Leitfaden zum Thema Tiering: Arten von Speicherebenen und Lösungen

Unternehmen müssen heute Speicher rationell nutzen, da große Datenmengen die Speicherkosten erhöhen und zu einer Datenflut führen können. Datenspeichermedien unterscheiden sich hinsichtlich Kosten, Schreib-/Lesegeschwindigkeit usw., und verschiedene Arten von Daten sollten auf den effizientesten Medien gespeichert werden, um Kosten und Ressourcen zu sparen.

Beispielsweise ist die Speicherung von Backups auf schnellen SSD-Geräten (Solid-State-Laufwerken) unnötig kostspielig, da die hohe Geschwindigkeit von SSDs für diese Art von sekundären Daten nicht erforderlich ist. Im Gegensatz dazu ist die Speicherung von Produktions-Virtuellen Maschinen (VMs) auf Festplattenlaufwerken (HDDs) mit niedriger Drehzahl (RPM) zwar budgetfreundlich, erfüllt jedoch nicht die Anforderungen an die Leistung für Primärsysteme.

Aus diesem Grund sollten Speichertypen kategorisiert werden, um jeden Speichertyp mithilfe von Storage Tiering für die Speicherung der entsprechenden Daten zu verwenden.

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Was ist Storage Tiering?

Storage Tiering ist eine Strategie zum Management von Datenspeichern, mit der die Leistung und Kosteneffizienz eines Speichersystems optimiert wird, indem Daten anhand ihrer Eigenschaften und Zugriffsmuster in verschiedene Ebenen kategorisiert werden. Das Hauptziel von Tiering ist es, sicherzustellen, dass die am häufigsten verwendeten und wichtigsten Daten auf leistungsstarken Speichermedien gespeichert werden, während weniger häufig verwendete oder weniger wichtige Daten auf kostengünstigeren Speichermedien gespeichert werden.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten je nach Wert und Nutzungsmuster auf verschiedenen Arten von Speichermedien zu speichern, z. B. auf schnellen und teuren Solid-State-Laufwerken (SSDs) oder langsameren, aber kostengünstigeren Festplattenlaufwerken (HDDs).

Storage Tiering beginnt mit der Klassifizierung von Daten in verschiedene Kategorien oder Ebenen anhand von Kriterien wie Zugriffshäufigkeit, Wichtigkeit und Anforderungen an die Leistung. Diese Klassifizierung kann sich im Laufe der Zeit ändern, wenn der Arbeitsprozess dies erfordert. Die Anzahl und Art der Speicherebenen kann je nach Infrastruktur variieren – von 3 bis 7.

Eine mehrstufige Speicherarchitektur hilft Unternehmen, ihre Speicherkosten zu senken, indem sie kostspielige Speicherressourcen nur für die Daten bereitstellt, die diese auch benötigen. So wird sichergestellt, dass teure Ressourcen nicht für Daten verschwendet werden, die davon nicht profitieren. Durch das Tiering von häufig genutzten Daten auf leistungsstarken Speichermedien und seltener genutzten Daten auf weniger leistungsstarken Medien optimiert die Speichereinteilung die Gesamtleistung des Systems.

Datenklassen für mehrstufige Speichersysteme

Datenklassen in einer mehrstufigen Speicherarchitektur beziehen sich auf die Kategorisierung oder Klassifizierung von Daten anhand bestimmter Attribute oder Merkmale. Diese Klassen bilden eine Datenhierarchie und helfen dabei, zu bestimmen, wo Daten innerhalb eines mehrstufigen Speichersystems gespeichert werden sollten. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Daten auf der am besten geeigneten Speicherebene abgelegt werden, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Zugänglichkeit zu erreichen. Die Besonderheiten von Datenklassen können je nach den Anforderungen des Unternehmens und der Speicherinfrastruktur variieren. Die für die Datenklassifizierung häufig verwendeten Attribute sind:

