Das Beste aus zwei Welten Disaggregierte IT-Infrastrukturen

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Viele IT-Abteilungen stehen vor der Herausforderung, steigende und sich schnell verändernde IT-Anforderungen erfüllen zu müssen, ohne dass der Verwaltungsaufwand übermäßig zunimmt. Für sie können disaggregierte Infrastrukturen eine gute Wahl sein, da sie die Flexibilität klassischer 3-Tier-Architekturen mit der Einfachheit hyperkonvergenter Systeme vereinen.

In den vergangenen Jahren hat die Beliebtheit von HCI-Lösungen (Hyper-Converged Infrastructures) stetig zugenommen, da sie Compute-, Storage- und Netzwerkressourcen in einem geschlossenen System integrieren und mit einem umfassenden Software-Stack für die Virtualisierung und das IT-Management verbinden. Damit ermöglichen sie einen äußerst effizienten IT-Betrieb mit zentralisierter und weitgehend automatisierter Verwaltung, was nicht nur den IT-Teams in kleinen und mittelständischen Unternehmen das Tagesgeschäft erleichtert. Auch viele große Unternehmen setzen für klar umrissene Workloads wie Desktop-Virtualisierung oder Datenbanken gerne auf solche Systeme.

Grenzen der HCI

Überall dort, wo sich die Anforderungen an die IT schnell ändern und eine dynamische Skalierung unterschiedlicher Ressourcen notwendig ist, stößt der HCI-Ansatz jedoch an seine Grenzen. Das gilt insbesondere für KI-Workloads, die einen stark wachsenden Bedarf an Speicherkapazitäten verursachen und so hohe Performance-Anforderungen stellen, dass spezialisierte Hardware benötigt wird. Hier fallen Bereitstellung und passgenaue Erweiterungen mithilfe vorkonfigurierter HCI-Knoten schwer, und auch die Stromversorgung und Kühlung im Rack können zu einer Herausforderung werden, weil sich die Systeme nicht so flexibel wie getrennte Server, Storage-Arrays und Netzwerkkomponenten verteilen lassen.

Hinzu kommen zwei technische Entwicklungen, die starke Auswirkungen auf die kaufmännische Planung von Infrastrukturen haben: Zum einen ist die Performance des Storage-Stacks durch die Weiterentwicklung von Speichermedien rasant gestiegen, nachdem es hier jahrzehntelang nur geringe Verbesserungen gab und der Fokus eher auf der Erhöhung der Speicherkapazitäten lag. Dadurch werden nun deutlich mehr Ressourcen benötigt, um die Performance tatsächlich zu nutzen – also mehr CPU-Leistung und Netzwerkkapazitäten, damit beides nicht zum Flaschenhals bei der Datenverarbeitung wird. Zum anderen sind Compute-Einheiten durch die Ausstattung mit speziellen GPUs für KI-Workloads und die inzwischen fast schon branchenübliche Lizenzierung verschiedener Software-Komponenten auf Basis von CPU-Kernen und Sockeln vergleichsweise teuer. Beides führt dazu, dass eine Disaggregierung von Compute- und Storage-Ressourcen erhebliche finanzielle Vorteile bringen kann, da die Compute-Einheiten nicht wie in HCI-Systemen von Storage-Aufgaben mitbeansprucht werden.

Lieferketten auf dem Prüfstand

Aufgrund der geopolitisch angespannten Situation analysieren und bewerten mehr und mehr Unternehmen ihre Lieferketten neu. HCI-Systeme und andere Komplettlösungen schneiden dabei häufig schlecht ab, weil Unternehmen sie nur von bestimmten Anbietern beziehen können und damit bei deren Ausfall oder überraschenden Preissteigerungen kaum Ausweichmöglichkeiten haben – vor allem dann nicht, wenn es sich um geschlossene Ökosysteme handelt. In diesem Fall kann auch der Umzug der vorhandenen Daten auf andere Systemlandschaften zu einer anspruchsvollen Aufgabe werden.

Die klassischen 3-Tier-Architekturen unterliegen solchen Einschränkungen meist nicht. Sie erlauben es Unternehmen, die Server, Storage-Arrays und Netzwerkkomponenten verschiedener Anbieter frei zu kombinieren sowie Rechen- und Speicherkapazitäten sehr flexibel bereitzustellen und zu skalieren. Auch der Austausch einzelner Hardware-Komponenten, etwa der Speichermedien, und das Migrieren von Daten und Anwendungen ist in der Regel ohne größere Einschränkungen möglich. Zudem bieten 3-Tier-Architekturen mehr Wahlmöglichkeiten bei den Hypervisoren, Container-Plattformen und Management-Tools.

