Technische und praktische Aspekte von Flash-Storage

„Das Thema Storage neu denken“

| Autor / Redakteur: Markus Grau* / Dr. Jürgen Ehneß

Die Speicherzukunft ist schnell und hört auf die Namen „Flash“ und „NVMe“/„NVMe oF“.
Die Speicherzukunft ist schnell und hört auf die Namen „Flash“ und „NVMe“/„NVMe oF“. (Bild: ©vladimircaribb - stock.adobe.com)

Die intensivere Datennutzung rückt immer mehr in den Mittelpunkt der Geschäftstätigkeit vieler Unternehmen. Moderne Analytik-Workloads, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basieren, gewinnen an Bedeutung. Die Echtzeitauslegung vieler dieser Systeme erfordert niedrige Latenzzeiten, hohen Durchsatz und viel Bandbreite. Da IT-Abteilungen immer mehr dieser Workloads auf sehr großen und schnell wachsenden Datensätzen einsetzen, benötigen sie neuere, leistungsfähigere Speichertechnologien. Hier setzt sich Flash als effizientes Speichermedium durch.

Die intensivere Datennutzung rückt immer mehr in den Mittelpunkt der Geschäftstätigkeit vieler Unternehmen. Moderne Analytik-Workloads, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basieren, gewinnen an Bedeutung. Die Echtzeitauslegung vieler dieser Systeme erfordert niedrige Latenzzeiten, hohen Durchsatz und viel Bandbreite. Da IT-Abteilungen immer mehr dieser Workloads auf sehr großen und schnell wachsenden Datensätzen einsetzen, benötigen sie neuere, leistungsfähigere Speichertechnologien. Hier setzt sich Flash als effizientes Speichermedium durch.

All-Flash-Speichersysteme sind je nach Anbieter um ein Vielfaches schneller, was IOPS und Latenz betrifft. Sie sind auch wesentlich effizienter in Bezug auf Platzbedarf und Kühlung. Die richtige Flash-Speicherlösung kann maßgeblich dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und bestehende Geschäftsprozesse transformieren, ohne die Kosten in die Höhe zu treiben.

Eine zeitgemäße All-Flash-basierte Datenumgebung sollte bedarfsgerecht dimensionierbar sein, egal, ob für ein aufstrebendes KMU oder ein etabliertes Großunternehmen mit globalen Expansionsplänen. Unterbrechungsfreie Skalierbarkeit und Upgrade-Optionen sind entscheidend, da das Geschäft der „Digital First“-Unternehmen rund um die Uhr läuft. Unabhängig von der Größe benötigen Unternehmen heute zudem ein einheitliches Datenmanagement für On-Premises- und Cloud-Umgebungen sowie ihren Primär- und Sekundärspeicher. Die Datenstrategie sollte auf flexiblen Nutzungsmodellen basieren, wobei die Anwendungs-Workloads der effektivsten Infrastruktur zugewiesen werden.

NVMe und NVMe oF

Flash ist jedoch nicht gleich Flash! Dies wird aktuell besonders deutlich an Innovationen wie den Übertragungsprotokollen NVMe und NVMe oF. Das erstere Protokoll, NVMe (Non-Volatile Memory Express), ist derzeit der schnellste Weg, um Daten vom Speicher in die Verarbeitung zu übertragen. Dies bedeutet, Multi-Core-CPUs der neuesten Generation nutzen zu können, die massive parallele Verarbeitungskapazitäten erfordern. NVMe ist in der Lage, Datenbanken und großformatige VM-Farmen zu beschleunigen. Es macht das Potenzial größerer Performance-Dichte verfügbar. Ebenso lassen sich die Vorteile von Shared Storage nutzen.

NVMe-Unterstützung unterscheidet sich aber von Hersteller zu Hersteller. So können NVRAM-SSDs zwar innerhalb der All-Flash-Arrays mittels NVMe verbunden sein, als Backend-Medium wird jedoch weiterhin SAS – und eben nicht NVMe – genutzt. Hinzu kommt, dass die meisten dieser All-Flash-Arrays mit einem kostenaufwändigen Forklift-Upgrade verbunden sind, das einen kompletten Neukauf von Hardware und Software erfordert, plus Datenmigration, um künftig echtes NVMe zu unterstützen. Tatsächlich NVMe-basierte All-Flash-Systeme bieten Dual-Port- und Hot-Plug-fähiges NVMe-NVRAM auf dem Flash-Array. Unternehmen sollten bei der Auswahl einer Lösung, die durchgängig NVMe-Unterstützung bieten soll, auf die technischen Details achten. Dies gilt nicht nur innerhalb des Arrays, sondern auch für Anwendungsserver mit NVMe over Fabrics (NVMe oF).

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NVMe oF ist eine Erweiterung von NVMe auf Ethernet und Fibre Channel, die eine schnellere und effizientere Konnektivität zwischen Storage und Servern ermöglicht und die CPU-Auslastung von Anwendungs-Host-Servern reduziert. Die Vorteile von NVMe oF umfassen eine schnellere Konnektivität zwischen Storage und Anwendungen auf Servern sowie eine effizientere CPU-Auslastung. NVMe oF ermöglicht eine weitere Konsolidierung von Rechenzentrum und Netzwerk, da sowohl SAN- als auch DAS-Anwendungsinfrastruktursilos eine einzige, effiziente, gemeinsam genutzte Storage-Infrastruktur nutzen können. In diesem Shared-Storage-Netzwerk werden die Netzwerkgeschwindigkeit massiv gesteigert und die Bandbreite verbessert.

