Guide du stockage hiérarchisé : types de niveaux et solutions

Aujourd’hui, les organisations doivent utiliser le stockage de manière rationnelle, car de grands volumes 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 et de lecture, etc., et les différents types de données doivent être stockés sur les supports les plus efficaces afin de réaliser des économies et de préserver les ressources.

Par exemple, stocker des sauvegardes sur des 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. À l’inverse, le stockage de VMs de production sur des disques durs (HDD) à faible vitesse de rotation (RPM, tours par minute) peut s’avérer économique, mais ne répondra pas aux conditions à remplir pour les systèmes primaires.

C’est la raison pour laquelle il convient de classer les types de stockage par catégorie afin d’utiliser chacun d’entre eux pour stocker les données appropriées, grâce à l’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 visant à optimiser les performances et la rentabilité d’un système de stockage en classant les données en différents niveaux par rapport à leurs caractéristiques et à leurs modes d’accès. L’objectif principal de la hiérarchisation du stockage est de garantir que les données les plus fréquemment consultées et les plus critiques soient stockées sur des supports de stockage hautement performants, tandis que les données moins fréquemment consultées ou moins critiques soient stockées sur des supports moins coûteux.

Cette approche permet aux entreprises de stocker leurs données sur différents types de supports, tels que des disques SSD (Solid-State Drives), rapides mais onéreux, ou des disques durs (HDD), plus lents mais plus économiques, en fonction de la valeur des données et de leurs modes d’utilisation.

La hiérarchisation du stockage commence par la classification 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. Cette classification peut évoluer au fil du temps si le processus opérationnel 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 à plusieurs niveaux aide les organisations à réduire leurs coûts de stockage en allouant les ressources de stockage coûteuses uniquement aux données qui en ont besoin. Cela garantit que les ressources onéreuses ne sont pas gaspillées pour des données qui n’en tirent aucun bénéfice. En plaçant les données « chaudes » (fréquemment consultées) sur des supports de stockage hautement performants 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 le stockage à plusieurs niveaux

Dans une architecture de stockage à plusieurs niveaux, 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 permettent de déterminer où celles-ci doivent être stockées au sein d’un système de stockage à plusieurs niveaux. 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’entreprise et de son infrastructure de stockage. Les attributs couramment utilisés pour la classification des données sont :

• 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 utilisées régulièrement et activement (données « chaudes ») doivent être stockées sur des niveaux de stockage hautement performants, 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 (HDD) ou le stockage dans le cloud.
• Criticité ou importance . Certaines données sont plus critiques que d’autres pour les opérations d’une organisation ou ses conditions à remplir. Les données critiques peuvent devoir être stockées sur des niveaux de stockage plus fiables et à haute résilience, tels que le RAID (Redundant Array of Independent Disks) 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, les contenus multimédias, les journaux d’application ou les documents d’archivage, peuvent présenter 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 des supports plus lents tant qu’ils sont conservés à des fins de conformité.
• Durée de conservation . Les données soumises à des exigences spécifiques en matière de conservation ou de conformité peuvent devoir être stockées sur des niveaux capables de garantir l’intégrité et la disponibilité des données 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 tirer avantage 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 offrant des performances d’E/S élevées.
• Cycle de vie des données . Les données passent par différentes étapes au cours de leur cycle de vie, de leur création et utilisation active à leur archivage ou leur suppression. Les classes de données doivent tenir compte de ces étapes et déplacer les données d’un niveau à l’autre selon les besoins. Par exemple, les données nouvellement créées peuvent commencer sur un niveau haute performance, puis être progressivement déplacées vers des niveaux moins coûteux à mesure qu’elles deviennent moins actives.
• Sensibilité aux coûts . Les organisations sont souvent soumises à des contraintes budgétaires. Les classes de données permettent d’aligner les coûts de stockage sur les contraintes budgétaires en garantissant que les ressources de stockage les plus onéreuses soient 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 permettent de 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 leur placement et leur déplacement au sein de l’infrastructure de stockage à plusieurs niveaux. Cela garantit une optimisation continue des données en termes de performances et de rentabilité, tout en répondant aux besoins de l’organisation et aux modèles d’accès.

