Object Storage vs. Block Storage: Was ist besser?

Object Storage gewinnt bei nutzer-hochgeladenen Dateien, statischen Assets, Backups und Archiven — im Wesentlichen allem, worauf Sie via HTTP zugreifen und das Sie selten in-place ändern. Block Storage gewinnt, wenn Sie niedrige Latenz bei zufälligen Writes brauchen: Datenbanken, Boot-Volumes, hochgradig transaktionale Dateisysteme. Für Dateiübertragungsworkloads ist Object Storage fast immer korrekt, weil er horizontal skaliert, 0,015–0,023 USD/GB/Monat kostet gegenüber 0,08–0,125 USD/GB/Monat für Block, und Petabyte-Buckets ohne Repartitionierung handhabt.

Wie sie sich unter der Haube tatsächlich unterscheiden

Block Storage stellt ein Raw-Gerät bereit (eine LUN oder EBS-Volume), das das BS mit ext4, XFS oder NTFS formatiert. Reads und Writes erfolgen in Blöcken fester Größe, typischerweise 4 KB oder 16 KB, über iSCSI, NVMe-oF oder SCSI. Das BS besitzt das Dateisystem; das Block-Gerät weiß nichts über Dateien, nur über Offsets.

Object Storage stellt eine HTTP-API bereit (S3, Azure Blob, GCS), bei der jedes Objekt einen Key, Bytes und Metadaten hat. Es gibt kein Dateisystem darunter — Objekte sind atomare Einheiten, die Sie PUT-en und GET-en als Ganzes. Writes erstellen neue Versionen; Sie können Byte 1.000.000 einer 2-GB-Datei nicht ändern, ohne das Objekt neu zu schreiben. Diese Unveränderlichkeit ist ein Feature: Sie ermöglicht Multi-Region-Replikation, Versionierung und Lifecycle-Regeln, die Block Storage nicht einfach erreicht.

Schnellvergleich

| Dimension | Object Storage | Block Storage | |-----------|----------------|---------------| | Typische API | S3 HTTP REST | POSIX + iSCSI/NVMe | | Kosten (AWS Hot-Tier) | 0,023 USD/GB/Monat | 0,08 USD/GB/Monat (gp3) | | Max. Einzeleinheit | 5 TB pro Objekt | 64 TiB pro EBS-Volume | | Latenz | 10–100 ms | Unter einer Millisekunde | | Gleichzeitige Leser | Unbegrenzt | Üblicherweise ein Host | | Haltbarkeitsanspruch | 11 Neunen (S3) | 5–6 Neunen (EBS) | | Gut für | Dateien, Medien, Backups | Datenbanken, Boot-Disks | | Schlecht für | Zufällige Writes in große Dateien | Horizontale Skalierung über ein Volume hinaus |

Durchsatz vs. Latenz: Verschiedene Gewinner

Ein gp3-EBS-Volume liefert 4-KB-Reads in unter 1 ms; ein S3-GET für dieselben 4 KB dauert 20–80 ms je nach Region. Für ein PostgreSQL-Write-Ahead-Log, das 5.000 Transaktionen pro Sekunde verarbeitet, ist diese Latenzlücke ruinös. Für einen Nutzer, der eine 500-MB-.zip herunterlädt, ist sie irrelevant, weil die First-Byte-Verzögerung hinter dem Durchsatz verschwindet.

Bei sequentiellem Durchsatz gewinnt Object Storage oft im Großmaßstab. S3 kann einen einzelnen Bucket bei 5.500 GET-Anfragen/Sekunde pro Präfix liefern, und mit Request-Rate-Partitionierung (Hash-voran-Schlüssel) gehen das in die Zehntausende. Ein einzelnes gp3-Volume ist bei 1.000 MB/s und 16.000 IOPS gedeckelt. Für zehn gleichzeitige Nutzer, die eine 10-GB-Datei herunterladen, sättigt Object Storage ihre Leitungen; Block Storage wird zum Engpass.

Kosten im Großmaßstab

Für 100 TB kalte Medien:

S3 Standard: 2.300 EUR/Monat
S3 Standard-IA: 1.250 EUR/Monat
S3 Glacier Instant Retrieval: 400 EUR/Monat
S3 Glacier Deep Archive: 99 EUR/Monat
EBS gp3: 8.000 EUR/Monat
EBS st1 (durchsatzoptimierte HDD): 4.500 EUR/Monat

Block Storage hat keine Tiering-Möglichkeit. Sie zahlen Peak-Access-Preise für Daten, die Sie einmal im Jahr berühren. Object Storage Lifecycle-Regeln verschieben Objekte automatisch: 30 Tage hot, Standard-IA für 60, Glacier nach 90. Für einen Dateiübertragungsdienst, der Uploads mit 7-Tage-Ablauf speichert, ist Object Storage mit einer Expiration-Regel drastisch günstiger als ein EBS-gestützter Server.

