Upload a large object (OSS SDK for Go 1.0) - Object Storage Service

Büyük bir nesneyi yükleme verimliliğini artırmak için Object Storage Service (OSS), devam eden yükleme ve çok parçalı yükleme olmak üzere iki yöntem sunar. Bu konu, söz konusu yükleme yöntemlerini açıklar ve daha fazla referans için ilgili belgelere bağlantılar sağlar.

Kullanım notları

PutObject gibi basit bir yükleme yöntemi kullanarak büyük bir nesne yüklerseniz aşağıdaki sorunlar oluşabilir:

Nesnenin maksimum boyutu sınırı: PutObject işlemini çağırarak 5 GB'tan büyük bir nesne yükleyemezsiniz. 5 GB'tan büyük nesneleri yükleme girişimleri başarısız olur.
Nesne yüklemesi için gereken süre: Özellikle ağ bağlantısı zayıf olduğunda, büyük bir nesneyi yüklemek uzun zaman alır. Uzun süreli veri iletimi, ağ dalgalanmalarına karşı hassastır; bu durum iletim kesintilerine veya zaman aşımı sorunlarına yol açabilir.
Bellek tüketimi: Büyük bir nesne yüklemek, özellikle bellek azsa veya ortam kısıtlıysa bellek tüketimini artırabilir. Bu durum sistem kararlılığını ve performansı etkiler.

Bu nedenle, büyük bir nesne yüklerken verimliliği ve güvenilirliği artırmak için devam eden yükleme veya çok parçalı yükleme kullanmanızı öneririz.

Devam eden yükleme

Devam eden yükleme (Go 1.0 için OSS SDK) , özellikle ağ bağlantısının kararsız olduğu veya nesne boyutunun 5 GB'ı aştığı durumlarda büyük nesneleri yüklemek için verimli bir yöntemdir. Devam eden yükleme, bir nesneyi otomatik olarak birden çok parçaya böler ve parçaları paralel olarak yükler. Devam eden yükleme sırasında yükleme ilerlemesi bir kontrol noktası dosyasında kaydedilir. Nesne yüklemesi kesilirse, nesne kontrol noktası dosyasında kaydedilen konumdan yeniden yüklenir. Tüm nesneyi yeniden yüklemeniz gerekmez; bu da yükleme verimliliğini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırır.

Çok parçalı yükleme

Çok parçalı yükleme (Go SDK V1) , büyük nesneleri yüklemek için yaygın bir yöntemdir. Büyük bir nesneyi manuel olarak birden çok parçaya ayırmanız ve ardından parçaları yüklemek için çok parçalı yükleme işlemlerini çağırmanız gerekir. Devam eden yükleme ile karşılaştırıldığında, çok parçalı yükleme daha yüksek esneklik sağlar ve yükleme işlemi sırasında parça boyutlarını dinamik olarak ayarlamanıza veya çok parçalı yükleme görevlerini iptal etmenize olanak tanır. Çok parçalı yükleme, yükleme sürecinin ayrıntılı yönetiminin gerekli olduğu senaryolar için uygundur.

Yöntem karşılaştırması

Öğe	Devam eden yükleme	Çok parçalı yükleme
Senaryo	Kullanıcılar büyük nesneleri basit ve hızlı bir şekilde yüklemek ister ve belirli ayrıntılara odaklanmak istemez.	Kullanıcılar yükleme sürecinin ayrıntılı yönetimini gerektirir ve teknik yeterliliğe sahiptir.
Eş zamanlı yükleme	Desteklenir.	Desteklenir.
Nesneyi başarısız olduğu konumdan yeniden yükleme	Desteklenir. Nesneyi, kontrol noktası dosyasında kaydedilen konumdan yeniden yükleyebilirsiniz.	Desteklenmez. Nesneyi doğrudan kontrol noktası dosyasında kaydedilen konumdan yeniden yükleyemezsiniz.
Parça boyutu	Parça boyutunu önceden ayarlamanız gerekir.	Parça boyutunu dinamik olarak ayarlayabilirsiniz.
Güvenilirlik	Yüksek. Devam eden yükleme, ağ dalgalanmalarından kaynaklanan yükleme hatalarını azaltabilir.	Devam eden yüklemeye göre daha düşüktür. Başarısız olan parçaları manuel olarak çözmeniz gerekir.
Yönetim zorluğu	Düşük. Yalnızca UploadFile işlemini çağırmanız gerekir.	Yüksek. InitiateMultipartUpload, UploadPart ve CompleteMultipartUpload işlemlerini çağırmanız gerekir.
Esneklik	Yükleme sürecini ayrıntılı bir şekilde yönetemezsiniz.	Yüksek. Çok parçalı yükleme görevlerinin gerçek zamanlı izlenmesini kolaylaştırmak için yükleme sürecini manuel olarak yönetebilirsiniz.
Geliştirme zorluğu	Son derece düşük. Devam eden yükleme görevini tamamlamak için yalnızca UploadFile işlemini çağırmanız gerekir.	Yüksek. Büyük nesneyi manuel olarak bölmeniz, çok parçalı yükleme görevini tamamlamak için birden çok işlemi çağıracak daha fazla yönetim mantığı yazmanız ve çeşitli istisnaları ele almanız gerekir.

Referanslar

Devam eden yükleme (Go 1.0 için OSS SDK)

Çok parçalı yükleme (Go SDK V1)