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Agilität im Rechenzentrum

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Agilität im Rechenzentrum

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Big Data, Analytics und Machine Learning, IoT-Anwendungen, On-Demand-Ansätze, Sicherheits- und Backup-Kriterien: Die Anforderungen an Speicherlösungen scheinen massiv zu steigen. Ganz so kompliziert müssen moderne Storage-Lösungen jedoch nicht sein.

Die Notwendigkeiten von Business-Modellen und letztlich des digitalen Lebensstiles der modernen Gesellschaften basieren auf Daten. Dies spiegelt sich in Rechenzentren, weitgehend unbemerkt von Otto Normal, sehr deutlich. Ob für autonomes Fahren, Bildergalerien mit Gesichtserkennung, Videoüberwachung, sicheren Finanzlösungen oder der Millionen an Apps und Anwendungen: Mensch und Maschine produzieren immer mehr Daten oder verarbeiten immer mehr Daten.

Da entsteht schnell der Eindruck, alle Daten müssten jederzeit, bitte in Echtzeit und für einen langen Zeitraum zur Verfügung stehen. Dem ist allerdings nicht so. Die überwiegende Mehrzahl der Anforderungen für Datenzentren lässt sich jedoch gut beschreiben und aufschlüsseln: Resultate sind meist klare Anforderungen, die einen strukturierten Ansatz für die Gestaltung passender und Zukunftssicherer Storage-Lösungen für Rechenzentrum erlauben.

Einsatzbereiche für Storage

In der Vergangenheit teilte man Storage-Segmente in Offline, Nearline und Online, was häufig Backup und Tape-Lösungen, High-Capacity-Festplatten sowie die schnellsten, vorhandenen Laufwerks-Optionen bezeichnete. Heute ist der Ansatz auf Laufwerksebene oder auf Technologietyp nicht mehr zielführend, da in Rechenzentren größere Ansichten auf Storage-Lösungen notwendig sind. Cloud-Anwendungen sorgen dafür, dass nicht mehr in Laufwerken und Gigabyte geplant werden kann, sondern in Systemen, Arrays, Racks oder ähnlichen Einheiten, die in Dimensionen von Performance und Kapazität vordringen, die Otto Normal – oder auch der Autor – nicht mehr wirklich begreifen und deuten können.

Ein Beispiel: Wenn ein Unternehmen einen Service mitsamt Apps und vielfältigen Schnittstellen ankündigt, dann sind die Anforderungen grundsätzlich möglicherweise immens. Ob Netflix, die DB-Navigator-App oder gleich eine digitale Welt wie Facebook: hier müssen Aspekte wie Datentypen, Speicherkapazitäten, Zugriffsformen, Verfügbarkeit, Archivierbarkeit, Skalierbarkeit etc abgewogen werden. Hier wird klar, dass man keiner Anforderung einer Datenlösung „nur“ mit Festplatten, mit SSDs, oder allgemein gesprochen mit einem Paradigma aus der Vergangenheit gerecht werden kann.

In anderen Worten gesagt: für jeden Zweck gibt es die richtige Lösung.

Kapazität vs. Performance

Schnell scheint die Zweiteilung der Anforderungen in diese Kriterien greifbar. Gerade der Wettbewerb zwischen SSDs und Festplatten scheint auf eine klare Aufteilung von Anwendungsfällen, denn SSDs sind allgemeinhin schnell und effizient, während Festplatten viel mehr Daten und dazu viel preisgünstiger speichern. Sobald wir auf Array-Ebene hinauszoomen, oder gar ganze Cluster im Rechenzentrum betrachten, stimmt das so allerdings schlicht nicht.

