Umfrage zu Software-defined Storage, Teil 1

Allzweckwaffe KI soll SDS das Datenmanagementproblem austreiben

| Autor / Redakteur: Dietmar Müller / Rainer Graefen

Gerald Sternagl, Business Unit Manager Storage, EME, bei Red Hat, glaubt an das Lifecycle Management.
Gerald Sternagl, Business Unit Manager Storage, EME, bei Red Hat, glaubt an das Lifecycle Management. (Bild: Red Hat)

Software-defined Storage (SDS) hat ein Problem mit dem Datenmanagement, das ist allgemein bekannt. Welche Strategien verfolgt die Branche, dieses zu lösen? Diese Fragen stellten wir mehreren wichtige Anbietern.

„Die Herausforderungen des Datenmanagements bei SDS lassen sich durch ein besseres Lifecycle-Management bewältigen. Gutes Lifecycle-Management wird jedoch erst realistisch, wenn Informationen über die Herkunft und Haltbarkeit von Daten existieren. Object Storage hat hierfür die Möglichkeit vorgesehen, Objekte mit Metadaten zu ergänzen. Diese können dazu dienen, Daten automatisch nach einem gewissen Zeitraum zu löschen oder zu archivieren. Ansonsten müssen Daten meistens unnötig mehrere Jahre aufbewahrt werden, bevor sie gelöscht werden können“, erläutert Gerald Sternagl, Business Unit Manager Storage, EME, bei Red Hat.

„Basiert die SDS-Lösung auf einem Standard-Linux-Betriebssystem, lassen sich die Dateninhalte regelmäßig und verteilt indizieren“, so der Red Hat-Manager weiter. „Anwender können auf Basis der Indizes und vorgegebener Regeln entscheiden, was gelöscht werden kann. Für viele Datentypen, lassen sich Regeln, zum Beispiel für Inhalt, Alter und Zugriff, erzeugen, mit denen Daten automatisch gelöscht oder archiviert werden sollen. Der Einsatz von KI und ML könnte hier in Zukunft helfen, Lifecycle-Management noch weiter zu automatisieren.“

Florian Bettges, Category Manager Hybrid IT und Cloud Solutions bei HPE, weist auf die Bedeutung der künstlichen Intelligenz (KI) für die Zukunft von SDS hin: „Wie bei der Automatisierung werden ebenso im Bereich des Datenmanagements in Zukunft immer mehr Lösungen unter Einbeziehung von KI arbeiten. Das normale Tiering zwischen zwei oder drei Storage-Bereichen beherrschen heute schon alle SDS-Lösungen. Es gibt auch Lösungen, die zum Teil systemübergreifend arbeiten können. In Zukunft wird es jedoch darum gehen, von der In-memory-Datenbank, beispielsweise SAP HANA, bis zum Archiv die Datenverlagerung zu automatisieren. Dazu wird zukünftig der Einsatz von KI-Lösungen unumgänglich.“

Für Erik Sterck, geschäftsführender Gesellschafter der Firma Erik Sterck, liegt die Lösung in der Konsolidierung: „SDS bietet ein höheres Maß an Konsolidierung von unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst unterschiedliche Datenquellen zu einem Gesamtkonstrukt zusammen. Ein zentrales Management vereinfacht die Bedienung dieser Gesamtumgebung und sorgt für eine transparente und einfache Administration dieser Datenwelt. Die unterschiedlichen Daten werden in Gruppen kategorisiert und optimal zugeordnet. Das erfolgt oftmals automatisiert und vereinfacht daher das Datenmanagement enorm. Zusammengefasst bedeutet das eine einheitliche Verwaltungsoberfläche und ein erhöhtes Maß an Strukturierung unterschiedlicher Daten, die dann dem jeweils benötigten SLA entsprechend abgelegt werden.“

Johannes Sieben, Pre-Sales Manager, Converged Platforms and Solutions Division, Dell EMC, kann bei Software-defined Storage-Lösungen keine Nachteile beim Datenmanagement gegenüber traditionellen SAN-basierten Lösungen erkennen: „Besonders vSAN kann durch Storage Policy Based Management (SPBM) auf VM-Ebene ganz spezifische Applikationsanforderungen abbilden. Sollten sich diese irgendwann ändern, kann hier mit wenigen Klicks die Policy angepasst und so auf die neuen Anforderungen – mehr oder weniger Performance, mehr oder weniger Redundanz, IO-Limits etc. - reagiert werden. Das ist bei SAN-Systemen mit deutlich mehr Aufwand verbunden.“

Ralf Colbus, Leading Solution Sales Professional Storage, IBM Deutschland, macht den Unterschied. Sein Unternehmen bietet nämlich SDS für alle Storage-Disziplinen im Rechenzentrum und in der Cloud: „SDS für Block-Daten, NAS, Objektspeicher, Control-Ebenen etc. Jeder dieser Technologien hat bestimmte Effizienzfeatures eingebaut wie Datenkomprimierung oder Deduplizierung, auch Tiering in die Cloud oder Tape sorgen hierfür, dass weniger gespeichert wird. Oder eben auf das günstigste Medium verlagert werden kann.“

Man sieht, dass in der Branche durchaus unterschiedliche Ansätze verfolgt werden. Am spannendsten scheinen momentan Ansätze zu sein, die auf KI basieren. Ob daraus tatsächlich ein Mehrwert erzielt werden kann, bleibt allerdings abzuwarten.

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