Guida all’archiviazione a più livelli: tipi di livelli e soluzioni

Oggi le organizzazioni devono utilizzare lo storage in modo razionale, poiché grandi quantità di dati possono aumentare i costi di storage e portare alla proliferazione dei dati. I supporti di storage differiscono in termini di costo, velocità di scrittura/lettura, ecc. e i diversi tipi di dati dovrebbero essere archiviati sui supporti più efficienti in modo da risparmiare costi e risorse.

Ad esempio, archiviare i backup su dispositivi SSD (unità a stato solido) ad alta velocità è inutilmente costoso, poiché l’alta velocità degli SSD non è obbligatoria per questo tipo di dati secondari. Al contrario, archiviare VM di produzione su unità disco rigido (HDD) con basso numero di giri al minuto (RPM) può essere conveniente dal punto di vista economico, ma non soddisfa i requisiti di prestazioni dei sistemi primari.

Per questo motivo, i tipi di archiviazione dovrebbero essere classificati in modo da utilizzare ciascun tipo di archiviazione per archiviare i dati appropriati utilizzando la suddivisione in livelli dello storage.

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Che cos’è la suddivisione in livelli dello storage?

La suddivisione in livelli dello storage è una strategia di gestione dell’archiviazione dei dati utilizzata per ottimizzare le prestazioni e l’efficienza in termini di costi di un sistema di archiviazione, classificando i dati in diversi livelli in base alle loro caratteristiche e ai modelli di accesso. L’obiettivo principale della suddivisione in livelli dello storage è garantire che i dati più critici e a cui si accede più frequentemente siano archiviati su supporti di storage ad alte prestazioni, mentre i dati a cui si accede meno frequentemente o meno critici siano archiviati su supporti di storage meno costosi.

Questo approccio consente alle organizzazioni di archiviare i propri dati su vari tipi di supporti di storage, come le unità SSD (Solid State Drive) veloci e costose o le unità HDD (Hard Disk Drive) più lente ma più convenienti, a seconda del valore dei dati e dei modelli di utilizzo.

La suddivisione dello storage inizia con la classificazione dei dati in diverse categorie o livelli in base a criteri quali la frequenza di accesso, l’importanza e i requisiti di prestazioni. Questa classificazione può cambiare nel tempo se il processo di lavoro lo richiede. Il numero e i tipi di livelli di storage possono variare, da 3 a 7, a seconda dell’infrastruttura di storage.

Un’architettura di storage a livelli aiuta le organizzazioni a ridurre i costi di storage allocando risorse di storage ad alto costo solo ai dati che ne hanno bisogno. Ciò garantisce che le risorse costose non vengano sprecate per dati che non ne traggono vantaggio. Collocando i dati caldi (a cui si accede frequentemente) su supporti di storage ad alte prestazioni e i dati freddi (a cui si accede meno frequentemente) su supporti a prestazioni inferiori, la suddivisione in livelli dello storage ottimizza le prestazioni complessive del sistema.

Classi di dati per lo storage a più livelli

Le classi di dati in un’architettura di storage a più livelli si riferiscono alla categorizzazione o classificazione dei dati in base ad attributi o caratteristiche specifici. Queste classi creano una gerarchia dei dati e aiutano a determinare dove devono essere archiviati i dati all’interno di un sistema di storage a più livelli. Questo approccio garantisce che i dati siano collocati sul livello di storage più appropriato per bilanciare prestazioni, costi e accessibilità. Le specifiche delle classi di dati possono variare a seconda delle esigenze dell’organizzazione e dell’infrastruttura di storage. Gli attributi comunemente utilizzati per la classificazione dei dati sono:

• Frequenza di accesso . Uno dei criteri principali per la classificazione dei dati è la frequenza con cui vengono consultati dagli utenti e dalle applicazioni. I dati utilizzati regolarmente e attivamente (dati caldi) devono essere archiviati su livelli di storage ad alte prestazioni, come SSD o unità NVMe, per garantire tempi di accesso rapidi. Al contrario, i dati a cui si accede raramente (dati freddi) possono essere collocati su livelli di storage a basso costo come HDD o storage sul cloud.
• Criticità o importanza . Alcuni dati sono più critici per le operazioni o i requisiti di conformità di un’organizzazione rispetto ad altri. I dati critici potrebbero dover essere archiviati su livelli di storage più affidabili e con maggiore resilienza, come RAID (array ridondante di dischi indipendenti) o storage sul cloud con ridondanza, per ridurre al minimo il rischio di perdita di dati.
• Tipo di dati . Diversi tipi di dati, come file di database, contenuti multimediali, log delle applicazioni o documenti d’archivio, possono avere requisiti di storage diversi. Ad esempio, i file multimediali possono richiedere un throughput e una capacità elevati, mentre i log possono essere archiviati su dispositivi di storage più lenti, purché siano conservati per motivi di conformità.
• Periodo di conservazione . I dati con requisiti specifici di conservazione o conformità potrebbero dover essere archiviati su livelli in grado di garantire l’integrità e la disponibilità dei dati per la durata richiesta. I dati di conformità richiedono spesso una conservazione a lungo termine e, pertanto, possono essere archiviati su livelli di storage più affidabili.
• Dimensioni . Gli oggetti di grandi dimensioni possono trarre vantaggio dall’archiviazione su livelli ottimizzati per la capacità, mentre i dati di piccole dimensioni e di uso frequente possono richiedere un’archiviazione con bassa latenza e prestazioni I/O elevate.
• Ciclo di vita dei dati . I dati attraversano varie fasi nel loro ciclo di vita, dalla creazione e dall’uso attivo all’archiviazione o alla cancellazione. Le classi di dati dovrebbero tenere conto di queste fasi e spostare i dati tra i livelli in base alle necessità. Ad esempio, i dati appena creati possono iniziare su un livello con prestazioni elevate, ma essere gradualmente spostati su livelli a basso costo man mano che diventano meno attivi.
• Sensibilità ai costi . Le organizzazioni hanno spesso vincoli di budget. Le classi di dati possono aiutare ad allineare i costi di archiviazione dei dati alle considerazioni di budget, garantendo che le risorse di archiviazione più costose siano riservate ai dati che giustificano il costo.
• Requisiti degli utenti o delle applicazioni . Utenti o applicazioni diversi possono avere esigenze di archiviazione specifiche. Le classi di dati possono tenere conto di questi requisiti per garantire che ogni gruppo riceva le prestazioni e la capacità di storage necessarie.

Una volta che i dati sono stati classificati in queste classi, vengono utilizzati criteri e algoritmi per gestire il posizionamento e lo spostamento dei dati all’interno dell’infrastruttura di storage a più livelli. Ciò garantisce che i dati siano continuamente ottimizzati in termini di prestazioni ed efficienza dei costi, soddisfacendo al contempo le esigenze organizzative e i modelli di accesso.

Classificazione con archiviazione hot, warm e cold

Il tipo comune di classificazione dei dati nei sistemi di storage a più livelli consiste nel classificare i dati come mission-critical, hot, warm e cold. Queste classi aiutano a determinare come i dati vengono archiviati, gestiti e consultati all’interno dell’infrastruttura di storage. In questo caso, le classi di dati utilizzate nelle strategie di storage a più livelli includono:

• Dati mission-critical . Questa classe di dati riguarda i dati assolutamente essenziali per le operazioni principali di un’organizzazione. I dati mission-critical richiedono il massimo livello di prestazioni, affidabilità e disponibilità. In genere vengono archiviati sui supporti di storage più resilienti e ad alte prestazioni disponibili, come array SSD ridondanti o sistemi di storage tolleranti ai guasti.
• Dati hot . I dati hot sono quelli a cui si accede attivamente e frequentemente. Questi dati sono in genere di grande importanza per l’organizzazione e richiedono tempi di risposta rapidi e un’archiviazione ad alte prestazioni. I dati caldi sono spesso archiviati su supporti di storage di livello superiore, come unità a stato solido (SSD) o unità NVMe, per garantire una bassa latenza e un accesso rapido.
• Dati tiepidi . I dati tiepidi sono quelli a cui si accede meno frequentemente rispetto ai dati caldi, ma che sono comunque utilizzati attivamente. Questa classe di dati risiede in genere su un livello inferiore rispetto ai dati caldi in termini di prestazioni, come unità disco rigido (HDD) ad alte prestazioni o soluzioni di storage ibride. Sebbene i dati caldi non richiedano necessariamente lo storage più veloce, devono comunque essere prontamente disponibili per un accesso efficiente.
• Dati freddi . I dati freddi includono dati a cui si accede raramente, storici o archiviati. Questi dati sono spesso considerati meno critici e vengono archiviati su livelli di storage a basso costo, che possono essere HDD tradizionali più lenti o persino opzioni di archiviazione come nastri o storage sul cloud. L’enfasi per i dati freddi è sulla conservazione a lungo termine e sul risparmio sui costi.

