Выбор постоянного хранения данных часто вызывает колебания между двумя подходами. Я выделил несколько распространённых вариантов и особенно рассмотрел сценарий хранения 10GB данных в течение 10 лет.

Традиционные решения используют полную резервную копию по всей сети, что звучит очень надёжно, но проблема в том, что это действительно дорого — при одинаковом объёме данных и временном периоде стоимость может достигать 3500 долларов, а данные после загрузки в систему становятся недоступными для изменений, изменить их уже нельзя.

В сравнении, другой подход использует кодирование по схеме RedStuff, что позволяет снизить стоимость примерно до 500 долларов, то есть в 7 раз дешевле. Более практично то, что данные поддерживают последующие изменения и удаление, что особенно важно для проектов, соблюдающих различные законы о конфиденциальности.

С точки зрения опыта, скорость чтения данных также заметно отличается. В одном из решений средняя задержка составляет 80 миллисекунд, в другом — около 200 миллисекунд, что почти в 1.5 раза быстрее. Для AI-приложений, требующих частого доступа к данным, такая разница в отклике напрямую влияет на пользовательский опыт. В целом, по соотношению стоимости, гибкости и производительности, новое поколение решений действительно обладает более высокой конкурентоспособностью.