Storage-Management

So wird All-Flash nicht ausgebremst

Wie sich das Storage-Management mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessern lässt >>>

Flash bietet einen Geschwindigkeitsvorteil.

Flash bietet einen Geschwindigkeitsvorteil.

IT-Verantwortliche stehen bei der Planung ihrer Storage-Kapazitäten oft vor der richtungsweisenden Frage, auf welche Architekturen und Speichermedien sie setzen sollten. Dabei entscheidet sich so mancher für einen Umstieg auf All-Flash, da Daten in diesem Fall komprimiert gespeichert werden und dadurch wesentlich weniger Speicherbedarf anfällt. Weniger Speicherbedarf könnte hier Ersparnisse bringen – zunächst einmal. Außerdem bietet Flash einen Geschwindigkeitsvorteil und so ist es nachvollziehbar, wenn IT-Entscheidungsträger ihre Unternehmensdaten auf einem schnellen Medium vorhalten möchten. Doch auf diesem Weg lauern einige markante Hindernisse.

Zunächst sind All-Flash-Arrays technologiebedingt eine der teuersten Varianten, Daten zu speichern. Sämtliche Daten sind sehr schnell abrufbar und für ihre Speicherung wendet das Unternehmen einen stattlichen Betrag auf. Das mag bei Daten, die ständig im Zugriff sind, verständlich sein. Aber häufig werden auch selten verwendete Daten beziehungsweise Backups ebenfalls auf das Flash-Array gespeichert, obwohl die besonderen Eigenschaften des teuren Flash-Speichers hier nicht erforderlich sind und das Budget so umsonst ausgegeben wird. Auch im Hinblick auf die Vorschriften der Datenschutz-Grundverordnung ­(DSGVO) kann die Wahl einer All-Flash-Architektur Probleme bereiten. So schreibt der Gesetzgeber vor, dass personenbezogene Daten sowohl während ihrer Übermittlung als auch während ihrer Speicherung verschlüsselt sein müssen. Diese Verschlüsselung muss durchgehend vom Speicherplatz bis zum Ort ihrer Verarbeitung sichergestellt sein. Dabei sieht das Gesetz bei Zuwiderhandlungen hohe Geldstrafen vor, die Unternehmen in ernsthafte Bedrängnis bringen können.

Hier zeigt sich, dass Flash seine Trümpfe bezüglich der effizienteren Nutzung des vorhandenen Platzes nicht ausspielen kann. Es gibt einen Widerspruch zwischen den Kompressionsmethoden, die bei Flash zum Tragen kommen, und der vom Gesetzgeber geforderten Verschlüsselung. Denn die Kompression geschieht meist, indem in Dateien mehrfach auftretende Muster zusammengefasst werden. Bei der Verschlüsselung wird jedoch die Struktur innerhalb einer Datei unkenntlich gemacht, damit keine Rückschlüsse auf ihren Inhalt möglich sind. Das verhindert eine wirksame Kompression, da hier der Dateieninhalt nicht mehr in einen vernünftigen Zusammenhang gebracht werden kann – was der Sinn einer Verschlüsselung ist. Eine Platzersparnis findet nicht mehr im ausreichenden Maße statt und der Bedarf an Speicherkapazität erhöht sich deutlich.

Für jede Datei das richtige Medium


Damit verliert Flash-Speicher an Glanz. Die Lösungen sollten nur mehr dort eingesetzt werden, wo eine hohe Geschwindigkeit – beim Zugriff auf die nun de facto nicht mehr komprimierten Daten – unabdingbar ist. Die Fokussierung auf ein bestimmtes Speichermedium in der Storage-Architektur ist daher nicht sinnvoll. Weniger aktiv verwendete Daten können beispielsweise auf Nearline-SAS-Laufwerke ausgegliedert werden. Das bedeutet, dass sich Datenbankadministratoren und Speicherexperten darauf einigen müssen, welche Daten wo aufbewahrt werden sollten. Dieser Prozess beinhaltet die Definition von Richtlinien, die über die Behandlung der Daten entscheiden sollen.

Um diese Richtlinien zu entwerfen und anzuwenden, ist allerdings ein nicht geringer Personalaufwand nötig, der das IT-Budget belastet. Mitarbeiter unterschiedlicher Abteilungen müssen ihre sich teilweise widersprechenden Interessen in einem langwierigen Austausch in Einklang bringen. Dieser Prozess ist nicht nur zu Beginn des Projekts nötig, sondern auch während des laufenden Betriebs, denn die Rahmenbedingungen ändern sich ständig. Das führt zu einem relativ hohen kontinuierlichen Personaleinsatz.

KI vereinfacht das Management


Einen Ausweg kann hier die Anwendung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bieten. Diese kann automatisch aktive Daten identifizieren und sie entsprechend auf einem Flash-Medium ablegen. Weniger häufig nachgefragte Informationen werden auf langsamere, aber kostengünstigere Medien verteilt. In der Praxis durchsucht ein sogenannter neuraler Cache den Datenbestand und untersucht die Muster der Datenzugriffe. Da sich das Zugriffsmuster und die Beschaffenheit der Daten als auch der Anwendungsfälle ständig ändern, passt die KI-Engine die Zuordnung der Daten ständig an. Dabei berücksichtigen die Lösungen, wie sie beispielweise Infinidat anbietet, die geltenden Compliance-Richtlinien, was den Aufbewahrungsort von Informationen anbelangt.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 11/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Oft entscheiden sich Unternehmen, Speicherkapazität nach Bedarf anzufordern. Eine sinnvolle Verteilung der Daten auf die für sie optimalen Speichermedien schont daher die Mittel, die für Storage ausgegeben werden müssen – Unternehmen zahlen nur für den Speicherplatz, der absolut notwendig ist. Doch auch für die Zukunft sind IT-Verantwortliche bestens gerüstet. Mittels Prognosen, die durch die KI-Engine möglich sind, kann der Bedarf an Speicherplatz vorab geplant und das IT-Budget strategischer investiert werden.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

©2018Alle Rechte bei MEDIENHAUS Verlag GmbH

Unsere Website verwendet Cookies, um Ihnen den bestmöglichen Service zu bieten. Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung zu. Weitere Infos finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

ok