Storage. Backup. Virtualisierung.
Objektspeicher (Object Storage) · Version 1.5 · © Stor IT Back 2026
Ein Objektspeicher verwaltet Daten nicht als Dateien in Verzeichnissen oder als Blöcke, sondern als eigenständige Objekte.
Er eignet sich besonders für sehr große Mengen unstrukturierter Daten wie Dokumente, Bilder, Videos, Backups, Protokolldaten und KI-Datensätze.
Große Cloud-, Medien- und Plattformdienste nutzen Objektspeicher, um sehr große Mengen an Bildern, Audio-, Video- und Nutzerdaten skalierbar abzulegen.
Jedes Objekt enthält die eigentlichen Nutzdaten, beschreibende Metadaten und einen eindeutigen Objektschlüssel. Dieses Objekt enthält die Daten sowie Metadaten und eine
eindeutige Kennung. Der Zugriff erfolgt über den eindeutigen Objektschlüssel. Je nach Plattform können Metadaten zusätzlich indexiert und für Suche,
Klassifizierung oder Lifecycle-Regeln verwendet werden.
Objektspeicher können anwendungsbezogene Metadaten unabhängig vom Dateipfad verwalten. Ob und wie diese Metadaten durchsucht werden können,
hängt jedoch vom jeweiligen Produkt und dessen Indexierungsfunktionen ab. Egal, ob es sich um ein Foto, ein Video oder eine
Datensicherung handelt. Metadaten können – sofern das System eine entsprechende Indexierung unterstützt – für die gezielte Suche und Klassifizierung genutzt werden.
Objektspeicher wird von zahlreichen Cloud-Anbietern bereitgestellt, Unternehmen können Objektspeicher zudem lokal im eigenen Rechenzentrum betreiben – also On-Premises. Cloud- und On-Premises-Objektspeicher lassen sich zu einer hybriden Speicherarchitektur verbinden. So können Daten beispielsweise in die Cloud repliziert, archiviert oder bei zusätzlichem Kapazitätsbedarf auf einen Cloud-Speicher ausgelagert werden. Dadurch lassen sich Kapazität, Ausfallsicherheit und Kosten bedarfsgerecht steuern. Die tatsächlichen Vorteile hängen jedoch von Anwendung, Netzwerk, Datenmenge und Cloud-Kostenmodell ab.
Ein Objekt besteht aus den eigentlichen Daten, den zugehörigen Metadaten und einem eindeutigen Objektschlüssel.
Objekte werden grundsätzlich in einer flachen Namensstruktur verwaltet. Eine klassische Verzeichnis- und Ordnerhierarchie wie bei einem Dateisystem ist nicht erforderlich.
Die Objekte werden in logischen Containern, meist sogenannten Buckets, abgelegt und auf die verfügbaren Speicherknoten verteilt.
Die zugrunde liegenden Speicherpools können sich über mehrere Knoten, Racks oder Standorte verteilen.
Objektspeicher skaliert vor allem horizontal, indem weitere Speicherknoten hinzugefügt werden. Je nach Plattform können zusätzlich einzelne Knoten erweitert werden.
Viele Plattformen unterstützen eine standortübergreifende Datenverteilung, um Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Datenlokalität zu verbessern.
Die genaue logische Struktur hängt vom jeweiligen Anbieter ab. In S3-kompatiblen Systemen werden Objekte grundsätzlich in Buckets gespeichert.
Mandanten, Namespaces, Projekte oder Accounts können darüber zusätzliche Verwaltungs- und Berechtigungsgrenzen bilden.
Buckets lassen sich nicht ineinander verschachteln. Verzeichnisähnliche Strukturen werden bei klassischen S3-Buckets über Präfixe im Objektschlüssel dargestellt.
Mandanten, Buckets, Zugriffsrichtlinien und Identitäten ermöglichen eine getrennte Verwaltung unterschiedlicher Kunden, Abteilungen oder Anwendungen. Eine Anforderung insbesondere von
Cloud-Providern. So kann beispielsweise pro Kunde ein eigener Mandant, Account oder Namespace eingerichtet werden.
Der Zugriff erfolgt über HTTP- beziehungsweise HTTPS-basierte REST-APIs, häufig über eine S3-kompatible Schnittstelle.
Typische Operationen sind PUT zum Speichern, GET zum Abrufen, HEAD zum Lesen von Metadaten und DELETE zum Löschen eines Objekts.
