Wachsende Datenmassen fordern enorme Storage-Ressourcen Mit Object Storage unstrukturierte Daten in den Griff bekommen

Von Heiko Kaden*

Durch den Zuwachs von Anwendungsfällen mit objektorientierten Daten stoßen herkömmliche Storage-Konzepte an ihre Grenzen. Die Lösung dafür heißt Object Storage. Doch bislang standen solche Ressourcen meist nur als Public-Cloud-Service zur Verfügung. Doch eine neue Generation von Storage-Lösungen ermöglicht es nun auch Unternehmen, im eigenen Data-Center und in Verbindung mit einer Hybrid-Cloud zukunftssichere objektbasierte Speicherfunktionen zu nutzen.

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Beim Object Storage werden die Daten in einen Speicherpool „gekippt“.
Beim Object Storage werden die Daten in einen Speicherpool „gekippt“.
(Bild: ©rolffimages - stock.adobe.com)

Die Datenbestände, die weltweit generiert und repliziert werden, erreichten 2020 nach Angaben des Marktforschungsunternehmens IDC ein Volumen von mehr als 64 Zettabyte. Experten sagen voraus, dass die Datenmenge bis 2025 pro Jahr um etwa 23 Prozent wachsen wird. Deshalb benötigen Unternehmen immer mehr Storage-Ressourcen. Laut IDC wird daher die Kapazität der weltweit installierten Speicherlösungen von derzeit rund sieben Zettabyte bis 2024 auf mehr als 13 Zettabyte steigen.

Eine weitere Herausforderung ist, dass Nutzer jederzeit vom Endgerät ihrer Wahl auf die Anwendungen und Daten auf diesen Speichersystemen zugreifen wollen, egal, wo sich die Informationen befinden: im Unternehmensrechenzentrum, einer Hybrid- oder Multi-Cloud oder auf Servern in einer Public-Cloud. Hinzu kommt, dass ein Teil der Datenbestände längere Zeit vorgehalten werden muss, etwa in Archiven und auf Backup-Systemen.

Für Archiv- und Backup-Daten kommen jedoch schnelle Flash-Storage-Systeme aus Kostengründen weniger in Betracht. Daher ist ein Storage-Tiering-Konzept erforderlich. Es verlagert Daten die seltener benötigt werden („Cold Data“) auf preisgünstigere Speicherressourcen, etwa in einer Hybrid- oder Public-Cloud.

Object Storage für unstrukturierte Daten

Datei- und blockbasierte Storage-Techniken mit komplexen Speicherpfaden sind für diese Anforderungen nur bedingt ausgelegt. Die Lösung an dieser Stelle heißt Object Storage. Dabei werden die Dateien nicht in einer hierarchischen Struktur organisiert, sondern als Objekte in einem Storage-Pool. Jedes Objekt lässt sich anhand einer ID eindeutig identifizieren. Objektbasierte Daten können zudem auf mehreren, räumlich verteilten physischen Speicherressourcen lagern.

Informationen über den Inhalt und die Klassifizierungslevel der Daten werden in Metadaten abgelegt. Der Zugriff auf die Daten erfolgt über das HTTPS-Protokoll und über REST-APIs (Restful Application Programming Interfaces). Dadurch haben Nutzer von unterschiedlichen Endgeräten und Anwendungen aus Zugang zu diesen Informationen.

Object Storage für das eigenen Data-Center

Bislang stellen vor allem Cloud-Service-Provider Object-Storage-Ressourcen zur Verfügung. Zu den bekannten Lösungen gehören S3 (Simple Storage Service) von Amazon Web Services (AWS) und Azure Blob Storage von Microsoft. Doch Unternehmen und öffentliche Einrichtungen dürfen meist nicht alle Daten in einer Public Cloud speichern, etwa wegen Datenschutzregelungen. Daher setzt die Mehrzahl der Anwender in Deutschland derzeit auf Hybrid-Cloud-Modelle.

Objektbasierte Storage-Lösungen mit globalem und intelligentem richtlinienbasierten Datenmanagement schaffen hier Abhilfe. Die neue Generation dieser Storage-Lösungen bieten hochverfügbare, langfristig einsetzbare, verteilte Storage-Architekturen und ausgereifte Datenmanagementfunktionen. Diese Lösungen vereinfachen das globale Management von mehreren Petabytes an unstrukturierten Daten und Milliarden an Objekten.

Bestimmte Anbieter ermöglichen sogar den universellen Datenzugriff durch einen globalen Object-Namespace, der aus einem Netz aus verteilten Storage-Nodes besteht. In solch einem Netz können vielzählige Storage-Mandanten erstellt und verschiedene Protokolle für Cloud- und Enterprise-Applikationen mit unstrukturierten Daten verwendet werden. Auf diese Weise gelingt es Unternehmen, diverse Service-Level mit metadatengestützten Objekt-Lebenszyklus-Richtlinien zu erstellen, um so Langlebigkeit, Schutz und Performance an mehreren Standorten zu optimieren.

Fazit

Zu den Vorteilen von Object Storage zählt, dass sich wegen der Klassifizierung jedes Objekts Datenanalysen schneller durchführen lassen. Außerdem gibt es keine Begrenzung bezüglich des Datenvolumens: Anwender können quasi unbegrenzt neue Daten zu einem Storage-Pool hinzufügen, Stichwort: Skalierbarkeit. Diese Skalierbarkeit ist auch auf der horizontalen Ebene gegeben: Sind zusätzliche Speicherkapazitäten erforderlich, werden weitere Speichersysteme hinzugefügt. Ein weiterer Vorzug von Object Storage sind die kurzen Reaktionszeiten. Da keine komplizierten Ordnerstruktur vorhanden ist, können Nutzer und Applikationen Daten deutlich schneller abrufen als bei File- und blockbasierten Verfahren.

Eine Lösung, die all die aufgezählten Punkte unter einem Dach vereint, finden Kunden in NetApp StorageGRID. Mit NetApp StorageGRID in Verbindung mit Services von Fujitsu können Unternehmen auch im eigenen Data-Center und in Verbindung mit einer Hybrid-Cloud zukunftssichere objektbasierte Speicherfunktionen nutzen. Mehr dazu erfahren sie hier.

*Der Autor: Heiko Kaden, Fujitsu, Business Development Manager, Management Data Center

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