IT-Awards 2021 Die 3 beliebtesten Anbieter von Datenmanagement und Software-Defined Storage 2021
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Im Zuge der COVID-19-Pandemie hat der notgedrungene Trend zu Home-Office und Fernzugriff das ohnehin stetig steigende Datenaufkommen weiter befeuert. Effiziente Speicherarchitekturen, belastbares Datenmanagement und Software-Defined Storage haben dadurch an Bedeutung gewonnen.

Als im Zuge der COVID-19-Pandemie schlagartig größtmögliche Flexibilität gefragt war, wurde das Datenmanagement mehr denn je belastet. Es galt nicht nur, den Schritt hin zu Multi-Cloud-Umgebungen zu bewältigen, sondern dabei auch noch regulatorische und Compliance-Vorgaben einzuhalten. Zudem zeichnet sich ein verstärkter Trend hin zum Einsatz hyperkonvergenter Infrastrukturen („Hyper-Converged Infrastructure“, HCI) ab.
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Legacy-Systeme stoßen an Grenzen
Klassische Storage-Systeme stoßen unter diesen Voraussetzungen zunehmend an ihre Grenzen. Häufig stammen Hard- und Software aus einer Hand, was Vorteile wie zum Beispiel gezielten Support oder schnelle Hilfe bei Problemfällen bietet. Mangelnde Flexibilität, der Einsatz proprietärer Komponenten oder die Beschränkung auf vom Anbieter unterstützte Lösungen („Vendor-Lock-in“) sind als Nachteile zu nennen. Im schlechtesten Fall führt dies zu hohen Kosten, falls das Speichersystem nicht mehr mithalten kann und eine Modernisierung unumgänglich wird.
Software-Defined Storage (SDS) verfolgt einen alternativen Ansatz, der deutlich mehr Flexibilität und Skalierbarkeit ermöglicht. Die Speicher-Software wird hierbei entkoppelt von der Hardware betrieben und erlaubt damit jederzeit bedarfsgerechte Anpassungen der Speicherkapazität. Zudem sind proprietäre Systeme überflüssig, da sich SDS-Umgebungen auch auf Standardkomponenten wie x86-Servern oder COTS-Komponenten („Commercial Off-The-Shelf“) betreiben lassen. Dies ermöglicht den herstellerunabhängigen Einsatz und spart Kosten.
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Funktionsweise im Detail
SDS-Umgebungen fügen, vereinfacht ausgedrückt, eine zusätzliche Abstraktionsschicht zwischen Datenanfragen und physischer Speicher-Hardware ein. Dieser Ansatz bietet im Vergleich mit traditionellen monolithischen Speichersystemen verschiedene Vorteile, darunter die bereits erwähnte Unabhängigkeit von spezifischer Hardware. Somit lassen sich die vorhandenen Systeme ganz nach Bedarf erweitern und ergänzen, ohne dabei auf bestimmte Hersteller oder Lösungen zurückgreifen zu müssen. Sowohl Kapazität als auch Leistung sind nahezu unbegrenzt skalierbar. Datenmigrationen sind in der Regel im laufenden Betrieb und ohne Ausfallzeiten möglich.
Hohe Kosteneffizienz ist durch vertikale Skalierung („Scale-Out“) gegeben. SDS-Umgebungen sind zudem in der Lage, verschiedenste Datenquellen zu vereinen und deren Kapazität automatisiert zu nutzen. Dies reicht von simplen externen Festplatten über virtuelle Server bis hin zu Cloud-Ressourcen. Auch die möglichen Einsatzszenarien sind vielfältig: Von hyperkonvergenten Infrastrukturen über die Compliance-konforme Archivierung großer Datenmengen bis hin zu Hochverfügbarkeits- und Disaster-Recovery-Architekturen ist vieles möglich.
Verwaltung und Wartung der Speichersysteme werden über APIs („Application Programming Interfaces“) realisiert. Der Datenpfad selbst ist virtualisiert und ermöglicht den Einsatz von Datei-, Block- und Objektspeicher. Transparenz ist durch die zentrale Steuerung, Verwaltung und Überwachung aller angebundenen Systeme gegeben. Gleiches gilt für den zukunftssicheren Betrieb, da die Kompatibilität der bereits vorhandenen und der möglichen künftigen Speicherlösungen untereinander keine Rolle spielt. Der SDS-Betrieb ist allerdings anspruchsvoll und setzt Fachpersonal mit entsprechendem Know-how voraus.
Starkes Wachstum erwartet
Laut der Studie „Global Software-Defined Storage Market 2020-2024“ der Marktforscher von Technavio wird bis zum Jahr 2024 ein jährliches Wachstum im SDS-Segment um rund 27 Prozent erwartet. Dies entspricht einem Plus von knapp 43 Milliarden US-Dollar. Als wichtige Treiber gelten etwa der zunehmende Einsatz Cloud-basierter Speicherlösungen sowie der Aufstieg hyperkonvergenter Systeme.
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