云文件存储：关键优势与应用场景
文件服务器几乎是所有IT基础设施的核心。文件共享对协作至关重要，并且是日益增长的非结构化信息的重要组成部分。
文件存储是通用文档存储的关键部分，对其信息的访问对于分析（包括人工智能）至关重要。文件系统在媒体、医疗影像和监控等专业工作负载中也占据核心地位。
企业越来越多地将文件存储迁移到云端，以取代文件服务器和网络附加存储设备。超大规模云提供商——AWS、Azure和Google Cloud——现在提供从通用存储到高性能和专业工作负载的各种文件选项。
云端文件存储
更快的网络连接和更高性能的云存储使组织能够用云存储替代本地文件服务器和NAS卷。随着本地硬件和云文件存储之间集成的改进，组织可以将云文件系统用作本地NAS卷旁边工作负载的额外按需容量。
这里的用例包括在存储需求峰值时向云端突发，以及文档归档、备份和恢复等长期应用。
云在文件存储方面的优势很大程度上反映了云计算其他领域的优势。这些优势包括速度和容量方面的可扩展性、按需或基于使用的定价，以及消除了硬件和数据中心空间的前期资本支出。
云文件存储还带来其他好处，包括复杂的存储分层以匹配应用程序需求的性能和成本；冗余，包括跨多个区域存储数据；以及改进自动化的潜力。
尽管云在原始性能方面无法与精细调优的NAS系统相媲美，但这对于基于文件的存储来说不如对块存储重要。而且数据越来越多地在云端存储和处理。
Azure
Azure Files是微软主要的托管云文件存储选项。被描述为“无服务器文件共享”，Azure Files支持Windows、Mac和Linux客户端的SMB和NFS。
微软提供Azure File Sync在Windows服务器上缓存云文件共享，据称可提供本地性能水平。Azure还通过Azure Kubernetes Service提供使用NFS或SMB的持久共享存储容器。
分层允许Azure Files用户通过混合SSD（高级）和HDD（标准）存储来匹配性能要求和预算。微软表示，SSD支持SMB多通道以提高性能，IOPS提升2倍至4倍。
Azure Files Provisioned SSD V1和V2支持高达102,400 IOPS和10.340MiBps的吞吐量，而HDD Provisioned V2为50,000 IOPS和5,120MiBps。
AWS
AWS的主要云文件存储产品是Elastic File System。它被设计为与AWS计算实例一起使用的“设置即忘”，并附带三个存储类别：标准、不频繁访问和归档。
EFS Standard使用SSD提供“亚毫秒”延迟，而IA和归档在低两位数毫秒范围内运行。但AWS声称IA比标准便宜95%，而归档是IA成本的50%。
AWS还提供FSx，一个用于服务器的托管云文件系统。FSx支持Windows File Server，使用Windows的本机文件系统。FSx for Lustre为高性能应用程序提供支持，包括通过云GPU实例，据亚马逊称，具有“高达每秒太字节的吞吐量”。
Linux工作负载通过FSx for OpenZFS得到支持，而AWS还提供使用NetApp ONTAP操作系统的文件存储，用于数据迁移和混合操作。
Amazon File Cache为突发提供高速存储，而AWS Storage Gateway为用户提供对混合存储的本地访问选项。
Google Cloud
Google Cloud的Filestore提供具有一系列性能选项的文件存储，最高可达25GBps吞吐量和920,000 IOPS，以及高达100TB的容量。
此外，该超大规模提供商通过Filestore Zonal和Filestore Enterprise支持具有VMWare认证NFS存储的VM。容器工作负载通过Google Kubernetes Engine得到支持，再次在NFS上用于有状态和无状态应用程序。
Filestore Basic提供HDD和SSD版本。HDD提供最大顺序读写180 MBps和1,000 IOPS，SSD达到1,200 MBps和60,000 IOPS。Filestore Regional和Zonal层级提供26,000 MBps的吞吐量和920,000 IOPS。定价基于服务层级、实例容量和性能以及区域。
IBM
IBM的云文件存储是其Virtual Private Cloud产品的一部分。它基于云NFSv4.1存储，文件共享容量范围从10GB到32,000GB。
IBM提供可定制的IOPS，用户能够在使用时更改容量和性能。IBM表示，这允许用户根据工作负载调整性能和成本。IOPS选项范围从低强度工作负载的0.25 IOPS/GB，通过2和4 IOPS/GB，到最苛刻工作负载的10 IOPS/GB。
File Storage for VPC还与虚拟和裸机服务器以及IBM的watsonx AI技术兼容。