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 a una proliferazione dei dati. I supporti di archiviazione dei dati 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, l’archiviazione dei backup su dispositivi SSD (unità a stato solido) ad alta velocità è inutilmente costosa, poiché l’elevata velocità degli SSD non è obbligatoria per questo tipo di dati secondari. Al contrario, l’archiviazione delle macchine virtuali (VM) di produzione su dischi rigidi (HDD) con un basso numero di giri al minuto (RPM) può essere conveniente dal punto di vista del budget, ma non soddisferà i requisiti di prestazioni dei sistemi primari.

Per questo motivo, i tipi di archiviazione dovrebbero essere classificati in modo da utilizzare ciascun tipo per archiviare i dati appropriati, ricorrendo alla suddivisione in livelli dell’archiviazione.

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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 quelli meno critici siano archiviati su supporti di storage a costo inferiore.

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

La suddivisione in livelli 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 variare nel tempo se il processo operativo 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 più livelli aiuta le organizzazioni a ridurre i costi di storage allocando le risorse di storage ad alto costo solo ai dati che ne necessitano. Ciò garantisce che le risorse costose non vengano sprecate su dati che non ne traggono beneficio. 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 dell’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 alla classificazione dei dati in base ad attributi o caratteristiche specifici. Queste classi creano una gerarchia dei dati e aiutano a determinare dove i dati debbano essere archiviati all’interno di un sistema di storage a più livelli. Questo approccio garantisce che i dati vengano 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 vi accedono utenti e applicazioni. I dati utilizzati regolarmente e attivamente (dati “caldi”) dovrebbero 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 inattivi) possono essere collocati su livelli di storage a costo inferiore, come gli HDD o lo storage sul cloud.
• Criticità o importanza . Alcuni dati sono più critici di altri per le operazioni di un’organizzazione o per i requisiti di conformità. I dati critici potrebbero dover essere archiviati su livelli di storage più affidabili e con maggiore resilienza, come i sistemi RAID (Redundant Array of Independent Disks) o lo storage sul cloud con ridondanza, per ridurre al minimo il rischio di perdita dei dati.
• Tipo di dati . Tipi diversi di dati, come file di database, contenuti multimediali, log delle applicazioni o documenti d’archivio, possono avere requisiti di archiviazione variabili. Ad esempio, i file multimediali possono richiedere un throughput e una capacità elevati, mentre i log possono essere archiviati su supporti più lenti purché vengano conservati a fini di conformità.
• Periodo di conservazione . I dati con specifici requisiti di conservazione o di conformità potrebbero dover essere archiviati su livelli in grado di garantire l’integrità e la disponibilità dei dati per la durata richiesta. I dati relativi alla conformità richiedono spesso una conservazione a lungo termine e, pertanto, possono essere archiviati su livelli di storage più affidabili.
• Dimensione . Gli oggetti di dati di grandi dimensioni possono trarre vantaggio dall’archiviazione su livelli ottimizzati per la capacità, mentre i dati di piccole dimensioni, a cui si accede frequentemente, possono richiedere un’archiviazione con bassa latenza ed elevate prestazioni I/O.
• 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 secondo necessità. Ad esempio, i dati appena creati possono iniziare su un livello con prestazioni elevate ma essere gradualmente spostati su livelli a costo inferiore 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 bilancio, garantendo che le risorse di archiviazione più costose siano riservate ai dati che ne 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 archiviazione 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 archiviazione a livelli. Questo garantisce che i dati siano continuamente ottimizzati per le prestazioni e l’efficienza dei costi, soddisfacendo le esigenze organizzative e i modelli di accesso.

Classificazione con storage caldo, tiepido e freddo

Il tipo comune di classificazione dei dati nei sistemi di storage a livelli è classificare i dati come critici per la missione, caldi, tiepidi e freddi. Queste classi aiutano a determinare come i dati vengono archiviati, gestiti e accessibili all’interno dell’infrastruttura di storage. In questo caso, le classi di dati utilizzate nelle strategie di storage a livelli includono:

