Mythen und Realitäten rund um Software-Defined Storage

Was speichert besser – SDS oder Hardware?

| Autor / Redakteur: Berthold Höflich* / Dr. Jürgen Ehneß

SDS verspricht agile Daten – und mehr.
SDS verspricht agile Daten – und mehr. (Bild: © L.F.otography - stock.adobe.com)

Mehr Agilität, höhere Skalierbarkeit sowie bessere Performance – das sind nur drei von vielen Argumenten, die für Software-Defined Storage (SDS) sprechen. Weitere heißen: höhere Fehlertoleranz, standardisierte Hardware-Infrastruktur, schnellere Hardware-Aktualisierungszyklen, keine Herstellerbindung und niedrigere Anschaffungskosten.

Angesichts dieser Argumente stellt sich die Frage: Ist SDS, die sich ja auch noch immer nicht auf breiter Flur durchgesetzt hat, wirklich die inzwischen überlegene Technologie? Oder gibt es Gründe, vielleicht doch auch auf andere Alternativen zu setzen?

Einsatzgebiete und Hindernisse

Software-Defined Storage kann als Basistechnologie innerhalb hyperkonvergenter integrierter Systeme (HCIS) eingesetzt werden, am Rand von IoT-Infrastrukturen und für den Aufbau kostengünstiger Scale-Out-Sekundär-Storage-Arrays. Punkten können die SDS-Speicher-Arrays jedoch nur in geschäftskritischen Umgebungen. Einer der Gründe dafür ist sicherlich das mangelnde Vertrauen von IT-Entscheidern, besonders wenn das Datenwachstum hauptsächlich auf unstrukturierten Daten beruht, die auf preiswerten lokalen Speichermedien oder in der Cloud gespeichert werden können.

Zudem bieten einige Hersteller ihre SDS-Lösungen eher defensiv an, da sie sowohl die bereits erfolgten Investitionen ihrer Kunden in Storage Arrays schützen möchten als auch sich selbst dieser Einnahmequelle nicht berauben wollen. Mitunter müsste das anwendende Unternehmen seinen Storage-Anbieter explizit auffordern, ihm eine entsprechende SDS-Offerte zu unterbreiten. Dies wird sich auch in Zukunft nicht ändern, es sei denn, sie werden durch den lokalen Wettbewerb dazu gezwungen.

Erfüllt die SDS denn tatsächlich die Erwartungen, die in sie gesetzt werden? Zunächst soll sie mehr Agilität bieten. Dazu muss man wissen, dass der Datenaustausch zwischen Arrays oder Rechenzentren ohnehin ein zeitaufwändiger, ressourcenintensiver und fehleranfälliger Prozess ist. Aus diesem Grund verbleiben Daten oft dort, wo sie zunächst abgelegt wurden – auch wenn dies auf Dauer nicht mehr kostengünstig ist. Damit wird die theoretisch verfügbare Agilität jedoch nicht mehr genutzt.

Skalierbarkeit nicht ohne Voraussetzungen

Auch in Sachen Skalierbarkeit tun sich Hindernisse auf: So sind spezielle SDS-Instanziierungen mittels SDS-Array-Software nicht unbedingt skalierbarer, denn es handelt sich hier um dieselbe Software, die auch für den Betrieb der Anbieter-Arrays zuständig ist. Für Scale-Out-SDS-Instanziierungen könnte der Anspruch einer höheren Skalierbarkeit allerdings zutreffen, wenn einige Grundannahmen erfüllt werden. Dazu müsste eine Scale-Out-SDS niedrigere Anschaffungs- und Betriebskosten haben als Storage-Arrays, die Leistung linear skalieren und ein konstantes Performance-Verhalten bei einer hohen Anzahl von Knoten aufweisen.

Ferner dürfte ein gemischter Betrieb asymmetrischer Knoten auch von verschiedenen Generationen im selben Cluster keine Probleme verursachen. Dies ist jedoch nahezu unvermeidlich, wenn das Unternehmen – aufgrund schneller Modellwechsel von Servern, Festplatten und SSDs – eine Just-in-Time-Upgrade-Strategie verfolgt. Scale-up-Arrays können die Leistungs- und Kapazitätsanforderungen eines Unternehmens nicht erfüllen.

