Guide du stockage hiérarchisé : types de niveaux et solutions

Aujourd’hui, les entreprises doivent utiliser leur espace de stockage de manière rationnelle, car les volumes importants de données peuvent augmenter les coûts de stockage et entraîner une prolifération des données. Les supports de stockage de données diffèrent en termes de coût, de vitesse d’écriture/lecture, etc. Les différents types de données doivent être stockés sur les supports les plus efficaces afin de réduire les coûts et d’économiser les ressources.

Par exemple, le stockage des sauvegardes sur des appliances SSD (disques SSD) à haute vitesse est inutilement coûteux, car la vitesse élevée des SSD n’est pas nécessaire pour ce type de données secondaires. En revanche, le stockage des machines virtuelles (VMs) de production sur des disques durs (HDD) à faible vitesse de rotation (tr/min) peut être économique, mais ne répondra pas aux conditions de performances des systèmes primaires.

C’est pour cette raison que les types de stockage doivent être classés afin d’utiliser chaque type de stockage pour stocker les données appropriées par la hiérarchisation du stockage.

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Qu’est-ce que la hiérarchisation du stockage ?

La hiérarchisation du stockage est une stratégie de gestion du stockage des données utilisée pour optimiser les performances et la rentabilité d’un système de stockage en classant les données en différents niveaux en fonction de leurs caractéristiques et de leurs modèles d’accès. L’objectif principal de la hiérarchisation du stockage est de garantir que les données les plus fréquemment consultées et les plus critiques sont stockées sur des supports de stockage à performances élevées, tandis que les données moins fréquemment consultées ou moins critiques sont stockées sur des supports de stockage moins coûteux.

Cette approche permet aux organisations de stocker leurs données sur différents types de supports de stockage, tels que des disques SSD (Solid State Drive) rapides et coûteux ou des disques durs (HDD) plus lents mais plus économiques, en fonction de la valeur des données et des modèles d’utilisation.

La hiérarchisation du stockage commence par le classement des données en différentes catégories ou niveaux en fonction de critères tels que la fréquence d’accès, l’importance et les conditions à remplir pour les performances. Ce classement peut évoluer au fil du temps si le processus de travail l’exige. Le nombre et les types de niveaux de stockage peuvent varier (de 3 à 7) en fonction de l’infrastructure de stockage.

Une architecture de stockage hiérarchisé aide les organisations à réduire leurs coûts de stockage en n’allouant les ressources de stockage coûteuses qu’aux données qui en ont besoin. Cela permet d’éviter que des ressources coûteuses ne soient gaspillées pour des données qui n’en tirent pas profit. En plaçant les données chaudes (fréquemment consultées) sur des supports de stockage hautes performances et les données froides (moins fréquemment consultées) sur des supports moins performants, l’hiérarchisation du stockage optimise les performances globales du système.

Classes de données pour l’hiérarchisation du stockage

Dans une architecture d’hiérarchisation du stockage, les classes de données désignent la catégorisation ou la classification des données en fonction d’attributs ou de caractéristiques spécifiques. Ces classes créent une hiérarchie des données et aident à déterminer où les données doivent être stockées dans un système de stockage d’hiérarchisation. Cette approche garantit que les données sont placées sur le niveau de stockage le plus approprié afin d’équilibrer les performances, les coûts et l’accessibilité. Les spécificités des classes de données peuvent varier en fonction des besoins de l’organisation et de l’infrastructure de stockage. Les attributs couramment utilisés pour la classification des données sont les suivants :