• Dati critici per la missione . Questa classe di dati riguarda i dati assolutamente essenziali per le operazioni principali di un’organizzazione. I dati critici per la missione richiedono il più alto livello di prestazioni, affidabilità e disponibilità. Sono tipicamente archiviati sui supporti di storage più resilienti e ad alte prestazioni disponibili, come array SSD ridondanti o sistemi di storage tolleranti ai guasti.
• Dati caldi . I dati caldi si riferiscono ai dati che vengono attivamente e frequentemente acceduti. Questi dati sono tipicamente di grande importanza per l’organizzazione e richiedono tempi di risposta rapidi e storage ad alte prestazioni. I dati caldi sono spesso archiviati sui supporti di storage di livello più alto, come unità a stato solido (SSD) o unità NVMe, per garantire bassa latenza e accesso rapido.
• Dati tiepidi . I dati tiepidi rappresentano i dati ai quali si accede meno frequentemente rispetto ai dati caldi ma che sono ancora utilizzati attivamente. Questa classe di dati si trova tipicamente un livello sotto rispetto ai dati caldi in termini di prestazioni, come dischi rigidi ad alte prestazioni (HDD) o soluzioni di storage ibride. Anche se i dati tiepidi non richiedono lo storage più veloce, devono comunque essere prontamente disponibili per un accesso efficiente.
• Dati freddi . I dati freddi includono i dati che vengono raramente accessibili, storici o archiviati. Questi dati sono spesso considerati meno critici e vengono archiviati su livelli di storage a basso costo, che potrebbero essere HDD tradizionali e più lenti o anche opzioni di storage archivio come nastro o storage a freddo basato su 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 dello storage. Le organizzazioni possono classificare i dati in un modo più complesso usando le seguenti classi di dati in aggiunta alle classi spiegate sopra:

• Dati di backup e ripristino di emergenza . I dati usati per i backup e per ripristino di emergenza scopi vengono spesso categorizzati separatamente. Queste classi di dati si concentrano sull’assicurare che i dati possano essere ripristinati in modo affidabile e rapido in caso di perdita di dati o guasti del sistema. I dati di backup possono essere archiviati su sistemi basati su disco, mentre le copie per la conservazione a lungo termine potrebbero essere archiviate su nastro o nel cloud.
• Dati di compliance . I dati che devono aderire ai requisiti di conformità normativa, come i registri finanziari o i dati sanitari, potrebbero avere esigenze di archiviazione specifiche. Le classi di dati di compliance garantiscono che questi dati siano archiviati in modo sicuro, con funzionalità come la crittografia e controlli rigorosi degli accessi, e conservati per la durata richiesta.
• Dati utente o dipartimentali . Alcune organizzazioni classificano i dati in base alla loro origine, come i dati generati da dipartimenti specifici o utenti. Questo approccio può aiutare ad allocare risorse di storage in base alle esigenze delle diverse unità organizzative.
• Dati temporanei o di cache . Le classi di dati per dati temporanei o di cache possono includere dati che hanno una vita breve e possono essere immagazzinati su livelli di archiviazione ad alta velocità per rapido accesso, con la comprensione che possono essere eliminati o sostituiti quando non più necessari.
• Dati di migrazione tra livelli . In alcuni casi, le classi di dati vengono utilizzate per identificare i dati che si stanno attivamente spostando tra i livelli di archiviazione in base ai modelli di accesso. Ad esempio, i dati che iniziano come caldi ma diventano meno frequentemente accessibili nel tempo possono migrare verso livelli di archiviazione più caldi o più freddi.

Queste classi di dati possono servire come linee guida per gli amministratori dello storage e i sistemi di gestione dello storage automatizzati per prendere decisioni informate su dove posizionare i dati all’interno di un’infrastruttura di storage a più livelli.

Tipi di storage multi-livello

L’archiviazione multi-livello si riferisce a un’architettura di storage in cui i dati vengono categorizzati in diversi livelli in base ai loro requisiti di prestazioni e accessibilità. Ogni livello rappresenta un livello specifico di prestazioni e costi dello storage. L’obiettivo è assicurarsi che i dati siano archiviati sul livello più appropriato per ottimizzare sia le prestazioni che l’efficienza dei costi. Di seguito, è possibile vedere i livelli di archiviazione comuni, a partire dal Livello 0:

• Livello 0 rappresenta il livello di archiviazione con le migliori prestazioni in un sistema di archiviazione a più livelli. È spesso composto dai supporti di archiviazione più veloci e costosi disponibili, come le unità a stato solido (SSD) di classe enterprise o gli SSD NVMe (Non-Volatile Memory Express). I dati memorizzati nel Tier 0 sono tipicamente fondamentali per la missione e richiedono una latenza estremamente bassa, prestazioni di I/O elevate e un rapido accesso ai dati. Viene utilizzato per applicazioni e dati che richiedono i massimi livelli di prestazione.
• Il Tier 1 è il livello successivo in termini di prestazioni e costi. Consiste tipicamente di dischi rigidi ad alte prestazioni (HDD), array di storage ibridi (combinando SSD e HDD) o SSD più veloci, che non sono costosi come quelli nel Tier 0. I dati nel Tier 1 sono importanti ma potrebbero non richiedere il più veloce storage disponibile. Questo tier è adatto per applicazioni e dati che necessitano di buone prestazioni ma possono tollerare una latenza leggermente più elevata rispetto ai dati del Tier 0.
• Tier 2 rappresenta un livello di storage a costo inferiore con prestazioni un po’ più lente rispetto al Tier 1. Include spesso HDD tradizionali o soluzioni di storage basate su cloud. I dati nel Tier 2 sono generalmente meno frequentemente accessibili o meno critici per le operazioni in tempo reale. Questo livello è adatto per dati di archivio, backup e dati che possono tollerare tempi di accesso più lunghi.
• Tier 3 è il livello di storage a costo più basso in un sistema di storage a più livelli. Include tipicamente soluzioni di archiviazione, come librerie di nastro e storage a bassa temperatura basato su cloud. I dati nel Tier 3 sono raramente accessibili e vengono principalmente conservati per fini di conformità, normativi o di archiviazione a lungo termine. Offre le prestazioni più basse ma lo storage più conveniente.

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

• Cloud Tier . In alcune architetture di storage a più livelli, un separato Cloud Tier viene utilizzato per memorizzare i dati in un servizio di storage su cloud come Amazon S3 o Archiviazione BLOB di Azure. Ciò consente alle organizzazioni di sfruttare lo storage su cloud scalabile ed economico per dati che potrebbero non adattarsi perfettamente nei livelli on-premise. I dati nel cloud tier possono essere accessibili tramite internet quando necessario.
• Backup Tier . Anche se non sempre considerato un livello di storage primario, il backup è una parte fondamentale della gerarchia di storage. I dati di backup sono memorizzati 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 storage può variare notevolmente a seconda delle loro esigenze specifiche, dei vincoli di budget e della complessità dei requisiti di gestione dei dati. Tuttavia, nella pratica, molte organizzazioni implementano comunemente una gerarchia di storage a tre livelli come punto di partenza (Livello 0, Livello 1, Livello 2).

Molte organizzazioni partono da 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 requisiti relativi ai dati si evolvono. Ad esempio:

• Alcune organizzazioni potrebbero aggiungere un Livello 4 o un Livello 5 per l’archiviazione a lungo termine e approfondita, che potrebbe coinvolgere tecnologie come le librerie su nastro o lo storage sul cloud a bassissimo costo.
• Altri potrebbero implementare un Livello cloud per backup offsite e scopi di ripristino di emergenza, utilizzando servizi di storage sul cloud come Amazon S3 o l’Archiviazione BLOB di Azure.
• Le strategie di cloud ibrido possono inoltre introdurre ulteriori livelli, compresi livelli basati sul 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 bilancio. È inoltre importante implementare criteri efficaci di gestione dei dati e di suddivisione in livelli per garantire che i dati siano archiviati nel livello appropriato in base alle mutevoli esigenze di tali dati nel tempo. Man mano che le tecnologie di storage dei dati continuano ad evolversi, le organizzazioni possono adeguare le proprie strategie di storage a più livelli per trarre vantaggio dalle nuove innovazioni e da soluzioni economicamente efficienti.

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

Nota che i nomi e le caratteristiche dei livelli di storage possono variare tra organizzazioni e fornitori di storage. La tabella sopra fornisce una panoramica generale dei comuni livelli di storage e dei loro tipici casi d’uso, ma implementazioni specifiche possono differire in base alle esigenze delle organizzazioni e alle tecnologie disponibili.