Über die API werden Objekte, Metadaten, Zugriffsrechte und Lifecycle-Regeln verwaltet. Erweiterte Suchfunktionen sind produktabhängig.
Wegen dieser Vorteile nutzen viele große Cloud-Anbieter den Objektspeicher als primäres Speicherformat.
Was bietet der Objektspeicher noch an Vorteilen?
Die Skalierbarkeit ist sicherlich einer der größten Vorteile. Objektspeicher ist innerhalb der Grenzen des jeweiligen Produkts nahezu beliebig skalierbar.
Kapazität und häufig auch Durchsatz lassen sich durch das Hinzufügen weiterer Speicherknoten erhöhen.
Objektspeichersysteme können Daten durch Replikation oder Erasure Coding über mehrere Laufwerke, Knoten oder Standorte verteilen.
Dadurch lassen sich unterschiedliche Schutzklassen und Ausfalltoleranzen umsetzen..
Sogar Richtlinien für den Lebenszyklus der Objekte lassen sich realisieren. Lifecycle-Regeln können Objekte nach einer definierten Zeit in eine andere Speicherklasse verschieben,
archivieren oder nach Ablauf der zulässigen Aufbewahrungsfrist löschen.
Lifecycle-Regeln können technische Lösch- und Aufbewahrungsprozesse unterstützen. Gesetzliche Aufbewahrungspflichten und Datenschutzanforderungen müssen dabei gemeinsam berücksichtigt werden.
Sind personenbezogene Merkmale strukturiert erfasst und indexiert, können betroffene Objekte gezielt ermittelt werden.
Vor einer Löschung müssen jedoch Berechtigungen und Aufbewahrungspflichten geprüft werden.
Warum werden dann nicht nur noch Objektspeicher verwendet?
Für latenzkritische und transaktionale Datenbank-Workloads ist Objektspeicher in der Regel nicht der primäre Datenträger.
Solche Workloads werden meist auf Block-Storage oder speziell optimierten Datenbankplattformen betrieben. Haben sich die
Anwender an eine Verzeichnisstruktur gewöhnt und dort alles abgelegt, dann wird dies auch kaum in einem Objektspeicher abbildbar sein.
Leistungsfähigere Metadaten- und Indexdienste, schnellere Netzwerke und Flash- beziehungsweise NVMe-Medien verbessern die Performance moderner Objektspeicher.
Damit wird dieser Speicher aber auch teurer.
Die Speichertechnologie sollte daher anhand des Zugriffsmusters, der Latenzanforderungen, der Objektgrößen und der benötigten Skalierbarkeit ausgewählt werden.
Ein Dateispeicher beziehungsweise File-Storage organisiert Dateien in hierarchischen Verzeichnissen und stellt sie beispielsweise über SMB oder NFS bereit.
Dateisysteme verwalten standardmäßig Metadaten wie Dateiname, Pfad, Größe, Zeitstempel, Eigentümer und Berechtigungen.
Je nach Dateisystem stehen außerdem ACLs und erweiterte Attribute zur Verfügung.
Anwendungsbezogene Metadaten befinden sich dagegen häufig im Dateiformat selbst oder in einer separaten Datenbank beziehungsweise Suchplattform.
In einem Bild können zum Beispiel Aufnahmedaten und eine Beschreibung eingebunden werden.
Solche Informationen können durch geeignete Such- und Indexierungsprogramme ausgelesen werden.
Metadaten unterschiedlicher Dateiformate sind jedoch nicht automatisch einheitlich strukturiert und müssen häufig durch zusätzliche Indexierungsdienste zusammengeführt werden.
Dateisysteme besitzen technische Grenzen hinsichtlich Kapazität, Dateianzahl, Pfadlänge und Verzeichnisgröße.
Die konkreten Grenzen unterscheiden sich je nach Dateisystem. Bei sehr großen Verzeichnissen oder sehr vielen kleinen Dateien
kann die Performance einiger Dateisysteme und Dateiprotokolle abnehmen. Liegen zum Beispiel sehr viele Fotos in einem Verzeichnis,
weil das nach Datum aufgeteilt werden soll, dann kann dort die Suche sehr langwierig sein.
Bei klassischen Fileservern orientieren sich Benutzer häufig an Verzeichnis, Dateiname und Pfad. Such- und Indexierungsdienste können den Zugriff zusätzlich erleichtern.