• Fréquence d’accès . L’un des principaux critères de classification des données est la fréquence à laquelle elles sont consultées par les utilisateurs et les applications. Les données qui sont utilisées régulièrement et activement (données chaudes) doivent être stockées sur des niveaux de stockage hautes performances, tels que des SSD ou des disques NVMe, afin de garantir des temps d’accès rapides. En revanche, les données rarement consultées (données froides) peuvent être placées sur des niveaux de stockage moins coûteux, tels que des disques durs ou le stockage dans le cloud.
• Criticité ou importance . Certaines données sont plus critiques que d’autres pour les opérations ou les conditions à remplir par une organisation. Les données critiques peuvent devoir être stockées sur des niveaux de stockage plus fiables et plus résilients, tels que le RAID (matrice redondante de disques indépendants) ou le stockage dans le cloud avec redondance, afin de minimiser le risque de perte de données.
• Type de données . Différents types de données, tels que les fichiers de base de données, le contenu multimédia, les journaux d’application ou les documents d’archives, peuvent avoir des conditions de stockage variables. Par exemple, les fichiers multimédias peuvent nécessiter un débit et une capacité élevés, tandis que les journaux peuvent être stockés sur un support plus lent, à condition qu’ils soient conservés à des fins de conformité.
• Période de conservation . Les données soumises à des conditions spécifiques en matière de conservation ou de conformité peuvent devoir être stockées sur des niveaux capables de garantir leur intégrité et leur disponibilité pendant la durée requise. Les données de conformité nécessitent souvent une conservation à long terme et peuvent donc être stockées sur des niveaux de stockage plus fiables.
• Taille . Les objets de données volumineux peuvent bénéficier d’un stockage sur des niveaux optimisés pour la capacité, tandis que les données de petite taille et fréquemment consultées peuvent nécessiter un stockage à faible latence et à hautes performances de E/S.
• Cycle de vie des données . Les données passent par différentes étapes au cours de leur cycle de vie, de leur création et leur utilisation active à leur archivage ou leur suppression. Les classes de données doivent tenir compte de ces étapes et déplacer les données entre les niveaux lors de l’hiérarchisation. Par exemple, les données nouvellement créées peuvent commencer sur un niveau hautement performant, puis être progressivement transférées vers des niveaux moins coûteux à mesure qu’elles deviennent moins actives.
• Sensibilité aux coûts . Les organisations ont souvent des contraintes budgétaires. Les classes de données peuvent aider à aligner les coûts de stockage des données sur les considérations budgétaires en garantissant que les ressources de stockage les plus coûteuses sont réservées aux données qui justifient ce coût.
• Exigences des utilisateurs ou des applications . Différents utilisateurs ou applications peuvent avoir des besoins de stockage spécifiques. Les classes de données peuvent prendre en compte ces conditions à remplir afin de garantir que chaque groupe bénéficie des performances et de la capacité de stockage nécessaires.

Une fois les données classées dans ces catégories, des politiques et des algorithmes sont utilisés pour gérer le placement et le déplacement des données au sein de l’infrastructure de stockage hiérarchisée. Cela garantit que les données sont continuellement optimisées en termes de performances et de rentabilité, tout en répondant aux besoins et aux modèles d’accès de l’organisation.

Classification avec stockage chaud, tiède et froid

Le type courant de classification des données dans les systèmes de stockage hiérarchisé consiste à classer les données comme critiques, chaudes, tièdes et froides. Ces classes permettent de déterminer comment les données sont stockées, gérées et accessibles au sein de l’infrastructure de stockage. Dans ce cas, les classes de données utilisées dans les stratégies de stockage hiérarchisé comprennent :

• Données critiques . Cette classe de données concerne les données qui sont absolument essentielles pour les opérations principales d’une organisation. Les données critiques exigent le plus haut niveau de performances, de fiabilité et de disponibilité. Elles sont généralement stockées sur les supports de stockage les plus résilients et les plus performants disponibles, tels que les baies SSD redondantes ou les systèmes de stockage tolérants aux pannes.
• Données chaudes . Les données chaudes désignent les données qui sont activement et fréquemment consultées. Ces données sont généralement très importantes pour l’organisation et nécessitent des temps de réponse rapides et un stockage hautement performant. Les données chaudes sont souvent stockées sur des supports de stockage de haut niveau, tels que des disques SSD (Solid State Drive) ou des disques NVMe, afin de garantir une faible latence et un accès rapide.
• Données tièdes . Les données tièdes désignent les données qui sont consultées moins fréquemment que les données chaudes, mais qui sont néanmoins activement utilisées. Cette catégorie de données se trouve généralement à un niveau inférieur à celui des données chaudes en termes de performances, par exemple sur des disques durs (HDD) hautes performances ou des solutions de stockage hybrides. Même si les données chaudes ne nécessitent pas nécessairement le stockage le plus rapide, elles doivent néanmoins être facilement accessibles pour garantir un accès efficace.
• Données froides . Les données froides comprennent les données rarement consultées, historiques ou archivées. Ces données sont souvent considérées comme moins critiques et sont stockées sur des niveaux de stockage moins coûteux, qui peuvent être des disques durs traditionnels plus lents, voire des options de stockage d’archives telles que des bandes magnétiques ou un stockage froid basé sur le cloud. L’accent est mis sur la conservation à long terme et les économies de coûts pour les données froides.