Bei großen Deployments taugen generell verschiedene Technologien, um gewünschte Ziele zu erreichen. Basierend auf den Anwendungsanforderungen beschriebener Unternehmen und der notwendigen Datenlösungen lässt sich eine Performance X durch ein gewisse Menge an SSD-Laufwerken oder -Systemen erzielen, jedoch genauso auch über eine vermutlich größere Menge an Festplatten. Nun hängt es stark davon ab, wie die anderen Anforderungen aussehen, um eine vernünftige und wirtschaftliche Entscheidung treffen zu können. Bei sehr hohen Anschaffungskosten für eine kleine Anzahl, hoch performanter SSD-Systeme, kann eine größere Anzahl von Hybrid-Systemen mit SSDs und Festplatten, oder gar ausschließlich Festplatten-basierte Systeme, ebenso zum Ziel führen. Hier müssen TCO und auch laufende Kosten, Ausfallraten und Energiebedarfskomponenten Berücksichtigung finden – und auch hierbei ist eine pauschale Entscheidung nicht sinnvoll.

Agile Einsatzmodelle

Schon geringe Änderungen an den Plankonfigurationen, verfügbare Laufwerke, Kostenstrukturen oder Ähnliches führen in der Praxis dazu, dass die vernünftige und wirtschaftliche Wahl anders ausfällt. Der Vergleich mit Projektmanagement-Methoden drängt sich auf: wenn die Anforderungen bzw. der Scope sich rasch ändern, macht eine starre Planung und unflexible Abarbeitung wenig Sinn, sondern agile Methoden mit häufigen Reviews und Einbeziehung vieler Sichtweisen und Kompetenzen in interdisziplinären Teams wird wichtig.

Ähnlich verhält sich das bei der Planung von Storage-Lösungen. Beharren Sie nicht auf starren Aussagen oder Glaubenssätzen. Individuelle Anforderungen verlangen nach individuellen Lösungen. Dabei muss eine Lösung auch keine kategorische Entscheidung für nur eine Technologie darstellen. Viel mehr bedeutet agile Planung für Storage-Lösungen in Rechenzentren, dass verschiedenartige Anforderungen gerne kombiniert werden dürfen.

Festplatten als Backbone

Auch weiterhin werden Festplatten das Rückgrat vieler Storage-Lösungen bilden. Preisvorteile bei hohen Kapazitäten und überall, wo nicht maximale Performance gefordert ist,  jahrzehntelange Erfahrung mit der Technologie, sehr gute Planbarkeit in großen Szenarien inklusive vieler Upgrade-Möglichkeiten vorhandener Storage-Lösungen sichern Festplatten auch in den kommenden Jahren einen festen Platz.

Laufwerksoptionen

Für Echtzeitanwendungen sind unbestritten SSDs die richtige Wahl. Danach ist die Entscheidung aber nicht pauschal zu treffen. Moderne Festplatten wie die MG-Serie von Toshiba für Enterprise-Umgebungen eignen sich für vielseitige Anwendungsfälle in beschriebenen Szenarien aller Kategorien, denn mit steigender Anzahl an Laufwerken in Systemen oder gar sehr vielen Systemen sehen die Kriterien und Kennzahlen anders aus. Schnell machen Festplatten noch immer und quasi auch „wieder“ Sinn. 

Die MG-Serie mit SAS- oder SATA-Schnittstelle und 7.200 U/Min deckt eine große Bandbreite von Kapazitäten von 1 TB (MG04) bis hin zu 14 TB ab (MG07), basiert auf bewährtem Design und Technologie sowie Helium-Füllung inklusive typischer fünf Jahre Garantie und Zielschreibdatenmengen von bis zu 550 TB/Jahr.

Diese Modelle fallen in die Klasse der Nearline-Laufwerke, d.h. sie eignen sich für die Speicherung aller Daten, die nicht permanent bearbeitet und im Zugriff sein müssen. In der Praxis ist dies tatsächlich für die überwiegende Datenmengen der Fall. Greifbar wird das im Fall von „Social“-Anwendungen: Profilinformationen werden meist aktuell eine gewisse Zeit Lang verwendet und werden nach Ablauf einer gewissen Aktualität zu Langzeitarchivdaten in weiterhin schnell verfügbarer Form.

Nur Festplatten wie die MG07 sind heute in der Lage, die Storage-Anforderungen und rasch wachsenden Datenmengen durch Sensoren und steigende Datenqualitätsniveaus zuverlässig, schnell und wirtschaftlich zu speichern.

Weitere Informationen unter https://www.toshiba-storage.com/products/enterprise-capacity-hard-drive-mg-series/

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Quellen und weitere Links

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