Herkömmliche RAID-Storage-Systeme spielen ihren Nutzwert vor allem in klassischen Einsatzfeldern aus. Dazu gehören zum Beispiel der Betrieb von Produktions- und ERP-Systemen oder Legacy-Anwendungen. Benötigt wird bei solchen Anwendungen neben höchster Verfügbarkeit eine garantierte und berechenbare Performance - und die stellen RAID-Systeme perfekt zur Verfügung.
Darüber hinaus gibt es Anwendungs- und IT-Szenarien mit differenzierten Ansprüchen. Viele Unternehmen sind mit riesigen Datenmengen und dynamischem Datenwachstum konfrontiert. Andere betreiben mehrere Filialen oder Zweigstellen. Für solche verteilten Umgebungen mit einem Datenvolumen, das ständig wächst, können Raid-Storage Systeme schon mal an die Grenzen der Ausbaufähigkeit stoßen, wenn man diese nicht innerhalb einer Familie upgraden kann. Sie lassen sich zwar bis zu einem gewissen Level skalieren, indem zusätzliche Speicherträger integriert werden. Irgendwann erreicht der Controller aber die Grenze und lässt sich intern nicht mehr erweitern - dann besteht bei einigen Herstellern die Option auf ein Upgrade innerhalb der Familie, oder aber es bietet sich der unmittelbare Wechsel auf SDS Architekturen an.
Für datenintensive und verteilte Umgebungen ist Software-Defined Storage (SDS) die bessere Lösung. Mit SDS lassen sich Speicherressourcen einfach und bedarfsabhängig hinzufügen und bereitstellen. Sie werden dabei als unabhängige Ressource zu einem Pool zusammengefasst, der sich über mehrere Systeme erstrecken und Medien wie SSDs, HDDs oder NVMe Platten umfassen kann.
Software-Defined Storage - die Technik dahinter
SDS fügt zwischen der Anwendung und der Hardware eine "Abstraktionsebene" ein. Diese Virtualisierungsschicht - der Abstraction Layer - bildet den Kern des ganzen Systems. Die eigentliche Hardware, die verschiedenen physikalische Knoten, verbergen sich unter der Virtualisierungsschicht im Hintergrund. Sie bestehen aus Servern, die mit Plattenkapazität ausgestattet sind oder auch zusätzliche Storage Controllern. Die Daten werden von der Software über Erasure Coding zwischen den einzelnen Platten verteilt.
Beim traditionellen "Hardware-Defined"-RAID-System ist die Software stark in die Hardware integriert und darauf abgestimmt. Der Abstraction Layer von SDS hingegen arbeitet unabhängig davon, welche Komponenten darunterliegen. Deshalb wird dieser Ansatz als "Hardware-Agnostic" bezeichnet.
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Die Virtualisierungsschicht selbst muss sich nicht lokal im Rechenzentrum befinden. Sie kann ausgeweitet werden - in die Edge oder in die Cloud - und dort ebenfalls lokale Ressourcen nutzen. "SDS-Nutzer können damit einfach skalieren", erklärt Richard Schneider, Product Marketing Manager Storage Solutions bei Fujitsu. "Es gibt bei SDS keine Limitierung mehr wie bei RAID, wo ein Controller nur eine bestimmte Anzahl Platten integrieren kann. Bei SDS fügt man einfach zusätzliche Knoten hinzu."
Dabei lässt sich nicht nur die Kapazität, sondern auch die Leistung regulieren, weil nicht ein einzelner Controller limitierend wirkt und jedes System seine Performance selbst mitbringt. Idealerweise kommen dafür Building-Blocks oder gar vorgefertigte Appliance-Module zum Einsatz, die sich je nach Anforderung sehr einfach integrieren lassen. So spart man sich viel Einzelarbeit, um alles zusammenzufügen und hat hier auch gleich einen ganzheitlichen Support.
