对象存储系统 vs Hadoop 云存储怎么选？
选择多如牛毛，为你的应用选择最佳的云存储系统并非易事。但是对象存储系统是一个选择，尤其是如果你的应用要求访问控制。而那些使用云进行大数据分析的则要考虑Hadoop.
对象存储系统，比如AWS S3、微软Azure Blob和谷歌云存储，可以在一个持久稳固且高度可用的系统中存储任意的对象，且独立于虚拟机实例之外。应用和用户可以在对象存储中使用简单的API访问数据；这些通常都基于表属性状态转移（REST）架构，但是也有面向编程语言的界面。
对象存储提供了数据上受限操作的访问控制。数据管理员可以在bucket层级上（类似于目录）或者对象层级上（类似目录中的文件）应用访问控制。存储对象的授权/认证通过云提供商的身份认证管理系统或者你的目录服务来管理。通过后者，你可能有一个本地的目录，同基于云的目录服务同步，巩固所有的访问控制角色和进入单一注册库的特权。
提及存储，对于那些使用云进行大数据分析的还有额外的选择考虑。比如AWS提供了弹性Map Reduce （EMR），这是一项Hadoop服务。Hadoop旨在同期文件系统工作，以HDFS著称。
当用户用EMR创建了一个Hadoop集群，他们可以从AWS S3或者一些其他的数据存储复制数据到集群上的HDFS，或者也可以直接从S3访问数据。HDFS使用本地存储，而且通常提供了比从S3恢复更好的性能，但是在运行Hadoop工作之前，也需要时间从S3复制数据到HDFS.如果EMR集群要运行一段时间，且针对多项工作使用相同的数据，可能值得额外的启动时间来从S3复制数据到HDFS.
云存储选择适用于广泛的需求，但是要针对你的需求找到正确的存储类型，也意味着要找到延迟、易用性、数据完整性和成本之间的合适的平衡点。
控制归档成本
云存储的另一个常用用例是归档。这个程序要需要较长时间复制数据来进行持久的存储。下面是在控制归档成本时需要考虑的三个内容：
1、归档数据一次写入且很少读取。因此，最优先考虑的就是受限的归档成本。
2、对象存储可以用来归档，但是除非你需要低延迟检索，开支可能要比所需高。
3、AWS提供的Glacier归档存储服务成本比S3大幅减少。从Glacier检索数据用时数小时，因此并不适用于大多数应用。
