SDS im Unternehmenseinsatz, Teil 3 Methoden und Technologien beim Software-Defined Storage

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Software-definierter Speicher (SDS) steuert alles, was mit Storage zu tun hat, über Software und Services: von der Provisionierung einer Ressource über die Optimierung bis zur Security. Im Kern der Speicher-Software stecken häufig bereits KI und Machine Learning.

Eine Storage-Software, die eine Software-definierte Speicherumgebung (SDS) verwaltet, muss heute drei Aufgaben erfüllen, und sie kann dies umso besser, je „intelligenter“ sie ist. Sie agiert „proaktiv“, um Updates und Patches zu installieren, sagt prädiktiv voraus, welche Art von Last (Lesen, Schreiben, Replizieren, Sichern, Wiederherstellen) zu welchem Zeitpunkt auf welchem Gerät zu erwarten ist, und ist schließlich in der Lage, präventiv Datenbestände und -Workloads über verschiedene Speicherebene mithilfe von Intelligent Tiering zu verteilen – um Kosten zu sparen und/oder Performance zu steigern.

SDS-Speichersysteme, wie sie in Teil 1 und 2 unserer Serie beschrieben wurden, müssen „intelligent“ sein, und zwar auf vielfältige Weise, wobei Technologien und Methoden Hand in Hand gehen müssen. In der Vergangenheit waren Speichersysteme häufig ein monolithischer, gerätezentrierter IT-Dienst, der meist nur eine Art des Zugangs bereitstellte. Heutige serviceorientierte SDS-Speicherlösungen müssen mehr Datenquellen, mehr Datentypen, verteilte Instanzen und viel mehr Nutzer unterstützen.

SDS im Unternehmenseinsatz, Teil 1

Wie funktioniert Software-Defined Storage (SDS)?

SDS im Unternehmenseinsatz, Teil 2

Software-Defined Storage – anders als alle anderen

Intelligente, effiziente Speichersysteme entfernen die Barrieren, die herkömmliche Speichertechnik errichtet hat, die sogenannten „Silos“. Sie ermöglichen Innovation, betriebliche Agilität, Effizienzsteigerungen und die Fähigkeit, sich sofort auf eine Änderung in den Nutzungsmustern umzustellen. So können intelligente Speicherlösungen mithilfe ihrer SDS-Software selten zugegriffene Daten wie etwa Archivdaten auf eine preisgünstigere Speicherebene (oder ein entsprechendes Medium wie etwa Tape) umschichten. Indem sie anomale Daten und Zugriffsmuster nachverfolgen, können sie Sicherheitsrisiken identifizieren und melden.

Intelligente Speicher-Software ist somit in der Lage, digitalen Unternehmen dabei zu helfen, direkten Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen. Dies ist für Digitalunternehmen wie etwa Start-ups immer entscheidender, um ihre Betriebskosten im Zaum zu halten und dennoch wettbewerbsfähig zu bleiben, obwohl ihre Datenmanagement-Infrastruktur – etwa am Edge – immer komplexer wird und Daten schwieriger zugänglich und aggregierbar werden.

Funktionsweise

Intelligenter Speicher wie SDS ist im Grunde Storage-Hardware, die um Rechenressourcen für die Software und Informationsverarbeitung erweitert worden ist: die Software. SDS ist eine Abstraktionsebene, die auf die lokalen, Private und Public Clouds aufsetzt, in denen die Unternehmensdaten gespeichert sind, und so einen einheitlichen, flexiblen, Hardware-unabhängigen Storage-Pool für alle Anwendungen bereitstellt.

Daher spielt es eine untergeordnete Rolle, ob nur ein paar Terabyte zu speichern sind oder mehrere Exabyte. Die Speicherarchitektur (Cluster, Array, RAID usw.) muss entsprechend auslegt sein. Neben einer Hardware kann die Lösung auch als Virtuelle Maschine oder Container – etwa in einem Kubernetes-Cluster – oder als Cloud-basierter Service (SaaS usw.) bereitgestellt werden.

Hardware-Hersteller fügen diese „Intelligenz“ direkt ihren Flash- oder HDD-Modulen bei und bauen sie direkt in ihre Speicher-Arrays fürs Rechenzentrum ein. Sie kommunizieren direkt mit der Software eines Software-definierten Speichers, bei dem die Storage-Software von der Hardware entkoppelt ist. Letzten Endes kommt es darauf an, welche Mühe ein Nutzer oder ein Speichermanagementsystem mit der Steuerung der genannten Storage-Architektur haben. Idealerweise ist es die Aufgabe der Software selbst, dem Nutzer (etc.) diese Mühe abzunehmen, beispielsweise durch Einsatz von KI und Machine Learning. Alle Nutzer wünschen sich eine möglichst einfache Bedienung der Storage-Lösung.