Hat man zum Beispiel in einem Verzeichnis sehr viele Rechnungen liegen und alle haben nur eine Nummer, dann wird es schwierig, die richtige Rechnung zu finden.
In einem Objektspeicher können Informationen wie Rechnungsaussteller, Datum, Betrag, Dokumenttyp und Aufbewahrungsfrist als strukturierte Metadaten hinterlegt werden.
Sofern die Metadaten indexiert werden, kann beispielsweise nach Datum, Aussteller oder Dokumenttyp gesucht werden.
Der Speicher für Benutzer im Netzwerk bzw. im Unternehmen wird noch lange vom File-Storage dominiert. Die Strukturen sind meist gewachsen, eine Trennung nach Abteilungen
ist sehr einfach möglich, eine vollständige Benutzer- und Berechtigungsstruktur ist meist auch schon vorhanden.
Diese etablierten Strukturen machen Dateispeicher weiterhin zur zentralen Grundlage vieler Office- und Team-Anwendungen.
Block-Storage stellt Anwendungen adressierbare Speicherblöcke zur Verfügung.
Die Organisation der Daten übernimmt eine darüberliegende Schicht, beispielsweise ein Dateisystem, ein Volume-Manager oder eine Datenbank.
Die Blockspeicherschicht selbst kennt keine Dateien oder anwendungsbezogenen Metadaten. Diese Informationen werden durch das Dateisystem oder die Anwendung verwaltet.
Das Filesystem schreibt etwas auf einen bestimmten Block oder liest von diesem Block. Block-Storage bietet daher keine eigenständige Suche nach Dateien, Dokumenten oder deren Inhalten.
Block-Storage ist typischerweise für niedrige Latenzen, zufällige Ein- und Ausgabeoperationen und hohe Transaktionsraten optimiert.
Die tatsächliche Performance hängt unter anderem von Speichermedien, Controllern, Netzwerkprotokoll, Queue-Tiefe und Anwendung ab.
Damit ist der Block-Speicher
sehr gut für Datenbanken und Transaktionen geeignet, die eine minimale Verzögerung benötigen. So würde zum Beispiel die Anzeige aller Rechnungen mit bestimmten Metadaten
im Objektspeicher deutlich länger dauern, als die Suche in einer Datenbank, die auch noch mit einem Index über die Suchspalte beschleunigt werden kann.
Datenbanken benötigen typischerweise schnelle, transaktionale Zugriffe und verwenden deshalb häufig Block-Storage.
Objektspeicher eignet sich dagegen besonders für große Mengen eigenständiger, überwiegend unveränderlicher Datenobjekte.
Klassische Scale-up-Blocksysteme besitzen feste Controller- und Kapazitätsgrenzen.
Verteilte Blockspeicherplattformen können dagegen auch horizontal skalieren. Ein Blockspeicher kann zum Beispiel mit einem RAID-Controller sehr groß ausgelegt werden, aber auch dort
sind Grenzen vorhanden.
Für latenzkritische Datenbanken, virtuelle Maschinen und transaktionale Anwendungen ist Block-Storage häufig die geeignete Wahl.
Viele große Cloud-Anbieter stellen Objektspeicher als Dienst bereit. Viele dieser Dienste lassen sich über eine S3-kompatible API ansprechen.(siehe unten).
Dieser Speicher kann dann von Kunden genutzt werden. Aber woher bekommen die Cloud-Provider den Speicher und wie kann man Object-Storage selbst erstellen?
Ein bekanntes Beispiel ist Ceph. Die verteilte Open-Source-Speicherplattform stellt über das Ceph Object Gateway eine S3-kompatible Objektspeicherschnittstelle bereit.
CCeph ist eine eigenständige Speicherplattform, die sich unter anderem in Proxmox VE integrieren und verwalten lässt.
Und wie dieses Beispiel zeigt, dann auch eine Speicherbasis, die auch für virtuelle Maschinen genutzt werden kann.
Natürlich bieten alle namhaften Hersteller auch eigene Systeme an. Dell bietet mit ObjectScale eine skalierbare Objektspeicherplattform als
Appliance oder softwaredefinierte Lösung an. Je nach Modell stehen HDD- und All-Flash-Konfigurationen mit mehreren Petabyte Rohkapazität pro Rack zur Verfügung.