• Zugriffshäufigkeit . Eines der Hauptkriterien für die Datenklassifizierung ist die Häufigkeit, mit der Benutzer und Anwendungen auf die Daten zugreifen. Daten, die regelmäßig und aktiv genutzt werden (Hot Data), sollten auf Hochleistungsspeicherebenen wie SSDs oder NVMe-Laufwerken gespeichert werden, um schnelle Zugriffszeiten zu gewährleisten. Im Gegensatz dazu können selten genutzte Daten (Cold Data) auf kostengünstigeren Speicherebenen wie HDDs oder Cloud-Speichern abgelegt werden.
• Kritikalität oder Wichtigkeit . Einige Daten sind für den Betrieb oder die Compliance-Anforderungen eines Unternehmens wichtiger als andere. Kritische Daten müssen möglicherweise auf zuverlässigeren und mit Resilienz ausgestatteten Speicherebenen wie RAID (Redundant Array of Independent Disks) oder Cloud-Speichern mit Redundanz gespeichert werden, um das Risiko eines Datenverlusts zu minimieren.
• Datentyp . Verschiedene Datentypen, wie Datenbankdateien, Multimedia-Inhalte, Anwendungsprotokolle oder Archivdokumente, können unterschiedliche Anforderungen an den Speicher haben. Beispielsweise können Multimedia-Dateien einen hohen Durchsatz und eine hohe Kapazität erfordern, während Protokolle auf langsameren Speichern gespeichert werden können, solange sie für Compliance-Zwecke aufbewahrt werden.
• Aufbewahrungsfrist . Daten mit bestimmten Aufbewahrungs- oder Compliance-Anforderungen müssen möglicherweise auf Ebenen gespeichert werden, die die Datenintegrität und -verfügbarkeit für die erforderliche Dauer gewährleisten können. Compliance-Daten müssen oft langfristig aufbewahrt werden und können daher auf zuverlässigeren Speichern gespeichert werden.
• Größe . Große Datenobjekte können von einer Speicherung auf für die Kapazität optimierten Speichern profitieren, während kleine, häufig abgerufene Daten möglicherweise eine Speicherung mit geringer Latenz und hoher Leistung bei E/A-Operationen erfordern.
• Datenlebenszyklus . Daten durchlaufen in ihrem Lebenszyklus verschiedene Phasen, von der Erstellung und aktiven Nutzung bis zur Archivierung oder Löschung. Datenklassen sollten diese Phasen berücksichtigen und Daten bei Bedarf zwischen den Ebenen verschieben. Beispielsweise können neu erstellte Daten zunächst auf einer Ebene mit hoher Leistung gespeichert werden, aber nach und nach auf kostengünstigere Ebenen verschoben werden, wenn sie weniger aktiv sind.
• Kostenempfindlichkeit . Unternehmen unterliegen häufig Budgetbeschränkungen. Datenklassen können dabei helfen, die Kosten für die Datenspeicherung an Budgetvorgaben anzupassen, indem sie sicherstellen, dass teurere Speicherressourcen für Daten reserviert werden, die diese Kosten rechtfertigen.
• Anforderungen von Benutzern oder Anwendungen . Verschiedene Benutzer oder Anwendungen können spezifische Speicheranforderungen haben. Datenklassen können diese Anforderungen berücksichtigen, um sicherzustellen, dass jede Gruppe die erforderliche Speicherleistung und -kapazität erhält.

Sobald die Daten in diese Klassen eingeteilt sind, werden Richtlinien und Algorithmen verwendet, um die Platzierung und Bewegung der Daten innerhalb der mehrstufigen Speicherinfrastruktur zu verwalten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten kontinuierlich hinsichtlich Leistung und Kosteneffizienz optimiert werden und gleichzeitig die Anforderungen und Zugriffsmuster des Unternehmens erfüllt werden.

Klassifizierung mit Hot-, Warm- und Cold-Speicher

Die gängige Art der Datenklassifizierung in mehrstufigen Speichern ist die Einteilung der Daten in geschäftskritische, Hot-, Warm- und Cold-Daten. Diese Klassen helfen dabei, zu bestimmen, wie Daten innerhalb der Speicherinfrastruktur gespeichert, verwaltet und abgerufen werden. In diesem Fall umfassen die in mehrstufigen Speicherstrategien verwendeten Datenklassen:

• Geschäftskritische Daten . Diese Datenklasse bezieht sich auf Daten, die für die Kerngeschäfte eines Unternehmens absolut unerlässlich sind. Geschäftskritische Daten erfordern ein Höchstmaß an Leistung, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit. Sie werden in der Regel auf den speicherresilientesten und leistungsfähigsten Speichermedien gespeichert, die verfügbar sind, z. B. redundante SSD-Arrays oder fehlertolerante Speichersysteme.
• Aktuelle Daten . Aktuelle Daten sind Daten, auf die aktiv und häufig zugegriffen wird. Diese Daten sind in der Regel für das Unternehmen von großer Bedeutung und erfordern schnelle Reaktionszeiten und leistungsstarke Speicher. Heiße Daten werden häufig auf Speichermedien der höchsten Stufe gespeichert, wie Solid-State-Laufwerken (SSDs) oder NVMe-Laufwerken, um eine geringe Latenz und einen schnellen Zugriff zu gewährleisten.
• Warme Daten . Warme Daten sind Daten, auf die weniger häufig zugegriffen wird als auf heiße Daten, die aber dennoch aktiv genutzt werden. Diese Datenklasse befindet sich in Bezug auf die Leistung in der Regel auf einer Stufe unterhalb der heißen Daten, wie z. B. auf Hochleistungs-Festplattenlaufwerken (HDDs) oder hybriden Speicherlösungen. Warme Daten erfordern zwar nicht unbedingt den schnellsten Speicher, müssen aber dennoch für einen effizienten Zugriff leicht verfügbar sein.
• Kalte Daten . Zu den kalten Daten gehören Daten, auf die selten zugegriffen wird, historische Daten oder archivierte Daten. Diese Daten werden oft als weniger kritisch angesehen und auf kostengünstigeren Speicherebenen gespeichert, bei denen es sich um herkömmliche, langsamere Festplatten oder sogar Archivspeicheroptionen wie Band- oder Cloud-Speicher handeln kann. Bei kalten Daten liegt der Schwerpunkt auf langfristiger Aufbewahrung und Kosteneinsparungen.

