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Storage-Silos mit Multi-Cloud-Software verhindern
Anwender, die Daten schnell, flexibel und effizient verschieben wollen oder müssen, sollten den Einsatz von Software-defined Storage in Multi-Cloud-Umgebungen in Erwägung ziehen.
Software-definierter Speicher (Software-defined Storage, SDS) entstand vor mehr als fünf Jahren, als Speicherunternehmen sich von softwaredefinierten Netzwerken verabschiedeten und eine Softwareabstraktionsschicht entwickelten, die Speicherkontrolle, -verwaltung und -richtlinien von den zugrunde liegenden physischen Geräten entkoppelte. Seitdem ist SDS zu einem Marketingschlagwort geworden, und sowohl die Speichertechnologie als auch die Akzeptanz von Cloud-Diensten haben bedeutende Fortschritte gemacht.
Heute wird SDS zunehmend als eine Möglichkeit gesehen, infrastrukturunabhängige Speicherstrukturen zu schaffen, die Daten nicht an ihrem Ursprungsort festhalten, sondern sie einfacher dorthin bewegen lassen, wo Anwendungen laufen, oder sie können effizienter gespeichert werden.
Die Storage Networking Industry Association (SNIA) definiert SDS als software-virtualisierten Speicher mit einer Servicemanagementschnittstelle, die mehrere Speicherpools mit den folgenden Merkmalen ermöglicht:
- Ein virtualisierter Datenpfad, der Block-, Datei- und Objektschnittstellen und Protokolle unterstützt.
- Standard-Verwaltungs-APIs zur Ermöglichung einer automatisierten Verwaltung, die den Zeit- und Arbeitsaufwand, den Administrationsaufwand und die Kosten für die Bereitstellung und Wartung von Speichergeräten und -diensten reduziert.
- Skalierbarkeit, um die Größe, Leistung, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Speicherinfrastruktur zu erhöhen, ohne bestehende Anwendungen und Benutzer zu stören.
- Nutzungstransparenz und Self-Service-Optionen, mit der Speichernutzer ihren Ressourcenverbrauch und ihre Kosten überwachen und verwalten können.
Diese Merkmale wurden ursprünglich auf die lokale VM-Infrastruktur angewandt, um Speichersysteme, oft unterschiedlicher Typen und Leistungsprofile, zu kombinieren und virtualisierten Workloads Zugriff auf einen einheitlichen Speicherpool zu ermöglichen. Das Aufkommen hybrider Cloud-Infrastrukturen, bei denen Unternehmen ihre Arbeitslasten sowohl auf lokale als auch auf einen oder mehrere Cloud-Dienste verteilen, hat Anbieter dazu veranlasst, die SDS-Technologie auf Multi-Cloud-Umgebungen auszudehnen, häufig mit einem einheitlichen Namensraum (Namespace) für Dateiprotokolle oder einem Objektpool für Objektspeicher, der Benutzer und Anwendungen von den Bereitstellungsdetails isoliert.
Einsatzszenarien, Innovationstreiber und Vorteile
Organisationen verwenden SDS in Multi-Cloud-Umgebungen, um Speichersilos zu verhindern. Softwaredefinierte Multi-Cloud-Speicherstrategien bieten eine Technologie, die die Data Gravity bekämpft, die Datenbewegung zwischen mehreren Cloud-Plattformen erleichtert und mit einer Vielzahl von Anwendungen funktioniert. Zu den möglichen Anwendungen gehören Datenbanken (Blockspeicher), VDI (Dateispeicher), Anwendungen der nächsten Generation (Objektspeicher), Backup und Disaster Recovery sowie Datenanalyse, maschinelles Lernen und KI.
Mit softwaredefinierter Multi-Cloud-Speicherung können Unternehmen die Kosten insbesondere für die langfristige Datenvorhaltung senken. Darüber hinaus können Investitionen reduziert, die Kapazität schnell nach oben und unten skaliert werden, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, Daten näher am Benutzer oder in bestimmten Ländern lokalisiert werden, um die Anwendungsleistung zu verbessern und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, und innovative Cloud-Daten und KI-Dienste leichter genutzt werden.
In einem von VMware gesponserten IDC-Bericht wurde festgestellt, dass Multi-Cloud-Architekturen der „neue Unternehmensstandard“ sind, wobei am häufigsten (81 Prozent) zwei oder mehr Public Clouds (IaaS) und eine oder mehrere Private Clouds eingesetzt werden. Es überrascht nicht, dass IDC feststellte, dass die am häufigsten verwendeten Cloud-Dienste AWS, Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure sind. In der Studie wurde nicht speziell nach Storage gefragt, aber die meisten Implementierungen enthalten wahrscheinlich einen oder mehrere Speicherdienste. Für diese Organisationen stellt sich dann die Frage, wie man softwaredefinierten Multi-Cloud-Speicher implementieren kann.