Le nombre de classes de données peut dépendre du nombre de niveaux de stockage dans le modèle de classification du stockage. Les organisations peuvent classer les données de manière plus complexe en utilisant les classes de données suivantes en plus des classes expliquées ci-dessus :

• Données de sauvegarde et de reprise après sinistre . Les données utilisées à des fins de sauvegarde et de reprise après sinistre sont souvent classées séparément. Ces classes de données visent à garantir que les données peuvent être restaurées de manière fiable et rapide en cas de perte de données ou de panne du système. Les données de sauvegarde peuvent être stockées sur des systèmes à disque, tandis que les copies de conservation à long terme peuvent être stockées sur bande magnétique ou dans le cloud.
• Données de conformité . Les données qui doivent respecter des conditions de conformité réglementaire, telles que les documents financiers ou les données de santé, peuvent avoir des besoins de stockage spécifiques. Les classes de données de conformité garantissent que ces données sont stockées de manière sécurisée, avec des fonctionnalités telles que le chiffrement et des contrôles d’accès stricts, et conservées pendant la durée requise.
• Données utilisateur ou départementales . Certaines organisations classifient les données en fonction de leur source, telles que les données générées par des départements ou des utilisateurs spécifiques. Cette approche peut aider à allouer les ressources de stockage en fonction des besoins des différentes unités organisationnelles.
• Données temporaires ou en cache . Les classes de données temporaires ou en cache peuvent inclure des données à courte durée de vie qui peuvent être stockées sur des niveaux de stockage à haute vitesse pour un accès rapide, étant entendu qu’elles peuvent être supprimées ou remplacées lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
• Données de migration entre niveaux . Dans certains cas, les classes de données sont utilisées pour identifier les données qui sont activement transférées entre les niveaux de stockage en fonction des modèles d’accès. Par exemple, les données qui sont initialement très sollicitées, mais qui sont de moins en moins consultées au fil du temps, peuvent être transférées vers des niveaux de stockage moins sollicités ou moins sollicités.

Ces classes de données peuvent servir de lignes directrices aux administrateurs de stockage et aux systèmes de gestion de stockage automatisés pour prendre des décisions éclairées quant à l’emplacement des données au sein d’une infrastructure de stockage à plusieurs niveaux.

Types de stockage à plusieurs niveaux

Le stockage à plusieurs niveaux fait référence à une architecture de stockage dans laquelle les données sont classées en différents niveaux en fonction de leurs conditions à remplir en matière de performances et d’accessibilité. Chaque niveau représente un niveau spécifique de performances et de coût de stockage. L’objectif est de garantir que les données sont stockées sur le niveau le plus approprié afin d’optimiser à la fois les performances et la rentabilité. Vous trouverez ci-dessous les niveaux de stockage courants, en commençant par le niveau 0 :

• Niveau 0 représente le niveau de stockage le plus performant dans un système de stockage à plusieurs niveaux. Il est souvent composé des supports de stockage les plus rapides et les plus coûteux disponibles, tels que les disques SSD (Solid State Drive) de classe entreprise ou les disques SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express). Les données stockées dans le niveau 0 sont généralement critiques et nécessitent une latence extrêmement faible, des performances d’E/S élevées et un accès rapide aux données. Il est utilisé pour les applications et les données qui exigent les plus hauts niveaux de performances.
• Le niveau 1 est le niveau suivant en termes de performances et de coût. Il se compose généralement de disques durs (HDD) hautes performances, de baies de stockage hybrides (combinant SSD et HDD) ou de SSD plus rapides, qui ne sont pas aussi coûteux que ceux du niveau 0. Les données du niveau 1 sont importantes, mais ne nécessitent pas nécessairement le stockage le plus rapide disponible. Ce niveau convient aux applications et aux données qui nécessitent de bonnes performances, mais qui peuvent tolérer une latence légèrement plus élevée que les données de niveau 0.
• Le niveau 2 représente un niveau de stockage moins coûteux, avec des performances légèrement inférieures à celles du niveau 1. Il comprend souvent des disques durs traditionnels ou des solutions de stockage dans le cloud. Les données du niveau 2 sont généralement moins fréquemment consultées ou moins critiques pour les opérations en temps réel. Ce niveau convient aux données d’archivage, aux sauvegardes et aux données qui peuvent tolérer des temps d’accès plus longs.
• Niveau 3 est le niveau de stockage le moins coûteux dans un système de stockage à plusieurs niveaux. Il comprend généralement des solutions de stockage d’archivage, telles que des bandothèques et du stockage dans le cloud à froid. Les données du niveau 3 sont rarement consultées et sont principalement conservées à des fins de conformité, de réglementation ou d’archivage à long terme. Il offre les performances les plus faibles, mais le stockage le plus rentable.

