🚩 Классы хранения в Yandex Object Storage одинаковы по производительности. Но тарифы отличаются — подробнее в карточке.

Есть нюанс: самый дешёвый класс не всегда самый выгодный. Например, записать файл на 0,37 мегабайта в ICE будет стоить примерно столько же, сколько хранить этот файл целый год.

➡️ Поэтому, выбирая класс хранилища, достаточно спрогнозировать срок хранения и частоту обращений — уровень производительности останется одинаковым.

📎 Больше интересных граничных случаев рассматриваем в статье: Yandex Object Storage: как выбрать класс хранилища.
📎 О системе тарификации читайте в документации.

Как упаковать S3-хранилище в on-premises кластер?

Локальная версия Yandex Object Storage даёт все преимущества облачного хранилища и соблюдает ключевые условия к on-prem:

🟣 соответствует регуляторным требованиям;
🟣 предоставляет полный контроль над данными;
🟣 интегрируется с локальной инфраструктурой;
🟣 обеспечивает адаптивное управление нагрузками — технические характеристики S3 on-premises подбираются под нужные требования по производительности, отказоустойчивости и пропускной способности.

Хранилище масштабируется до эксабайтов данных и неограниченного количества объектов в бакете, совместимо с Amazon S3 API, надёжно с SLA 99,98% и стабильно даже при кратном росте объёмов данных.

🚩 В прошлых постах мы уже говорили о том, как работать с S3 внутри облака. На митапе about:cloud — infrastructure 2025 Александр Нечаев рассказал, как мы упаковываем компоненты S3-хранилища для развёртывания в on-premises, и подробно объяснил:

🔴

как удалось поместить всё в один маленький K8s-кластер и что пришлось заменить;

🔴

что помогает on-premise хранилищу держать нагрузку и переживать отказ хостов;

🔴

что делать, если пропускная способность сети выше скорости дисков;

🔴

где догфудинг полезен, а где им пользоваться не стоит;

🔴

как упростить установку десятков Helm-чартов без вреда скорости разработки.

🔥 — уже смотрю выступление Саши
❤️ — хочу узнать, как реализовать решение
🤝 — хочу узнать, как это работает на практике