KI-Nutzung

KI erzeugt die „Intelligenz“ in intelligentem Storage. Sie lässt sich auf verschiedene Weise einbauen: auf Geräte-Ebene, als Speicherklassen, als Data-Lifecycle-Management sowie als Unterstützung für die Zugänglichkeit von Daten: Daten müssen vom Anwender ja leicht gefunden werden, denn bis zu 80 Prozent der Arbeitszeit geht häufig nur für das Suchen und Aufbereiten von Daten drauf.

In jeder dieser Kategorien kann ein Machine-Learning-Modell die Zugriffsmuster und Leistung, die mit bestimmten Datenmengen verbunden sind, analysieren und automatisch Aktionen ausführen, um sowohl die Geschwindigkeit (für Lesen/Schreiben) als auch den Zugriff selbst auf dem Optimum zu halten (Stichwort „Intelligent Tiering“). Mit diesen Modellen kommt der Endbenutzer nicht in Berührung.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 14

Speichergrößen: Tobias Pföhler, StorMagic

KI-basierte Maßnahmen

Das Ziel besteht stets darin, Speicher bereitzustellen, der das Sammeln, Organisieren, Zwischenspeichern (Cache), die Lieferung von Daten sowie die Kosten, ja, selbst den Energieverbrauch effizient macht. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es verschiedene Maßnahmen: die Vereinheitlichung von Datentypen, Extraktion aus unstrukturierten Daten, Replikation und Verteilung, strategisches Caching, Backups und natürlich Datensicherheit.

Intelligenter Speicher kann entweder mit benutzerdefinierten Algorithmen arbeiten oder, was zunehmend der Fall ist, mit Deep Learning (LLMs) und Machine Learning. Die Modelle lernen Verhaltensmuster, bewerten Muster, etwa bei den Zugriffen, Nutzern und Standorten, und optimieren Speicherressourcen im Hinblick auf die Zielvorgaben der Geschäftsführung. Speicher ist also ein wirtschaftlicher Faktor. Wenn Speicher intelligent ist, kann die KI-gestützte Managementfunktion sogar auf Probleme und Engpässe hinweisen, selbst auf solche, die sich außerhalb der Speicherinfrastruktur befinden – und zwar bevor sie die Geschäftsprozesse beeinträchtigen können.

Genutzte Technologien

Für die skizzierten Maßnahmen und Ziele stehen verschiedene moderne Technologien bereit, mit denen sich intelligentes Storage inklusive SDS realisieren lässt:

• SDS stellt integrierte Automatisierungsfunktionen bereit, mit deren Hilfe Unternehmen manuelle Prozesse beseitigen, Storage-Ressourcen verwalten und Betriebskosten senken können. Administratoren können mithilfe einer API (Application Programming Interface) oder einer Befehlszeilenschnittstelle (Command Line Interface, CLI) Storage programmieren, um die gesamte Storage-Umgebung und alle Automatisierungsaufgaben wie die Bereitstellung von Storage, die Konfiguration von Richtlinien und die Performance-Optimierung zu verwalten.

• KI-basierte Analytik: Wenn Prozesse wie analytische Abfragen und prädiktive Modellierung genutzt werden, kann KI (DL und ML) die Datenspeicherung optimieren, indem sie nach Mustern und Anomalien sucht, die auf Probleme hindeuten oder mit denen sich Ergebnisse vorhersagen lassen.

• Internet of Things (IoT): IoT-Sensoren und andere Geräte überwachen Lösungen für intelligenten Speicher, um für die KI-Analytik Daten zu erzeugen, die auf Funktionen wie etwa Performance hindeuten.

• Speicherklassen/Tiered Storage: Je nach Nachfrage und Priorität lassen sich Speicherklassen einrichten und verwalten. Das hilft zum einen, die Bandbreitennutzung zu steuern, um vordringliche Applikationen mit geringer Latenz nicht zu beeinträchtigen; zum anderen lassen sich so in der Public Cloud Abogebühren sparen.

• Intelligente Netzwerkkarten (smartNIC): Dieses spezifische Modul macht im Rechenzentrum das Networking, die Datensicherheit und die Speicherverwaltung effizienter und flexibler. SmartNICs entlasten Server-CPUs, indem sie in modernen verteilten Anwendungen Verwaltungsaufgaben übernehmen.

SDS im Unternehmenseinsatz, Teil 4

Software-definierter Speicher mit Pure Storage

SDS im Unternehmenseinsatz, Teil 5

Software-definierter Speicher mit Cohesity

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