Certaines organisations qui utilisent principalement le stockage sur site consacrent des niveaux supplémentaires spéciaux au stockage dans le cloud public et au stockage pour sauvegarder :

• Cloud Tier . Dans certaines architectures de stockage à plusieurs niveaux, un Cloud Tier distinct est utilisé pour stocker les données dans un service de stockage dans le cloud tel que Amazon S3 ou stockage Azure Blob . Cela permet aux organisations de tirer parti d’un stockage dans le cloud évolutif et rentable pour les données qui ne peuvent pas être facilement intégrées dans les niveaux sur site. Les données du niveau cloud sont accessibles via Internet en cas de besoin.
• Niveau de sauvegarde . Bien qu’il ne soit pas toujours considéré comme un niveau de stockage principal, le stockage de sauvegarde est un élément essentiel de la hiérarchie de stockage. Les données de sauvegarde sont stockées sur des systèmes à disque ou des bandothèques, selon la stratégie de sauvegarde de l’organisation. L’accent est mis sur la protection des données et la récupération rapide en cas de perte de données ou de sinistre.

Combien de niveaux sont généralement utilisés par les organisations ?

Le nombre de niveaux utilisés par les organisations dans leurs architectures de stockage peut varier considérablement en fonction de leurs besoins spécifiques, de leurs contraintes budgétaires et de la complexité de leurs exigences en matière de gestion des données. Cependant, dans la pratique, de nombreuses organisations mettent généralement en œuvre une hiérarchie de stockage à trois niveaux comme point de départ (niveau 0, niveau 1, niveau 2).

De nombreuses organisations commencent par ces trois niveaux comme base, puis personnalisent leur infrastructure de stockage pour répondre à leurs besoins spécifiques. Elles peuvent ajouter des niveaux supplémentaires ou adopter des classes de stockage spécialisées à mesure que leurs besoins en matière de données évoluent. Par exemple :

• Certaines organisations peuvent ajouter un niveau 4 ou niveau 5 pour le stockage d’archives à long terme, ce qui peut impliquer des technologies telles que des bandothèques ou un stockage dans le cloud à très faible coût.
• D’autres peuvent mettre en œuvre un Cloud Tier à des fins de sauvegarde hors site et de reprise après sinistre, en utilisant des services de stockage dans le cloud tels qu’Amazon S3 ou Azure Blob Storage.
• Les stratégies de cloud hybride peuvent également introduire davantage de niveaux, y compris des niveaux basés sur le cloud pour les données qui doivent être transférées de manière transparente entre le stockage sur site et le stockage dans le cloud.

La clé est de concevoir une architecture de stockage qui s’aligne sur les modèles d’accès aux données, les exigences de performances et les considérations budgétaires de l’organisation. Il est également important de mettre en œuvre des politiques efficaces de gestion et de hiérarchisation des données afin de garantir que celles-ci sont stockées au niveau approprié en fonction de l’évolution de leurs besoins au fil du temps. À mesure que les technologies de stockage des données continuent d’évoluer, les organisations peuvent ajuster leurs stratégies de stockage hiérarchisé afin de tirer parti des innovations et des solutions rentables.

Ces niveaux de stockage courants peuvent être résumés dans un tableau accompagné de brèves explications et de cas d’utilisation typiques :

Veuillez noter que les noms et les caractéristiques des niveaux de stockage peuvent varier selon les organisations et les fournisseurs de stockage. Le tableau ci-dessus fournit un aperçu général des niveaux de stockage courants et de leurs cas d’utilisation typiques, mais les implémentations spécifiques peuvent différer en fonction des besoins de l’organisation et des technologies disponibles.

Où les niveaux de stockage sont-ils utilisés ?

La hiérarchisation du stockage est une stratégie de gestion du stockage qui peut être utilisée à la fois sur site (au sein des centres de données ou des environnements cloud privés d’une organisation) et dans le cloud public. Il s’agit d’une approche flexible qui peut être appliquée à diverses architectures de stockage afin d’optimiser le placement des données et les modèles d’accès.