Il numero di classi di dati può dipendere dal numero di livelli di storage nel modello di classificazione dell’archiviazione. Le organizzazioni possono classificare i dati in modo più complesso utilizzando le seguenti classi di dati in aggiunta alle classi spiegate sopra:

• Dati di backup e ripristino di emergenza . I dati utilizzati per il backup e il ripristino di emergenza sono spesso classificati separatamente. Queste classi di dati si concentrano sulla garanzia che i dati possano essere ripristinati in modo affidabile e rapido in caso di perdita di dati o guasto del sistema. I dati di backup possono essere archiviati su sistemi basati su disco, mentre le copie di conservazione a lungo termine possono essere archiviate su nastro o nel cloud.
• Dati di conformità . I dati che devono rispettare i requisiti di conformità normativa, come i documenti finanziari o i dati sanitari, possono avere esigenze di storage specifiche. Le classi di dati di conformità garantiscono che questi dati siano archiviati in modo sicuro, con funzioni come la crittografia e controlli di accesso rigorosi, e conservati per la durata obbligatoria.
• Dati utente o dipartimentali . Alcune organizzazioni classificano i dati in base alla loro origine, ad esempio i dati generati da reparti o utenti specifici. Questo approccio può aiutare ad allocare le risorse di storage in base alle esigenze delle diverse unità organizzative.
• Dati temporanei o cache . Le classi di dati temporanei o cache possono includere dati di breve durata che possono essere archiviati su livelli di storage ad alta velocità per un accesso rapido, con la consapevolezza che possono essere eliminati o sostituiti quando non sono più necessari.
• Dati di migrazione tra livelli . In alcuni casi, le classi di dati vengono utilizzate per identificare i dati che si spostano attivamente tra i livelli di storage in base ai modelli di accesso. Ad esempio, i dati che inizialmente sono molto richiesti ma che col tempo vengono consultati con minore frequenza possono essere trasferiti a livelli di archiviazione meno o più caldi.

Queste classi di dati possono fungere da linee guida per gli amministratori di archiviazione e i sistemi di gestione automatizzata dell’archiviazione, consentendo loro di prendere decisioni informate su dove collocare i dati all’interno di un’infrastruttura di archiviazione a più livelli.

Tipi di archiviazione a più livelli

L’archiviazione a più livelli si riferisce a un’architettura di archiviazione in cui i dati vengono suddivisi in diversi livelli in base alle loro prestazioni e ai requisiti di accessibilità. Ogni livello rappresenta un livello specifico di prestazioni e costi di storage. L’obiettivo è garantire che i dati siano archiviati sul livello più appropriato per ottimizzare sia le prestazioni che l’efficienza dei costi. Di seguito sono riportati i livelli di storage più comuni, iniziando dal livello 0:

• Livello 0 rappresenta il livello di storage con le prestazioni più elevate in un sistema di storage multilivello. Spesso è composto dai supporti di storage più veloci e costosi disponibili, come le unità a stato solido (SSD) di livello enterprise o le SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express). I dati archiviati nel livello 0 sono in genere mission-critical e richiedono una latenza estremamente bassa, prestazioni I/O elevate e un accesso rapido ai dati. Viene utilizzato per applicazioni e dati che richiedono i massimi livelli di prestazioni.
• Il livello 1 è il livello avanti in termini di prestazioni e costi. In genere è costituito da unità disco rigido (HDD) ad alte prestazioni, array di archiviazione ibridi (che combinano SSD e HDD) o SSD più veloci, che non sono costosi come quelli del livello 0. I dati nel livello 1 sono importanti, ma potrebbero non richiedere l’archiviazione più veloce in assoluto disponibile. Questo livello è adatto per applicazioni e dati che richiedono buone prestazioni ma che possono tollerare una latenza leggermente superiore rispetto ai dati del Livello 0.
• Livello 2 rappresenta un livello di storage a basso costo con prestazioni leggermente inferiori rispetto al Livello 1. Spesso include HDD tradizionali o soluzioni di storage sul cloud. I dati nel Livello 2 sono in genere meno accessibili o meno critici per le operazioni in tempo reale. Questo livello è adatto per dati di archiviazione, backup e dati che possono tollerare tempi di accesso più lunghi.
• Livello 3 è il livello di archiviazione più economico in un sistema di archiviazione multilivello. In genere include soluzioni di archiviazione, come librerie su nastro e storage sul cloud. I dati nel livello 3 vengono consultati raramente e vengono conservati principalmente per motivi di conformità, normativi o di archiviazione a lungo termine. Offre le prestazioni più basse ma lo storage più conveniente.

