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Irrtümer und Missverständnisse bei der Langzeitarchivierung

Für David Norfolk, Practice Leader für Development und Governance bei Bloor Research, ist der größte Mythos in der Langzeit-Datenspeicherung die Annahme, dass Daten einfach unbeachtet bleiben können, bis man tatsächlich auf sie zugreifen muss. „Es ist ein Trugschluss zu glauben, man kann Daten lediglich speichern und sich erst später mit deren Wiederherstellung befassen“, betont Norfolk. „Ein Archiv muss von Beginn an auf die erwarteten Nutzungsszenarien ausgerichtet und regelmäßig überprüft werden, um sicherzustellen, dass es weiterhin den Anforderungen der Organisation entspricht.“

Für Aleksandr Ragel, CEO von Leil Storage, folgt daraus die Notwendigkeit, das Konzept klassischer Speicherklassen grundlegend zu überdenken. „Künstliche Intelligenz, Analytik und Compliance verwandeln vermeintlich ‚kalte‘ Daten in ‚langsam warme‘ Daten – mit seltenen Schreib-, aber wiederholten Lesezugriffen über viele Jahre hinweg“, erläutert er. „Architekturen, die davon ausgehen, dass Daten einmal geschrieben und anschließend kaum noch genutzt werden – die klassische Tape-Logik –, stoßen an ihre Grenzen, wenn Organisationen zehn Jahre alte Logs, Simulationen oder Videodaten zur Entwicklung neuer KI-Modelle heranziehen.“

Skip Levens von Quantum führt diesen Gedanken fort und betont, dass Speicher-Tiers nicht statisch, sondern dynamisch konzipiert werden sollten. „Diese Denkweise ist sinnvoll, da Speicherung vor allem unter dem Gesichtspunkt von Compliance oder Kostenkontrolle betrachtet wird“, erklärt Levens. „Langfristige Archive müssen jedoch als lebendige Assets verstanden werden: Sie werden kontinuierlich validiert, indexiert, angereichert und bereinigt, damit zukünftige Modelle daraus belastbare Erkenntnisse und Muster gewinnen können.“

„Organisationen mit einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sind jene, die Archive so gestalten, dass Daten schnell rehydriert, mit weiterentwickelten Metadaten aktualisiert und bei Bedarf wieder nahtlos in aktive Daten-Pipelines integriert werden können“, so Levens weiter.

Paul Speciale von Scality unterstreicht diesen Standpunkt: „Heute greifen KI, Analytik und regulatorische Prüfungen regelmäßig auf Archivdaten zu. Archive entwickeln sich zu aktiven Data Lakes, deren Inhalte deutlich häufiger abgefragt, analysiert und wiederverwendet werden, als vielfach angenommen wird.“ Und er fügt hinzu: „Langzeitarchivierung bedeutet, Daten über Jahrzehnte hinweg intakt und nutzbar zu halten. Dafür sind kontinuierliche Integritätsprüfungen, Unveränderlichkeit sowie automatisierte Selbstheilungs-Mechanismen unerlässlich.“

Martin Kunze von Cerabyte betont: „Es ist ein verbreiteter Irrtum, dass zuverlässige Bit-Speicherung ausreicht. Ohne begleitende Informationen zur Identifikation des Mediums, zum Lesen und zur Interpretation des Bitstroms bleiben archivierte Daten praktisch wertlos.“

Mehrere Panelteilnehmer stellen außerdem Mythen über die Eignung bestimmter Speichermedien für die Langzeitarchivierung infrage – insbesondere Tape. Tvrtko Fritz, CEO von euroNAS, verweist darauf: „Tape ist zwar kosteneffizient und zuverlässig, aber der Datenzugriff ist oft langsam und operativ aufwendig, insbesondere bei zeitkritischen Anforderungen.“

Aleksandr Ragel ergänzt: „Es ist ein Mythos, dass Tape grundsätzlich die günstigste und nachhaltigste Lösung darstellt. Zwar sind Kassetten preiswert, doch Faktoren wie Handhabung, Robotik, Mehrfachkopien, lange Wiederherstellungszeiten sowie manuelle Prozesse verursachen erhebliche versteckte Kosten und bergen Risiken.“ Ragel widerspricht zudem der Annahme, SSDs könnten HDDs in Langzeitarchiven ersetzen: „Für große Kapazitäten und Aufbewahrungszeiträume über Jahrzehnte hinweg bieten HDDs – insbesondere HM-SMR – weiterhin deutlich bessere Kosten pro Terabyte und eine höhere Speicherdichte als SSDs, und das bleibt auf absehbare Zeit so. HDDs bilden nach wie vor das Rückgrat für Daten, die nicht mit extrem niedrigen Latenzen verfügbar sein müssen.“

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