Eigenschaften von SDS - Anleihen aus dem Reich der Bäume
Entsprechen RAID-Systeme bildlich einem Mammutbaum, passt für SDS-Systeme der Eukalyptus-Baum als Bild. Er wird wegen seiner vielfarbigen Rinde auch Regenbogenbaum genannt und wächst schnell sowohl in die Höhe als auch in die Breite. Dazu benötigt er allerdings viel Regen.
So wie der Eukalyptus viel Wasser braucht, entfaltet sich eine SDS-Lösung erst dann, wenn enorm viele Daten fließen und diese explosionsartig zunehmen. "Uneingeschränktes Datenwachstum ist das bekannteste Einsatzszenario, warum man über SDS nachdenken sollte", erklärt Storage-Experte Schneider.
Zwar kann auch eine Highend-RAID-Lösung enorm skalieren. Das Baum-Analogon zu RAID-Storage - der Redwood - wächst ebenfalls gewaltig in die Höhe, viel höher als ein Rainbow Eukalyptus. Doch irgendwann sind die Möglichkeiten erschöpft.
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Der Eukalyptus wächst nicht so hoch wie der Redwood, dafür sehr schnell. Typischerweise werden Regenbogenbäume in größerer Anzahl auf Plantagen gepflanzt, es stehen also viele nebeneinander. Und so ist es auch bei SDS: Dem dynamischen Wachstum der vielen Bäume entspricht die Skalierbarkeit über verschiedene Knoten. Man fügt einfach Knoten hinzu, um mehr Rechen-Power oder mehr an Kapazität zu bekommen.
SDS folgt dem Fluss der Daten
Ein weiteres Kennzeichen des Eukalyptus ist, dass die Rinde immer wieder aufplatzt und so neue Farbfacetten hervorbringt. Auf SDS-Seite entsprechen diesen Facetten die vielen "New Age"-Applikationen, die SDS unterstützt. Viele Cloud Native Apps basieren auf Microservices, viele brauchen Unterstützung für APIs, benötigen Rest-API-Support und so weiter. All das sind Technologien, die auch mit herkömmlichen Systemen unterstützt werden, aber nicht so effizient wie mit SDS.
Ein drittes Merkmal des Rainbow Eukalyptus ist seine starke Vermehrung. Tausende von Sämlingen verteilt er entlang den Flüssen, und es entstehen beidseits des Flusses neue Wälder. Dieses Wachstum entspricht bei SDS dem Datenstrom. So wie sich der Rainbow Eukalyptus entlang des Stroms verteilt, so folgt auch SDS dem Fluss der Daten - in die Edge, in die Cloud, kurz: überall dorthin, wo die Daten anfallen.
Und eine letzte Analogie: Der Rainbow Eukalyptus wächst nur in sehr warmen Umgebungen. Ähnlich verhält es sich mit Software-Defined Storage. "SDS hat viele Vorteile, aber es kann nicht die Lösung für alles sein", sagt Fujitsu-Fachmann Richard Schneider. "Es gibt viele Fälle, bei denen traditioneller Storage immer noch wichtig ist. SDS wird diesen nicht verdrängen, sondern beide werden nebeneinander bestehen - für die jeweiligen Einsatzszenarien."
Typische Einsatzszenarien für SDS
Nimmt das Datenaufkommen enorm zu, entfaltet SDS sein Potenzial. Vor allem wenn die Daten unvorhersehbar und explosionsartig wachsen. Dabei geht es von der Größenordnung bis hin in das Exabyte-Segment. Man muss also wirklich skalieren können.
Auch im Cloud-Umfeld empfiehlt sich SDS. Es wurde explizit dafür designt mit Cloud-Technologien zusammenzuarbeiten. Eine zentrale Rolle spielt SDS bei der Ausführung von cloud-nativen, containerisierten Anwendungen. Typischerweise dient es dazu, Lastspitzen abzufangen. Braucht ein Anwender nur wenige Male im Jahr zusätzliche Computerressourcen - zum Beispiel für einen Deep-Learning-Prozess -, muss er sich nicht mit der kompletten Infrastruktur vor Ort ausrüsten. Stattdessen mietet er die IT-Ressourcen bei einem Public-Cloud-Provider.
