalar uygulayacaksınız?What kind of schemas will you apply to your data? Sabit bir şema mı kullanacaksınız yoksa yazma şeması veya okuma şeması yaklaşımlarından birini mi?Will you use a fixed schema, a schema-on-write approach, or a schema-on-read approach?

  • Eşzamanlılık.Concurrency. Verileri güncelleştirirken veya eşitlerken ne tür bir eşzamanlılık mekanizması kullanmak istiyorsunuz?What kind of concurrency mechanism do you want to use when updating and synchronizing data? Uygulama, birbiriyle çakışma ihtimali olan birçok güncelleştirme gerçekleştirecek mi?Will the application perform many updates that could potentially conflict. Bu durumda, kayıt kilitleme ve kötümser eşzamanlılık denetimi gerektirebilir.If so, you may require record locking and pessimistic concurrency control. Alternatif olarak, iyimser eşzamanlılık denetimlerini destekleyebiliyor musunuz?Alternatively, can you support optimistic concurrency controls? Destekleyebiliyorsanız, zaman damgası temelli basit bir eşzamanlılık denetimi yeterli mi yoksa çok sürümlü eşzamanlılık denetiminin ek işlevlerine mi gereksinim duyuyorsunuz?If so, is simple timestamp-based concurrency control enough, or do you need the added functionality of multi-version concurrency control?

  • Veri taşıma.Data movement. Çözümünüzün diğer depolara veya veri ambarlarına veri taşımak için ETL görevlerini gerçekleştirebilmesi gerekecek mi?Will your solution need to perform ETL tasks to move data to other stores or data warehouses?

  • Veri yaşam döngüsü.Data lifecycle. Veriler bir kere yazılıp çok kez okunuyor mu?Is the data write-once, read-many? Seyrek erişimli depolamaya taşınabilir mi?Can it be moved into cool or cold storage?

  • Desteklenen diğer özellikler.Other supported features. Şema doğrulaması, toplama, dizin oluşturma, tam metin arama veya MapReduce gibi sorgu özelliklerine ihtiyacınız var mı?Do you need any other specific features, such as schema validation, aggregation, indexing, full-text search, MapReduce, or other query capabilities?

İşlevsel olmayan gereksinimlerNon-functional requirements

  • Performans ve ölçeklenebilirlik.Performance and scalability. Veri performansı gereksinimleriniz nelerdir?What are your data performance requirements? Veri alımı ve veri işleme hızları için belirli gereksinimleriniz var mı?Do you have specific requirements for data ingestion rates and data processing rates? Verilerin alındıktan sonra sorgulanması ve toplanması için kabul edilebilir yanıt süreleri nelerdir?What are the acceptable response times for querying and aggregation of data once ingested? Veri deposunun ölçek büyütme üst sınırı ne kadar yüksek olmalı?How large will you need the data store to scale up? İş yükünüz okuma yoğunluklu mu yazma yoğunluklu mu?Is your workload more read-heavy or write-heavy?

  • Güvenilirlik.Reliability. Hangi genel SLA’yı desteklemeniz gerekiyor?What overall SLA do you need to support? Veri kullanıcıları için hatalara karşı ne düzeyde dayanıklılık sağlamanız gerekiyor?What level of fault-tolerance do you need to provide for data consumers? Ne tür yedekleme ve geri yükleme özelliklerine ihtiyacınız var?What kind of backup and restore capabilities do you need?

  • Çoğaltma.Replication. Verilerinizin birden çok kopyaya veya bölgeye dağıtılması gerekecek mi?Will your data need to be distributed among multiple replicas or regions? Ne tür veri çoğaltma özelliklerine sahip olmanız gerekiyor?What kind of data replication capabilities do you require?

  • Limitler.Limits. Belirli bir veri deposunun limitleri ölçek, bağlantı sayısı ve aktarım hızı gereksinimlerinizi karşılayacak mı?Will the limits of a particular data store support your requirements for scale, number of connections, and throughput?