Classification avec stockage « hot », « warm » et « cold »

Le type courant de classification des données dans les systèmes de stockage à hiérarchisation consiste à classer les données en « critiques », « hot », « warm » et « cold ». Ces catégories permettent de déterminer comment les données sont stockées, gérées et consultées au sein de l’infrastructure de stockage. Dans ce cas, les classes de données utilisées dans les stratégies d’hiérarchisation du stockage comprennent :

• Données stratégiques . Cette classe de données concerne les données absolument essentielles aux opérations principales d’une organisation. Les données stratégiques 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 des baies SSD redondantes ou des systèmes de stockage tolérants aux pannes.
• Données « chaudes » . Les données « chaudes » désignent les données auxquelles on accède activement et fréquemment. Ces données revêtent généralement une grande importance pour l’organisation et nécessitent des temps de réponse rapides ainsi qu’un stockage hautement performant. Les données « chaudes » sont souvent stockées sur des supports de stockage de niveau supérieur, tels que des disques SSD (Solid State Drives) ou des disques NVMe, afin de garantir une faible latence et un accès rapide.
• Données « warm » . Les données « warm » désignent les données consultées moins fréquemment que les données « hot », mais qui sont néanmoins activement utilisées. Cette catégorie de données réside généralement sur un niveau de stockage inférieur à celui des données « hot » en termes de performances, par exemple sur des disques durs (HDD) haute performance ou des solutions de stockage hybrides. Bien que les données « warm » ne nécessitent pas forcément le stockage le plus rapide, elles doivent tout de même être facilement accessibles pour garantir un accès efficace.
• Données « cold » . 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 (HDD) traditionnels, plus lents, ou même des options de stockage d’archivage telles que les bandes magnétiques ou le stockage « froid » dans le cloud. L’accent est mis, pour les données « froides », sur la conservation à long terme et les économies de coûts.

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 complément 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 catégories de données visent à garantir que les données puissent être restaurées de manière fiable et rapide en cas de perte de données ou de défaillance du système. Les données de sauvegarde peuvent être stockées sur des systèmes à disque, tandis que les copies destinées à la conservation à long terme peuvent être stockées sur bande magnétique ou dans le cloud.
• Données de conformité . Les données devant respecter des conditions à remplir, telles que les documents financiers ou les données de santé, peuvent nécessiter des conditions de stockage spécifiques. Les classes de données de conformité garantissent que ces données sont stockées en toute sécurité, grâce à 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, par exemple 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 pouvant 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 en migration entre niveaux . Dans certains cas, les classes de données sont utilisées pour identifier les données qui se déplacent activement entre les niveaux de stockage en fonction des modèles d’accès. Par exemple, des données qui sont initialement « chaudes » mais qui deviennent moins fréquemment consultées au fil du temps peuvent migrer vers des niveaux de stockage « tièdes » ou « froids ».

Ces classes de données peuvent servir de lignes directrices aux administrateurs de stockage et aux systèmes de gestion automatisée du stockage afin de 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 désigne une architecture de stockage dans laquelle les données sont classées en différents niveaux en fonction des conditions à remplir en matière de performances et d’accessibilité. Chaque niveau correspond à un niveau spécifique de performances et de coût de stockage. L’objectif est de s’assurer 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 Drives) de classe Enterprise ou les disques SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express). Les données stockées dans le niveau 0 sont généralement critiques pour la mission et nécessitent une latence extrêmement faible, des performances d’E/S élevées et un accès rapide aux données. Ce niveau est utilisé pour les applications et les données qui exigent les niveaux de performance les plus élevés.
• Le niveau 1 représente 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 forcément le stockage le plus rapide qui soit. Ce niveau convient aux applications et aux données qui ont besoin de bonnes performances, mais peuvent tolérer une latence légèrement plus élevée que les données du niveau 0.
• Le niveau 2 correspond à un niveau de stockage moins coûteux, dont les performances sont un peu plus faibles que 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 consultées moins fréquemment ou sont moins critiques pour les opérations en temps réel. Ce niveau convient aux données d’archivage, aux sauvegardes et aux données pouvant tolérer des temps d’accès plus longs.
• Le 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 les bandothèques et le stockage « froid » dans le cloud. 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 constitue la solution de stockage la plus économique.

