Prognose 2016 von Scality: Virtuell gibt es kein Ende mehr

Teile und herrsche ist nicht die Sache von Hyperscale Storage

| Autor / Redakteur: Walter Schadhauser / Rainer Graefen

Jerome Lecat, CEO bei Scality
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Jerome Lecat, CEO bei Scality (Scality)

Vor einem Jahr hat Jerome Lecat Vorhersagen über zwei Trends getroffen, die die Speicherbranche auf den Kopf stellen und SAN- und NAS-Speicher, wie wir sie bis dahin kannten, schlussendlich überflüssig machen würden. Das Ergebnis in Kurzform: alle großen Speicheranbieter werden Marktanteile und Milliardenumsätze verlieren.

SaaS-Speicher: Immer mehr kleine und mittlere Unternehmen würden nicht nur die Software, sondern auch zunehmend ihren Speicherbedarf an SaaS-Anbieter wie Microsoft Office 365, Salesforce und Box.com auslagern. Deshalb würden sie in der Zukunft nur noch wenige klassische Speicher erwerben. Die SaaS-Anbieter würden das SAN/NAS-Modell von EMC und NetApp zu einem softwaredefinierten, hardwareunabhängigen Shared-Nothing-Hyperscale-Architekturmodell weiterentwickeln, wie wir es von Facebook, Amazon und Google kennen.

Das Ergebnis? Klassischen Anbietern auf dem Storagemarkt wie EMC und NetApp entgehen ca. 20 Milliarden USD.

Umwälzungen bei den Speichergroßen

Leistung und skalierbare Speicher: Große Unternehmen und andere Organisationen, die mit großen Datensätzen arbeiten, würden an einen Wendepunkt gelangen, an dem sie sich für eigene skalierbare und softwaredefinierte Festplattenspeicher in Form von Flash-Arrays sowie hybriden und konvergierten Speichern entscheiden würden, um latenzempfindliche Anwendungen wie Videostreaming- und Finanzmodellierungsprogramme mit hohen Anforderungen an die Rechenkapazität verwenden zu können.

Das Ergebnis? Die altbekannten Anbieter auf dem Storagemarkt würden einen erheblichen Marktanteil an Start-ups verlieren, die in diesen beiden neuen Sektoren tätig sind.

Nach einem Jahr ist nun zu beobachten, wie diese Vorhersagen langsam Gestalt annehmen. Die Umsätze und Rentabilität alter Enterprise-Storage-Riesen wie EMC, Netapp und IBM müssen schwere Einbrüche hinnehmen. Laut IDC sind die Umsätze von EMC im zweiten Quartal 2015 im Vergleich zum Vorjahr um 4 Prozent zurückgegangen; die Umsätze von Netapp um 19,6 Prozent und die von IBM sogar um sage und schreibe 28,9 Prozent.

Die zwei Turbos: Datenberge und ihre Analyse

Dieses Jahr werden zwei neue Entwicklungen diesen Prozess wohl noch weiter beschleunigen:

1. Deep Learning: Die Analyse von Big Data gibt es nun schon seit einigen Jahren. Dabei graben sich Programme durch riesige Datenmengen in Unternehmensdatenbanken, Dateien und E-Mails sowie soziale Netzwerke und Kaufentscheidungen von Endnutzern, um sowohl unbedeutende als auch wichtige Trends zu erkennen und damit Wettbewerbsvorteile zu gewinnen, eine prospektive Instandhaltung zu ermöglichen und noch anderes zu erreichen. Diese und andere Strategien sorgen für Einsparungen in Millionenhöhe, Umsatzsteigerungen und bessere Dienstleistungen und damit schlussendlich zu einer höheren Lebensqualität der Endnutzer.

Deep Learning basiert auf Big Data und kombiniert die riesigen Datensätze mit künstlicher Intelligenz und altbekannten neuronalen Netzwerken, um Systeme zu erstellen, die mit Informationen, mehrschichtigen Algorithmen und Software die menschliche Lernfähigkeit nachbilden können. Diese Systeme können zum Beispiel selbstständig lernen, gesprochene Befehle zu verstehen, Fotos durchsuchen, Gegenstände und Gesichter erkennen, mögliche neue Medikamente finden und weitere revolutionäre Funktionen ausführen – selbstständig und automatisch. Heutzutage gibt es sogar schon Roboter, die laufen und eine beliebige Anzahl an neuen Dingen durch Beispiele – ein Beispiel nach dem anderen – lernen können.

