Vmware Virtual Volumes – die nächste Stufe der Speicherintegration

Bei virtuellen Maschinen ist die richtige Blockgröße der Performance-Faktor

| Autor / Redakteur: Wen Yu* / Rainer Graefen

(Bild: VBM-Archiv)

Nicht jede Applikation freut sich, wenn sie die Daten in kleinsten Häppchen zugreifen und transportieren darf. Backup-Programme lieben große Blöcke und selbst Datenbanken arbeiten inzwischen besser mit mittelgroßen Blockstrukturen. Die Frage ist, wie kann man das in einer virtualisierten Umgebung steuern.

2012 wurde Virtual Volumes (Vvols) von VMware erstmals auf der Vmworld vorgestellt - als ein Weg, der das Speichern VM-zentrischer machen kann – „um die VMDK zu einem Bürger erster Klasse in der Speicherwelt zu machen”, wie ihr Architekt, Cormac Hogen, es beschreibt.

Seit ihrer Demo bei der Vmworld im letzten Jahr kamen eine Menge Fragen über Vvols auf, am häufigsten diese drei Schlüsselfragen:

  • 1. Welches Problem lösen Vvol?
  • 2. Wie löst es diese?
  • 3. Sind alle Vvol-Implementierungen gleichwertig?

Die Anforderungen an Anwendungen in einer virtualisierten Umgebung nehmen zu - gleich, ob es sich um eine aufgabenkritische, unternehmenskritische oder Entwicklung- und Test-Anwendung handelt. Wie stets geht es bei den grundsätzlichen Speicheranforderung um Verfügbarkeit, Kapazität, Leistung und Recovery.

Welches Problem lösen Vvols?

Für aufgabenkritische Anwendungen sind diese Anforderungen wichtiger als für Entwicklung und Test. Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass die Speicherinfrastruktur eines Unternehmens die grundsätzlichen Anforderungen einer Anwendung von heute und von morgen unterstützen muss.

Das Mapping zwischen Kapazität, Leistung, Verfügbarkeit und Recovery-Service-Level-Agreements (SLAs) /Service-Level-Objectives (SLOs) einer Anwendung und der zugrundeliegenden Speicherlösung erfolgt typischerweise manuell.

Speicheradministratoren müssen für jede Anwendung Datenspeicher herausarbeiten, um spezifische Anforderungen, wie die Anzahl der Input-/Output-Operations pro Sekunde, die Anzahl der Snapshots und Replikationen pro Stunde oder Minute, die Anzahl der zu speichernden Snapshots sowie die Blockgrößen-Optimierung einzubinden.

Außerdem muss der zuständige Administrator darüber unterrichtet sein, was bereitgestellt wurde, was bereitgestellt werden muss und was bereitgestellt werden kann. Die Speicherfunktionen von Vmware vSphere, wie Storage I/O Control (SIOC), Storage Distributed Resource Scheduler (SDRS) und Profile Driven Storage erleichtern einige dieser Aufgaben. Aber bisher ist es nicht möglich gewesen, diese Funktionen auf wirklich richtlinienorientierte Weise zu automatisieren. Das ist das große Problem, das VVols lösen sollen.

Wie gehen Vvols dieses Problem an?

Vvols liefern einen protokollagnostischen, richtlinienorientierten Rahmen, der die Erfassung des Anwendungsbedarfs in Form von „Richtlinien“ ermöglicht. Die „Richtlinie“ wiederum muss den Funktionen der Speicherplattform entsprechen.

Diese Art des Mappings ermöglicht die korrekte Positionierung einer bestimmten Workload auf einem bestimmten Speichercontainer bei korrekter Überwachung und Durchsetzung der Richtlinien-Compliance. Das Problem ist gelöst.

Sind alle Vvol-Implementierungen gleichwertig?

Angesichts der Tatsache, dass die Virtual Machine Disk (VMDK) ein Bürger erster Klasse im Speicher-Array der Vvol-Welt ist, muss die Architektur den spezifischen Workload-Bedarf eines jeden Anwendungstyps aufnehmen. Die Blockgröße zum Beispiel ist für verschiedene Anwendungen spezifisch - Microsoft empfiehlt 32 KB für seine Exchange-Mailbox-Datenbank, 16 KB für Protokolle und 8 KB für SQL-Server.

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