Die Anzahl der Datenklassen kann von der Anzahl der Speicherebenen im Speicherklassifizierungsmodell abhängen. Unternehmen können Daten auf komplexere Weise klassifizieren, indem sie zusätzlich zu den oben erläuterten Klassen die folgenden Datenklassen verwenden:

• Backup- und Disaster-Recovery-Daten . Daten, die für Backup- und Disaster-Recovery-Zwecke verwendet werden, werden häufig separat kategorisiert. Diese Datenklassen konzentrieren sich darauf, sicherzustellen, dass Daten im Falle eines Datenverlusts oder Systemausfalls zuverlässig und schnell wiederhergestellt werden können. Backup-Daten können auf festplattenbasierten Systemen gespeichert werden, während Kopien für die langfristige Aufbewahrung auf Bändern oder in der Cloud gespeichert werden können.
• Compliance-Daten . Daten, die gesetzlichen Compliance-Anforderungen unterliegen, wie beispielsweise Finanzunterlagen oder Gesundheitsdaten, können besondere Anforderungen an den Speicher haben. Compliance-Datenklassen stellen sicher, dass diese Daten sicher gespeichert werden, beispielsweise durch Verschlüsselung und strenge Zugriffskontrollen, und für die erforderliche Dauer aufbewahrt werden.
• Benutzer- oder Abteilungsdaten . Einige Unternehmen klassifizieren Daten anhand ihrer Quelle, z. B. Daten, die von bestimmten Abteilungen oder Benutzern generiert wurden. Dieser Ansatz kann dabei helfen, Speicherressourcen entsprechend den Anforderungen der verschiedenen Organisationseinheiten zuzuweisen.
• Temporäre Daten oder Cache-Daten . Datenklassen für temporäre Daten oder Cache-Daten können Daten umfassen, die nur von kurzer Dauer sind und auf Hochgeschwindigkeitsspeicherebenen für einen schnellen Zugriff gespeichert werden können, wobei davon ausgegangen wird, dass sie gelöscht oder ersetzt werden können, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
• Tier-Migrationsdaten . In einigen Fällen werden Datenklassen verwendet, um Daten zu identifizieren, die basierend auf Zugriffsmustern aktiv zwischen Speichern verschoben werden. Beispielsweise können Daten, die zunächst häufig abgerufen werden, im Laufe der Zeit jedoch immer seltener genutzt werden, auf wärmere oder kältere Speicherebenen migriert werden.

Diese Datenklassen können als Richtlinien für Speicheradministratoren und automatisierte Speicherverwaltungssysteme dienen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wo Daten innerhalb einer mehrstufigen Speicherinfrastruktur abgelegt werden sollen.

Mehrstufige Speichertypen

Mehrstufiger Speicher bezieht sich auf eine Speicherarchitektur, bei der Daten basierend auf ihren Anforderungen an Leistung und Zugänglichkeit in verschiedene Ebenen kategorisiert werden. Jede Ebene steht für ein bestimmtes Maß an Leistung und Kosten. Das Ziel besteht darin, sicherzustellen, dass Daten auf der am besten geeigneten Ebene gespeichert werden, um sowohl die Leistung als auch die Kosteneffizienz zu optimieren. Nachfolgend finden Sie gängige Speicherebenen, beginnend mit Ebene 0:

• Ebene 0 stellt die leistungsstärkste Speicherebene in einem mehrstufigen Speichersystem dar. Sie besteht häufig aus den schnellsten und teuersten verfügbaren Speichermedien, wie z. B. Solid-State-Laufwerken (SSDs) der Enterprise-Klasse oder NVMe-SSDs (Non-Volatile Memory Express). Die in Tier 0 gespeicherten Daten sind in der Regel geschäftskritisch und erfordern eine extrem niedrige Latenz, eine hohe E/A-Leistung und einen schnellen Datenzugriff. Sie wird für Anwendungen und Daten verwendet, die ein Höchstmaß an Leistung erfordern.
• Tier 1 ist die weitergehende Stufe in Bezug auf Leistung und Kosten. Es besteht in der Regel aus leistungsstarken Festplatten (HDDs), Hybrid-Speicher-Arrays (eine Kombination aus SSDs und HDDs) oder schnelleren SSDs, die nicht so teuer sind wie die in Tier 0. Daten in Tier 1 sind wichtig, erfordern jedoch möglicherweise nicht den absolut schnellsten verfügbaren Speicher. Diese Stufe eignet sich für Anwendungen und Daten, die eine gute Leistung erfordern, aber im Vergleich zu Tier-0-Daten eine etwas höhere Latenz tolerieren können.
• Tier 2 stellt eine kostengünstigere Speicherstufe mit etwas geringerer Leistung im Vergleich zu Tier 1 dar. Sie umfasst häufig herkömmliche Festplatten oder cloudbasierte Speicherlösungen. Auf Daten in Tier 2 wird in der Regel weniger häufig zugegriffen oder sie sind für Echtzeitvorgänge weniger wichtig. Diese Ebene eignet sich für Archivdaten, Backups und Daten, die längere Zugriffszeiten tolerieren können.
• Tier 3 ist die kostengünstigste Speicherebene in einem mehrstufigen Speichersystem. Sie umfasst in der Regel Archivspeicherlösungen wie Bandbibliotheken und Cloud-Speicher. Auf Daten in Tier 3 wird selten zugegriffen und sie werden in erster Linie aus Gründen der Compliance, zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder zur langfristigen Archivierung aufbewahrt. Es bietet die geringste Leistung, aber den kostengünstigsten Speicher.