2. Das neue Internet der Dinge (Internet of Things, IoT): Das IoT hat das Potenzial, das Internet von einem Medium, in dem Menschen mit Informationen interagieren, in ein Netzwerk zu verwandeln, in dem Geräte, Maschinen, Komponenten, Systeme und Menschen interagieren – wobei tagtäglich Unmengen an Daten produziert werden. Schon ein einziger Linienflug kann mit Dutzenden Komponentensensoren im Flugzeug ein Terabyte oder mehr an IoT-Informationen erzeugen. Wenn wir uns nun einhunderttausend Flüge am Tag vorstellen, die insgesamt 100 Petabyte an täglichen Daten erzeugen, ist das Datenvolumen, das nach Entwicklungen, Wartungsproblemen und anderen Informationen durchsucht werden kann, gleich ob geringfügig oder bedeutend, beinahe unvorstellbar.

Deep Learning, Big Data und das Internet der Dinge werden Leben retten; Sie werden Flugzeugabstürze und Autounfälle verhindern, Krankheiten diagnostizieren und Patienten behandeln, neue wirksame Medikamente finden und so weiter.

Goldgräberstimmung

Tatsächlich hat in vielen Branchen der Wert von Informationen und Software begonnen, den Wert der klassischen Produkte zu übersteigen, die Hersteller und Fachhändler viele Jahre lang gebaut und verkauft haben. Viele neue Unternehmensarten werden mit dem einzigen Ziel entstehen, diese Informationen nutzbar zu machen. Gleichzeitig wird der Informationsaustausch über Industrien und Anbieter in der Produktion, den Vertrieb und andere Sektoren hinweg neue revolutionäre Innovationen hervorbringen.

In solch einer informationshungrigen Welt, in der jeder einzelne Aspekt des Daseins eines Unternehmens und unserer eigenen Leben auf Daten beruht und in der alle Daten – Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft – eine mögliche Goldmine für Unternehmen darstellen und auch andere Einblicke bieten, sind die klassischen begrenzten skalierbaren Storage-Modelle dem Untergang geweiht. Die Zukunft gehört Hyperscale und leistungsbasierten Modellen. Hyperscale-Modelle sind notwendig, um jahrelang endlose Mengen an Big-Data-, IoT- und Deep-Learning-Informationen beinahe kontinuierlich speichern und schnell analysieren zu können. Leistungsstarke Modelle wiederum sind für Echtzeitanwendungen und geringe Latenzen vonnöten.

Ganz groß durch Software - die Speicherzell

Solch eine hohe Skalierbarkeit kann nur durch Software-defined Storage erreicht werden. Diese Entwicklung ist vergleichbar mit der Verschiebung von Rechen- und Netzwerksystemen hin zu intelligenten, softwaredefinierten Scale-Out-Architekturen.

In einer herkömmlichen IT-Speicherumgebung führt eine Heraufskalierung unvermeidbar zu mehr Komplexität, Instabilität und Leistungsproblemen. Das softwaredefinierte Shared-Nothing-Hyperscale-Modell hingegen könnte schon bald all das erreichen:

  • 1. Technische Skalierbarkeit, durch die Systeme mit Erweiterungen stabiler und zuverlässiger werden.
  • 2. Operative Skalierbarkeit, durch die das Management von Systemen einfacher statt schwieriger wird.
  • 3. Leistungsskalierbarkeit, wobei die Leistung eines Systems gemeinsam mit dem System selbst skaliert wird.
  • 4. Kostenskalierbarkeit, wodurch die Systemkosten mit der Skalierung sinken.
  • 5. Zeitliche Skalierbarkeit, hHeutzutage umfasst der Zeitrahmen für das Speichern und den Zugriff auf Daten mindestens ein Menschenleben und nicht mehr nur einige wenige Wochen, Monate oder Jahre. Es gibt Menschen, die wollen, dass ihre Posts auf Facebook auch noch nach ihrem Tod gespeichert werden.

Genau das haben Google, Amazon, Facebook und verschiedene andere Organisationen mit Hyperscale-Storage-Lösungen bereits erreicht. Und ihre IT-Architektur beruht auf Software-defined Storage.

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