Hiérarchisation du stockage sur site

La hiérarchisation du stockage est utilisée dans les environnements suivants axés sur l’infrastructure sur site (locale) :

• Centres de données traditionnels . Dans les centres de données traditionnels sur site, la hiérarchisation du stockage est couramment utilisée pour gérer les données stockées sur différents types de supports de stockage, tels que les SSD, les disques durs et les bandothèques. Les entreprises mettent en œuvre la hiérarchisation du stockage afin d’optimiser les performances, les coûts et la disponibilité des données au sein de leur propre infrastructure .
• Les clouds privés . De nombreux environnements de cloud privé intègrent la hiérarchisation du stockage afin de gérer efficacement les données sur différents types de ressources de stockage. Cela est particulièrement important dans les configurations de cloud privé où les ressources doivent être allouées de manière dynamique pour prendre en charge diverses charges de travail.
• Clouds hybrides . Dans un environnement de cloud hybride, qui combine une infrastructure sur site avec des ressources de cloud public, la hiérarchisation du stockage peut être utilisée pour optimiser le placement des données dans les deux environnements. Les organisations peuvent utiliser des politiques de hiérarchisation pour déterminer quelles données doivent résider sur site et lesquelles doivent être transférées vers le cloud public pour des raisons de rentabilité ou d’évolutivité.

Hiérarchisation du stockage dans le cloud public

En ce qui concerne le cloud public, la hiérarchisation du stockage est utilisée dans les environnements suivants :

• Services de stockage dans le cloud public . Les fournisseurs de cloud public tels que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) proposent leurs propres options de hiérarchisation du stockage dans le cloud dans le cadre de leurs services de stockage dans le cloud. Par exemple, AWS propose des classes de stockage S3 (Standard, Intelligent-Tiering, Glacier, etc.), chacune étant adaptée à différentes conditions à remplir en matière de performances et de coûts.
• Stockage d’objets . Stockage d’objets Les services dans le cloud public prennent souvent en charge l’hiérarchisation du stockage afin de permettre aux clients de choisir la classe de stockage la plus appropriée pour leurs données. Cela permet d’optimiser les coûts et les temps d’accès.

Hiérarchisation automatisée du stockage

La hiérarchisation automatisée du stockage et l’optimisation des niveaux de stockage sont des techniques utilisées dans la gestion moderne du stockage des données afin de garantir que les données sont placées sur le niveau de stockage le plus approprié, de manière efficace et au moment opportun.

La hiérarchisation automatisée du stockage est une technique de gestion des données qui consiste à déplacer automatiquement et dynamiquement les données entre différents niveaux de stockage en fonction de politiques et de critères spécifiques. Ces politiques sont généralement définies par les administrateurs de stockage ou définies par un logiciel intelligent de gestion du stockage. L’objectif principal du stockage hiérarchisé automatisé est d’optimiser l’utilisation des ressources de stockage en garantissant que les données sont stockées sur le niveau le plus approprié à tout moment.

Le stockage hiérarchisé automatisé vous permet d’optimiser dynamiquement votre hiérarchisation du stockage, en surveillant en permanence l’utilisation et l’accès aux données afin de déterminer les priorités et les niveaux de hiérarchisation requis. Lorsque vous utilisez le stockage automatisé, vous définissez vos seuils préférés et l’automatisation s’occupe du reste.

Lorsque l’utilisation des données atteint les seuils prédéfinis, elles sont déplacées en conséquence. Si la fréquence d’accès aux données augmente, elles sont déplacées vers un niveau de latence inférieur. Lorsque les données ne sont pas utilisées, elles sont déplacées vers un niveau moins coûteux et à latence plus élevée. Cette approche optimise à la fois vos coûts et vos performances avec un minimum d’efforts et sans nécessiter de MAINTENANCE continue.

La hiérarchisation automatisée du stockage facilite les transferts de données entre les niveaux de stockage, en fonction de politiques prédéfinies, s’alignant ainsi sur les performances et les besoins de capacité des utilisateurs. Cette fonctionnalité travaille efficacement avec votre architecture de stockage hiérarchisé existante et rationalise la gestion des données grâce à l’automatisation. La hiérarchisation automatisée du stockage améliore l’optimisation des performances et la rentabilité grâce à un ajustement en temps réel et à un transfert rapide des données.

Storage tier optimization est un concept plus large qui englobe diverses stratégies, notamment automated storage tiering , afin de garantir une gestion et une utilisation efficaces de l’infrastructure de stockage d’une organisation. Si la hiérarchisation automatisée du stockage est un élément clé de l’optimisation des niveaux de stockage, d’autres techniques et bonnes pratiques peuvent également être utilisées.

Hiérarchisation vs mise en cache

La hiérarchisation et la mise en cache sont deux techniques distinctes utilisées dans le stockage et la gestion des données. Elles ont des objectifs différents. Les termes hiérarchisation et mise en cache sont souvent utilisés à tort de manière interchangeable, mais ils font référence à deux techniques différentes d’accélération du stockage . Les deux consistent à placer les données fréquemment consultées ou chaudes sur des supports à haute vitesse tels que la mémoire flash. Cependant, les similitudes s’arrêtent là.

