IT-Awards 2020 Die beliebtesten Anbieter von Scale-Out Storage 2020

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Laut den Marktforschern von IDC nimmt das Datenwachstum immer größere Ausmaße an. Befeuert durch die Corona-Krise und den schlagartigen Zuwachs an Home-Office-Arbeit, werden allein in diesem Jahr rund 59 Zettabyte an Daten erstellt und verteilt. Scale-Out Storage stellt hierfür die nötigen Speicherkapazitäten bereit.

Die Datenflut nimmt kein Ende und bringt selbst etablierte Speichersysteme gehörig ins Schwitzen. Dabei geht es nicht nur um die reine Datenmenge, sondern auch um deren dezentrale Entstehung und verteilte Speicherung „Edge to Core to Cloud“. Klassische Architekturen sind derart hohen Anforderungen häufig nicht mehr gewachsen. Einen Ausweg bietet der Umstieg auf Scale-Out Storage.

Derartige Speichersysteme bestehen, vereinfacht ausgedrückt, aus einem Verband („Cluster“) aus einzelnen Knoten („Nodes“), der sich bei Bedarf horizontal skalieren lässt. Wachsen die Anforderungen, lassen sich zusätzliche Nodes einfach nahtlos ergänzen. Auf diese Weise werden Rechenleistung und Speicherplatz flexibel ausgebaut. Durch diese nahezu unbegrenzte Erweiterbarkeit sorgen Scale-Out-Systeme für Zukunftssicherheit.

Die Leser von Storage-Insider haben für die IT-Awards 2020 abgestimmt. Beim Klick auf die Bildergalerie sehen Sie die drei bei unseren Lesern beliebtesten Anbieter von Scale-Out-Storage-Systemen 2020:

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Unterschiede zu Scale-Up

Häufig hört man im Kontext von Scale-Out Storage auch den Begriff „Scale-Up“. Damit ist das gezielte Aufrüsten eines einzelnen Speichersystems oder Cluster-Knotens gemeint. Ein Scale-Up gestattet in kleinerem Rahmen eine Anpassung an gestiegene Anforderungen. Sind die Aufrüstungsmöglichkeiten ausgereizt, wird eine Neuanschaffung unumgänglich. Diese wird meist überdimensioniert angelegt, um nicht in kurzer Zeit erneut an die Leistungsgrenzen des Systems zu stoßen.

Zählt das betreffende Speichersystem aber zu einem Cluster, wird es nicht einzeln aufgerüstet, sondern einfach der Verbund um einen zusätzlichen Knoten ergänzt („Scale-Out“). Dieser Vorgang erfolgt in der Regel nahtlos und ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs. Das Gesamtsystem reorganisiert im Anschluss automatisiert die vorhandenen Daten und sorgt damit für eine gleichmäßige Auslastung des Clusters.

Eine derartige Scale-Out-Architektur bietet Vorteile: Zusätzliche Nodes stellen nicht nur mehr Speicherplatz bereit, sondern bringen auch weitere Leistungsreserven in den Verbund ein. Dazu zählen etwa Prozessoren, RAM, Controller und Netzwerkhardware. Gesamtrechenleistung und Bandbreite des Clusters nehmen dadurch mit jedem neuen Knoten zu. Dies eröffnet auch finanziell interessante Möglichkeiten: Statt aufwendig verteilte Speicherinseln zu pflegen, können Unternehmen mit einer Scale-Out-Minimalkonfiguration starten und diese bei Bedarf einfach erweitern.

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Zentrale Verwaltung, hohe Sicherheit

Scale-Out-Lösungen fassen alle Nodes zu einem logischen System zusammen und ermöglichen die Verwaltung über eine zentrale Managementkonsole. Aufgrund ihres hohen Automatisierungsgrads bleibt der Arbeitsaufwand im Geschäftsalltag überschaubar. Auch wachsende Cluster beeinflussen den Verwaltungsaufwand dadurch nicht übermäßig.

Verschiedene Maßnahmen sorgen für hohe Datensicherheit: Dazu zählt beispielsweise die selbstständige Replikation gespeicherter Daten auf mehrere Nodes. So ist sichergestellt, dass Defekte oder Ausfälle nicht den gesamten Geschäftsbetrieb lahmlegen. Rollenbasierte Zugriffskontrolle, isolierte Speicher-Pools und Snapshots tragen ebenfalls zur Datensicherheit bei.

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Vielfältiger Markt

Im Scale-Out-Storage-Markt finden sich unterschiedlichste Lösungen, die von proprietären Lösungen bis hin zu herstellerunabhängigen Architekturen auf Basis von Standard-Hardware reichen. Sie decken verschiedenste Anforderungen ab. So finden sich beispielsweise All-Flash-Systeme für höchste Leistungsansprüche, flexible Hybrid-Konzepte als Allrounder und effiziente Speicherarchitekturen für zuverlässige Datenarchivierung.

Zukunftssicherheit ist bei Scale-Out-Systemen ein wichtiger Faktor. Laut IDC sollten sich Nutzer vor allem auf zunehmend leistungshungrige Workloads einstellen. Diese gehen mit der wachsenden Verbreitung von Analysen unstrukturierter Daten, dem Internet der Dinge sowie KI und Machine Learning einher. Die Marktforscher raten außerdem, Hybrid- und Multi-Cloud-Fähigkeiten zu berücksichtigen, um auch künftig hohe Flexibilität sicherzustellen. Gleiches gilt für modernes Datenmanagement inklusive metadatenbasierten Tools.

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