오늘날의 클라우드 환경에서 가장 중요한 자산은 바로 ‘데이터’입니다.
이 데이터를 어떻게 저장하고 관리하느냐에 따라 서비스의 성능, 안정성, 비용 효율이 크게 달라집니다.
클라우드에서는 저장 구조에 따라 오브젝트(Object), 블록(Block), 파일(File) 스토리지로 구분되며,
각 방식은 데이터의 형태와 활용 목적에 따라 뚜렷한 차이를 보입니다.
이번 글에서는 세 가지 스토리지 구조의 개념과 원리, 그리고 실제 활용 사례를 중심으로
어떤 환경에서 어떤 스토리지를 선택해야 하는지 전문가 관점에서 정리하겠습니다.
1. 클라우드 스토리지란 무엇인가?
클라우드 스토리지는 인터넷을 통해 접근 가능한 데이터 저장 인프라입니다.
로컬 서버나 물리 장비 없이도, AWS·Azure·Google Cloud 같은 클라우드 서비스 제공자의 인프라를 이용해
데이터를 안전하게 저장하고 필요할 때 즉시 불러올 수 있습니다.
하지만 모든 데이터가 같은 방식으로 저장되는 것은 아닙니다.
파일의 크기, 접근 빈도, 실시간 처리 여부에 따라
데이터를 다루는 방식이 달라지기 때문에,
클라우드에서는 Object, Block, File 세 가지 구조를 제공합니다.
이들은 모두 데이터를 저장하지만, ‘어떤 단위로 저장하느냐’,
‘어떻게 접근하느냐’에 따라 역할과 특성이 완전히 다릅니다.
2. 오브젝트 스토리지(Object Storage)
오브젝트 스토리지는 데이터를 하나의 객체(Object) 단위로 저장하는 방식입니다.
각 객체는 실제 데이터, 관련 메타데이터, 그리고 고유한 식별자(ID)로 구성됩니다.
즉, 파일이 폴더나 디렉토리에 속하는 것이 아니라,
하나의 독립된 객체로 저장되어 URL 혹은 API를 통해 직접 접근할 수 있습니다.
오브젝트 스토리지의 가장 큰 장점은 무제한 확장성입니다.
수십억 개의 파일도 구조적으로 관리할 수 있으며,
파일의 크기에 제한이 거의 없습니다.
또한 HTTP 기반 접근 방식을 사용하기 때문에 웹 애플리케이션, 백업, 로그 저장, AI 학습용 데이터 레이크 등
비정형 대용량 데이터를 다루는 환경에서 널리 활용됩니다.
AWS의 S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage가 대표적인 예입니다.
다만 블록 단위로 데이터를 수정하거나 실시간으로 읽고 쓰는 작업에는 적합하지 않습니다.
따라서 오브젝트 스토리지는 “많이 저장하지만 자주 바꾸지 않는 데이터” 에 이상적인 구조라고 할 수 있습니다.
3. 블록 스토리지(Block Storage)
블록 스토리지는 데이터를 고정된 크기의 블록(Block) 으로 분할해 저장하는 구조입니다.
각 블록은 고유 주소를 가지며, 운영체제(OS) 수준에서 직접 제어됩니다.
전통적인 하드디스크나 SSD의 동작 방식과 유사하며,
클라우드 환경에서는 이를 가상화하여 제공합니다.
이 방식의 가장 큰 특징은 고성능과 낮은 지연 시간입니다.
데이터베이스, ERP 시스템, 가상 머신(VM)과 같이
빠른 읽기·쓰기 속도가 필요한 애플리케이션 환경에서 주로 사용됩니다.
AWS EBS(Elastic Block Store), Azure Disk Storage, Google Persistent Disk가 대표적이며,
운영체제는 이를 로컬 디스크처럼 인식합니다.
하지만 블록 스토리지는 용량 확장 시 관리가 복잡하고,
오브젝트 스토리지보다 비용이 높다는 단점이 있습니다.
대신 성능과 안정성이 중요한 서비스라면
블록 스토리지가 가장 효율적인 선택입니다.
결국 블록 스토리지는 “속도와 신뢰성을 우선하는 실시간 데이터 처리용 스토리지” 라고 할 수 있습니다.