Alcune organizzazioni che utilizzano principalmente lo storage on-premise dedicano livelli speciali aggiuntivi per lo storage nel cloud pubblico e lo storage di backup:

• Cloud Tier . In alcune architetture di storage multilivello, viene utilizzato un Cloud Tier separato per archiviare i dati in un servizio di storage sul cloud come Amazon S3 o Archiviazione BLOB di Azure . Ciò consente alle organizzazioni di sfruttare lo storage sul cloud scalabile ed economico per i dati che potrebbero non adattarsi perfettamente ai livelli on-premise. È possibile accedere ai dati nel livello sul cloud tramite Internet quando necessario.
• Livello di backup . Sebbene non sia sempre considerato un livello di archiviazione primario, l’archiviazione di backup è una parte fondamentale della gerarchia di archiviazione. I dati di backup vengono archiviati su sistemi basati su disco o librerie su nastro, a seconda della strategia di backup dell’organizzazione. L’attenzione è rivolta alla protezione dei dati e al ripristino rapido in caso di perdita di dati o disastri.

Quanti livelli vengono solitamente utilizzati dalle organizzazioni?

Il numero di livelli utilizzati dalle organizzazioni nelle loro architetture di archiviazione può variare notevolmente a seconda delle loro esigenze specifiche, dei vincoli di budget e della complessità dei loro requisiti di gestione dei dati. Tuttavia, nella pratica, molte organizzazioni implementano comunemente una gerarchia di archiviazione a tre livelli come punto di partenza (Livello 0, Livello 1, Livello 2).

Molte organizzazioni iniziano con questi tre livelli come base e poi personalizzano la propria infrastruttura di storage per soddisfare le proprie esigenze specifiche. Possono aggiungere ulteriori livelli o adottare classi di storage specializzate man mano che i loro requisiti in materia di dati evolvono. Ad esempio:

• Alcune organizzazioni potrebbero aggiungere un Livello 4 o Livello 5 per l’archiviazione a lungo termine e profonda, che potrebbe coinvolgere tecnologie come librerie su nastro o storage sul cloud a basso costo.
• Altri potrebbero implementare un Cloud Tier per backup offsite e scopi di ripristino di emergenza, utilizzando servizi di storage sul cloud come Amazon S3 o Archiviazione BLOB di Azure.
• Le strategie di cloud ibrido possono anche introdurre più livelli, compresi livelli basati su cloud per i dati che devono essere spostati senza soluzione di continuità tra l’archiviazione on-premise e quella sul cloud.

La chiave è progettare un’architettura di archiviazione che sia in linea con i modelli di accesso ai dati dell’organizzazione, i requisiti di prestazioni e le considerazioni di budget. È inoltre importante implementare criteri efficaci di gestione e suddivisione in livelli dei dati per garantire che questi ultimi vengano archiviati nel livello appropriato in base alle mutevoli esigenze nel tempo. Con la continua evoluzione delle tecnologie di archiviazione dei dati, le organizzazioni possono adeguare le proprie strategie di archiviazione a più livelli per trarre vantaggio dalle nuove innovazioni e dalle soluzioni economicamente vantaggiose.

Questi livelli di archiviazione comuni possono essere riassunti in una tabella con brevi spiegazioni e casi d’uso tipici:

Si prega di notare che i nomi e le caratteristiche dei livelli di archiviazione possono variare a seconda delle organizzazioni e dei fornitori di archiviazione. La tabella sopra riportata fornisce una panoramica generale dei livelli di archiviazione comuni e dei loro casi d’uso tipici, ma le implementazioni specifiche possono variare in base alle esigenze dell’organizzazione e alle tecnologie disponibili.

Dove vengono utilizzati i livelli di archiviazione

La suddivisione in livelli dello storage è una strategia di gestione dello storage che può essere utilizzata sia on-premise (all’interno dei data center di un’organizzazione o di ambienti cloud privati) che nel cloud pubblico. Si tratta di un approccio flessibile che può essere applicato a varie architetture di storage per ottimizzare il posizionamento dei dati e i modelli di accesso.

