Speichersystemanalyse

Predictive Analytics beenden die Speicher-Wahrsagerei

| Autor / Redakteur: Siegfried Betke* / Tina Billo

Siegfried Betke ist Sales Account Manager bei der Falconstor Software GmbH.
Siegfried Betke ist Sales Account Manager bei der Falconstor Software GmbH. (Bild: Falconstor Software GmbH)

Heterogen aufgebaute Storage-Infrastrukturen zu verwalten, stellt für IT-Verantwortliche ebenso eine Herausforderung dar, wie den künftigen Speicherbedarf einzuschätzen. Analyse-Tools vereinfachen ihnen diese Aufgabe und die Hersteller reagieren, indem sie ihre Produkte um Predictive Analytics erweitern. Ein Kommentar von Siegfried Betke.

Predictive Analytics-Lösungen gewinnen derzeit in der Speicherwelt verstärkt an Bedeutung. Einerseits, da sich durch die Analyse der Nutzung von Storage-Systemen künftige an Kapazität oder Performance gestellte Anforderungen besser vorhersehen lassen. Andererseits, da die Erweiterung bestehender Produkte um entsprechende Funktionen viele weitere Vorteile mit sich bringt. Diese reichen von einer einfacheren Überwachung, dem Reporting oder der Problembehebung bis hin zur Optimierung von Auslastung und Leistung. Predictive Analytics steht somit dafür, dass IT-Verantwortliche aktiv Entscheidungen hinsichtlich der Infrastruktur treffen können.

Allerdings darf dabei nicht vergessen werden, dass selbst in den heutigen modernen, virtualisierten Rechenzentren weiterhin sowohl alte als auch neue Storage-Systeme nebeneinander existieren. Analysetools nur für einzelne Speichersilos zu nutzen, kann also nicht der richtige Weg sein.

Abhilfe schafft eine softwaredefinierte Speicherlösung (SDS) mit der sich Predictive Analytics für die komplette Speicherebene einschließlich aller genutzten Lösungen bereitstellen lässt. Mit ihrem Einsatz lässt sich die gesamte Storage-Infrastruktur analysieren, inklusive Virtualisierung und Prozessen - egal ob alt oder neu, All-Flash, Hybrid, HDDs oder Cloud.

Speicherübergreifende Analysewerkzeuge bieten Mehrwert

Organisationen ist nur sehr selten der Luxus vergönnt, ihr Rechenzentrum, einschließlich des Speichers, von Grund auf neu planen zu können. Die Realität sieht so aus, dass sowohl die erforderliche Kapazität als auch die Anzahl der zu unterstützenden Anwendungen über die Jahre hinweg gewachsen ist und entsprechend Storage-Plattformen verschiedener Hersteller parallel zum Einsatz kommen. In den meisten Fällen decken die einzelnen Lösungen die jeweiligen Anforderungen ab – schließlich wurden sie einst genau hierfür ausgewählt – und müssen nicht durch neue Lösungen ersetzt werden.

Mit modernen SDS-Lösungen, die die Speicherebene virtualisieren und ein einziges Werkzeug zur Sammlung und Auswertung von Informationen über Storage Arrays, Server und Anwendungen hinweg nutzen, lässt sich die Laufzeit einzelner Systeme jedoch verlängern. Analysen, die sämtliche Workloads und die komplette Speicherinfrastruktur mit einbeziehen, bieten in der Praxis somit einen hohen Nutzen.

SDS und heterogene Predictive Analytics – ein echtes Dream Team

In Echtzeit erhobene Daten bilden die Basis intelligenter Analysewerkzeuge. Mit ihrem Einsatz lassen sich Entwicklungen und Muster erkennen und zukünftige Bedürfnisse oder Probleme identifizieren, bevor es zu Ausfällen oder gar zum Betriebsstillstand kommt. Die Erkenntnisse können sogar für automatische richtlinienbasierte Änderungen bei Performance, Kapazitätsnutzung, Cache-Größe, Sicherheit, Optimierung, Disaster Recovery, Workloads und Service Levels genutzt werden.

Der Einsatz von Predictive Analytics in SDS-Architekturen bietet somit deutlich mehr Möglichkeiten als sich auf Silos isolierte Analyse-Lösungen zu verlassen. Aus dem gewonnenen Wissen lassen sich Speicher aus Unternehmenssicht aktiv verwalten, anstelle reaktiv aus technischer Perspektive.

Neue heterogene Analysewerkzeuge aus einem Guss sind somit operativ effektiver, erleichtern die Verwaltung von SLAs und entscheidenden Workloads und bieten verglichen mit einzelnen Silo-Lösungen deutlich mehr Nutzen.

Der sich selbst verwaltende Speicher

Eine einheitliche Verwaltungsoberfläche reduziert die Komplexität einer Umgebung enorm und erlaubt jeder IT-Organisation, ihre Ressourcen effizient einzusetzen. Die Durchführung von Aufgaben wie die Verwaltung von Volumes, die Provisionierung von Speicher oder die Migration ist eine oft zeitaufwändige und lästige Pflichtübung. Mit SDS-Lösungen und richtlinienbasierten Analysewerkzeugen ist es möglich, dass sich Daten und Kapazitäten buchstäblich selbst verwalten. Auch Workloads können ihren eigenen Performancebedarf basierend auf verfügbaren Ressourcen selbst festlegen. Ein Analysewerkzeug, das im Fernbetrieb, also in der Cloud arbeitet, kann auch für Service Provider, die Daten und Infrastrukturen ihrer Kunden verwalten, von großem Nutzen sein - insbesondere dann, wenn sichere Mandantenfähigkeit eine Grundvoraussetzung ist.

Einem einzelnen Speichersilo Analysefunktionen hinzuzufügen, ist zu kurz gedacht. Das softwaredefinierte Rechenzentrum und seine komplett virtualisierte Speicherebene kann alte Legacy-Systeme sowie moderne und virtualisierte Umgebungen vereinen und ein Analysewerkzeug für die gesamte Umgebung bieten. Damit kann das IT-Team die für das Unternehmen richtigen Entscheidungen für die gesamte Speicherebene treffen und Speichereinstellungen aufbauend auf diesen Analysen automatisieren.

Wissen statt schätzen

Früher musste man „Pi mal Daumen“ schätzen, wie lange der Speicher wohl noch halten würde. Sich auf einfachste Analysen simpler Speicherattribute für bestimmte Speichersilos einzelner System zu beschränken, ist in einem heterogenen Rechenzentrum allerdings keine gute Option. Dank Software Defined Storage mit Predictive Analytics kann die IT ab sofort ihre komplette Storage-Umgebung überwachen und die Speicher-Wahrsagerei endlich beenden.

* Siegfried Betke ist Sales Account Manager bei der Falconstor Software GmbH

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