HPE positioniert Alletra Storage MP X10000 als skalierbare Objektspeicherplattform für KI, Analytik, Datensicherung und schnelle Wiederherstellung.
NetApp StorageGRID ist eine softwaredefinierte Objektspeicherplattform für Public-, Private- und Hybrid-Multi-Cloud-Umgebungen,
Software-Defined und mit den gängigen Schnittstellen, wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Ein StorageGRID-Deployment kann sich über bis zu 16 Sites beziehungsweise Rechenzentrumsstandorte erstrecken.
Je nach Anforderung stehen kapazitätsoptimierte HDD- und leistungsorientierte Flash-Konfigurationen zur Verfügung.
Diese Lösungen bieten auf der einen Seite die Schnittstellen für Anwendungen, wie eben die Amazon S3-API, sowie auch S3 Object Lock, WORM-Funktionen und Verschlüsselung. Und auf der
anderen Seite zum Beispiel CloudMirror. Je nach Produkt sind Replikationen zwischen Standorten, Clustern oder in öffentliche Cloud-Speicher möglich.
Fangen wir erst einmal etwas allgemeiner an: Wie können die Anwendungen auf den Objektspeicher zugreifen?
Wie bereits beschrieben, erfolgt der Zugriff typischerweise über HTTP- beziehungsweise HTTPS-basierte REST-APIs.
Amazon führte den Objektspeicherdienst Amazon Simple Storage Service, kurz Amazon S3, ein.
Die Amazon-S3-API hat sich zu einem De-facto-Standard für den Zugriff auf Objektspeicher entwickelt.
Speicherhersteller können dadurch S3-kompatible Systeme anbieten, während Anwendungen eine weitgehend einheitliche Schnittstelle verwenden.
Es gibt verschiedene Einsatzbereiche und damit verschiedene Lösungen:
Datensicherung
Veeam unterstützt Direct-to-Object-Storage-Backups, bei denen Sicherungen direkt auf ein lokales oder cloudbasiertes Objektspeicher-Repository geschrieben werden.
Das Ziel kann hierbei ein Cloud-Provider, aber auch ein lokaler Objektspeicher sein.
Je nach Backup-Architektur kann das primäre Ziel ein lokaler oder cloudbasierter Objektspeicher sein.
Zusätzliche Kopien oder Replikationen können anschließend auf ein getrenntes Speicherziel übertragen werden. Damit wird die Spiegelung dann
vom Storage übernommen. Eine storagebasierte Replikation kann die Backup-Software entlasten.
Lizenz-, Übertragungs- und Cloud-Kosten müssen jedoch für die konkrete Lösung geprüft werden.
Arcserve UDP unterstützt verschiedene lokale und cloudbasierte Objektspeicherziele, darunter Amazon S3, Wasabi und Google Cloud Storage.
Also auch in diesem Beispiel die Sicherung von Anwendungen oder virtuellen Maschinen direkt im Objektspeicher.
Archivierung und Dokumentenmanagement
Archivierung und Dokumentenmanagement gehören zu den typischen Einsatzbereichen von Objektspeicher.
Hier stehen Skalierbarkeit, Metadaten, Unveränderbarkeit und langfristige Aufbewahrung häufig stärker im Vordergrund
als eine sehr niedrige Zugriffslatenz. Und auch der Schutz vor Veränderung und Überschreiben ist bei der Archivierung extrem wichtig.
Der Lebenszyklus eines Objektes kann auch genau bestimmt werden, so
dass neben dem Schutz der Daten auch eine regelbasierte Löschung nach Ablauf der jeweiligen Aufbewahrungsfrist realisiert werden kann.
Dies ist alles mit klassischem NAS-Speicher häufig nur durch zusätzliche Software und organisatorische Prozesse realisierbar.
Big Data
Big-Data- und Analytics-Umgebungen sind ein wichtiger Einsatzbereich für skalierbaren Objektspeicher.
Sehr große Datenmengen, die sehr lange aufbewahrt werden sollen, aber selten genutzt werden. Bekannte Software
in diesem Bereich sind Apache Hadoop und Apache Spark. Warum ist dort der Objektspeicher so interessant?
Der unmittelbare Wert einzelner Datenobjekte (= Geld) ist pro Gigabyte (oder eher Terabyte)
relativ gering, aber durch gemeinsame Analysen einen erheblichen geschäftlichen oder technischen Mehrwert erzeugen.
