大数据系统管理对象主要包括以下几个方面：
1. 数据存储设备：包括服务器、存储阵列、磁带库、光盘库等。这些设备负责存储和管理大量的数据，是大数据系统的核心组成部分。
2. 数据存储介质：包括硬盘、固态硬盘、闪存等。这些介质用于存储数据，是大数据系统的数据载体。
3. 数据存储技术：包括分布式存储、并行存储、缓存存储等。这些技术用于提高数据存储的效率和性能，是大数据系统的关键支撑技术。
4. 数据存储软件：包括操作系统、数据库管理系统、文件系统等。这些软件用于管理和操作数据，是大数据系统的重要组成部分。
5. 数据存储网络：包括内部网络、外部网络、互联网等。这些网络用于连接各个数据存储设备，实现数据的传输和共享。
6. 数据存储安全：包括数据加密、访问控制、审计日志等。这些安全措施用于保护数据的安全和完整性，防止数据泄露和篡改。
7. 数据存储性能：包括读写速度、吞吐量、延迟等。这些性能指标用于衡量数据存储系统的性能，确保数据能够快速、准确地被处理和分析。
8. 数据存储容量：包括总存储容量、可用存储容量、扩展性等。这些容量指标用于衡量数据存储系统的规模和扩展能力，以满足不断增长的数据需求。
9. 数据存储成本：包括硬件成本、运维成本、能耗成本等。这些成本指标用于评估数据存储系统的经济效益，确保投资的合理性和可持续性。
10. 数据存储法规和标准：包括数据保护法规、行业标准、最佳实践等。这些法规和标准用于规范数据存储活动，确保数据的合规性和一致性。
总之，大数据系统管理对象涵盖了数据存储设备的选型、存储介质的选择、存储技术的选型、存储软件的开发、存储网络的设计、存储安全的保障、存储性能的优化、存储容量的规划、存储成本的控制以及法规和标准的遵循等多个方面。通过对这些对象的全面管理和优化，可以确保大数据系统的稳定性、高效性和安全性，为数据分析和应用提供可靠的数据基础。