Yönetim ve maliyetManagement and cost

  • Yönetilen hizmet.Managed service. IaaS tarafından barındırılan bir veri deposunda bulunabilecek belirli özelliklere gereksinim duymadığınız sürece yönetilen bir veri hizmeti kullanmaya çalışın.When possible, use a managed data service, unless you require specific capabilities that can only be found in an IaaS-hosted data store.

  • Bölge kullanılabilirliği.Region availability. Hizmet yönetilen bir hizmetse, tüm Azure bölgelerinde kullanılabiliyor mu?For managed services, is the service available in all Azure regions? Çözümünüzün belirli Azure bölgelerinde barındırılması gerekiyor mu?Does your solution need to be hosted in certain Azure regions?

  • Taşınabilirlik.Portability. Verilerinizin şirket içine, dış veri merkezlerine veya diğer bulut barındırma ortamlarına geçirilmesi gerekecek mi?Will your data need to migrated to on-premises, external datacenters, or other cloud hosting environments?

  • Lisanslama.Licensing. Özel ve OSS lisans türü arasında bir tercihiniz var mı?Do you have a preference of a proprietary versus OSS license type? Ne tür lisans kullanabileceğiniz konusunda başka herhangi bir dış kısıtlama var mı?Are there any other external restrictions on what type of license you can use?

  • Genel maliyet.Overall cost. Çözümünüzdeki hizmetin genel kullanım maliyeti nedir?What is the overall cost of using the service within your solution? Çalışma süresi ve aktarım hızı gereksinimlerinizi desteklemek için kaç örneğin çalışması gerekecek?How many instances will need to run, to support your uptime and throughput requirements? Bu hesaplamada işletim maliyetlerini göz önünde bulundurun.Consider operations costs in this calculation. Yönetilen hizmetlerin tercih nedenlerinden biri, işletim maliyetlerinin daha az olmasıdır.One reason to prefer managed services is the reduced operational cost.

  • Maliyet uygunluğu.Cost effectiveness. Verilerinizi daha uygun bir maliyetle depolamak için bölümleyebilir misiniz?Can you partition your data, to store it more cost effectively? Örneğin, pahalı bir ilişkisel veritabanındaki büyük nesneleri bir nesne deposuna taşıyabilir misiniz?For example, can you move large objects out of an expensive relational database into an object store?

GüvenlikSecurity

  • Güvenlik.Security. Ne tür şifrelemeye ihtiyaç duyuyorsunuz?What type of encryption do you require? Bekleme sırasında şifrelemeye ihtiyacınız var mı?Do you need encryption at rest? Verilerinize bağlanmak için hangi kimlik doğrulama mekanizmasını kullanmak istiyorsunuz?What authentication mechanism do you want to use to connect to your data?

  • Denetim.Auditing. Ne tür bir denetim günlüğü oluşturmanız gerekiyor?What kind of audit log do you need to generate?

  • Ağ gereksinimleri.Networking requirements. Diğer ağ kaynaklarından verilerinize erişimi kısıtlamanız veya başka bir şekilde yönetmeniz gerekiyor mu?Do you need to restrict or otherwise manage access to your data from other network resources? Verilerin yalnızca Azure ortamı içinden erişilebilir olması mı gerekiyor?Does data need to be accessible only from inside the Azure environment? Verilerin belirli IP adreslerinden veya alt ağlardan erişilebilir olması gerekiyor mu?Does the data need to be accessible from specific IP addresses or subnets? Şirket içinde veya diğer dış veri merkezlerinde barındırılan uygulamalardan veya hizmetlerden erişilebilir olması gerekiyor mu?Does it need to be accessible from applications or services hosted on-premises or in other external datacenters?

DevOpsDevOps

  • Beceriler.Skill set. Takımınızın kullanmaya özellikle yatkın olduğu belirli programlama dilleri, işletim sistemleri veya başka teknolojiler var mı?Are there particular programming languages, operating systems, or other technology that your team is particularly adept at using? Takımınızın kullanmakta zorlanacağı şeyler var mı?Are there others that would be difficult for your team to work with?