Medienspeicher (Bilder, Videos)
Auch wieder ein klassischer Anwendungsfall für den Objektspeicher. Dabei fallen häufig sehr viele und teilweise sehr große Dateien an,
die skalierbar und kosteneffizient gespeichert werden müssen. Typische Anwender sind Medienplattformen, Streaming-Anbieter, Content-Portale
und Unternehmen mit großen Bild- oder Videoarchiven, wie zum Beispiel Facebook und Spotify. Also extrem viele Daten, von denen die meisten davon aber nur sehr selten benötigt werden. Aber
auch dort kann die geringere Performance einfach durch Caching, Content Delivery Networks oder vorgelagerte Flash-Speicher verbessert werden.
Internet of Things (IoT)
In diesem Bereich fallen viele Daten an, die aber mehr oder weniger nur gesammelt werden, um sie später einmal auswerten zu können.
OpenTelemetry ist ein herstellerneutrales Framework zum Erzeugen, Sammeln, Verarbeiten und Exportieren von Traces, Metriken und Logs.
Ein angebundenes Observability- oder Data-Lake-System kann diese Telemetriedaten anschließend in einem Objektspeicher ablegen.
Warum werden historische IoT-Daten langfristig aufbewahrt? Ein typisches Beispiel ist die Zustandsüberwachung von Produktionsmaschinen.
Aus langfristig erfassten Zustandsdaten lassen sich Verschleißmuster und drohende Ausfälle ableiten. Dadurch können Wartung und Austausch vorausschauend geplant werden.
Dies schützt vor Produktionsausfällen.
Bei der Replikation wird jedes Objekt vollständig auf mehreren Laufwerken, Speicherknoten oder Standorten gespeichert. Das bietet einen einfachen und robusten Schutz vor Ausfällen, benötigt jedoch vergleichsweise viel Speicherplatz. Erasure Coding teilt die Daten in Daten- und Paritätsfragmente auf und verteilt diese über mehrere Laufwerke oder Knoten. Je nach verwendetem Verfahren können mehrere Komponenten ausfallen, ohne dass Daten verloren gehen. Erasure Coding nutzt den vorhandenen Speicherplatz effizienter, benötigt beim Schreiben und Wiederherstellen jedoch mehr Rechenleistung.
Objektspeicher skaliert vor allem horizontal. Zusätzliche Speicherkapazität und häufig auch mehr Durchsatz werden durch weitere Knoten beziehungsweise Nodes bereitgestellt. Beim Ausbau müssen Rebalancing-Prozesse berücksichtigt werden, da vorhandene Daten innerhalb des Clusters neu verteilt werden können. Eine ausreichende Netzwerkleistung, ein kontinuierliches Monitoring und genügend freie Kapazität sind deshalb wichtige Voraussetzungen für eine störungsarme Erweiterung.
Wichtige Kennzahlen sind Latenz, Datendurchsatz, Anzahl der Ein- und Ausgabeoperationen, Fehlerraten, verfügbare Kapazität und der Zustand des Clusters. Bei Ceph sollten beispielsweise auch Placement Groups, Rebalancing-Vorgänge und der Zustand der einzelnen Object Storage Daemons überwacht werden. Werkzeuge wie Prometheus, Grafana oder herstellerspezifische Managementsysteme helfen dabei, Trends und Engpässe frühzeitig zu erkennen. Zusätzlich sollten die Auslastung von Laufwerken, Netzwerkverbindungen, Arbeitsspeicher und Prozessoren sowie Systemprotokolle und Warnmeldungen regelmäßig geprüft werden.
Nein. Replikation, Erasure Coding und eine verteilte Datenhaltung schützen vor dem Ausfall einzelner Komponenten, ersetzen aber keine unabhängige Datensicherung. Fehlerhafte Anwendungen, Fehlkonfigurationen, Schadsoftware oder versehentliches Löschen können auch replizierte Daten betreffen. Sinnvolle Schutzmaßnahmen sind Objektversionierung, Object Lock, getrennte Backup-Systeme und zusätzliche Kopien an einem anderen Standort. Aufbewahrungs- und Löschfristen sollten in einem dokumentierten Backup- und Wiederherstellungskonzept festgelegt werden.