Storage con suddivisione in livelli on-premise

Lo storage con suddivisione in livelli on-premise viene utilizzato nei seguenti ambienti incentrati sull’infrastruttura on-premise:

• Data center tradizionali . Nei data center tradizionali on-premise, lo storage tiering viene comunemente utilizzato per gestire i dati archiviati su diversi tipi di supporti di archiviazione, quali SSD, HDD e librerie nastro. Le organizzazioni implementano lo storage tiering per ottimizzare le prestazioni, i costi e la disponibilità dei dati all’interno della propria infrastruttura.
• Ciò è particolarmente importante nelle configurazioni di cloud privato in cui le risorse devono essere allocate dinamicamente per supportare vari carichi di lavoro.
• Cloud ibridi . In un ambiente cloud ibrido, che combina l’infrastruttura on-premise con le risorse del cloud pubblico, la suddivisione in livelli dello storage può essere utilizzata per ottimizzare il posizionamento dei dati in entrambi gli ambienti. Le organizzazioni possono utilizzare criteri di suddivisione in livelli per determinare quali dati devono risiedere on-premise e quali devono essere spostati sul cloud pubblico per motivi di efficienza dei costi o scalabilità.

Storage tiering nel cloud pubblico

Per quanto riguarda il cloud pubblico, lo storage tiering viene utilizzato nei seguenti ambienti:

• Servizi di storage sul cloud pubblico . I provider cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) offrono le proprie opzioni di storage sul cloud come parte dei loro servizi di storage sul cloud. Ad esempio, AWS offre classi di archiviazione S3 (Standard, Intelligent-Tiering, Glacier, ecc.), ciascuna su misura per diversi requisiti di prestazioni e costi.
• Archiviazione oggetti . Archiviazione oggetti I servizi nel cloud pubblico spesso supportano la suddivisione in livelli dell’archiviazione per consentire ai clienti di scegliere la classe di archiviazione più appropriata per i propri dati. Ciò è vantaggioso per ottimizzare i costi e i tempi di accesso.

Lo storage tiering automatizzato

Lo storage tiering automatizzato e l’ottimizzazione dei livelli di archiviazione sono tecniche utilizzate nella moderna gestione dell’archiviazione dei dati per garantire che i dati siano collocati nel livello di archiviazione più adatto in modo efficace e al momento opportuno.

Lo storage tiering automatizzato è una tecnica di gestione dei dati che prevede lo spostamento automatico e dinamico dei dati tra diversi livelli di archiviazione in base a criteri e politiche specifici. Queste politiche sono in genere definite dagli amministratori di archiviazione o impostate da un software di gestione intelligente dell’archiviazione. L’obiettivo principale dello storage tiering automatizzato è ottimizzare l’utilizzo delle risorse di archiviazione assicurando che i dati siano archiviati sul livello più appropriato in un dato momento.

Lo storage tiering automatizzato consente di ottimizzare dinamicamente la propria suddivisione in livelli, tramite un monitoraggio continuo dell’utilizzo dei dati e dell’accesso per determinare le priorità dei dati e i livelli di suddivisione in livelli obbligatori. Quando si utilizza lo storage automatizzato, è possibile impostare le soglie preferite e l’automazione si occupa del resto.

Quando l’utilizzo dei dati raggiunge le soglie predefinite, questi vengono riposizionati di conseguenza. Se la frequenza di accesso ai dati aumenta, questi vengono spostati su un livello con latenza inferiore. Quando i dati non vengono utilizzati, vengono spostati su un livello con costi inferiori e latenza superiore. Questo approccio ottimizza sia i costi che le prestazioni con il minimo sforzo e senza necessità di manutenzione continua.

La suddivisione in livelli dello storage facilita i trasferimenti di dati basati su criteri tra i livelli di storage, allineandosi così alle esigenze di prestazioni e capacità degli utenti. Questa funzione funziona in modo efficiente con l’architettura di archiviazione a livelli esistente e semplifica la gestione dei dati attraverso l’automazione. Il tiering automatico dell’archiviazione migliora l’ottimizzazione delle prestazioni e l’efficienza dei costi grazie alla regolazione in tempo reale e al rapido spostamento dei dati.

Livello di archiviazione ottimizzazione è un concetto più ampio che comprende varie strategie, tra cui automatizzato tiering dell’archiviazione , per garantire che l’infrastruttura di archiviazione di un’organizzazione sia gestita e utilizzata in modo efficiente. Sebbene la suddivisione in livelli dello storage sia una componente chiave dell’ottimizzazione dei livelli di storage, possono essere coinvolte anche altre tecniche e procedure consigliate.

Suddivisione in livelli vs Caching

La suddivisione in livelli dello storage e il caching sono due tecniche distinte utilizzate nell’archiviazione e nella gestione dei dati, con finalità diverse. I termini suddivisione in livelli e caching sono spesso utilizzati in modo errato in modo intercambiabile, ma si riferiscono a due diverse tecniche di accelerazione dello storage . Entrambe prevedono il trasferimento dei dati utilizzati di frequente o hot su supporti ad alta velocità come le memorie flash. Tuttavia, le somiglianze finiscono qui.