La mise en cache stocke temporairement les données sur un support haute performance tel que la DRAM ou la mémoire SSD afin d’améliorer les performances. Le cache se trouve entre l’application et le stockage back-end. Les mêmes données résident également sur un niveau de stockage inférieur, généralement un disque dur. Les données sont copiées dans le cache, mais les données d’origine restent à leur emplacement initial. La mise en cache est essentiellement une transaction à sens unique et le cache annule les données après utilisation.

La hiérarchisation du stockage , en revanche, déplace physiquement les données entre les périphériques de stockage. Lorsque les données sont identifiées comme étant très sollicitées, elles sont transférées vers un niveau à haute vitesse, ce qui rend le niveau standard dépourvu de copie. Lorsque les données sont moins sollicitées, elles sont replacées au niveau standard. La hiérarchisation du stockage implique le déplacement des données plutôt que leur simple copie, à la fois d’un stockage plus lent vers un stockage plus rapide et vice versa.

La hiérarchisation du stockage et la mise en cache améliorent toutes deux l’accessibilité des données, mais elles diffèrent dans la manière dont elles utilisent le stockage pour les données fréquemment consultées. La mise en cache crée des copies, tandis que la hiérarchisation du stockage identifie les données et les déplace sans créer de copies supplémentaires.

Ainsi, la hiérarchisation vise à optimiser le placement à long terme des données sur différents niveaux de stockage afin d’atteindre un équilibre entre performances et coûts, tandis que la mise en cache vise à accélérer l’accès aux données en stockant temporairement les données fréquemment consultées dans une mémoire tampon à haute vitesse. Le choix entre la hiérarchisation et la mise en cache dépend des conditions à remplir pour l’application ou le système de stockage et de la nature des modèles d’accès aux données. Dans certains cas, les organisations peuvent utiliser les deux techniques en combinaison afin d’obtenir les meilleures performances globales et la meilleure rentabilité.

Stockage hiérarchisé et gestion hiérarchique du stockage

Le stockage hiérarchisé et la gestion hiérarchique du stockage sont deux stratégies utilisées dans la gestion du stockage des données, mais elles diffèrent par leur granularité, leurs mécanismes de déplacement des données et leurs objectifs principaux. Le stockage hiérarchisé consiste à classer les données en niveaux distincts de supports de stockage en fonction de leurs caractéristiques, tandis que la gestion hiérarchique du stockage consiste à migrer de manière transparente des fichiers ou des objets individuels entre le stockage primaire et secondaire afin d’améliorer l’efficacité du stockage primaire et de réduire les coûts.

Avantages de l’hiérarchisation du stockage

L’hiérarchisation du stockage offre plusieurs avantages significatifs aux organisations qui cherchent à optimiser leur infrastructure de stockage de données. Les principaux avantages de la mise en œuvre de l’hiérarchisation du stockage sont les suivants :