Performance vs. Betriebskosten

Zudem soll die SDS eine bessere Performance bieten. Mehr Leistung klingt zwar zunächst überzeugend, jedoch sind höhere Leistungskennzahlen ohne Basisbezug bedeutungslos: 30 Prozent zusätzliche Lebensdauer über den im schlechtesten Fall definierten Wert wirken sich kaum aus, wenn die Aufrechterhaltung einer konstanten Leistung eine häufige, schrittweise Erneuerung erfordert. Der in der Anschaffung erzielte Vorteil kann von den laufenden Betriebskosten leicht aufgefressen werden.

Da Scale-Out-Architekturen üblicherweise mehr Komponenten aufweisen, als das bei Scale-Up-Arrays mit vergleichbarer Leistung und Kapazität der Fall ist, benötigen sie eine höhere Fehlertoleranz, um eine vergleichbare Kapazität zu erreichen. Dabei sind Festplatten- und SSD-Ausfälle die häufigste Fehlerquelle. Diese müssen toleriert werden können, ohne die Datenintegrität zu beschädigen.

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Leider dauern Ausfälle von Speichermedien länger an als Rechner- oder Netzwerkausfälle. Bei einem Abbruch einer Anwendung wird sie von einem Checkpoint aus neu gestartet. Bei einem Software-Defined-Networking-Fehler (SDN) kann dies mehr Zeit in Anspruch nehmen als die Wiederherstellung und der Neustart der abgebrochenen Anwendung. Im Vergleich zur Wiederherstellung nach einem SDS-Verlust der Datenintegrität, die Stunden bis Tage in Anspruch nehmen kann, ist dies aber immer noch das kürzer andauernde Problem.

Standardisierte Hardware-Infrastruktur als Alternative ohne Risiken

Wie gezeigt wurde, relativieren sich einige Vorteile von SDS beim Blick auf die Realität in vielen Unternehmen. Hier stellt sich daher die Frage nach Alternativen – und die gibt es. So bietet der Markt auch Hardware-basierte Storage-Lösungen wie etwa ein Storage-Array, das eine standardisierte Hardware-Infrastruktur aufweist, die die gleiche oder sogar eine noch höhere Flexibilität bieten als Software-Defined Storage. Solche Lösungen, wie beispielsweise die InfiniBox, verfügen über weitaus mehr Storage-Kapazität, als der Anwender gegenwärtig benötigt. Der überschüssige Speicherplatz ist ein jederzeit abrufbarer Sicherheitspuffer. Kunden wird lediglich der tatsächlich genutzte Speicherplatz berechnet.

Benötigt er mehr Kapazität, so wird sie ihm zeitnah freigeschaltet. Dadurch kann der Anwender auch im Spitzenbetrieb flexibel reagieren und geht keinerlei Verpflichtungen ein. Der aktuell also fast unschlagbare Vorteil solcher Systeme im Gegensatz zu SDS: Da sie sich selbst verwalten, können bei dieser Alternative weder menschliches Versagen noch Software-Fehler zum Tragen kommen – und genau diese Fehlerquellen verursachen in der Realität etwa 80 Prozent der Ausfallzeiten.

Umfassende Evaluierung ratsam

Berthold Höflich, Sales Director für Deutschland und Österreich bei Infinidat.
Berthold Höflich, Sales Director für Deutschland und Österreich bei Infinidat. (Bild: Infinidat)

Darüber hinaus sind diese Lösungen auch flexibler, da die Daten tendenziell ohnehin dort bleiben, wo sie zuerst abgelegt werden. Hier entfällt der Datentransfer zwischen Arrays oder Speicherknoten, der ein zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess ist. IT-Verantwortliche, die vor der Frage stehen, ob sie sich der Software-Defined Storage zuwenden, sollten sich deshalb gleichzeitig auf jeden Fall auch mit spezialisierten Storage-Angeboten als möglicher Alternative befassen. Als ein in sich geschlossenes System, das sich jederzeit flexibel dem sich ändernden Bedarf anpassen kann, bieten sie in der Realität häufig immer noch einen stabileren und leistungsstärkeren Betrieb.

*Der Autor: Berthold Höflich, Sales Director für Deutschland und Österreich bei Infinidat

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