Certaines organisations utilisant principalement un stockage sur site consacrent des niveaux supplémentaires spécifiques au stockage dans le cloud public et au stockage de sauvegarde :

• Niveau cloud . Dans certaines architectures de stockage à plusieurs niveaux, un Niveau cloud distinct est utilisé pour stocker des 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 économique pour les données qui ne s’intègrent pas parfaitement dans les niveaux sur site. Les données du niveau « cloud » sont accessibles via Internet en cas de besoin.
• Niveau « sauvegarde » . Bien qu’il ne soit pas toujours considéré comme un niveau de stockage principal, le stockage de sauvegarde constitue un élément essentiel de la hiérarchie de stockage. Les données de sauvegarde sont stockées sur des systèmes à disques ou dans des bandothèques, en fonction de la stratégie de sauvegarde de l’entreprise. 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 les entreprises utilisent-elles généralement ?

Le nombre de niveaux utilisés par les entreprises 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 entreprises mettent généralement en place une hiérarchie de stockage à trois niveaux comme point de départ (niveau 0, niveau 1, niveau 2).

De nombreuses entreprises 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 entreprises peuvent ajouter un niveau 4 ou un niveau 5 pour le stockage d’archivage profond 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 pourraient mettre en place un niveau « Cloud » à des fins de sauvegardes hors site et de reprise après sinistre, en utilisant des services de stockage dans le cloud tels qu’Amazon S3 ou le stockage Azure Blob.
• 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.

L’essentiel est de concevoir une architecture de stockage qui s’aligne sur les modèles d’accès aux données, les conditions à remplir en matière de performances et les contraintes budgétaires de l’organisation. Il est également important de mettre en œuvre des politiques efficaces de gestion des données et d’hiérarchisation afin de garantir que les données soient stockées au niveau approprié en fonction de l’évolution de leurs besoins au fil du temps. À mesure que les technologies de stockage de données continuent d’évoluer, les organisations peuvent adapter leurs stratégies de stockage hiérarchisé pour tirer parti des nouvelles innovations et des solutions rentables.

Ces niveaux de stockage courants peuvent être résumés dans un tableau comprenant de brèves explications et des cas d’utilisation types :

Veuillez noter que les noms et les caractéristiques des niveaux de stockage peuvent varier d’une organisation à l’autre et d’un fournisseur de stockage à l’autre. Le tableau ci-dessus donne 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 aussi bien sur site (au sein des centres de données propres à une organisation ou dans des environnements de cloud privé) que dans le cloud public. Il s’agit d’une approche flexible pouvant s’appliquer à diverses architectures de stockage afin d’optimiser le placement des données et les modèles d’accès.

La 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 (HDD) 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.
• Les 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 entreprises peuvent recourir à des politiques de hiérarchisation du stockage pour déterminer quelles données doivent rester 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 des conditions à remplir différentes en matière de performances et de coûts.
• Stockage objet . Stockage d’objets Les services du 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 pour garantir que celles-ci soient placées sur le niveau de stockage le plus adapté, 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 configurées par un logiciel intelligent de gestion du stockage. L’objectif principal de l’hiérarchisation automatisée du stockage 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.

L’hiérarchisation automatisée du stockage vous permet d’optimiser dynamiquement votre hiérarchisation, en surveillant en permanence l’utilisation et l’accès aux données afin de déterminer les priorités et les niveaux de stockage 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, celles-ci sont déplacées en conséquence. Si la fréquence d’accès aux données augmente, celles-ci sont transférées vers un niveau à faible latence. Lorsque les données ne sont plus utilisées, elles sont déplacées vers un niveau moins coûteux, mais à latence plus élevée. Cette approche optimise à la fois vos coûts et vos performances avec un minimum d’effort 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’adaptant ainsi aux besoins des utilisateurs en matière de performances et de capacité. Cette fonctionnalité s’intègre efficacement à 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.