  • İstemciler Geliştirme dilleriniz için iyi istemci desteği sunuluyor mu?Clients Is there good client support for your development languages?

Aşağıdaki bölümlerde, çeşitli depolama modelleri iş yükü profili, veri türleri ve örnek kullanım senaryoları açısından karşılaştırılmıştır.The following sections compare various data store models in terms of workload profile, data types, and example use cases.

İşletimsel veritabanı yönetim sistemleri (RDBMS)Relational database management systems (RDBMS)

İş yüküWorkload
  • Hem yeni kayıt oluşturma hem de mevcut verileri güncelleştirme işlemleri düzenli olarak gerçekleşir.Both the creation of new records and updates to existing data happen regularly.
  • Tek bir işlemde birden çok işlemin tamamlanması gerekir.Multiple operations have to be completed in a single transaction.
  • Çapraz tablolama gerçekleştirmek için toplama işlevleri gerektirir.Requires aggregation functions to perform cross-tabulation.
  • Raporlama araçları ile güçlü tümleştirme gereklidir.Strong integration with reporting tools is required.
  • Veritabanı kısıtlamaları kullanılarak ilişkiler uygulanır.Relationships are enforced using database constraints.
  • Sorgu performansının iyileştirilmesi için dizinler kullanılır.Indexes are used to optimize query performance.
  • Belirli veri alt kümelerine erişim izni verir.Allows access to specific subsets of data.
Veri türüData type
  • Veri yüksek oranda normalleştirilmiştir.Data is highly normalized.
  • Veritabanı şemaları gereklidir ve zorunlu tutulur.Database schemas are required and enforced.
  • Veritabanındaki veri varlıkları arasında çoka çok ilişkiler.Many-to-many relationships between data entities in the database.
  • Şemada kısıtlamalar tanımlanır ve veritabanındaki tüm verilere uygulanır.Constraints are defined in the schema and imposed on any data in the database.
  • Veriler yüksek bütünlük gerektirir.Data requires high integrity. Dizin ve ilişkilerin doğru olarak saklanması gerekir.Indexes and relationships need to be maintained accurately.
  • Veriler güçlü tutarlılık gerektirir.Data requires strong consistency. İşlemler, tüm kullanıcı ve işlemler için tüm verilerin %100 tutarlı olmasını sağlayacak şekilde çalışır.Transactions operate in a way that ensures all data are 100% consistent for all users and processes.
  • Tek veri girişi boyutunun küçük ile orta arasında olması beklenir.Size of individual data entries is intended to be small to medium-sized.
ÖrneklerExamples
  • İş kolu (insan sermayesi yönetimi, müşteri ilişkisi yönetimi, kurumsal kaynak planlama)Line of business (human capital management, customer relationship management, enterprise resource planning)
  • Envanter yönetimiInventory management
  • Raporlama veritabanıReporting database
  • MuhasebeAccounting
  • Varlık yönetimiAsset management
  • Fon yönetimiFund management
  • Sipariş yönetimiOrder management