Konsistenz und Gleichzeitigkeit

S3 bietet jetzt starke Read-after-Write-Konsistenz für PUTs und DELETEs, global. Azure Blob und GCS ebenfalls. Das entfernte einen der historischen Kritikpunkte an Object Storage — früher sahen Sie „Eventual Consistency"-Überraschungen, bei denen eine frisch hochgeladene Datei für ein paar Sekunden 404 lieferte.

Aber gleichzeitige Schreiber sind immer noch wichtig. Block Storage geht üblicherweise von einem einzigen Schreiber aus; Multi-Attach-Modi existieren, fügen aber Komplexität hinzu. Object Storage lässt eine Million Clients gleichzeitig PUT-en, mit Last-Writer-Wins-Semantik (oder Versionierung, um alle zu behalten). Für ein Dateifreigabe-System, bei dem zwei Nutzer verschiedene Dateien mit demselben Key hochladen könnten, bewahrt Bucket-Versionierung beide.

Wann Dateiübertragungs-Apps dennoch Block Storage brauchen

Der Vorbehalt: die Anwendung, die Object Storage bereitstellt, läuft oft auf Block-gestützten Hosts. Eine Datei-Upload-API braucht eine lokale Disk für temporäres Spooling (mehrteilige Blöcke, Antiviren-Scanning), Metadaten-Speicher (üblicherweise in PostgreSQL auf EBS) und Logs. Die Objekte selbst gehen zu S3/R2/Blob; die Maschinerie drumherum lebt auf Block.

Für hochdurchsatz-Stream-Uploads schlagen In-Memory-Pipelines die Disk. Bibliotheken wie aws-sdk-js und boto3 unterstützen Streaming-Multipart-Uploads, die nie eine lokale Disk berühren. Ein gut abgestimmter Upload-Service kann eine 5-GB-Datei vom Client in den Object Storage mit unter 500 MB RAM und null Temp-Dateien schieben.

Metadaten: Der heimliche Unterschied

Object Storage trägt Metadaten mit jedem Objekt: System-Metadaten (Größe, mtime, etag), Nutzer-Metadaten (beliebige Key-Value-Paare, x-amz-meta-*-Header) und Tags. Sie können per Metadaten suchen via S3 Object Lambda, Inventory Reports oder mit DynamoDB kombiniert. Block Storage überlässt Metadaten vollständig dem Dateisystem — das Taggen von 10 Millionen Dateien erfordert eine eigene Datenbank.

Für eine Transfer-App, die sofort antworten muss „alle Dateien über 100 MB, die letzte Woche von Nutzern in Deutschland hochgeladen wurden", ermöglicht Objekt-Metadaten plus ein Parquet-Inventar eine Athena-Abfrage in Sekunden. Dieselbe Frage auf einem NFS-gemounteten Block-Volume ist ein find-Befehl, der Stunden dauert.

Verschlüsselung und Zugriffskontrolle

Beide Speichertypen unterstützen AES-256-Verschlüsselung im Ruhezustand. Object Storage macht Per-Objekt-Zugriffskontrolle einfach: Bucket-Richtlinien, Presigned URLs, Objekt-ACLs und IAM-Bedingungen. Block-Storage-Zugriff ist grobkörniger — das gesamte Volume ist angebunden oder nicht.

Für sicheres Datei-Sharing mit zeitlich begrenzten Download-Links sind vorzeichenbehaftete S3-URLs (max. 7 Tage gültig) das Standardmuster. Für Übertragungen ohne serverseitige Klartextoffenlegung funktioniert clientseitige Verschlüsselung vor dem Upload mit jedem Object Store. HexaTransfer verschlüsselt mit AES-256-GCM im Browser und speichert nur Chiffriertext — das Objekt-Backend sieht bedeutungslose Bytes.

Die einfache Entscheidungsregel

Drei Fragen stellen:

Greifen Sie auf die Daten via Dateisystem-API (POSIX, SMB, NFS) zu? Falls ja, Block- oder Dateispeicher.
Greifen Sie via HTTP zu, ändern Sie selten und wollen Sie unbegrenzte Skalierung? Falls ja, Object Storage.
Ist der Datensatz über 10 TB und wachsend? Fast immer Object Storage.

Für Dateiübertragungsworkloads ist die Antwort auf (2) immer ja. Verwenden Sie S3, R2, Azure Blob oder GCS für die Dateien selbst und reservieren Sie Block Storage für die Datenbank und den Web-Tier, der sie verwaltet.

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