Womit sich Startups heute beschäftigen, Teil 23/24

Software-definierte Storageprodukte für Container und Cloud

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Rainer Graefen

In IoT-Umgebungen kann Portworx die Ein-/Ausgabeleistung bei Echtzeitdaten erheblich erhöhen.
In IoT-Umgebungen kann Portworx die Ein-/Ausgabeleistung bei Echtzeitdaten erheblich erhöhen. (Bild: Portworx)

Cloud-Technologien und die verbreitete Nutzung von Containern machen auch bei Storage-Lösungen neue Ansätze notwendig – so brauchen Container für Geschäftsanwendungen persistente Datenhaltung im Verarbeitungsprozess. Zwei Beispiele für Storage-Unternehmen, die dadurch wachsen, sind Datera und Portworx.

Während in den vergangenen Jahren die Diskussion um Virtualisierung mit VMware und anderen Hypervisoren die Diskussion bestimmte, drehen sich heute viele Diskussionen darum, was die Zunahme Cloud-basierter Container-Umgebungen für die Storage bedeutet. Laut einer Studie von 451 Research soll der weltweite Markt für Applikationscontainer von 762 Millionen Dollar im Zeitraum von 2016 bis 2020 um knapp 2 Milliarden Dollar auf 2,7 Milliarden Dollar anwachsen, das sind etwa 350 Prozent in vier Jahren. Das zeigt die Relevanz der Debatte.

Prozessfluktuationen

Container haben definitionsgemäß keinen persistent Storage – eigentlich. Wird ein Container verschoben oder gelöscht, verschwinden kurzzeitig die öffentlichen Daten respektive der an die Anwendung gebundene Zugang zu ihnen. Das mag für manche Anwendungen angehen, nicht jedoch für Geschäftsapplikationen wie Oracle oder SAP, deren Daten dauerhaft zugreifbar sein müssen.

Also braucht man neue Lösungen für Datensicherung, die Verschiebung der Daten mit dem Container und überhaupt alle auf Daten bezogenen Verarbeitungsprozesse. Auch die Datenspeicherung in der Cloud, insbesondere die auf dem Objektspeicher S3, stellt Storage-Spezialisten immer wieder vor Herausforderungen, denn viele Unternehmensapplikationen können bislang mit S3 nicht umgehen.

Das softwarebasierte Paradigma wie auch das Wagniskapital aus dem Silicon Valley, gepaart mit Innovationsgeist, sind derzeit dabei, diese Probleme durch neue Produkte zu lösen.

In persistenten Datenspeichern liegt der Schlüssel

Der Newcomer Datera beispielsweise, gegründet 2013 und mit seinem ersten Produkt seit 2016 auf dem Markt, hat eine softwarebasierende, komplett programmierbare Scale-out-Storage-Umgebung für große Unternehmen beziehungsweise Datenmengen an Block- und Objektdaten mit Fokus auf Automatisierung und Selbstorchestrierung gebaut.

Gartner prognostizierte im Herbst 2017, dass mehr als 80 Prozent der Unternehmensdaten bis 2021 auf Scale-out-Systemen liegen sollen, allerdings sagte die Studie nichts über den Anteil von Tier-1-Applikationsdaten an dieser Menge.

Dateras Lösung arbeitet standortübergreifend und ist unabhängig von der Technologie der Speicherknoten und der Applikationen. Medium kann auch Server-basiertes Storage sein. Das System ist mandantenfähig und verwaltet die Daten per Umgebung, Kunden und Applikation. Datera liefert ein komplettes Portfolio an Datenservices mit, wie sie Tier-1-Applikationen brauchen.

Aktuell kommt die Version 3.2 der SDS-Umgebung auf den Markt. Dabei wurde die Unterstützung für Container durch Unterstützung von Docker, Rancher und Kubernetes verbessert. Die Storage skaliert zusammen mit den entsprechenden Applikationscontainern. Weiter gibt es jetzt aktiv-aktive Stretch-Cluster mit einem patentierten Verfahren zur Weiterleitung von Datenanforderungen und zur Datenorchestrierung.

Unterstützt werden nun auch NVMe-Datenspeicher und persistentes Memory. Die maximale Datenkapazität wurde auf 6 PByte weltweit pro Datera-Umgebung und die maximale Speicherkapazität pro Knoten auf 96 TByte erhöht. Neu hinzugefügte Services sind Kompression, Deduplizierung und virtuelles Provisioning sowie erweiterte Unterstützung für Server-based Storage und S3-kompatible Speicher.