4. 파일 스토리지(File Storage)
파일 스토리지는 우리가 익숙하게 사용하는 폴더와 파일의 계층적 구조(Hierarchical Structure) 를 유지하는 저장 방식입니다.
각 파일은 디렉토리 안에 존재하며, 네트워크를 통해 NAS(Network Attached Storage) 형태로 접근합니다.
클라우드에서는 AWS EFS(Elastic File System), Azure Files, Google Filestore 등이
대표적인 파일 스토리지 서비스로 제공됩니다.
이 구조는 다수의 사용자가 동시에 파일을 읽고 쓸 수 있다는 점에서 큰 장점을 가집니다.
사용자 인증과 접근 권한 관리가 용이하며,
개발팀의 소스코드 공유, 사내 문서 관리, 콘텐츠 협업 환경 등에 적합합니다.
다만 대규모 비정형 데이터를 저장하거나
고성능 I/O 작업이 필요한 경우에는 비효율적일 수 있습니다.
확장성 측면에서도 오브젝트 스토리지에 비해 제한적입니다.
요약하자면 파일 스토리지는 “협업과 공유 중심의 중간 규모 데이터 환경” 에 잘 맞는 구조입니다.
5. Object, Block, File — 세 가지의 근본적 차이
세 가지 스토리지의 차이는 결국 데이터 구조와 접근 방식에서 비롯됩니다.
오브젝트 스토리지는 데이터를 하나의 독립된 객체로 저장하며,
API 기반 접근을 통해 무한 확장성과 낮은 비용을 제공합니다.
블록 스토리지는 데이터를 작은 조각으로 나누어 저장해
I/O 성능을 극대화하며, 빠른 트랜잭션 환경에 적합합니다.
파일 스토리지는 사용자가 친숙한 폴더·파일 구조로 운영되어
공유와 협업 중심의 워크로드에 유용합니다.
즉, 오브젝트는 대용량 저장 중심,
블록은 고성능 처리 중심,
파일은 공유 및 협업 중심으로 구분할 수 있습니다.
클라우드 환경에서는 이 세 가지 방식을 하나로 통합하거나
상황에 따라 병행해서 사용하는 경우가 많습니다.
예를 들어, 웹 서비스는 이미지와 로그를 오브젝트 스토리지에 저장하고,
트랜잭션 데이터는 블록 스토리지에,
개발 파일과 문서는 파일 스토리지에 보관하는 식입니다.
6. 어떤 스토리지를 선택해야 할까?
스토리지 선택은 단순히 ‘저장 공간’을 고르는 것이 아니라
서비스 성격과 비즈니스 전략을 결정하는 일입니다.
오브젝트 스토리지는 비용 대비 효율이 높아
AI 데이터셋, 백업, 로그, 미디어 파일처럼 장기 저장이 필요한 데이터에 적합합니다.
블록 스토리지는 트랜잭션 처리, 데이터베이스 운영, 가상 서버 환경에서 성능을 극대화할 수 있습니다.
파일 스토리지는 협업 시스템, 사내 문서 공유, 웹 콘텐츠 관리와 같이
여러 사용자가 동시에 접근하는 환경에서 유용합니다.
결국 클라우드 인프라를 설계할 때는
이 세 가지 구조를 조합하여 하이브리드 스토리지 전략을 세우는 것이 이상적입니다.
서비스 특성에 맞는 스토리지를 적절히 배치하면,
비용 절감과 성능 최적화를 동시에 달성할 수 있습니다.
7. 마무리하며
클라우드 스토리지는 단순히 데이터를 저장하는 공간이 아니라,
비즈니스 민첩성과 데이터 전략의 핵심 요소입니다.
오브젝트, 블록, 파일 스토리지는 각각 다른 목적을 가진 기술이며,
이를 올바르게 이해하고 적용하는 것이 효율적인 클라우드 운영의 첫걸음입니다.
데이터의 형태와 사용 목적에 맞는 스토리지 구조를 선택한다면
서비스의 안정성과 확장성을 모두 확보할 수 있습니다.
AI, 빅데이터, IoT 시대의 경쟁력은
‘얼마나 많은 데이터를 저장하느냐’보다
‘얼마나 똑똑하게 저장하느냐’에 달려 있습니다.