• Amélioration des performances . Par la mise en place des données fréquemment consultées ou critiques sur des niveaux de stockage hautes performances, tels que des disques SSD ou des stockages NVMe, l’hiérarchisation du stockage peut améliorer considérablement les performances du système. Il en résulte une latence réduite et des temps d’accès aux données plus rapides pour les applications et les utilisateurs, ce qui améliore la productivité et la satisfaction des utilisateurs.
• Utilisation efficace des ressources . La hiérarchisation du stockage garantit une utilisation efficace de chaque niveau de stockage, évitant ainsi le surprovisionnement des supports de stockage hautes performances et la sous-utilisation des supports de stockage moins coûteux. Elle maximise le retour sur investissement (ROI) de l’infrastructure de stockage.
• Optimisation des coûts . La hiérarchisation du stockage aide les organisations à allouer les ressources de stockage coûteuses uniquement aux données qui nécessitent des performances élevées, tandis que les données moins critiques ou rarement consultées peuvent être stockées sur des niveaux moins coûteux, tels que des disques durs ou le stockage dans le cloud. Cette optimisation des coûts permet de réaliser des économies potentielles en matière de matériel et de frais d’exploitation.
• Charges de travail équilibrées . La hiérarchisation du stockage peut aider à répartir les données et les Workloads entre différents niveaux, réduisant ainsi les conflits d’accès aux ressources. Cela est particulièrement utile dans les environnements où les Workloads sont mixtes, certaines applications nécessitant des performances élevées tandis que d’autres ont des besoins de stockage moins importants.
• Gestion adaptative des données . Les modèles d’accès aux données peuvent évoluer au fil du temps. Les solutions de hiérarchisation du stockage analysent en permanence ces modèles et déplacent automatiquement les données entre les niveaux selon les besoins. Cette adaptabilité garantit que les données restent sur le niveau de stockage le plus approprié, même lorsque les conditions à remplir pour l’accès évoluent.
• Évolutivité . À mesure que les besoins en stockage de données augmentent, la hiérarchisation du stockage permet aux entreprises de faire évoluer efficacement leur infrastructure de stockage. De nouveaux niveaux de stockage peuvent être ajoutés ou les niveaux existants peuvent être étendus selon les besoins afin de s’adapter à l’augmentation des volumes de données et des exigences en matière de performances.
• Gestion simplifiée des données . Les solutions de hiérarchisation du stockage comprennent souvent des politiques automatisées et des outils de gestion qui simplifient les tâches de gestion des données. Cela réduit les frais administratifs liés au placement et à la migration manuels des données.
• Conformité et conservation . Les entreprises soumises à des exigences réglementaires ou de conformité tirent parti de la hiérarchisation du stockage en garantissant que les données sont stockées et conservées conformément aux obligations légales. Les données de conformité peuvent être gérées sur des niveaux de stockage spécifiques avec les politiques de sécurité et de conservation nécessaires.
• Protection des données et reprise après sinistre . En classant les données en fonction de leur importance, la hiérarchisation du stockage aide les organisations à hiérarchiser leurs efforts de protection des données . Les données critiques peuvent être stockées sur des niveaux de résilience et de redondance, garantissant ainsi leur disponibilité et leur récupérabilité en cas de panne ou de sinistre.
• Sauvegarde et restauration optimisées . En séparant les données en fonction de leur importance et de leurs modèles d’accès, la hiérarchisation du stockage peut aider à hiérarchiser les données pour les opérations de sauvegarde et de restauration. Les données critiques peuvent être sauvegardées plus fréquemment, tandis que les données moins critiques peuvent faire l’objet d’intervalles de sauvegarde plus longs.

Si l’objectif principal des niveaux de stockage est d’optimiser le placement des données et les coûts de stockage, les avantages qu’ils offrent peuvent également améliorer la capacité de l’organisation à se remettre d’une catastrophe. La redondance et la conservation rentable des données augmentent les chances de réussite de la récupération des données. Cela aide les organisations à maintenir la continuité de leurs activités et à se remettre d’une catastrophe avec un minimum de perte de données et de temps d’arrêt, améliorant ainsi leur préparation globale à la reprise après sinistre.

Meilleures pratiques en matière de hiérarchisation du stockage

La hiérarchisation du stockage est une technique précieuse pour optimiser le stockage des données, mais il est important de suivre les bonnes pratiques pour garantir son efficacité et son efficience. Les bonnes pratiques en matière de hiérarchisation du stockage sont les suivantes :