Belge veritabanlarıDocument databases

İş yüküWorkload
  • Genel amaçlı.General purpose.
  • Sık sık ekleme ve güncelleştirme işlemleri gerçekleştirilir.Insert and update operations are common. Hem yeni kayıt oluşturma hem de mevcut verileri güncelleştirme işlemleri düzenli olarak gerçekleşir.Both the creation of new records and updates to existing data happen regularly.
  • Nesne ilişkisel empedans uyuşmazlığı yoktur.No object-relational impedance mismatch. Belgeler uygulama kodunda kullanılan nesne yapılarıyla daha iyi eşleşebilir.Documents can better match the object structures used in application code.
  • İyimser eşzamanlılık daha yaygın olarak kullanılır.Optimistic concurrency is more commonly used.
  • Veriler kendini kullanan uygulama tarafından değiştirilmeli ve işlenmelidir.Data must be modified and processed by consuming application.
  • Veriler birden çok alanda dizin gerektirir.Data requires index on multiple fields.
  • Tek tek belgeler alınır ve tek bir blok olarak yazılır.Individual documents are retrieved and written as a single block.
Veri türüData type
  • Veriler normalleştirilmişlikten çıkarılmış bir şekilde yönetilebilir.Data can be managed in de-normalized way.
  • Tek tek belge verilerinin boyutu göreceli olarak küçüktür.Size of individual document data is relatively small.
  • Her bir belge türü kendi şemasını kullanabilir.Each document type can use its own schema.
  • Belgeler isteğe bağlı alanlar içerebilir.Documents can include optional fields.
  • Belge verileri yarı yapılandırılmıştır, yani her bir alanın veri türleri kesin bir şekilde tanımlanmamıştır.Document data is semi-structured, meaning that data types of each field are not strictly defined.
  • Veri toplama desteklenir.Data aggregation is supported.
ÖrneklerExamples
  • Ürün kataloğuProduct catalog
  • Kullanıcı hesaplarıUser accounts
  • Malzeme listesiBill of materials
  • KişiselleştirmePersonalization
  • İçerik yönetimiContent management
  • İşletim verileriOperations data
  • Envanter yönetimiInventory management
  • İşlem geçmişi verileriTransaction history data
  • Diğer NoSQL depolarının gerçekleştirilmiş görünümü.Materialized view of other NoSQL stores. Dosya/BLOB dizini oluşturmanın yerini alır.Replaces file/BLOB indexing.

Anahtar/değer depolarıKey/value stores

İş yüküWorkload
  • Veriler bir sözlük gibi tek bir kimlik anahtarı kullanılarak tanımlanır ve erişim sağlanır.Data is identified and accessed using a single ID key, like a dictionary.
  • Büyük oranda ölçeklenebilir.Massively scalable.
  • Birleştirme, kilitleme veya birleşim gerekmez.No joins, lock, or unions are required.
  • Toplama mekanizması kullanılmaz.No aggregation mechanisms are used.
  • Genellikle ikincil dizinler kullanılmaz.Secondary indexes are generally not used.
Veri türüData type
  • Çoğunlukla veri boyutu büyüktür.Data size tends to be large.
  • Her anahtar, yönetilmeyen bir veri BLOB’u olan tek bir değer ile ilişkilidir.Each key is associated with a single value, which is an unmanaged data BLOB.
  • Şema zorlama yoktur.There is no schema enforcement.
  • Varlıklar arasında ilişki yoktur.No relationships between entities.
ÖrneklerExamples
  • Verileri önbelleğe almaData caching
  • Oturum yönetimiSession management
  • Kullanıcı tercihi ve profil yönetimiUser preference and profile management
  • Ürün önerisi ve reklam sunmaProduct recommendation and ad serving
  • SözlüklerDictionaries

Grup veritabanlarıGraph databases

İş yüküWorkload
  • Veri öğeleri arasındaki ilişkiler çok karmaşıktır ve ilgili veri öğeleri arasında birçok atlama içerir.The relationships between data items are very complex, involving many hops between related data items.
  • Veri öğeleri arasındaki ilişki dinamiktir ve zamanla değişir.The relationship between data items are dynamic and change over time.
  • Nesneler arasındaki ilişkiler, geçiş için yabancı anahtarlar ve birleştirmelere gereksinim duymayan birinci sınıf öğelerdir.Relationships between objects are first-class citizens, without requiring foreign-keys and joins to traverse.
Veri türüData type
  • Veriler düğüm ve ilişkilerden oluşur.Data is comprised of nodes and relationships.
  • Düğümler tablo satırlarına veya JSON belgelerine benzer.Nodes are similar to table rows or JSON documents.
  • İlişkiler en az düğümler kadar önemlidir ve sorgu dilinde doğrudan kullanıma sunulur.Relationships are just as important as nodes, and are exposed directly in the query language.
  • Birden çok telefon numarası olan bir kişi gibi bileşik nesneler genellikle ayrı, daha küçük düğümlere bölünür ve geçiş imkanı tanıyan ilişkilerle birleştirilirComposite objects, such as a person with multiple phone numbers, tend to be broken into separate, smaller nodes, combined with traversable relationships
ÖrneklerExamples
  • Kuruluş şemalarıOrganization charts
  • Sosyal grafiklerSocial graphs
  • Sahtekarlık algılamaFraud detection
  • AnalizAnalytics
  • Öneri altyapılarıRecommendation engines

