对象存储有以下一些常见的使用场景：1、分析；2、数据湖；3、云原生应用程序数据；4、数据存档；5、富媒体；6、备份和恢复；7、ML。分析指的是，您可以在云对象存储中收集和存储几乎无限的、任何类型的数据，并执行大数据分析。
一、对象存储有哪些使用场景
客户将对象存储用于各种解决方案。以下是一些常见的使用场景。
1、分析
您可以在云对象存储中收集和存储几乎无限的、任何类型的数据，并执行大数据分析以获得有关您的运营、客户和您所服务的市场的宝贵见解。
2、数据湖
数据湖使用云对象存储作为其基础，因为它具有几乎无限的可扩展性和高持久性。您可以无缝、无中断地将存储从 GB 增加到 PB 的内容，只需为您使用的内容付费。它具有可扩展的性能、易于使用的功能、原生加密和访问控制功能。
3、云原生应用程序数据
云原生应用程序使用容器化和无服务器等技术，以快节奏和灵活的方式来满足客户的期望。这些应用程序通常由称为微服务的小型、松散耦合的独立组件组成，这些组件通过共享数据或状态进行内部通信。云存储服务为此类应用程序提供数据管理，并为云环境中持续存在的数据存储挑战提供解决方案。利用对象存储，您可以添加任意数量的内容，而且能在任何位置访问内容，因此，您可以更快地部署应用程序并接触更多的客户。
4、数据存档
云对象存储非常适合长期数据留存。您可以使用能够优化数据持久性、加快检索速度、加强安全性与合规性并且提升数据可访问性的解决方案来取代本地的磁带和磁盘存档基础设施，从而获得高级分析及业务情报能力。您还可以以经济高效的方式归档大量富媒体内容，并长时间保留强制性监管数据。
5、富媒体
加速应用程序并降低存储视频、数字图像和音乐等富媒体文件的成本。借助对象存储，您可以创建经济高效的全局复制架构，通过使用存储类和复制功能将媒体交付给分布式用户。
6、备份和恢复
您可以将对象存储系统配置为复制内容，这样就可以在物理设备发生故障时使用复制的对象存储设备。这可确保您的系统和应用程序继续运行而不会中断。您还可以跨多个数据中心和地理区域复制数据。
7、ML
在机器学习（ML）中，您“教”计算机进行预测或推理。您使用算法来训练模型，然后将模型集成到您的应用程序中，以实时和大规模地生成推理。由于规模和成本效率的原因，机器学习需要对象存储，因为生产模型通常从数百万到数十亿个示例数据项中学习，并在短短 20 毫秒内生成推理结果。
二、云对象存储与其他类型的存储相比如何
云存储有三种类型：对象存储、文件存储和数据块存储。每种类型都是特定使用场景和存储要求的理想之选。
文件存储
许多应用程序需要共享文件访问。传统上，这是由网络附属存储（NAS）服务提供的。常见的文件级协议包括用于 Windows 服务器的服务器消息块（SMB）和 Linux 实例中的网络文件系统（NFS）。文件存储适用于非结构化数据、大型内容存储库、媒体存储、主目录和其他基于文件的数据。
比较对象存储和文件存储
对象存储和文件存储之间的主要区别在于数据结构和可扩展性。文件存储被组织成具有目录和文件夹的层次结构。文件存储还遵循严格的文件协议，例如 SMB、NFS 或 Lustre。对象存储使用带有元数据的平面结构和每个对象的唯一标识符，使用标识符可以更轻松地在潜在的数十亿个对象中找到特定对象。
由于这些结构上的差异，文件存储和对象存储具有不同的扩展能力。对象存储可提供近乎无限的扩展性，可扩展到 PB 级和数十亿个对象。由于固有的层次结构和路径，文件存储会遇到扩展限制。
数据块存储
数据库或 ERP 系统等其他企业应用程序通常需要针对每个主机的专用低延迟存储。这种存储与直接连接存储（DAS）或存储区域网络（SAN）类似。基于数据块的云存储解决方案使用各个虚拟服务器进行预置，可提供高性能工作负载所需的超低延迟。
比较对象存储和数据块存储
对象存储最适合用于大量非结构化数据，尤其是当持久性、无限存储、可扩展性和复杂的元数据管理是影响整体性能的相关因素时。
数据块存储可在各种使用案例中提供低延迟和高性能值。其功能主要用于结构化数据库存储、VM 文件系统卷，以及大量读取和写入负载。