• Comprenez vos données . Effectuez une analyse approfondie de vos données afin de comprendre leurs caractéristiques, leurs modèles d’accès et leur importance. Toutes les données ne doivent pas nécessairement être hiérarchisées. C’est pourquoi vous devez identifier les ensembles de données qui tireraient le meilleur parti d’un stockage hiérarchisé.
• Sélectionner le support de stockage approprié . Choisissez un support de stockage pour chaque niveau en fonction des performances et des conditions à remplir pour votre organisation. Les disques SSD, les disques durs, le stockage dans le cloud et les bandothèques sont des options courantes.
• Surveillez et ajustez régulièrement . Surveillez en permanence votre environnement de stockage afin de suivre les modèles d’accès aux données et l’utilisation des niveaux. Ajustez les politiques de hiérarchisation selon les besoins afin de refléter l’évolution des conditions à remplir. Il est essentiel de revoir et d’ajuster régulièrement vos politiques afin d’obtenir des performances optimales.
• Utilisez la classification et le balisage des données . Utilisez les métadonnées et le balisage des données pour classer les données. Ces métadonnées peuvent être utilisées par votre système de hiérarchisation afin de prendre des décisions plus éclairées concernant le placement des données.
• Donnez la priorité aux données critiques . Assurez-vous que les données critiques et fréquemment consultées sont placées sur des niveaux haute performance. Cela peut nécessiter différentes politiques ou différents niveaux de priorité pour différents types de données.
• Intégrez la redondance dans les niveaux critiques . Si vous stockez des données critiques sur des niveaux haute performance, envisagez des mécanismes de redondance tels que RAID (Redundant Array of Independent Disks) pour vous protéger contre la perte de données due à des pannes matérielles.
• Mettez en œuvre des politiques de hiérarchisation automatisées . Définissez des politiques claires et automatisées pour le transfert des données entre les niveaux. Ces politiques doivent tenir compte de facteurs tels que la fréquence d’accès, l’âge des données et les conditions à remplir pour les performances. L’automatisation du placement et de la migration des données permet de garantir que celles-ci se trouvent toujours au bon niveau.
• Assurez la sécurité et le contrôle des accès . Mettez en œuvre des mesures de sécurité et des contrôles d’accès appropriés pour les données à tous les niveaux. Assurez-vous que les données sensibles sont protégées et accessibles uniquement aux utilisateurs autorisés.
• Sauvegarde et reprise après sinistre . Planifiez la protection des données et la reprise après sinistre. Assurez-vous que les stratégies de sauvegarde et de reprise sont alignées sur votre approche de hiérarchisation du stockage. Les données critiques doivent être sauvegardées plus fréquemment et conservées en toute sécurité.
• Évolutivité . Concevez votre stratégie de hiérarchisation du stockage de manière à ce qu’elle soit évolutive. À mesure que vos besoins en matière de stockage de données augmentent, soyez prêt à ajouter des niveaux supplémentaires ou à étendre ceux qui existent déjà.
• Envisagez des solutions de cloud hybride . En fonction des besoins de votre organisation, envisagez d’intégrer le stockage dans le cloud comme l’un de vos niveaux de stockage. Les solutions de cloud hybride peuvent offrir évolutivité et flexibilité.
• Évaluez régulièrement la technologie . Restez informé des avancées en matière de technologie de stockage. À mesure que la technologie évolue, de nouveaux supports et solutions de stockage peuvent devenir plus rentables et mieux adaptés à vos niveaux de stockage.

NAKIVO Backup & Replication et hiérarchisation du stockage de sauvegarde

NAKIVO Backup & Replication est une solution moderne de protection des données et de reprise après sinistre qui peut fonctionner avec différents niveaux de stockage, vous permettant d’optimiser vos stratégies de sauvegarde et de récupération des données en fonction de vos besoins spécifiques et de l’infrastructure de stockage disponible. La solution NAKIVO prend en charge différents types de stockage, notamment le stockage sur site, le stockage dans le cloud et les appliances de déduplication.

Vous pouvez configurer NAKIVO Backup & Replication pour utiliser différents niveaux de stockage pour les sauvegardes. Par exemple, les sauvegardes critiques peuvent être stockées sur un stockage haute performance (niveau 1) pour une récupération rapide, tandis que les sauvegardes moins critiques peuvent être transférées vers un stockage moins coûteux (niveau 2 ou cloud) pour une conservation à long terme.

Le produit offre des fonctionnalités telles que la copie de sauvegarde et la réplication , qui permettent de créer des copies supplémentaires des sauvegardes sur différents niveaux de stockage. Cela améliore la redondance des données et la préparation à la reprise après sinistre en plaçant les sauvegardes à plusieurs emplacements ou niveaux de stockage.

Vous pouvez définir des politiques de conservation dans NAKIVO Backup & Replication afin de gérer automatiquement les données de sauvegarde en fonction de votre stratégie de hiérarchisation. Par exemple, les sauvegardes peuvent être conservées sur le niveau 1 pendant une période plus courte, puis transférées vers le niveau 2 pour une conservation à plus long terme.

La solution NAKIVO prend en charge les fournisseurs de stockage dans le cloud les plus courants. Cela signifie que vous pouvez facilement intégrer le stockage dans le cloud comme niveau de stockage pour les sauvegardes hors site, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure supplémentaire sur site.

Conclusion

Les architectures de stockage à plusieurs niveaux permettent aux organisations d’allouer des ressources de stockage en fonction des besoins spécifiques de leurs données. En plaçant les données sur le niveau le plus approprié, les organisations peuvent optimiser à la fois les performances et les coûts, en garantissant que les données critiques bénéficient des performances nécessaires, tandis que les données moins critiques ou rarement consultées sont stockées de manière rentable. Les politiques d’hiérarchisation automatisée des données et les outils de gestion permettent de garantir que les données sont déplacées entre les niveaux à mesure que les modèles d’accès et les conditions à remplir évoluent au fil du temps.

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