Ihre größere Agilität und Freiheit geht indes mit einem höheren Integrations- und Verwaltungsaufwand einher: Bereits das Zusammenstellen und Anpassen der Systeme erfordert Zeit, Know-how und Sorgfalt, während im Tagesgeschäft breitgefächerte Kenntnisse gebraucht werden und häufig mehrere Management-Tools parallel zum Einsatz kommen müssen. Diese Vielfalt aus Systemen und Tools kann ein Unternehmen leicht überfordern – immerhin sechs von zehn Firmen geben auch deshalb an, ihre IT-Umgebung sei in den vergangenen zwei Jahren komplexer geworden. Kein Wunder, dass sie nach Vereinfachung streben: 86 Prozent der deutschen Unternehmen treiben die Umsetzung eines disaggregierten Infrastrukturmodells voran. Marktforscher rechnen in diesem Segment mit jährlichen Wachstumsraten von rund 25 Prozent bis 2033.

Einfachheit oder Flexibilität – warum nicht beides?

Disaggregierte Infrastrukturen setzen wie 3-Tier-Architekturen auf separate Systeme für Compute, Storage und Netzwerk, bieten jedoch eine zentrale Managementebene, die die jeweiligen Ressourcen in einem Pool zusammenfasst und einheitlich orchestriert – ganz ähnlich wie bei hyperkonvergenten Lösungen. Rechenleistung, Speicher und Netzwerkkapazitäten lassen sich den einzelnen Anwendungen bedarfsgerecht zuweisen und dynamisch erweitern beziehungsweise wieder freigeben. Wird der Speicherplatz insgesamt knapp, können problemlos neue Storage-Arrays integriert werden, ohne zugleich auch Server für mehr Compute-Power anschaffen zu müssen. Ebenso ist es möglich, Spezial-Server für KI-Workloads unabhängig von Speicherweiterungen bereitzustellen – gegebenenfalls muss nur die Netzwerkperformance verbessert werden, um Daten schneller zu den Servern zu bringen und diese richtig auszulasten.

Wie gut das Ganze funktioniert, hängt zum einen von der eingesetzten Management-Plattform ab. Diese muss die verschiedenen Systeme tatsächlich zu einer ganzheitlichen Infrastruktur vereinen, und das nicht nur im Rechenzentrum, sondern inklusive Edge- und Cloud-Umgebungen. Außerdem sollte sie einen hohen Automatisierungsgrad bieten, um die Infrastrukturverwaltung zu erleichtern und die Reaktion auf sich verändernde Anforderungen zu beschleunigen. Zum anderen sollten Unternehmen ihre disaggregierten Infrastrukturen natürlich auf Basis von Systemen aufbauen, die Industriestandards unterstützen und offene Schnittstellen bieten. Nur so erreichen sie die erwünschte Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern und können auf eine breite Auswahl an Hardware zurückgreifen, unterschiedliche Software-Stacks betreiben und Workloads bei Bedarf migrieren.

Darüber hinaus sollten Unternehmen darauf achten, dass alle Komponenten intrinsische Sicherheit bieten – also unter anderem ein sicheres Onboarding unterstützen, Daten zuverlässig verschlüsseln und Backups, Snapshots sowie Replikationen automatisiert erstellen. Idealerweise fügen sich daher neben Servern, Storage-Arrays und Netzwerkkomponenten auch Backup-Appliances und andere Lösungen für Data-Protection nahtlos in die Infrastruktur ein.

Disaggregation nicht um jeden Preis

Disaggregierte Infrastrukturen eignen sich sowohl für traditionelle als auch moderne Workloads, sind aber nicht per se der beste Ansatz. Bei Anwendungen, die nicht geschäftskritisch sind und gut planbare Compute- und Storage-Anforderungen aufweisen, können hyperkonvergente Systeme eine leicht zu verwaltende und sehr effiziente Alternative sein – solange keine Plattformunabhängigkeit angestrebt wird.

Entscheiden sich Unternehmen allerdings dafür, eine disaggregierte Infrastruktur aufzubauen, muss dafür nicht gleich die gesamte IT-Umgebung abgelöst werden. In der Regel ist es sinnvoll, die Transformation schrittweise anzugehen und zunächst für Workloads, deren Anforderungen von den Bestandssystemen nicht mehr erfüllt werden, neue Systeme anzuschaffen und unter einem zentralen Management zu vereinen. Hier gilt es, Automatisierungsmöglichkeiten von Anfang an zu nutzen und ein umfassendes Monitoring zu implementieren, um die Ressourcennutzung zu überwachen und Optimierungspotenziale zu erkennen. Erfahrene Partner können darüber hinaus mit genau auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnittenen Blueprints dabei helfen, die Einführung zu beschleunigen und Risiken zu minimieren.

* Der Autor: Marius Neidlinger ist Business Development Manager bei Dell Technologies in Deutschland

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