Einige Unternehmen, die hauptsächlich vor Ort Speicher verwenden, widmen zusätzliche spezielle Ebenen für die Speicherung in der öffentlichen Cloud und für die Sicherungsspeicherung:

• Cloud-Ebene . In einigen mehrstufigen Speicherarchitekturen wird eine separate Cloud-Ebene verwendet, um Daten in einem Cloud-Speicher wie Amazon S3 oder Azure Blob Storage zu speichern. Dadurch können Unternehmen skalierbaren und kostengünstigen Cloud-Speicher für Daten nutzen, die möglicherweise nicht in lokale Ebenen passen. Auf Daten in der Cloud-Ebene kann bei Bedarf über das Internet zugegriffen werden.
• Backup-Ebene . Obwohl Backup-Speicher nicht immer als primäre Speicherebene betrachtet wird, ist er ein wichtiger Bestandteil der Speicherhierarchie. Backup-Daten werden je nach Backup-Strategie des Unternehmens auf festplattenbasierten Systemen oder Bandbibliotheken gespeichert. Der Schwerpunkt liegt auf Datensicherheit und schneller Wiederherstellung im Falle von Datenverlust oder Katastrophen.

Wie viele Ebenen werden in der Regel von Unternehmen verwendet?

Die Anzahl der Ebenen, die Unternehmen in ihren Speichern verwenden, kann je nach ihren spezifischen Anforderungen, Budgetbeschränkungen und der Komplexität ihrer Datenverwaltungsanforderungen stark variieren. In der Praxis implementieren viele Unternehmen jedoch häufig eine dreistufige Speicherhierarchie als Ausgangspunkt (Ebene 0, Ebene 1, Ebene 2).

Viele Unternehmen beginnen mit diesen drei Ebenen als Grundlage und passen dann ihre Speicherinfrastruktur an ihre spezifischen Anforderungen an. Je nach Entwicklung ihrer Datenanforderungen können sie zusätzliche Ebenen hinzufügen oder spezielle Speicherklassen einführen. Beispiel:

• Einige Unternehmen fügen möglicherweise eine Tier 4 oder Tier 5 für die langfristige, umfassende Archivierung hinzu, wobei Technologien wie Bandbibliotheken oder sehr kostengünstiger Cloud-Speicher zum Einsatz kommen können.
• Andere implementieren möglicherweise eine Cloud-Ebene für Backups außerhalb des Standorts und für Disaster Recovery-Zwecke und nutzen dabei Cloud-Speicher-Dienste wie Amazon S3 oder Azure Blob Storage.
• Hybrid-Cloud-Strategien können auch weitere Ebenen einführen, darunter cloudbasierte Ebenen für Daten, die nahtlos zwischen vor Ort liegendem Speicher und Cloud-Speicher verschoben werden müssen.

Der Schlüssel liegt darin, eine Speicherarchitektur zu entwerfen, die mit den Datenzugriffsmustern, Leistungsanforderungen und Budgetüberlegungen des Unternehmens übereinstimmt. Es ist auch wichtig, effektive Richtlinien für das Datenmanagement und das Tiering zu implementieren, um sicherzustellen, dass Daten entsprechend den sich im Laufe der Zeit ändernden Anforderungen auf der geeigneten Ebene gespeichert werden. Da sich die Datenspeichertechnologien ständig weiterentwickeln, können Unternehmen ihre Strategien für die mehrstufige Speicherung anpassen, um von neuen Innovationen und kosteneffizienten Lösungen zu profitieren.

Diese gängigen Speicherebenen lassen sich in einer Tabelle mit kurzen Erläuterungen und typischen Verwendungsfällen zusammenfassen:

Bitte beachten Sie, dass die Namen und Eigenschaften der Speicherebenen je nach Unternehmen und Speicheranbieter variieren können. Die obige Tabelle bietet einen allgemeinen Überblick über gängige Speicherebenen und ihre typischen Verwendungsfälle, aber die konkreten Implementierungen können je nach den Anforderungen der Organisation und den verfügbaren Technologien variieren.

Wo Speicherebenen verwendet werden

Tiering ist eine Speicherverwaltungsstrategie, die sowohl vor Ort (in den eigenen Rechenzentren oder privaten Cloud-Umgebungen einer Organisation) als auch in der öffentlichen Cloud eingesetzt werden kann. Es handelt sich um einen flexiblen Ansatz, der auf verschiedene Speicherarchitekturen angewendet werden kann, um die Datenplatzierung und Zugriffsmuster zu optimieren.

