Das Testen von Storage-Systemen

Viele Wege führen nach Rom

| Autor / Redakteur: Berthold Höflich / Tina Billo

Vor der Anschaffung eines neuen Storage-Systems heißt es sicherstellen, dass sich dieses im Praxiseinsatz tatsächlich so verhält, wie versprochen.
Vor der Anschaffung eines neuen Storage-Systems heißt es sicherstellen, dass sich dieses im Praxiseinsatz tatsächlich so verhält, wie versprochen. (Bild: geralt/Pixabay / CC0)

Wer sich einen ersten Überblick über die Leistungsmerkmale von Speicherlösungen verschaffen und diese miteinander vergleichen will, greift im ersten Schritt gerne auf Datenblätter zurück. Doch Papier ist geduldig. Ob die versprochenen Eigenschaften in der Praxis und vor allen in der eigenen individuellen Umgebung auch Bestand haben, zeigt sich allerdings erst in Tests. Welche Verfahren sich hierfür anbieten erläutert Berthold Höflich.

Leistung, Kosten, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit – die klassischen Schmerzpunkte der IT tun im Bereich Storage ganz besonders weh und sind der Grund, warum viele Storage-Verantwortliche nach Alternativen zu ihren Altsystemen suchen. Für die neue Speicherlösung erwarten Entscheider dann eine Garantie, dass diese tatsächlich besser performt, die Geschäftsanwendungen beschleunigt und die Nutzer glücklich macht.

Um diese Sicherheit zu haben, testen Unternehmen potenzielle Speicherlösungen vorab für verschiedene Business Cases und wollen oft ihren Favoriten im Ergebnis bestätigt sehen. Dabei kommt allerdings nicht immer die Wahrheit über die Lösung ans Licht. Was ist also der beste Weg, um Storage-Systeme zu testen und letztlich bewerten zu können? Hier stehen Unternehmen verschiedene Möglichkeiten zu Verfügung. Deren Vor- und Nachteile im Überblick.

Echte Workloads

Die erfolgversprechendste Variante um die Leistung von Storage-Systemen zu validieren ist es, echte Workloads darauf laufen zu lassen. Testsysteme mit realen Szenarien bieten Infrastruktur- und Applikationsteams das beste Verständnis dafür, wie sich das gesamte System bei anhaltenden und Spitzenbelastungen für mehrere Anwendungen verhält.

Das Aufsetzen eines solchen Tests erfordert Zeit und Mühe, allerdings sollte die Entscheidungsfindung für einen solch kritischen Bestandteil der Gesamt-IT für die kommenden Jahre auch die entsprechende Zeit erfordern – vielleicht sogar über Wochen hinweg.

Simulierte Workloads

Eine andere Möglichkeit ist es, existierende Anwendungen mit simulierten Nutzer-Workloads für den Test zu verwenden. Dies ist besonders bei Anwendungen sinnvoll, die spezifische, vertraute Muster aufweisen. Ein Beispiel hierfür sind Batch-Jobs mit eine klar definierten Fertigstellungszeit. Das macht es einfacher, die Storage-Leistung innerhalb verschiedener Umgebungen zu vergleichen.

Eine weitere Herausforderung für IT-Abteilungen besteht darin, während der gesamten Testphase alle benötigten Geräte vor Ort zu haben und echte, sensible Daten an den potenziellen Storage-Anbieter weiterzugeben. Diese könnten zwar anonymisiert werden, doch das kostet Zeit und Geld.

Darüber hinaus braucht es eine Methode zur Simulation von Benutzerinteraktion, die in der Regel umfangreiche Skripts oder spezialisierte Simulationssoftware erfordert. Unternehmen mit riesigen IT-Budgets verfügen über die für eine kontinuierliche Test-Entwicklung und Ausführung notwendigen personellen Ressourcen und Geräte. Viele können sich diesen Aufwand jedoch nicht leisten.

Synthetische Workloads

Heutzutage testet man Speicherleistung oft mit synthetischen Workloads innerhalb einer kontrollierten Umgebung, beispielsweise im Testlabor des Herstellers. Der Vorteil: Die Tests erfordern nur ein begrenztes Investment seitens der Unternehmen und sind abgesehen von der Zeit zur Auswahl der durchzuführenden Tests schnell umsetzbar.

Die Herausforderung bei diesem Ansatz besteht in der Modellierung des Workloads und der korrekten Auswertung der Ergebnisse, um sicherzustellen, dass sie auch mit der Funktionsweise des Systems im Live-Zustand übereinstimmen.

Um dem gerecht zu werden, sammelt Infinidat beispielsweise Leistungsmesswerte aus den vorhandenen Arrays der Testkunden und passt die synthetische Arbeitsbelastung intensiv an, um die tatsächlichen Workloads genau zu imitieren. Dazu müssen etliche Daten gesammelt und analysiert werden, wie zu Storage Tiers, Sub-LUN Workload Distribution, Workloads nach IO-Größen, Cache Hits und vieles weitere mehr.

Falsches Nachstellen von Spitzenbelastungen

Ein weiterer wichtiger Hinweis zu synthetischen Workload-Tests: Oftmals werden Spitzenbelastungen falsch nachgestellt. Diese unterscheiden sich jedoch deutlich von der durchschnittlichen oder Standard-Workloadbelastung beispielsweise hinsichtlich Parametern wie Cache-Hits, Lese-Prozentsatz und IO-Größe. Peak-Load-Tests werden meist zu kurz und mit schreibintensiver IO aufgesetzt, die leicht im Schreib-Cache gehalten und dann später entsorgt werden könnte.

Nachahmungen dieser Workloads über einen längeren Zeitraum, zehn Minuten oder sogar Stunden je nach Größe und Zufälligkeit der Daten, eignen sich besser, um reale Workloads zu imitieren. Wenn man diesen Ansatz fährt, wird der Schreib-Cache überlaufen und das System dazu veranlassen, das Medium zu speichern. An dieser kritischen Stelle können wirkliche Leistungsvergleiche gezogen werden.

Aufwand, der sich auszahlt

Als Fazit bleibt: Das Testen von Storage-Systemen ist kein einfaches Unterfangen, das im Hintergrund läuft. Es ist viel Aufwand erforderlich, um die Test zu planen, durchzuführen und genau zu analysieren.

Doch um am Ende die für das eigene Unternehmen passende und effektivste Storage-Lösung auszuwählen, sollten keine Mühen gescheut werden. Denn die Investition in einer Storage-Lösung berührt schließlich eine der Kernanwendungen in Unternehmen, die sich auch in den nächsten Jahren noch auszahlen soll.

* Berthold Höflich ist Sales Director Germany (DACH) bei Infinidat

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