Diese externen Ressourcen müssen allerdings Zugriff auf die Daten bekommen, um damit arbeiten zu können. Software-Defined Storage bietet die Möglichkeit, Storage-Ressourcen der Cloud zu nutzen, und stellt die Daten auch diesen Computerressourcen in der Cloud zur Verfügung. Danach lassen sich die Ergebnisse wieder über SDS zurück ins Rechenzentrum bringen.
Der SDS-Verwandte: Hyper-Converged Infrastructures
Eng verwandt mit Software-Defined Storage sind Hyper-Converged Infrastructures (HCI). Diese beruhen ähnlich wie SDS auf einer Virtualisierungsschicht mit Knoten unterhalb dieser Schicht -Netzwerk-, Computer- und Storage-Komponenten. Über der Virtualisierungsschicht werden die Komponenten gemanagt.
Anders als SDS sind HCIs allerdings keine reinen Storage-, sondern komplette IT-Lösungen. Braucht man bei SDS oder RAID noch zusätzliche IT-Ressourcen wie Netzwerk- und Computerkomponenten, lassen sich mit HCI ohne Zusatzaufwand komplette IT-Umgebungen abbilden. "Bei HCIs steht alles bereits vorgefertigt in einem Block zur Verfügung", erklärt Schneider. "So bekommen Anwender quasi einen fertigen Container, in dem alles drin ist, was sie für ihre IT brauchen."
Als Symbol für HCI hat Fujitsu den japanischen Zierahorn Maple Tree ausgewählt. Dabei entspricht HCI nicht einem einzelnen Baum, sondern eher einem ganzen japanischen Garten. In einem solchen gibt es mehrere Komponenten, die das Ganze erst stimmig machen: Bäume, Wasser und Steine sind perfekt arrangiert und geben ein harmonisches Bild ab. Und genau das ist HCI: ein harmonisches Bild aus verschiedenen IT-Infrastruktur-Komponenten, seien es Computerressourcen, Storage- oder Netzwerk-Komponenten. Die Maple Trees- die einzelnen HCI-Bestandteile - fügen sich ganz natürlich in diese Umgebung ein.
Typische Einsatzszenarien für HCI
HCI-Lösungen bieten sich in Edge-Umgebungen und verteilten, standardisierten Standorten an. Ein Beispiel ist die Supermarktkette mit Filialen in verschiedenen Städten. Der Supermarkt bietet überall die gleichen Produkte an, und es laufen in jeder Filiale die gleichen, standardisierten Prozesse ab. Ein HCI-System, das nicht mehr extra designt und an die Filialen angepasst werden muss, ist hier eine praktikable Lösung. Eine in jeder Filiale identische Lösung lässt sich einfach administrieren und ist schnell im Einsatz.
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Bei Bedarf kann sie auch skaliert werden, indem das System um entsprechende Komponenten ergänzt wird. Damit lässt sich die IT-Infrastruktur ohne viel Aufwand erweitern. "Allerdings gibt es bei HCI weniger Freiheit, was Skalierung und Zusammensetzung betrifft", sagt Schneider. Besonders interessant sind HCI-Systeme für mittelständische Betriebe, weil kein Know-how notwendig ist, um eine komplette IT-Umgebung aufzubauen. Die IT-Verantwortlichen können die vorkonfigurierten Systeme sofort einsetzen und laufen lassen.
Fazit: SDS oder HCI?
Gegenüber HCI bietet Software-Defined Storage deutlich mehr Skalierbarkeit und deutlich höhere Storage-Kapazitäten. Auf diesem Gebiet sind die SDS- den HCI-Systemen überlegen.
Stehen nicht Skalierbarkeit und Storage-Kapazitäten im Mittelpunkt, sondern soll eine komplette IT-Infrastruktur möglichst einfach aufgebaut werden, empfehlen sich HCI-Lösungen. Solch ein System kann besonders für verteilte Standorte mit standarisierten Prozessen eine gute Lösung sein.