La cache memorizza temporaneamente i dati su un supporto ad alte prestazioni come la DRAM o la memoria a stato solido per migliorare le prestazioni. La cache si trova tra l’applicazione e lo storage back-end. Gli stessi dati risiedono anche su un livello di storage inferiore, solitamente un HDD. I dati vengono copiati nella cache, ma i dati originali rimangono nella loro ubicazione iniziale. Il caching è essenzialmente una transazione unidirezionale e la cache annulla i dati dopo l’uso.

La suddivisione in livelli dello storage , invece, sposta fisicamente i dati tra i dispositivi di storage. Quando i dati vengono identificati come hot, vengono trasferiti a un livello ad alta velocità, rendendo il livello standard privo di una copia. Quando i dati si raffreddano, vengono riportati al livello standard. La suddivisione in livelli dello storage comporta lo spostamento dei dati invece della semplice copia, sia da uno storage più lento a uno più veloce che viceversa.

Sia la suddivisione in livelli dello storage che il caching migliorano l’accessibilità dei dati, ma differiscono nel modo in cui utilizzano lo storage per i dati a cui si accede frequentemente. Il caching crea copie, mentre la suddivisione in livelli dello storage identifica i dati e li sposta senza creare copie aggiuntive.

Pertanto, la suddivisione in livelli si concentra sull’ottimizzazione del posizionamento dei dati a lungo termine su diversi livelli di storage per ottenere un equilibrio tra prestazioni e costi, mentre il caching mira ad accelerare l’accesso ai dati memorizzando temporaneamente i dati a cui si accede frequentemente in un buffer ad alta velocità. La scelta tra la suddivisione in livelli e il caching dipende dai requisiti specifici dell’applicazione o del sistema di storage e dalla natura dei modelli di accesso ai dati. In alcuni casi, le organizzazioni possono utilizzare entrambe le tecniche in combinazione per ottenere le migliori prestazioni complessive e l’efficienza dei costi.

Archiviazione a livelli e gestione gerarchica dell’archiviazione

L’archiviazione a livelli e la gestione gerarchica dell’archiviazione sono entrambe strategie utilizzate nella gestione dell’archiviazione dei dati, ma differiscono per granularità, meccanismi di spostamento dei dati e obiettivi primari. L’archiviazione a livelli si concentra sulla categorizzazione dei dati in livelli discreti di supporti di archiviazione in base alle caratteristiche, mentre la gestione gerarchica dell’archiviazione si concentra sulla migrazione trasparente di singoli file o oggetti tra l’archiviazione primaria e secondaria per migliorare l’efficienza dell’archiviazione primaria e il risparmio sui costi.

Vantaggi della suddivisione in livelli di storage

La suddivisione in livelli di storage offre diversi vantaggi significativi per le organizzazioni che desiderano ottimizzare la propria infrastruttura di storage dei dati. I vantaggi principali dell’implementazione della suddivisione in livelli di storage sono:

• Miglioramento delle prestazioni . Posizionando i dati critici o quelli a cui si accede frequentemente su livelli di storage ad alte prestazioni, come unità a stato solido o archiviazione NVMe, la suddivisione in livelli di storage può migliorare significativamente le prestazioni del sistema. Ciò si traduce in una riduzione della latenza e in tempi di accesso ai dati più rapidi per le applicazioni e gli utenti, con conseguente miglioramento della produttività e della soddisfazione degli utenti.
• Utilizzo efficiente delle risorse . La suddivisione in livelli dello storage garantisce un utilizzo efficiente di ogni livello di storage, evitando l’over-provisioning dei supporti di storage ad alte prestazioni e il sottoutilizzo dello storage a basso costo. Massimizza il ritorno sull’investimento (ROI) per l’infrastruttura di storage.
• Ottimizzazione dei costi . Il processo di suddivisione in livelli dello storage aiuta le organizzazioni ad allocare risorse di storage costose solo ai dati che richiedono prestazioni elevate, mentre i dati meno critici o a cui si accede raramente possono essere archiviati su livelli a basso costo, come unità disco rigido o storage sul cloud. Questa ottimizzazione dei costi porta a potenziali risparmi sui costi hardware e sulle spese operative.
• Carichi di lavoro bilanciati . La suddivisione in livelli dello storage può aiutare a distribuire i dati e i carichi di lavoro su diversi livelli, riducendo la contesa per le risorse. Ciò è particolarmente utile in ambienti con carichi di lavoro misti, dove alcune applicazioni richiedono prestazioni elevate mentre altre hanno requisiti di storage meno impegnativi.
• Gestione adattiva dei dati . I modelli di accesso ai dati possono cambiare nel tempo. Le soluzioni di storage tiering analizzano continuamente questi modelli e spostano automaticamente i dati tra i livelli in base alle necessità. Questa adattabilità garantisce che i dati rimangano sul livello di storage più adatto, anche se i requisiti di accesso evolvono.
• Scalabilità . Con l’aumentare delle esigenze di archiviazione dei dati, lo storage tiering consente alle organizzazioni di scalare in modo efficiente la propria infrastruttura di storage. È possibile aggiungere nuovi livelli di storage o espandere quelli esistenti in base alle necessità, per soddisfare i crescenti volumi di dati e le esigenze di prestazioni.
• Gestione semplificata dei dati . Le soluzioni di storage tiering spesso includono criteri automatizzati e strumenti di gestione che semplificano le attività di gestione dei dati. Ciò riduce i costi amministrativi associati al posizionamento e alla migrazione manuale dei dati.
• Conformità e conservazione . Le organizzazioni con requisiti normativi o di conformità traggono vantaggio dallo storage tiering garantendo che i dati siano archiviati e conservati in conformità con i requisiti legali. I dati di conformità possono essere gestiti su livelli di storage specifici con i necessari criteri di sicurezza e conservazione.
• Protezione dei dati e ripristino di emergenza . Classificando i dati in base alla loro importanza, lo storage consente una suddivisione in livelli che aiuta le organizzazioni a stabilire le priorità nella protezione dei dati . I dati critici possono essere archiviati su livelli di resilienza e ridondanza, garantendo la disponibilità e la recuperabilità dei dati in caso di guasti o disastri.
• Backup e ripristino ottimizzati . Separando i dati in base alla loro importanza e ai modelli di accesso, lo storage consente una suddivisione in livelli che può aiutare a stabilire le priorità dei dati per le operazioni di backup e ripristino. I dati critici possono essere sottoposti a backup con una frequenza maggiore, mentre quelli meno critici possono essere sottoposti a backup con intervalli più lunghi.

Sebbene lo scopo principale dei livelli di archiviazione sia quello di ottimizzare il posizionamento dei dati e i costi di archiviazione, i vantaggi che offrono possono anche migliorare la capacità dell’organizzazione di riprendersi dai disastri. La ridondanza e la conservazione dei dati economicamente vantaggiosa aumentano le possibilità di un ripristino dei dati riuscito. Aiuta le organizzazioni a mantenere la continuità operativa e a riprendersi dai disastri con una perdita di dati e tempi di inattività minimi, migliorando in ultima analisi la loro preparazione complessiva al ripristino di emergenza.

Procedure consigliate per la suddivisione in livelli dello storage

La suddivisione in livelli dello storage è una tecnica preziosa per ottimizzare l’archiviazione dei dati, ma è importante seguire le procedure consigliate per garantirne l’efficacia e l’efficienza. Le procedure consigliate per la suddivisione in livelli dello storage sono le seguenti:

• Comprendere i propri dati . Condurre un’analisi approfondita dei propri dati per comprenderne le caratteristiche, i modelli di accesso e l’importanza. Non tutti i dati devono essere suddivisi in livelli, per questo motivo è necessario identificare quali set di dati trarrebbero il massimo vantaggio dall’archiviazione a livelli.
• Selezionare il supporto di archiviazione giusto . Scegliere il supporto di archiviazione per ogni livello in base alle prestazioni e ai requisiti di budget della propria organizzazione. Le unità a stato solido, le unità disco rigido, lo storage sul cloud e le librerie su nastro sono opzioni comuni.
• Monitorare e regolare regolarmente . Monitorare continuamente l’ambiente di storage per tenere traccia dei modelli di accesso ai dati e dell’utilizzo dei livelli. Regolare i criteri di suddivisione in livelli secondo necessità per riflettere i requisiti in evoluzione. La revisione e la messa a punto regolari dei criteri sono essenziali per ottenere prestazioni ottimali.
• Utilizzare la classificazione e l’etichettatura dei dati . Utilizzare i metadati e l’etichettatura dei dati per classificare i dati. Questi metadati possono essere utilizzati dal sistema di suddivisione in livelli per prendere decisioni più informate sul posizionamento dei dati.
• Dare priorità ai dati critici . Assicurarsi che i dati mission-critical e quelli a cui si accede frequentemente siano collocati su livelli ad alte prestazioni. Ciò potrebbe richiedere criteri o livelli di priorità diversi per i diversi tipi di dati.
• Includere la ridondanza nei livelli critici . Se si memorizzano dati mission-critical su livelli ad alte prestazioni, prendere in considerazione meccanismi di ridondanza come RAID (Redundant Array of Independent Disks) per proteggersi dalla perdita di dati dovuta a guasti hardware.
• Implementare criteri di suddivisione in livelli automatizzati . Definire criteri chiari e automatizzati per lo spostamento dei dati tra i livelli. Questi criteri dovrebbero tenere conto di fattori quali la frequenza di accesso, l’età dei dati e i requisiti di prestazioni. L’automazione del posizionamento e della migrazione dei dati contribuisce a garantire che i dati siano sempre sul livello corretto.
• Fornire controlli di sicurezza e di accesso . Implementare misure di sicurezza e controlli di accesso adeguati per i dati su tutti i livelli. Assicurarsi che i dati sensibili siano protetti e accessibili solo agli utenti autorizzati.
• Backup e ripristino di emergenza . Pianificare la protezione dei dati e il ripristino di emergenza. Assicurarsi che le strategie di backup e ripristino siano in linea con l’approccio di suddivisione in livelli di storage. I dati critici devono essere sottoposti a backup più frequenti e conservati in modo sicuro.
• Scalabilità . Progettare una strategia di suddivisione in livelli di storage scalabile. Man mano che le esigenze di archiviazione dei dati crescono, essere pronti ad aggiungere ulteriori livelli o espandere quelli esistenti.
• Valutare soluzioni di storage sul cloud ibride . A seconda delle esigenze dell’organizzazione, valutare l’integrazione dello storage sul cloud come uno dei livelli di archiviazione. Le soluzioni cloud ibride possono offrire scalabilità e flessibilità.
• Valutate regolarmente la tecnologia . Tenetevi informati sui progressi nella tecnologia di archiviazione. Con l’evoluzione della tecnologia, i nuovi supporti e soluzioni di archiviazione potrebbero diventare più convenienti e adatti ai vostri livelli di archiviazione.

NAKIVO Backup & Replication e Backup Storage Suddivisione in livelli

NAKIVO Backup & Replication è una moderna soluzione di protezione dei dati e di ripristino di emergenza che può funzionare con diversi livelli di archiviazione, consentendovi di ottimizzare le vostre strategie di backup e ripristino in base alle vostre esigenze specifiche e all’infrastruttura di archiviazione disponibile. La soluzione NAKIVO supporta vari tipi di archiviazione, tra cui on-premise storage, storage sul cloud e appliance di deduplicazione.

È possibile configurare NAKIVO Backup & Replication per utilizzare diversi livelli di archiviazione per i backup. Ad esempio, i backup critici possono essere archiviati su un sistema di archiviazione ad alte prestazioni (Tier 1) per un ripristino rapido, mentre quelli meno critici possono essere spostati su un sistema di archiviazione a basso costo (Tier 2 o cloud) per la conservazione a lungo termine.

Il prodotto offre funzionalità quali copia di backup e replica , che consentono la creazione di copie aggiuntive dei backup su diversi livelli di archiviazione. Ciò migliora la ridondanza dei dati e la preparazione al ripristino di emergenza, collocando i backup in più ubicazioni o livelli di archiviazione.

È possibile definire criteri di conservazione all’interno di NAKIVO Backup & Replication per gestire automaticamente i dati di backup in base alla propria strategia di suddivisione in livelli. Ad esempio, i backup possono essere conservati sul Tier 1 per un periodo più breve e poi trasferiti al Tier 2 per una conservazione a più lungo termine.

La soluzione NAKIVO supporta i principali provider di storage sul cloud. Ciò significa che è possibile incorporare facilmente lo storage sul cloud come livello di storage per i backup offsite, riducendo la necessità di infrastrutture on-premise aggiuntive.

Conclusione

Le architetture di storage multilivello consentono alle organizzazioni di allocare le risorse di storage in base alle esigenze specifiche dei propri dati. Collocando i dati sul livello più appropriato, le organizzazioni possono ottimizzare sia le prestazioni che i costi, garantendo che i dati critici ricevano le prestazioni necessarie, mentre i dati meno critici o a cui si accede raramente vengono archiviati in modo economicamente vantaggioso. I criteri di suddivisione in livelli automatizzati dei dati e gli strumenti di gestione aiutano a garantire che i dati vengano spostati tra i livelli man mano che i modelli di accesso e i requisiti cambiano nel tempo.

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