Gastkommentar Günar Aksoy, Pure Storage

Fünf Schlüsselprinzipien datenzentrischer IT-Architekturen

| Autor / Redakteur: Güner Aksoy / Tina Billo

Pure Storage plädiert für eine datenzentrische IT-Architektur, die als Datendrehscheibe für die moderne Datenpipeline fungiert und KI-Initiativen unterstützt.
Pure Storage plädiert für eine datenzentrische IT-Architektur, die als Datendrehscheibe für die moderne Datenpipeline fungiert und KI-Initiativen unterstützt. (Bild: gemeinfrei - PixelAnarchy / Pixabay / CC0)

Das von Sensoren sowie vernetzten Geräten und damit extern erzeugte Volumen an Daten nimmt in rasantem Tempo zu. Diese in das zentrale Rechenzentrum oder die Cloud zu verschieben, um sie in Echtzeit verarbeiten zu können, stellt oftmals eine Herausforderung dar. Ursache hierfür ist das Phänomen der "Datenschwerkraft" - der Tendenz, dass Daten sich an Infrastrukturen "klammern". Datenzentrische Architekturen beheben dieses Problem.

Anwendungen der künstlichen Intelligenz einschließlich Deep Learning stellen für Unternehmen eine große Chance dar. Mit ihrem Einsatz lassen sich große Datenmengen analysieren, auf dieser Basis unter anderem neue Dienstleistungen entwickeln oder die Infrastruktur automatisieren und damit effizienter sowie zuverlässiger betreiben. KI ist somit die nächste Evolutionsstufe in der Analytik und hält in immer mehr softwaregesteuerten Produkten sowie Dienstleistungen Einzug - 2020 soll sie den Analysten von Gartner zufolge Bestandteil fast aller Lösungen sein.

Der Haken an der Sache: nur mit darauf ausgelegten IT-Architekturen lässt sich auch in vollem Maß von den Vorteilen profitieren, die KI bietet. Doch in vielen Unternehmen findet man im Laufe der Zeit aufgebaute und infolgedessen fragmentierte, nicht besonders "Cloud-artige" Infrastrukturen vor. Dementsprechend sind sie das Gegenteil von einfach, skalierbar und agil.

Das datenzentrische Modell

Um der Datengravitation begegnen und Informationen zentral analysieren zu können, bedarf es demnach eines neuen Ansatzes. Daten müssen in den Mittelpunkt des Designs der Architektur gestellt werden - nur so lässt sich eine kohärente Datenstrategie implementieren. Dieser sollte auf fünf Eckpfeilern aufbauen.

Aus Sicht von Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage, macht All-Flash als Speichermedium in datenzentrischen Architekturen den Unterschied. "Dateninseln" ließen sich konsolidieren und durch den Abbau von Speicherebenen effiziente, agile und sichere Umgebungen schaffen.
Aus Sicht von Güner Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage, macht All-Flash als Speichermedium in datenzentrischen Architekturen den Unterschied. "Dateninseln" ließen sich konsolidieren und durch den Abbau von Speicherebenen effiziente, agile und sichere Umgebungen schaffen. (Bild: Pure Storage)

Zunächst einmal ist der Einsatz von Speichersystemen unerlässlich, mit denen sich bestehende Datensilos konsolidieren lassen. All-Flash-Lösungen liegen hier inzwischen vorne, da ihnen das Potenzial innewohnt, viele Anwendungen in großen Speicherpools zusammenzuführen. Bislang vorhandene Speicherebenen lassen sich dadurch vereinfachen und das Management konvergieren. Dies stellt sicher, dass der Speicher gut zur Infrastruktur-Orchestrierungsstrategie des Unternehmens passt.

Vorbereitet auf Echtzeit-Anwendungen

Die zweite Dimension ist, dass die Architektur Echtzeit-Anwendungen unterstützen muss. Echtzeitdaten machen Anwendungen schneller, Kundenerlebnisse besser und intensiver sowie die Mitarbeiter produktiver.

Es ist auch erwähnenswert, dass Echtzeit nicht nur Echtzeitdaten bedeutet, sondern auch Echtzeitkopien. Hierunter wird die Möglichkeit verstanden, Kopien von Daten zu erstellen und diese einfach zwischen mehreren Nutzern auszutauschen. So lassen sich beispielsweise neue Kopien von Produktionsdaten erstellen und für Test- und Entwicklungszwecke bereitstellen.