Objektspeichersysteme können die Einhaltung gesetzlicher und organisatorischer Anforderungen durch Verschlüsselung, Protokollierung, Zugriffskontrollen und klar definierte Speicherorte unterstützen. Lifecycle-Regeln können Daten nach vorgegebenen Zeiträumen archivieren oder löschen. Object Lock ermöglicht bei geeigneten Systemen eine unveränderbare Speicherung nach dem WORM-Prinzip. Unternehmen müssen dennoch selbst sicherstellen, dass Daten nur zweckgebunden gespeichert, Aufbewahrungsfristen eingehalten und personenbezogene Daten bei berechtigten Löschanforderungen zuverlässig gefunden werden können.
Viele moderne Anwendungen unterstützen eine S3-kompatible API direkt. Die Anwendung greift dabei über HTTP beziehungsweise HTTPS auf Buckets und Objekte zu. Für ältere Anwendungen können Gateways eingesetzt werden, die Datei- oder andere Zugriffsmethoden auf einen Objektspeicher abbilden. Vor der Integration sollten Unternehmen prüfen, welche S3-Funktionen die Anwendung tatsächlich benötigt. Dazu gehören beispielsweise Multipart-Uploads, Objektversionierung, Metadaten, Lifecycle-Regeln, Verschlüsselung und Object Lock.
Objektspeicher wird von Unternehmen und Organisationen genutzt, die große Mengen unstrukturierter Daten skalierbar verwalten müssen. Dazu gehören Cloud-Anbieter, Medien- und Streaming-Plattformen, Forschungseinrichtungen, Rechenzentren sowie Unternehmen mit umfangreichen Backup-, Archiv-, Analyse- oder KI-Datenbeständen. Auch mittelständische Unternehmen setzen Objektspeicher zunehmend als lokales oder cloudbasiertes Ziel für Datensicherung, Archivierung und Dokumentenmanagement ein.
Ein Objekt besteht aus den eigentlichen Nutzdaten, beschreibenden Metadaten und einem eindeutigen Objektschlüssel. In S3-kompatiblen Systemen werden Objekte in sogenannten Buckets gespeichert. Eine klassische Verzeichnisstruktur wie bei einem Dateisystem ist nicht erforderlich. Verzeichnisähnliche Darstellungen werden meist durch Präfixe innerhalb der Objektschlüssel erzeugt. Je nach Produkt können Mandanten, Accounts, Projekte oder Namespaces zusätzliche Verwaltungs- und Berechtigungsgrenzen bilden.
Typische Einsatzbereiche sind Backup und Archivierung, Dokumentenmanagement, Cloud-native Anwendungen, Kubernetes-Workloads, Data Lakes, Big-Data-Analysen sowie die Speicherung von Bildern, Videos, Protokoll- und Telemetriedaten. Objektspeicher eignet sich außerdem für Datenbestände aus künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Unternehmen können damit eine lokale S3-kompatible Speicherplattform aufbauen oder lokale Systeme mit Cloud-Speichern zu einer hybriden Architektur verbinden.
Objektspeicher ist besonders für sehr große Mengen unstrukturierter Daten geeignet und lässt sich durch zusätzliche Speicherknoten erweitern. Replikation oder Erasure Coding ermöglichen eine verteilte und ausfallsichere Datenhaltung. Metadaten, Objektversionierung, Lifecycle-Regeln und eine API-basierte Verwaltung erleichtern die Automatisierung. Bei geeigneten Workloads können die Kosten pro Terabyte niedriger sein als bei hochperformantem Block-Storage. Objektspeicher ist jedoch nicht für jede Anwendung geeignet und ersetzt insbesondere bei latenzkritischen Datenbanken keinen Blockspeicher.
Amazon S3 ist ein Objektspeicherdienst von Amazon Web Services. Die zugehörige S3-API hat sich als De-facto-Standard für den Zugriff auf Objektspeicher etabliert. S3-kompatible Systeme wie Ceph, MinIO, NetApp StorageGRID oder Dell ObjectScale ermöglichen es Anwendungen, Objekte über weitgehend einheitliche API-Aufrufe zu speichern und abzurufen. S3-Kompatibilität bedeutet jedoch nicht automatisch, dass jedes System sämtliche AWS-S3-Funktionen unterstützt. Die für eine Anwendung benötigten Funktionen sollten deshalb vor der Einführung geprüft werden.