Sütun ailesi veritabanlarıColumn-family databases

İş yüküWorkload
  • Çoğu sütun ailesi veritabanı, yazma işlemlerini son derece hızlı bir şekilde gerçekleştirir.Most column-family databases perform write operations extremely quickly.
  • Güncelleştirme ve silme işlemleri nadiren gerçekleşir.Update and delete operations are rare.
  • Yüksek aktarım hızı ve düşük gecikmeli erişim sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.Designed to provide high throughput and low-latency access.
  • Çok daha büyük bir kayıt içindeki belirli bir alan kümesine kolay sorgu erişimini destekler.Supports easy query access to a particular set of fields within a much larger record.
  • Büyük oranda ölçeklenebilir.Massively scalable.
Veri türüData type
  • Veriler bir anahtar sütunu ile bir veya daha fazla sütun ailesinden oluşan tablolarda depolanır.Data is stored in tables consisting of a key column and one or more column families.
  • Belirli sütunlar ayrı satırlara göre farklılık gösterebilir.Specific columns can vary by individual rows.
  • Tek tek hücrelere get ve put komutları aracılığıyla erişilirIndividual cells are accessed via get and put commands
  • Bir tarama komutu kullanılarak birden çok satır döndürülür.Multiple rows are returned using a scan command.
ÖrneklerExamples
  • ÖnerilerRecommendations
  • KişiselleştirmePersonalization
  • Algılayıcı verileriSensor data
  • TelemetriTelemetry
  • MesajlaşmaMessaging
  • Sosyal medya analiziSocial media analytics
  • Web analiziWeb analytics
  • Etkinlik izlemeActivity monitoring
  • Hava durumu ve diğer zaman serisi verileriWeather and other time-series data

Arama motoru veritabanlarıSearch engine databases

İş yüküWorkload
  • Birden çok kaynak ve hizmetten alınan verilerin dizinini oluşturma.Indexing data from multiple sources and services.
  • Sorgular geçicidir ve karmaşık olabilir.Queries are ad-hoc and can be complex.
  • Toplama gerektirir.Requires aggregation.
  • Tam metin arama gereklidir.Full text search is required.
  • Geçici self servis sorgu gereklidir.Ad hoc self-service query is required.
  • Tüm alanlarda dizin ile veri analizi gereklidir.Data analysis with index on all fields is required.
Veri türüData type
  • Yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamışSemi-structured or unstructured
  • MetinText
  • Yapılandırılmış verilere başvuru içeren metinText with reference to structured data
ÖrneklerExamples
  • Ürün kataloglarıProduct catalogs
  • Site aramasıSite search
  • Günlüğe kaydetmeLogging
  • AnalizAnalytics
  • Alışveriş siteleriShopping sites

Veri ambarıData warehouse

İş yüküWorkload
  • Veri analiziData analytics
  • Enterprise BIEnterprise BI
Veri türüData type
  • Birden çok kaynaktan geçmiş veriler.Historical data from multiple sources.
  • Genellikle, normal dışı bir "yıldız" veya "snowflake" olgu ve boyut tablolarından oluşan şema.Usually denormalized in a "star" or "snowflake" schema, consisting of fact and dimension tables.
  • Genellikle bir zamanlama temelinde yeni verilerle birlikte yüklenir.Usually loaded with new data on a scheduled basis.
  • Boyut tabloları genellikle bir varlığın yavaş değişen boyut olarak adlandırılan birden fazla geçmiş sürümünü içerir.Dimension tables often include multiple historic versions of an entity, referred to as a slowly changing dimension.
ÖrneklerExamples Analitik modeller, raporlar ve panolar için veri sağlayan bir kurumsal veri ambarı.An enterprise data warehouse that provides data for analytical models, reports, and dashboards.

