Auch im Jahr 2019 wird sich ein bereits bekannter Trend weiterhin an Beliebtheit und Interesse erfreuen: die prädiktive Speicheranalyse.
Wer ein erfahrener Speicherprofi ist, der sollte auf neue Fähigkeiten achten, die man ebenso kennen sollte wie andere neue Technologien. Aber IT-Verantwortliche sollten auch darauf achten, welche neuen Funktionen die Storage-Software umfasst. Das wiederum führt uns zu prädiktiven oder vorhersagenden Speicheranalysen.
Anwender auf der Suche nach Storage-Systemen sollten auch auf die damit angebotenen prädiktiven Analysen achten. Storage-Anbieter haben dies auf jeden Fall im Blick, wenn sie nach neuen Speichertechnologien suchen. Hewlett Packard Enterprise erklärte Nimbles InfoSight Predictive Analytics zu einem der wichtigsten Treiber für die Übernahme von Nimble Storage im Jahr 2017, und HPE hat diese InfoSight-Funktionen in seiner gesamten Produktlinie intensiv ausgebaut, nicht zuletzt zur HPE Discover neue Features vorgestellt. In jüngster Zeit hat DataDirect Networks die prädiktive Speicheranalyse von Tintri als einen Hauptgrund für die Rettung von Tintri aus dem Konkurs identifiziert.
Wo prädiktive Analytik zum Einsatz kommt
Predictive Analytics wird durch viele neue IT-Technologien ermöglicht und vereint diese. Die neuesten Flash-Fortschritte geben der Software die Leistung, die sie benötigt, um ihre Algorithmen auszuführen, während künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Analyse liefern. Fortschritte in diesen Technologien machen Predictive Analytics äußerst wertvoll für die Verwaltung und Erschließung des Wertes von Daten.
Die Analytik ist ein Grund dafür, dass Flash in alle Arten von Speicher integriert ist. Flash wird zu einem Grundpfeiler der Hyperkonvergenz und beginnt, sich in den Sekundärspeicher zu bewegen. Selbst Backup-Produkte verwenden mittlerweile Flash. Die Analytik ist auch ein wichtiger Treiber für Flash in Public Clouds und anderen Arten von Sekundärspeichern.
Das Wichtigste ist, was die Systeme leisten können. Und das ist es, was man bewerten musst, bevor man in diese Technologien investiert.
Arrays und andere Speichersysteme verwenden heute häufig vorhersagende Speicheranalysen, um Hardwarefehler proaktiv zu identifizieren, die Festplattenleistung und -verfügbarkeit zu optimieren und die Kosten niedrig zu halten. KI-gesteuerte Analysesoftware analysiert sowohl Daten als auch Systeme und informiert darüber, wann Daten auf verschiedene Ebenen verschoben werden müssen, einschließlich in und aus öffentlichen Clouds. Die KI wird zu einem Schlüsselaspekt des Datenmanagements.
Denken Sie beim Einkauf von Speicherplatz an diese Technologien. Ihr bevorzugter Storage-Anbieter wird Sie sicherlich darauf hinweisen, wie er Flash, KI und Machine Learning integriert.
Denken Sie nur daran, dass Analytik, KI und maschinelles Lernen Basistechnologien sind. Sie in einem Speichersystem oder einer Anwendung zu haben, ist nicht das Verkaufsargument. Das Wichtigste ist, was die Systeme leisten können. Und das ist es, was man bewerten musst, bevor man in diese Technologien investiert.
Worauf man achten sollte
Auf der Systemseite muss die prädiktive Speicheranalyse automatisiert werden. Es sollte helfen, das aktuelles Speicher-Array zu optimieren und gleichzeitig den kurz- und langfristigen Bedarf zu prognostizieren. Daraus folgt, dass die Analytik Fehler vorhersagen und – hoffentlich proaktiv – beheben und die Leistung durch Reduzierung der Latenz verbessern sollte.
Auf der Seite der Speicherverwaltung müssen Administratoren sich überlegen, wie diese Funktionen mit dem Wachstum der Daten wachsen. Kommt eine Scale-Out- oder Scale-Up-Architektur zum Einsatz? Verwendet es eine parallele oder verteilte Architektur? Kann es traditionelle Datei- oder Blockspeicher oder nur Objektspeicher verwalten? Und natürlich, wie integriert es sich in die Cloud?
Darüber hinaus ist die Preisstruktur wichtig. Wenn Sie für verwaltete Daten bezahlen, müssen Sie Ihr Datenwachstum genau prognostizieren, um festzustellen, wie viel Sie in einigen Jahren ausgeben werden.
Wenn Sie also von Flash, KI, maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik in Ihrem nächsten Speichersystem hören, sollte das nicht ausreichen, um Sie zufrieden zu stellen. Stellen Sie sicher, dass Sie genau wissen, was diese Funktionen Ihren Anwendungen bringen und wie sie dazu beitragen, den Wert Ihrer Daten zu erschließen.