La hiérarchisation du stockage L’optimisation est un concept plus large qui englobe diverses stratégies, notamment la hiérarchisation automatisée du stockage , 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 de la hiérarchisation du stockage, d’autres techniques et bonnes pratiques peuvent également entrer en jeu.

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 répondent à 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 comme la mémoire flash. Cependant, les similitudes s’arrêtent généralement là.

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

La hiérarchisation du stockage , en revanche, déplace physiquement les données entre les périphériques de stockage. Lorsque des données sont identifiées comme « chaudes », elles sont transférées vers un niveau à haute vitesse, ce qui vide le niveau standard de toute copie. Lorsque l’activité sur ces données diminue, elles sont replacées sur le niveau standard. La hiérarchisation du stockage implique de déplacer les données plutôt que de simplement les copier, tant d’un stockage plus lent vers un stockage plus rapide que l’inverse.

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 entre différents niveaux de stockage afin d’atteindre un équilibre entre performances et coût, 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 l’hiérarchisation du stockage et la mise en cache dépend des conditions à remplir pour l’application ou le système de stockage, ainsi que de la nature des modèles d’accès aux données. Dans certains cas, les entreprises peuvent combiner ces deux techniques afin d’optimiser à la fois les performances globales et la rentabilité.

Stockage par niveaux et gestion hiérarchique du stockage

Le stockage par niveaux 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 par niveaux 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 le stockage secondaire afin d’améliorer l’efficacité du stockage primaire et de réaliser des économies.

Avantages de l’hiérarchisation du stockage

L’hiérarchisation du stockage offre plusieurs avantages significatifs aux organisations cherchant 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 . En plaçant les données fréquemment consultées ou critiques sur des niveaux de stockage haute performance, tels que les disques SSD ou le stockage NVMe, l’hiérarchisation du stockage peut considérablement améliorer 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 se traduit par une amélioration de la productivité et de 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 en supports de stockage à performances élevées et la sous-utilisation des solutions de stockage moins coûteuses. Elle optimise 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 sur les dépenses matérielles et opérationnelles.
• Équilibre des charges de travail . La hiérarchisation du stockage peut aider à répartir les données et les Workloads entre différents niveaux, réduisant ainsi la concurrence pour les ressources. Cette fonctionnalité s’avère particulièrement utile dans les environnements présentant des Workloads mixtes, où certaines applications exigent 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 d’un niveau à l’autre selon les besoins. Cette adaptabilité garantit que les données restent sur le niveau de stockage le plus approprié, même lorsque les exigences d’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 étendus selon les besoins, afin de répondre à l’augmentation des volumes de données et aux exigences de performances.
• Gestion simplifiée des données . Les solutions de hiérarchisation du stockage intègrent souvent des politiques automatisées et des outils de gestion qui simplifient les tâches de gestion des données. Cela réduit la charge administrative liée au placement et à la migration manuels des données.
• Conformité et conservation . Les organisations soumises à des exigences réglementaires ou de conformité tirent parti de la hiérarchisation du stockage, car celle-ci garantit 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 protection des données leurs efforts. Les données critiques peuvent être stockées sur des niveaux résilients et redondants, garantissant ainsi leur disponibilité et leur récupérabilité en cas de pannes ou de sinistres.
• Sauvegarde et restauration optimisées . En séparant les données en fonction de leur importance et de leurs schémas d’accès, l’hierarchisation du stockage permet de hiérarchiser les données à sauvegarder pour les opérations de sauvegarde et de restauration. Les données critiques peuvent être sauvegardées à une fréquence plus élevée, tandis que les données moins critiques peuvent faire l’objet d’intervalles de sauvegarde plus longs.