Speicherebenen vor Ort

Tiering wird in den folgenden Umgebungen verwendet, die sich auf die lokale Infrastruktur konzentrieren:

• Herkömmliche Rechenzentren . In herkömmlichen vor Ort liegenden Rechenzentren wird Storage Tiering häufig verwendet, um Daten zu verwalten, die auf verschiedenen Arten von Speichermedien wie SSD, HDD und Bandbibliotheken gespeichert sind. Unternehmen implementieren Storage Tiering, um die Leistung, Kosten und Datenverfügbarkeit innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur zu optimieren.
• Private Clouds Viele Private-Cloud-Umgebungen integrieren Storage Tiering, um Daten über verschiedene Arten von Speicherressourcen hinweg effizient zu verwalten. Dies ist besonders wichtig in privaten Cloud-Umgebungen, in denen Ressourcen dynamisch zugewiesen werden müssen, um verschiedene Workloads zu unterstützen.
• Hybrid Clouds . In einer Hybrid-Cloud-Umgebung, die lokale Infrastruktur mit öffentlichen Cloud-Ressourcen kombiniert, kann Tiering verwendet werden, um die Datenplatzierung in beiden Umgebungen zu optimieren. Unternehmen können Tiering-Richtlinien verwenden, um zu bestimmen, welche Daten vor Ort gespeichert und welche aus Gründen der Kosteneffizienz oder Skalierbarkeit in die öffentliche Cloud verschoben werden sollen.

Speicherebenen im Cloud-Speicher

Im Cloud-Speicher wird das Tiering in den folgenden Umgebungen verwendet:

• Öffentliche Cloud-Speicherdienste . Öffentliche Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) bieten im Rahmen ihrer Cloud-Speicherdienste eigene Optionen für das Tiering an. AWS bietet beispielsweise S3-Speicherklassen (Standard, Intelligent-Tiering, Glacier usw.) an, die jeweils auf unterschiedliche Anforderungen an Leistung und Kosten zugeschnitten sind.
• Objektspeicher . Objektspeicher Dienste in der öffentlichen Cloud unterstützen häufig Tiering des Speichers, damit Kunden die für ihre Daten am besten geeignete Speicherklasse auswählen können. Dies ist vorteilhaft für die Optimierung von Kosten und Zugriffszeiten.

Automatisiertes Storage Tiering

Automatisiertes Storage Tiering und Storage Tier Optimization sind Techniken, die im modernen Datenspeichermanagement eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Daten effektiv und zur richtigen Zeit auf der am besten geeigneten Speicherebene abgelegt werden.

Automatisiertes Storage Tiering ist eine Datenmanagementtechnik, bei der Daten automatisch und dynamisch auf der Grundlage spezifischer Richtlinien und Kriterien zwischen verschiedenen Speicherebenen verschoben werden. Diese Richtlinien werden in der Regel von Speicheradministratoren definiert oder durch intelligente Speichermanagement-Software festgelegt. Das Hauptziel des automatisierten Tierings ist die Optimierung der Nutzung von Speicherressourcen, indem sichergestellt wird, dass Daten zu jedem Zeitpunkt auf der am besten geeigneten Ebene gespeichert werden.

Das automatisierte Tiering ermöglicht Ihnen die dynamische Optimierung Ihrer Speicherebenen, indem es die Datennutzung und den Datenzugriff kontinuierlich überwacht, um Datenprioritäten und die erforderlichen Ebenen zu bestimmen. Wenn Sie automatisierten Speicher verwenden, legen Sie Ihre bevorzugten Schwellenwerte fest, und die Automatisierung kümmert sich um den Rest.

Wenn die Datennutzung vordefinierte Schwellenwerte erreicht, werden die Daten entsprechend verschoben. Wenn die Häufigkeit des Datenzugriffs zunimmt, werden die Daten auf eine Ebene mit geringerer Latenz verschoben. Wenn Daten nicht mehr verwendet werden, werden sie auf eine kostengünstigere Ebene mit höherer Latenz verschoben. Dieser Ansatz optimiert sowohl Ihre Kosten als auch Ihre Leistung mit minimalem Aufwand und ohne laufenden Wartungsaufwand.

Automatisiertes Storage Tiering erleichtert die richtliniengesteuerte Datenübertragung zwischen Speicherebenen und passt sich so den Leistungs- und Kapazitätsanforderungen der Benutzer an. Diese Funktion arbeitet effizient mit Ihrer bestehenden mehrstufigen Speicherarchitektur zusammen und optimiert das Datenmanagement durch Automatisierung. Automatisiertes Storage Tiering verbessert die Leistung und Kosteneffizienz durch Echtzeitanpassungen und schnelle Datenverschiebungen.

Storage Tier Optimierung ist ein umfassenderes Konzept, das verschiedene Strategien umfasst, darunter automatisiertes Storage Tiering , um sicherzustellen, dass die Speicherinfrastruktur eines Unternehmens effizient verwaltet und genutzt wird. Während automatisiertes Storage Tiering eine Schlüsselkomponente der Storage Tier Optimization ist, können auch andere Techniken und Best Practices zum Einsatz kommen.