On-Demand und Self-Driving

Diese dritte Säule, On-Demand und Self-Driving, stellt einen Paradigmenwechsel im Hinblick darauf dar, wie wir über den Speicherbetrieb für das Unternehmen denken. Was wäre, wenn das Storage-Team nicht als Storage Operations Team, sondern als interner Storage Service Provider für den Kunden X agieren würde? Und wenn jedem Entwicklungsteam Daten als Service auf Abruf zur Verfügung gestellt werden könnten, genauso, wie Entwickler Daten aus der Public Cloud beziehen? Statt des endlosen Zyklus der reaktiven Fehlersuche könnte das Storage-Team seine Zeit damit verbringen, die Infrastruktur zu automatisieren und zu orchestrieren, um sie selbstfahrend und agil zu machen.

Damit dies jedoch Realität wird, bedarf es einiger bedeutender Änderungen in der Art und Weise, wie gearbeitet wird. Unternehmen müssen heute die Geschäftsanforderungen antizipieren und eine Reihe von elastisch skalierbaren Speicherdiensten aufbauen, die es Ihnen ermöglichen, der Zeit und dem Speicherbedarf voraus zu sein. Im Frontend geht es um Standard-Services und Standard-APIs. Im Backend hingegen um die Automatisierung der Administration.

Multi-Cloud als Basis künftiger Architekturen

Die zukünftige Architektur wird die Multi-Cloud sein, auch wenn alles vor Ort betrieben wird. Eine typische Geschäftsumgebung sieht heute so aus: Es gibt eine Produktions-Cloud. Das Unternehmen unterstützt zudem wahrscheinlich mehrere Entwicklungsumgebungen und betreibt wahrscheinlich eine Cloud für Analysen und ein globales Backup-Netzwerk.

Jede dieser Einzelumgebungen soll zunehmend im Cloud-Modell laufen, wobei die gleichen Cloud-Attribute erwartet werden: Einfach, On-Demand und elastisch. Gleichzeitig hat jede Einzelumgebung ihre eigenen Anforderungen. Daher müssen Unternehmen eine Datenstrategie entwickeln, die diesen jeweils das Cloud-Datenerlebnis bereitstellt, aber auch die von ihnen geforderten einzigartigen Funktionen berücksichtigt.

Eine datenzentrische Architektur sollte daher Multi-Cloud-fähig sein. Das impliziert, dass sich Daten über mehrere Clouds hinweg verwalten lassen und die hierfür erforderliche Datenportierbarkeit und Offenheit bieten. Wird nicht in diese Richtung hin geplant, besteht die Gefahr, dass Unternehmen in ihrer Infrastruktur gefangen sind.

Drehscheibe für Daten

Vor etwa acht Jahren benötigte 1 Petabyte Flash sechs Racks Platz, und KI war ein Forschungsprojekt. Heute lassen sich 1 Petabyte in weniger als 3U speichern, und KI und Automatisierung werden zum Mainstream. Unternehmen müssen daher eine Architektur entwerfen, die bereits die Performance für morgen bietet, aber so aufgebaut ist, dass sie sich weiterentwickelt und innovativ bleibt.

Erreichen lässt sich dies mit einer auf Flash konsolidierten datenzentrischen Architektur, die Echtzeitprozesse im Unternehmen unterstützt und Daten als Service für die verschiedenen internen Clouds bereitstellt. Weitere Pluspunkte sind, dass sich mit diesem Modell die Leistung von Kernanwendungen vereinfachen lässt und gleichzeitig IT-Kosten gesenkt werden können. Sie versorgt Entwickler mit On-Demand-Daten, ermöglicht es, Builds schneller zu erstellen und bietet die für DevOps und die kontinuierliche Integration/Bereitstellung erforderliche Agilität.

Eine solche Architektur wird auch die nächste Generation von Analysen liefern und als Datendrehscheibe für die moderne Datenpipeline fungieren, einschließlich der Unterstützung von KI-Initiativen. Damit steht Unternehmen eine Plattform zur Verfügung, dank der sie ihr Geschäft beschleunigen und damit der Konkurrenz einen Schritt voraus sein können.

* Güner Aksoy ist Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage

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