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Tiered Storage & Elastischer Speicher

Storage Tiering will den Konflikt zwischen Performance, Preis und Aufwand für Datenintegrität auflösen. Die entscheidende Frage dabei: um was für Daten handelt es sich? Da sich aber das Datenwachstum unterschiedlich schnell entwickelt und IT-Verantwortliche zum Teil gar nicht mehr entscheiden können, welche Daten als "kalt" bzw. passiv auf kostengünstige, reine Offline-Medien ausgelagert werden können, ist die bevorzugte Strategie oft: Primärspeicher vergrößern, Backup aufblasen. Es geht aber auch anders.

Tiered Storage

Unter Storage Tiering oder Tiered Storage wird die Speicherung von vorher klassifizierten Daten auf verschiedenen Speichermedien verstanden. Die Klassifizierung der Daten geschieht anhand von verschiedenen Kriterien – Schutzbedürftigkeit der Daten, Häufigkeit der Nutzung der Daten und die Leistungsanforderungen an den Speicher sind dabei die geläufigsten. Üblicherweise ergeben sich dabei drei verschiedene Ebenen: In Tier 1 werden Produktivdaten und kritische Unternehmensdaten auf hochperformantem Speicher gesichert. Im Tier 2 abgelegte Daten sind meist unkritischer und werden seltener verwendet. Hier finden sich auch Backup-Daten auf leistungsfähigen, aber dafür günstigeren Disk Arrays, welche jedoch eine geringere I/O Performance aufweisen. Bei Tier 3-Daten handelt es sich meist um Archivdaten, auf die sehr selten zugegriffen werden muss.

Warum wachsen Primärspeicher und Backup so schnell und wie kann das verhindert werden?

Das unkontrollierte und schnelle Wachstum von unstrukturierten Daten führt bei vielen Anwendern zu Schwierigkeiten in der Datenklassifizierung. Es ist oft unklar, ob auf die Daten noch häufiger zugegriffen wird oder ob sie archiviert werden können. Da "archiviert" in gängigen Infrastrukturen auch "nicht mehr (für den Mitarbeiter) verfügbar" heißt, werden im Zweifel viel zu viele Daten im Primärspeicher abgelegt und in den Backup-Prozess mit einbezogen. Somit muss sowohl der Primär- als auch der Backup-Speicher immer wieder erweitert werden. Das führt wiederum zu höheren Kosten.

Die vorhandene Problematik könnte also dadurch verhindert werden, dass eine frühzeitige Klassifizierung der Unternehmensdaten stattfindet. So könnte der teure Tier 1 Primärspeicher entlastet, der Backup-Bedarf geschmälert und dafür der günstigere Archivspeicher auf Tier 3 vergrößert werden.

Aktives Archiv und elastische Skalierbarkeit helfen

Das Silent Brick System unterstützt den Klassifizierungsprozess der Daten enorm. Denn die auf Silent Brick archivierten Daten bleiben, trotz äußerst sicherer Speicherung dank der SecureNAS-Technologie, ständig verfügbar und schnell abrufbar.

Für den Nutzer besteht dabei in den meisten Fällen kein Unterschied, ob die Daten auf den teuren Primär- oder kostenoptimierten Archivspeichersystemen liegen. Somit wird die Entscheidung, ob fragwürdige bzw. schwer zu klassifizierende Daten archiviert werden sollen, erleichtert. Daten, welche aufgrund gesetzlicher Vorgaben besonders sicher archiviert werden müssen, können auf Silent Brick WORM gespeichert werden. 

Ferner skaliert das Silent Brick System elastisch in „alle Richtungen“. Die Online-Kapazität eines Systems kann dabei einfach mit weiteren Bricks erweitert werden. Dabei kann zwischen Silent Brick FlashSilent Brick – welcher mit kostengünstigen Disk-Datenträgern ausgerüstet ist – und Silent Brick WORM unterschieden werden. Eine Anpassung und Erweiterung der Speicherkapazität ist durch Extension Shelves fast beliebig möglich. Dadurch dass die Bricks je nach Anwendung und Anforderung flexibel konfiguriert werden können und dabei physisch voneinander getrennt sind, kann ein elastisches Wachstum je nach Bedarf (überschreibbarer Speicher, struktursicherer und linearer Speicher oder revisionssicherer Speicher) stattfinden. Einzelne Bricks sind zudem von Haus aus offline-fähig und transportierbar. Durch einfache Replikation oder Remote Replication kann zusätzlich eine off-site-Lagerung durchgeführt werden.

Somit wird der Prozess des Storage Tierings vereinfacht und kann unter Berücksichtigung des stark ansteigenden Datenwachstumts in einem skalierbaren System stattfinden.

 

 

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