Zaman serisi veritabanlarıTime series databases

İş yüküWorkload
  • Yazma işlemleri (% 95-99) büyük bir kısmı var.An overwhelming proportion of operations (95-99%) are writes.
  • Kayıtlar genellikle zaman sırasına göre sıralı olarak eklenir.Records are generally appended sequentially in time order.
  • Güncelleştirme işlemleri nadiren gerçekleşir.Updates are rare.
  • Silme işlemleri toplu olarak, bitişik blok veya kayıtlarda gerçekleştirilir.Deletes occur in bulk, and are made to contiguous blocks or records.
  • Okuma istekleri kullanılabilir bellekten daha büyük olabilir.Read requests can be larger than available memory.
  • Bunu'aynı anda gerçekleşecek şekilde birden çok okuma işleminin ortak s.It's common for multiple reads to occur simultaneously.
  • Veriler artan veya azalan zaman sıralamasına göre sıralı olarak okunur.Data is read sequentially in either ascending or descending time order.
Veri türüData type
  • Birincil anahtar ve sıralama mekanizması olarak kullanılan bir zaman damgası.A time stamp that is used as the primary key and sorting mechanism.
  • Girişten ölçümler veya girişin neyi temsil ettiğine ilişkin açıklamalar.Measurements from the entry or descriptions of what the entry represents.
  • Girişin türü, kaynağı ve diğer bilgileriyle ilgili ek bilgileri tanımlayan etiketler.Tags that define additional information about the type, origin, and other information about the entry.
ÖrneklerExamples
  • İzleme ve olay telemetrisi.Monitoring and event telemetry.
  • Algılayıcı veya diğer IOT verileri.Sensor or other IoT data.

Nesne depolamaObject storage

İş yüküWorkload
  • Anahtar tarafından tanımlanır.Identified by key.
  • Nesneler genel veya özel olarak erişilebilir olabilir.Objects may be publicly or privately accessible.
  • İçerik genellikle elektronik tablo, resim veya video dosyası gibi bir varlıktır.Content is typically an asset such as a spreadsheet, image, or video file.
  • İçerik dayanıklı (kalıcı) ve herhangi bir uygulama katmanı veya sanal makinenin dışında olmalıdır.Content must be durable (persistent), and external to any application tier or virtual machine.
Veri türüData type
  • Veri boyutu büyüktür.Data size is large.
  • Blob veriler.Blob data.
  • Değer donuktur.Value is opaque.
ÖrneklerExamples
  • Resimler, videolar, Office belgeleri, PDF’lerImages, videos, office documents, PDFs
  • CSS, Betikler, CSVCSS, Scripts, CSV
  • Statik HTML, JSONStatic HTML, JSON
  • Günlük ve denetim dosyalarıLog and audit files
  • Veritabanı yedeklemeleriDatabase backups

Paylaşılan dosyalarShared files

İş yüküWorkload
  • Dosya sistemi ile etkileşim kuran mevcut uygulamalardan geçiş.Migration from existing apps that interact with the file system.
  • SMB arabirimi gerektirir.Requires SMB interface.
Veri türüData type
  • Hiyerarşik bir klasör kümesindeki dosyalar.Files in a hierarchical set of folders.
  • Standart G/Ç kitaplıkları ile erişilebilir.Accessible with standard I/O libraries.
ÖrneklerExamples
  • Eski dosyalarLegacy files
  • Paylaşılan içerik, bir grup VM veya uygulama örneği arasında erişilebilirShared content accessible among a number of VMs or app instances