Mit dem Regionalprovider Pfalzkom, der seinen Kunden mit Hilfe von Datera EBS und S3 als Softwareservice anbietet, konnte auch ein deutscher Kunde gewonnen werden. Laut Datera verringerte Pfalzkom dadurch seinen Administrationsaufwand um 98 Prozent, die Leistung der Umgebung, so Datera, habe sich verzehnfacht.

Eine Storage-Schicht für Cloud-native-Umgebungen

Persistentes Container-Storage in Cloud-native und Multicloud-Umgebungen sowie die darauf aufbauenden Workflows sind das Thema von Portworx. „Wir schließen die Lücken von Kubernetes und anderen Schedulern“, sagt Murli Thirumale, Gründer und CEO. Er und der zweite Gründer, Gou Rao, der jetzt als CTO fungiert, kennen sich bereits von Dell, Ocarina, Citrix und Net6. Gegründet 2014 in Los Altos, Kalifornien, hat Portworx mittlerweile 50 Mitarbeiter und eine Reihe namhafter Kunden, darunter Dreamworks, GE, Mc Kinsey, SAIC Motors und Carrefour.

Storage-bezogene Lücken im Funktionsportfolio von Kubernetes, dem derzeit dominierenden Scheduler, gibt es viele – von dynamischem Storage-Provisioning bis zu Serviceklassen, von Datensicherheit bis zur Definition globaler Adressräume und von Datenreplikation bis zur gemeinsamen Nutzung von Volumes durch Container.

PWX läuft in jeder Cloud oder im Unternehmen und lässt sich Bare-Metal oder auf VMs implementieren. Mit Schedulern wie Kubernetes, Mesosphere, Swarm und Docker als Basis der Container-Verarbeitung integriert sich die Software automatisch, wie man das von den Tools in DevOps-Umgebungen kennt. Sie ist applikationsneutral. Die Datenvolumes werden dynamisch im Einklang mit dem Scheduler aufgebaut und gegebenenfalls in der Größe angepasst und verschlüsselt, wobei die Anwender ihre eigenen Schlüssel mitbringen.

Volumes lassen sich gegebenenfalls über Clouds verschieben. Replikationen erfolgen Quorum-basiert. Snapshots erfolgen auf einen anderen Cluster oder externe Objektstorage wie AWS S3. Derzeit unterstützt Portworx AWS, das in Europa wichtigere Microsoft Azure, GCP, Alicloud und regionale Anbieter. Bis zu 1000 auch Storage-lose Server kann PWX pro Implementierung mit seinen Storage-Diensten versorgen.

Vielfältige Anwendungen

Zwei Beispiele für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten:

  • In privaten Clouds – derzeit etwa drei Viertel der Implementierungen – können Anwender mit Portworx zwei Verfügbarkeitszonen in Gestalt von Racks aufbauen, zwischen denen Daten einfach verschiebbar sind, was insgesamt die Verfügbarkeit erhöht.
  • In IoT-Echtzeitumgebungen lässt sich mit Portworx eine Umgebung konstruieren, in der die Ein-/Ausgabe pro Container priorisierbar ist und Volumes dynamisch erzeugt oder in der Größe verändert werden können. Sollen mehrere Nutzer auf ein Medium schreiben, kann man als Medium SSDs verwenden. Laut Portworx ermöglicht das eine gegenüber Cloud-Filern um den Faktor 100 erhöhte Ein-/Ausgabeleistung.

Während in Version 1.0 von PWX die Grundfunktionen persistenter Storage im Mittelpunkt standen, kommen in dem aktuellen Release 1.4 Funktionen für Daten-Workflows hinzu, zum Beispiel Rack- und Datacenter-Awareness, Autoskalierungs-Gruppen in Clouds oder Blue-Green-Deployments, also der Betrieb von bezüglich Appserver, Datenbanken und Webserver gleichartigen Test- und Betriebsumgebungen.

In Release 2.0, ebenfalls noch 2018 gegen Jahresende zu erwarten, folgen Multicloud-Workflows. Dazu gehören Entwicklung und Bereitstellung in unterschiedlichen Clouds, Datenmigration und Disaster Recovery zwischen Clouds, Betrieb in einer und Burst in einer anderen Cloud sowie aktiv-aktive Datensynchronisierung für ununterbrochenen Geschäftsbetrieb zwischen Clouds.

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