Latenzzeiten wie bei DAS

Die Verfügbarkeit schneller Netzwerke auf Basis von NVMe-oF-Protokollen hat eine neue Klasse von Flash-Speicher hervorgebracht. Gartner hat für diesen Ansatz den Begriff „Shared Accelerated Storage“ geprägt. NVMe oF ermöglicht externem Speicher Latenzzeiten vergleichbar mit DAS, ist bei der Storage-I/O-Verarbeitung deutlich effizienter als iSCSI und macht die gesamte Architektur paralleler, wodurch Engpässe vermieden werden.

NVMe und NVMe oF sind für eine breite Zielgruppe von Unternehmen attraktiv, die skalierbaren, effizienten, robusten sowie einfach zu implementierenden und zu verwaltenden Speicher im Rechenzentrum benötigen. NVMe bietet enorme Vorteile bei der Array-Leistungsdichte, während NVMe oF schnellere Konnektivität liefert. Herkömmliche All-Flash-Arrays, die weiterhin auf plattenbasierte SAS-Protokolle angewiesen sind, werden das Potenzial von Flash nicht voll ausschöpfen können. Dies setzt die neuen Speicherarchitekturen voraus, die von Grund auf für eine massiv parallele Kommunikation mit Flash entwickelt werden.

Data Hub: auf Basis von Flash-Storage Daten vereinen und teilen

Es gibt noch einen weiteren Grund, das Thema Storage neu zu denken. Der jüngste Vorstoß ist eine neue Klasse von Speicherarchitektur, die dahingehend entwickelt wurde, Daten innerhalb eines Unternehmens zu teilen und für moderne Analytik bereitzustellen, und nicht in erster Linie, um Daten zu speichern. Diese als „Data Hub“, also eine Art „Datendrehscheibe“, bezeichnete Architektur, ist auf moderne Datenanalyse- und KI-Workloads ausgerichtet.

Für Unternehmen, die ihre Daten über Teams, Abteilungen und Anwendungen hinweg vereinheitlichen und teilen möchten, bietet der Data-Hub-Ansatz die wichtigsten Stärken jeder der vier Klassen von Datensilos in der Welt der modernen Analytik: Data Warehouse, Data Lake, Streaming-Analytik und KI-Cluster.

Ein Data Warehouse erfordert einen massiven Durchsatz, insbesondere bei zufälligen Lesezugriffen. Data Lakes haben zwar den Scale-Out-Speicher neu definiert, Streaming-Analysen gehen jedoch über Batch-Jobs in einem Data Lake hinaus.

Diese moderne Form der Analytik erfordert Speicherressourcen, die mehrdimensionale Leistung liefern, unabhängig von der Datengröße (kleine oder große Datensätze) oder dem I/O-Typ (zufällig oder sequenziell). KI-Cluster schließlich, die von Zehntausenden von GPU-Cores angetrieben werden, setzen ebenfalls massiv parallelen Speicher voraus, der Tausende von Clients und Milliarden von Objekten ohne Datenengpass bedient. Dann gibt es noch die Cloud. Anwendungen sind zunehmend Cloud-nativ und werden unter der Prämisse entwickelt, dass die Infrastruktur disaggregiert ist und der Speicher unbegrenzt ist. Der De-facto-Standard für die Speicherung ist Objektspeicher.

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Ein Data Hub muss alle vier Eigenschaften aufweisen: hohen Durchsatz von Dateien und Objekten, natives Scale-Out, multidimensionale Leistung und eine massiv parallele Architektur. Diese vier Funktionen sind für die Vereinheitlichung der Datenumgebung unerlässlich. Ein Data Hub kann auch andere Funktionen wie Snapshots und Replikation aufweisen, aber wenn eine der vier Silofunktionen auf einer Speicherplattform fehlt, ist es kein Data Hub. Wenn ein Speichersystem beispielsweise einen hohen Datendurchsatz liefert und nativ skaliert, aber ein anderes System mit S3-Objektunterstützung für Cloud-native Workloads benötigt, dann ist die Vereinheitlichung der Daten unterbrochen, und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung leidet.

Markus Grau, Principal Systems Engineering bei Pure Storage.
Markus Grau, Principal Systems Engineering bei Pure Storage. (Bild: Pure Storage)

Nahtlos integrierte Datenumgebung

Storage-Lösungen für eine nahtlos integrierte Datenumgebung mit einheitlicher Verwaltung sind bereits verfügbar. Diese gewährleisten den reibungslosen Transfer von Daten und Anwendungen zwischen On-Premises und Public Cloud. Somit ist es erstmals möglich, die Agilität der Cloud mit der Enterprise-Funktionalität einer lokalen IT-Umgebung zu kombinieren. Daraus resultiert, dass Unternehmen die entscheidende Flexibilität erlangen, um aus Daten geschäftlichen Wert zu generieren – egal, wo diese Daten gerade vorgehalten werden.

*Der Autor: Markus Grau, Principal Systems Engineering bei Pure Storage.

Im Fokus: Flash-Storage

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