Tiering vs. Caching

Tiering und Caching sind zwei unterschiedliche Techniken, die bei der Speicherung und Verwaltung von Daten zum Einsatz kommen – sie dienen unterschiedlichen Zwecken. Die Begriffe Tiering und Caching werden oft fälschlicherweise synonym verwendet, beziehen sich jedoch auf zwei unterschiedliche Techniken zur Speicherbeschleunigung . Bei beiden werden häufig abgerufene oder aktive Daten auf Hochgeschwindigkeitsmedien wie Flash gespeichert. Damit enden jedoch die Gemeinsamkeiten.

Caching speichert Daten vorübergehend auf einem Hochleistungsmedium wie DRAM oder Solid-State-Speicher, um die Leistung zu steigern. Der Cache befindet sich zwischen der Anwendung und dem Backend-Speicher. Die gleichen Daten befinden sich auch auf einer niedrigeren Speicherebene, in der Regel einer Festplatte. Die Daten werden in den Cache kopiert, aber die Originaldaten bleiben an ihrem ursprünglichen Standort. Caching ist im Wesentlichen eine Einwegtransaktion, bei der der Cache die Daten nach ihrer Verwendung löscht.

Storage Tiering hingegen verschiebt Daten physisch zwischen Speichergeräten. Wenn Daten als „heiß” identifiziert werden, werden sie auf eine Hochgeschwindigkeitsebene verschoben, sodass die Standardebene keine Kopie mehr enthält. Wenn die Daten „abkühlen”, werden sie wieder auf die Standardebene zurückverschoben. Beim Storage Tiering werden Daten nicht nur kopiert, sondern von einem langsameren Speicher auf einen schnelleren Speicher und umgekehrt verschoben.

Sowohl Storage Tiering als auch Caching verbessern die Datenzugänglichkeit, unterscheiden sich jedoch in der Art und Weise, wie sie Speicher für häufig abgerufene Daten nutzen. Beim Caching werden Kopien erstellt, während beim Storage Tiering Daten identifiziert und verschoben werden, ohne dass zusätzliche Kopien erstellt werden.

Tiering konzentriert sich also auf die Optimierung der langfristigen Datenplatzierung über verschiedene Speicherebenen hinweg, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten zu erreichen, während Caching darauf abzielt, den Datenzugriff zu beschleunigen, indem häufig aufgerufene Daten vorübergehend in einem Hochgeschwindigkeitspuffer gespeichert werden. Die Wahl zwischen Tiering und Caching hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung oder des Speichersystems und der Art der Datenzugriffsmuster ab. In einigen Fällen können Unternehmen beide Techniken kombiniert einsetzen, um die beste Gesamtleistung und Kosteneffizienz zu erzielen.

Tiered Storage und hierarchisches Speichermanagement

Tiered Storage und hierarchisches Speichermanagement sind beides Strategien, die im Daten-Speicher-Management eingesetzt werden, sich jedoch in ihrer Granularität, ihren Datenbewegungsmechanismen und ihren primären Zielen unterscheiden. Tiered Storage konzentriert sich auf die Kategorisierung von Daten in diskrete Ebenen von Speichermedien basierend auf ihren Eigenschaften, während hierarchisches Speichermanagement sich auf die transparente Migration einzelner Dateien oder Objekte zwischen primärem und sekundärem Speicher konzentriert, um die Effizienz des primären Speichers zu verbessern und Kosten zu sparen.

Vorteile von Storage Tiering

Storage Tiering bietet Unternehmen, die ihre Datenspeicher-Infrastruktur optimieren möchten, mehrere wesentliche Vorteile. Die wichtigsten Vorteile der Implementierung von Storage Tiering sind:

• Verbesserte Leistung . Von Storage Tiering profitieren Unternehmen, wenn sie häufig genutzte oder kritische Daten auf leistungsstarken Speicherebenen, wie Solid-State-Laufwerken oder NVMe-Speichern, platzieren. Dadurch kann Storage Tiering die Systemleistung erheblich verbessern. Dies führt zu einer geringeren Latenz und schnelleren Datenzugriffszeiten für Anwendungen und Benutzer, was wiederum die Produktivität und die Benutzerzufriedenheit verbessert.
• Effiziente Ressourcennutzung . Storage Tiering stellt sicher, dass jede Speicherebene effizient genutzt wird, wodurch eine Überversorgung mit Hochleistungsspeichermedien und eine Unterauslastung kostengünstigerer Speicher vermieden wird. Es maximiert die Kapitalrendite (ROI) für die Speicherinfrastruktur.
• Kostenoptimierung . Storage Tiering hilft Unternehmen dabei, teure Speicherressourcen nur für Daten zuzuweisen, die hohe Leistung benötigen, während weniger wichtige oder seltener aufgerufene Daten auf kostengünstigeren Ebenen wie Festplatten oder Cloud-Speichern gespeichert werden können. Diese Kostenoptimierung führt zu potenziellen Einsparungen bei den Hardware- und Betriebskosten.
• Ausgewogene Workloads . Storage Tiering kann dabei helfen, Daten und Workloads auf verschiedene Ebenen zu verteilen und so Konflikte um Ressourcen zu reduzieren. Dies ist besonders wertvoll in Umgebungen mit gemischten Workloads, in denen einige Anwendungen eine hohe Leistung erfordern, während andere weniger anspruchsvolle Speicheranforderungen haben.
• Adaptives Datenmanagement . Datenzugriffsmuster können sich im Laufe der Zeit ändern. Storage-Tiering-Lösungen analysieren diese Muster kontinuierlich und verschieben Daten bei Bedarf automatisch zwischen den Ebenen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass die Daten auch bei sich ändernden Anforderungen an den Zugriff auf der am besten geeigneten Speicherebene verbleiben.
• Skalierbarkeit . Wenn der Bedarf an Datenspeicher wächst, können Unternehmen dank Storage-Tiering ihre Infrastruktur effizient skalieren. Je nach Bedarf können neue Speicherebenen hinzugefügt oder bestehende Ebenen erweitert werden, um steigenden Datenmengen und Anforderungen an die Leistung gerecht zu werden.
• Vereinfachtes Datenmanagement . Storage-Tiering-Lösungen umfassen häufig automatisierte Richtlinien und Tools für das Management, die Datenverwaltungsaufgaben vereinfachen. Dadurch wird der Verwaltungsaufwand im Zusammenhang mit der manuellen Datenplatzierung und -migration reduziert.
• Compliance und Aufbewahrung . Unternehmen mit regulatorischen oder Compliance-Anforderungen profitieren von Storage-Tiering, da sie sicherstellen können, dass Daten gemäß den gesetzlichen Vorschriften gespeichert und aufbewahrt werden. Compliance-Daten können auf bestimmten Speicherebenen mit den erforderlichen Sicherheits- und Aufbewahrungsrichtlinien verwaltet werden.
• Datensicherheit und Disaster Recovery . Durch die Klassifizierung von Daten nach ihrer Wichtigkeit hilft Tiering Unternehmen dabei, Prioritäten für Datensicherheit zu setzen. Kritische Daten können auf robusten, redundanten Ebenen gespeichert werden, wodurch die Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit der Daten im Falle von Ausfällen oder Katastrophen gewährleistet ist.
• Optimierte Sicherung und Wiederherstellung . Durch die Trennung von Daten nach ihrer Wichtigkeit und ihren Zugriffsmustern kann Tiering dabei helfen, Prioritäten für Sicherungs- und Wiederherstellungsvorgänge zu setzen. Kritische Daten können mit einer höheren Häufigkeit zum Backup gesichert werden, während weniger kritische Daten längeren Sicherungsintervallen unterliegen können.

Der Hauptzweck von Speicherebenen besteht zwar in der Optimierung der Datenplatzierung und der Speicherkosten, doch können die damit verbundenen Vorteile auch die Fähigkeit des Unternehmens verbessern, sich von Katastrophen zu erholen. Redundanz und kostengünstige Datenaufbewahrung erhöhen die Chancen für eine erfolgreiche Datenwiederherstellung. Dies hilft Unternehmen, die Geschäftskontinuität aufrechtzuerhalten und sich mit minimalen Datenverlusten und Ausfallzeiten von Katastrophen zu erholen, was letztlich ihre allgemeine Bereitschaft zur Disaster Recovery verbessert.

Best Practices für Storage Tiering

Storage Tiering ist eine wertvolle Technik zur Optimierung des Speichers, aber es ist wichtig, Best Practices zu befolgen, um seine Wirksamkeit und Effizienz sicherzustellen. Die Best Practices für Storage Tiering lauten wie folgt:

• Verstehen Sie Ihre Daten . Führen Sie eine gründliche Analyse Ihrer Daten durch, um deren Eigenschaften, Zugriffsmuster und Bedeutung zu verstehen. Nicht alle Daten müssen für Tiering vorgesehen sein. Aus diesem Grund sollten Sie ermitteln, welche Datensätze am meisten von einem gestaffelten Speichersystem profitieren würden.
• Wählen Sie die richtigen Speichermedien . Wählen Sie die Speichermedien für jede Ebene basierend auf den Anforderungen an Leistung und Budget Ihres Unternehmens aus. Solid-State-Laufwerke, Festplattenlaufwerke, Cloud-Speicher und Bandbibliotheken sind gängige Optionen.
• Regelmäßige Überwachung und Anpassung . Überwachen Sie Ihre Speicherumgebung kontinuierlich, um Datenzugriffsmuster und die Auslastung der Ebenen zu verfolgen. Passen Sie die Tiering-Richtlinien nach Bedarf an, um sich ändernden Anforderungen Rechnung zu tragen. Die regelmäßige Überprüfung und Feinabstimmung Ihrer Richtlinien ist für eine optimale Leistung unerlässlich.
• Verwenden Sie Datenklassifizierung und -kennzeichnung . Verwenden Sie Metadaten und Datenkennzeichnung, um Daten zu klassifizieren. Diese Metadaten können von Ihrem Tiering-System verwendet werden, um fundiertere Entscheidungen über die Datenplatzierung zu treffen.
• Priorisieren Sie kritische Daten . Stellen Sie sicher, dass geschäftskritische und häufig aufgerufene Daten auf Hochleistungsebenen gespeichert werden. Dies kann unterschiedliche Richtlinien oder Prioritätsstufen für verschiedene Datentypen erfordern.
• Redundanz in kritischen Ebenen einbauen . Wenn Sie geschäftskritische Daten auf Hochleistungsebenen speichern, sollten Sie Redundanzmechanismen wie RAID (Redundant Array of Independent Disks) in Betracht ziehen, um sich vor Datenverlusten aufgrund von Hardwareausfällen zu schützen.
• Implementieren Sie automatisierte Tiering-Richtlinien . Definieren Sie klare, automatisierte Richtlinien für die Verschiebung von Daten zwischen Ebenen. Diese Richtlinien sollten Faktoren wie Zugriffshäufigkeit, Datenalter und Anforderungen an die Leistung berücksichtigen. Die Automatisierung der Datenplatzierung und -migration trägt dazu bei, dass sich die Daten immer auf der richtigen Ebene befinden.
• Sorgen Sie für Sicherheit und Zugriffskontrollen . Implementieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffskontrollen für Daten auf allen Ebenen. Stellen Sie sicher, dass sensible Daten geschützt sind und nur autorisierten Benutzern zugänglich sind.
• Sicherung und Disaster Recovery . Planen Sie Datensicherheit und Disaster Recovery. Stellen Sie sicher, dass die Strategien zum Backup und zur Wiederherstellung mit Ihrem Speicher-Tiering-Konzept übereinstimmen. Kritische Daten sollten häufiger gesichert und mit Sicherheit aufbewahrt werden.
• Skalierbarkeit . Entwerfen Sie Ihre Speicher-Tiering-Strategie so, dass sie skalierbar ist. Seien Sie darauf vorbereitet, bei steigendem Datenspeicherbedarf weitere Ebenen hinzuzufügen oder bestehende zu erweitern.
• Ziehen Sie Hybrid-Cloud-Lösungen in Betracht . Je nach den Anforderungen Ihres Unternehmens sollten Sie die Integration von Cloud-Speicher als eine Ihrer Speicherebenen in Betracht ziehen. Hybrid-Cloud-Lösungen bieten Skalierbarkeit und Flexibilität.
• Bewerten Sie die Technologie regelmäßig . Bleiben Sie über Fortschritte in der Speichertechnologie auf dem Laufenden. Mit der Weiterentwicklung der Technologie können neue Speichermedien und -lösungen kostengünstiger und für Ihre Speicherebenen besser geeignet werden.

NAKIVO Backup & Replication und Backup-Speicherebenen

NAKIVO Backup & Replication ist eine moderne Lösung für Datensicherheit und Disaster Recovery, die mit verschiedenen Speicherebenen kompatibel ist und es Ihnen ermöglicht, Ihre Backup- und Wiederherstellungsstrategien entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen und der verfügbaren Infrastruktur zu optimieren. Die NAKIVO-Lösung unterstützt verschiedene Speichertypen, darunter Speicher vor Ort, Cloud-Speicher und Deduplizierungs-Geräte.

Sie können NAKIVO Backup & Replication so konfigurieren, dass verschiedene Speicherebenen für Backups verwendet werden. Beispielsweise können wichtige Backups auf einem Hochleistungsspeicher (Tier 1) gespeichert werden, um eine schnelle Wiederherstellung zu ermöglichen, während weniger wichtige Backups zur langfristigen Aufbewahrung auf einen kostengünstigeren Speicher (Tier 2 oder Cloud) verschoben werden können.

Das Produkt bietet Funktionen wie Backupkopien und Replikation , mit denen zusätzliche Kopien von Backups auf verschiedenen Speicherebenen erstellt werden können. Dies verbessert die Datenredundanz und die Disaster Recovery-Bereitschaft, indem Backups an mehreren Standorten oder Speicherebenen gespeichert werden.

Sie können Aufbewahrungsrichtlinien innerhalb von NAKIVO Backup & Replication definieren, um Backup-Daten basierend auf Ihrer Tiering-Strategie automatisch zu verwalten. Beispielsweise können Backups für einen kürzeren Zeitraum auf Tier 1 aufbewahrt und dann für eine längerfristige Aufbewahrung auf Tier 2 übertragen werden.

Die NAKIVO-Lösung unterstützt gängige Cloud-Speicheranbieter. Das bedeutet, dass Sie Cloud-Speicher problemlos als Speicherebene für Backups außerhalb des Standorts integrieren können, wodurch der Bedarf an zusätzlicher vor Ort vorhandener Infrastruktur reduziert wird.

Fazit

Mehrstufige Speicherarchitekturen ermöglichen es Unternehmen, Speicherressourcen entsprechend den spezifischen Anforderungen ihrer Daten zuzuweisen. Durch die Platzierung von Daten auf der am besten geeigneten Ebene können Unternehmen sowohl die Leistung als auch die Kosten optimieren und sicherstellen, dass kritische Daten die erforderliche Leistung erhalten, während weniger kritische oder seltener aufgerufene Daten kostengünstig gespeichert werden. Automatisierte Daten-Tiering-Richtlinien und Verwaltungstools tragen dazu bei, dass Daten zwischen den Ebenen verschoben werden, wenn sich Zugriffsmuster und Anforderungen im Laufe der Zeit ändern.

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