Bien que l’objectif principal des niveaux de stockage soit d’optimiser le placement des données et les coûts de stockage, les avantages qu’ils offrent peuvent également renforcer la capacité de l’entreprise à se remettre de sinistres. La redondance et la conservation des données à moindre coût augmentent les chances de réussite de la récupération des données. Cela aide les entreprises à maintenir la continuité de leurs activités et à se remettre de sinistres avec un minimum de perte de données et de temps d’arrêt, améliorant ainsi leur préparation globale à la reprise après sinistre.

Bonnes 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 afin de garantir son efficacité et son efficience. Les bonnes pratiques en matière de hiérarchisation du stockage sont les suivantes :

• Comprendre vos données . Réalisez une analyse approfondie de vos données afin d’en comprendre les caractéristiques, les modèles d’accès et l’importance. Toutes les données ne doivent pas nécessairement être hiérarchisées ; c’est pourquoi vous devez identifier les ensembles de données qui tireraient le plus grand bénéfice d’un stockage hiérarchisé.
• Sélectionnez les supports de stockage adaptés . Choisissez les supports de stockage pour chaque niveau en fonction des exigences de votre organisation en matière de performances et de budget. Les disques SSD, les disques durs, le stockage dans le cloud et les bandothèques constituent 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 pour refléter l’évolution des conditions à remplir. Il est essentiel de revoir et d’affiner régulièrement vos politiques pour obtenir des performances optimales.
• Utilisez la classification et le marquage des données . Utilisez les métadonnées et le marquage des données pour classer ces dernières. Ces métadonnées peuvent être utilisées par votre système de hiérarchisation pour prendre des décisions plus éclairées concernant le placement des données.
• Donnez la priorité aux données critiques . Veillez à ce que les données stratégiques et fréquemment consultées soient placées sur des niveaux haute performance. Cela peut nécessiter des politiques ou des niveaux de priorité différents selon les types de données.
• Intégrez une redondance dans les niveaux critiques . Si vous stockez des données critiques sur des niveaux haute performance, envisagez des mécanismes de redondance tels que le 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 prendre en compte des facteurs tels que la fréquence d’accès, l’ancienneté 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 sur le niveau approprié.
• Mettre en place des contrôles de sécurité et d’accès . Mettez en œuvre des mesures de sécurité et des contrôles d’accès adaptés pour les données sur tous les niveaux. Assurez-vous que les données sensibles sont protégées et accessibles uniquement aux utilisateurs autorisés.
• Sauvegarde et reprise après sinistre . Prévoyez des mesures de protection des données et de reprise après sinistre. Veillez à ce que vos stratégies de sauvegarde et de récupération soient en adéquation avec 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 stockage de données augmentent, soyez prêt à ajouter de nouveaux niveaux 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 . Tenez-vous informé des avancées en matière de technologie de stockage. À mesure que la technologie évolue, de nouveaux supports et solutions de stockage peuvent s’avérer 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 capable de fonctionner avec différents niveaux de stockage, ce qui vous permet d’optimiser vos stratégies de sauvegarde et de récupération en fonction de vos besoins spécifiques et de l’infrastructure de stockage disponible. La solution NAKIVO prend en charge divers 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 réplication , qui permettent de créer des copies supplémentaires des sauvegardes sur différents niveaux de stockage. Cela renforce la redondance des données et la préparation à la reprise après sinistre en répartissant les sauvegardes sur plusieurs emplacements ou niveaux de stockage.

Vous pouvez définir politiques de conservation au sein de NAKIVO Backup & Replication pour 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 principaux fournisseurs de stockage dans le cloud. 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’une infrastructure sur site supplémentaire.

Conclusion

Les architectures de stockage à plusieurs niveaux permettent aux entreprises d’allouer des ressources de stockage en fonction des besoins spécifiques de leurs données. En classant les données dans le niveau le plus approprié, les entreprises peuvent optimiser à la fois les performances et les coûts, en veillant à ce que les données critiques bénéficient des performances nécessaires, tandis que les données moins critiques ou rarement consultées sont stockées de manière économique. Les politiques automatisées d’hiérarchisation des données et les outils de gestion permettent de garantir que les données sont transférées d’un niveau à l’autre à mesure que les habitudes d’accès et les conditions à remplir évoluent au fil du temps.

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