Zum Beispiel ergänzt die Citibank ihre mehr als 20 Rechenzentren mit Cloud-Diensten und hat eine komplette softwaredefinierte Infrastrukturplattform aufgebaut, die eine Speicherstruktur umfasst. Während sie alte Fibre-Channel-Systeme beibehält, sagt die Bank, dass viele neue Dienste auf der neuen Architektur bereitgestellt werden, darunter große Daten, NoSQL- und NewSQL-Datendienste, Grid-Computing, virtuelle Desktop-Infrastruktur und private Cloud-Dienste. Die Citibank baut ihre hybride Infrastruktur aus; sie sagt, das Ziel sei es, ihre softwaredefinierte Cloud-Infrastruktur zu nutzen, um die Bereitstellungszeit für neue Anwendungen zu reduzieren, die Bereitstellung von Updates zu beschleunigen und den Release-Zyklus der Anwendungsentwicklung und die Verwaltungsprozesse zu rationalisieren.
Eine Reihe von Produktoptionen
Viele Speicherprodukte richten sich sowohl an Allzweck- als auch an Nischen-Multi-Cloud-Nutzungsfälle. Dazu gehören einige Beispiele sowohl von traditionellen Speicheranbietern als auch von SDS-Spezialisten:
- Die DataCore SANSymphony-Software legt eine heterogene Mischung von Speichergeräten in einen gemeinsam genutzten, zentral verwalteten Speicherpool und umfasst eine breite Palette von Unternehmensdatendiensten einschließlich Tiering, Caching, Komprimierung, Deduplizierung, Verschlüsselung, Snapshots, Replikation und Thin Provisioning. Das integrierte Cloud-Gateway arbeitet mit AWS-, Azure- und OpenStack-Diensten zusammen.
- Datrium Automatrix ist eine autonome Multi-Cloud-Datenverwaltungsplattform, die Primär- und Sekundärspeicher bereitstellen kann und Daten über Clouds hinweg speichert und schützt.
- Hedvig bietet Unterstützung für gängige Speicherprotokolle und einen vollständigen Satz von Diensten, die sowohl in privaten Infrastrukturen, IaaS-Umgebungen als auch in SaaS-Backup-Sites funktionieren.
- IoFabric kann Daten auf der Grundlage von Leistungsprofilen, verfügbarer Kapazität, Arbeitslastnachfrage und Service Level Agreements automatisch zwischen lokalen Systemen und Amazon S3 und Glacier
- MinIO ist ein Open-Source-, S3-kompatibler Objektspeicher, der den lokalen Speicher in ein S3-ähnliches Repository emulieren kann. Er kann auch auf die Public Cloud erweitert werden - Azure Blob, GCP, natives S3 und andere - und fügt ein Caching Content Delivery Network hinzu, um den Datenverkehr zu reduzieren und die Leistung zu verbessern.
- NetApp Ontap ist ein Enterprise-Storage-Management-System, das mit lokal installierter Hardware, AWS, Azure und GCP funktioniert. Cloud Volumes Ontap unterstützt gängige Protokolle (Block-, File- und NAS) und umfasst einen vollständigen Satz von Enterprise Storage Services.
- Die Veritas Multi Cloud Management Platform ermöglicht es der IT-Abteilung, Daten und Workloads zu visualisieren, zu migrieren und zu verschieben. Sie funktioniert On-Premises und über mehrere Clouds hinweg, einschließlich AWS, Azure, GCP, IBM Cloud und Oracle Cloud.
Andere Unternehmen mit softwaredefinierten Multi-Cloud-Speicherangeboten sind Nexenta Systems, Reduxio, Scality und StorPool Storage. Obwohl sie nicht per se als SDS-Produkte betrachtet werden, erleichtern hybride Infrastruktur-Stacks wie Azure Stack, OpenStack und VMware vCloud auch den freien Datenaustausch zwischen verschiedenen Cloud-Umgebungen innerhalb ihres jeweiligen Ökosystems.
Darüber hinaus ist OpenSDS eine Open-Source-Option, die von der Linux Foundation betrieben wird, um die Herausforderungen der Speicherintegration in Scale-out-Cloud-Umgebungen zu bewältigen. Es zielt darauf ab, Datensilosysteme zu verbinden, um eine „selbstverwaltete und intelligente Datenplattform“ aufzubauen.
Es gibt eine Vielzahl von Speicherprodukten, die als Multi-Cloud-Software definiert sind, aber die Technologie ist jung mit einem ständigen Fluss neuer Angebote. Es gibt jedoch einen bemerkenswerten Mangel an Konsistenz bei den unterstützten Funktionen und Cloud-Plattformen. Potenzielle Käufer sollten darauf achten, ihre Anforderungen mit den Produktfähigkeiten abzugleichen, bevor sie sich auf eine strategische Technologie festlegen, die als Datenrückgrat für ihr gesamtes Unternehmen dient.
