Daten nur zum Selbstzweck zu speichern, kann sich heute praktisch kein Unternehmen mehr leisten. Um den Überblick zu behalten und Nutzen aus den gespeicherten Daten zu ziehen, wird ein entsprechendes Datenmanagement benötigt. Unser neues eBook erläutert detailliert, worauf es dabei ankommt, welche Ansätze es gibt und wo Potenziale zur Verbesserung liegen.
Jetzt als kostenloses eBook: Datenmanagement vom lokalen NAS und SAN über die unterschiedlichen Cloud-Modelle bis zum global aufgestellten Datenmanagement.
(Bild: Vogel IT-Medien)
Der Hunger nach immer frischeren Informationen geht einher mit der ansteigenden Flut von Daten aus dem Mobilfunk, aus sensorbasiertem IoT und Edge-Computing. Diese Flut wird nach Vorhersagen von Analysten schon 2025 die Marke von 100 Zettabyte überschreiten. Die Storage-Verwaltung muss sowohl der Nachfrage nach in Echtzeit verwertbaren Daten Rechnung tragen als auch die Kosten für die Datenhaltung und -übertragung im Zaum halten.
Datenmanagement im Storage-Bereich ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Storage-Software-Entwicklung. Denn mit einem intelligenten und ausgefeilten, individuell angepassten Datenmanagement lassen sich erhebliche Kosten einsparen und Leistungsvorteile erzielen. Optimiertes Datenmanagement ermöglicht die Entwicklung innovativer Apps für die Cloud, für Kubernetes-Plattformen und Supercomputing-Umgebungen, die KI nutzen.
NAS und SAN mögen für manche Anforderungen ausreichende Technologien im lokalen Rechenzentrum sein. Doch auch die Public Cloud lohnt sich nur dann, wenn man es versteht, ihre Ressourcen und Nutzungsbedingungen richtig zu nutzen. Diesbezüglich sollte sich der Nutzer frühzeitig kundig machen, um grobe Fehler zu vermeiden, die sein Unternehmen teuer zu stehen kommen können.
Vorgaben
Die Vorgaben für das Datenmanagement beruhen auf einer Reihe von Parametern, die jede Kosten- und Leistungskalkulation bestimmen. So spielt etwa Latenz eine wichtige Rolle für bestimmte Workloads, doch auch die Public Cloud erweist sich nicht immer als die schnellste Speicherressource, insbesondere dann, wenn es darum geht, alte Daten wiederherzustellen. Latenz hängt von technischen Faktoren wie Verbindungstechnik, Datendurchsatz, Bandbreite, Protokoll und Distanz ab.
Der nächste Faktor ist das Speichermedium selbst. Es gibt relativ schnelle Medien wie Flash-Memory mit NVMe-Support, mittelschnelle wie Festplatten und relativ langsame wie Tape-Libraries. Das schnellste Speichermedium wie etwa eine QLC-SSD muss nicht unbedingt das robusteste und zuverlässigste oder langlebigste sein. Die Workload und der Use-Case bestimmen also, welche Medien sich für einen Zweck am besten eignen.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Speicherdauer in Verbindung mit der Zugriffsfrequenz. Echtzeitdaten erfordern entsprechend schnelle Medien, aber nur für kurze Zeit, etwa im Streaming oder im IoT. Denn diese Speicherklasse ist in der Public Cloud mit höchsten Gebühren belastet. Umgekehrt werden langlebige Daten mit langer Speicherdauer, auf die nur selten oder ab und zu zugegriffen wird, mit den niedrigsten Gebühren belastet. Die CSPs stellen entsprechende Tools bereit, um sowohl die Speicherdauer als auch die Zugriffsfrequenz messen zu können.
Denn von diesen beiden Faktoren hängt die wichtigste Methode des Datenmanagement ab: intelligentes Tiering. Damit werden die Daten, die sich entweder auf bestimmten Speichermedien oder in entsprechenden Speicherklassen befinden, dergestalt angeordnet, dass sie a) kostengünstig, b) leistungsoptimiert und c) für Workloads und Latenz optimiert angeordnet sind.
Was zunächst nach der Quadratur des Kreises klingt, ist heute bereits vielfach Realität: statistische Verfahren, Policies und Machine-Learning-Modelle sorgen dafür, dass jede Anforderung im Gesamtsystem optimal erfüllt wird. Dass wiederum das Storage-System entsprechende Veränderungen erfährt, ergibt sich daraus. Daher auch der starke Trend zu möglichst flexiblen IT- und Storage-Strukturen.
Aufbau des eBooks
Dieses eBook erweitert schrittweise den Blickwinkel des Lesers: vom lokalen Rechenzentrum (NAS, SAN) und der Private Cloud über die Public und Hybrid-Cloud bis zum globalen Datenmanagement. Das heißt, die Betrachtung des Themas Datenmanagement wandert vom lokalen NAS und SAN über die unterschiedlichen Cloud-Modelle bis zum global aufgestellten Datenmanagement, das sich auf ein leistungsfähiges Filesystem und performante Metadatenverwaltung stützt.
Stand: 08.12.2025
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