Dove sono utilizzati i livelli di storage

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

Suddivisione in livelli di storage on-premise

La suddivisione in livelli di storage è utilizzata nei seguenti ambienti focalizzati sull’infrastruttura on-premise (locale):

• Data center tradizionali . Nei tradizionali data center on-premise, la suddivisione in livelli di storage è comunemente utilizzata per gestire i dati archiviati su diversi tipi di supporti di storage, come SSD, HDD e librerie su nastro. Le organizzazioni implementano la suddivisione in livelli di storage per ottimizzare le prestazioni, i costi e la disponibilità dei dati all’interno della propria infrastruttura .
• Cloud privati . Molti ambienti cloud privati incorporano la suddivisione in livelli di storage per gestire efficacemente i dati tra diversi tipi di risorse di storage. Questo è particolarmente importante nei setup cloud privati dove le risorse devono essere allocate dinamicamente per supportare vari carichi di lavoro.
• Cloud ibridi . In un ambiente cloud ibrido, che combina infrastruttura on-premise con risorse cloud pubbliche, la suddivisione in livelli di storage può essere utilizzata per ottimizzare il posizionamento dei dati su entrambe le ambienti. Le organizzazioni possono utilizzare criteri di suddivisione in livelli per determinare quali dati devono rimanere on-premise e quali devono essere spostati nel cloud pubblico per l’efficienza dei costi o la scalabilità.

Suddivisione in livelli di storage nel cloud pubblico

Per quanto riguarda il cloud pubblico, la suddivisione in livelli di storage viene utilizzata nei seguenti ambienti:

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

Suddivisione automatizzata in livelli di storage

La suddivisione automatizzata in livelli di storage e l’ottimizzazione della suddivisione in livelli sono tecniche utilizzate nella moderna gestione dei dati di storage per garantire che i dati siano collocati sul livello di storage più adatto in modo efficace e tempestivo.

La suddivisione automatizzata nei livelli di storage è una tecnica di gestione dei dati che comporta lo spostamento automatico e dinamico dei dati tra diversi livelli di storage in base a criteri e politiche specifici. Queste politiche sono tipicamente definite da amministratori di storage o impostate da software intelligente di gestione dello storage. L’obiettivo principale della suddivisione automatizzata nei livelli di storage è quello di ottimizzare l’uso delle risorse di storage garantendo che i dati siano archiviati sul livello più adeguato in qualsiasi momento.

La suddivisione automatizzata in livelli di storage consente di ottimizzare in modo dinamico la suddivisione nei livelli di storage, monitorando continuamente l’utilizzo dei dati e l’accesso per determinare le priorità dei dati e i livelli di suddivisione necessari. Quando si utilizza lo storage automatizzato, è possibile impostare le preferenze di soglia e l’automazione si occupa del resto.

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

La suddivisione automatizzata nei livelli di storage facilita i trasferimenti di dati guidati da criteri tra i livelli di storage, allineandosi così con le esigenze di prestazioni e capacità degli utenti.
Questa funzione si integra efficacemente con la vostra attuale architettura di storage a più livelli e semplifica la gestione dei dati grazie all’automazione. Il tiering automatizzato dello storage migliora l’ottimizzazione delle prestazioni e l’efficienza in termini di costi grazie all’adeguamento in tempo reale e al rapido spostamento dei dati.

Livello di storage ottimizzazione è un concetto più ampio che comprende varie strategie, tra cui il tiering automatizzato dello storage

, per garantire che l’infrastruttura di storage di un’organizzazione sia gestita e utilizzata in modo efficiente. Sebbene il tiering automatizzato dello storage sia una componente chiave dell’ottimizzazione dei livelli di storage, possono essere coinvolte anche altre tecniche e procedure consigliate.

Il tiering e il caching sono due tecniche distinte utilizzate nell’archiviazione e nella gestione dei dati: hanno finalità diverse. I termini suddivisione in livelli e caching vengono spesso utilizzati erroneamente in modo intercambiabile, ma si riferiscono a due diverse tecniche di accelerazione dello storage . Entrambe prevedono il posizionamento dei dati a cui si accede frequentemente o “hot” su supporti ad alta velocità come la memoria flash. Tuttavia, le somiglianze finiscono sostanzialmente qui.

La cache memorizza temporaneamente i dati su un supporto ad alte prestazioni come la DRAM o la memoria a stato solido per potenziare 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. La cache 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 “caldi”, vengono trasferiti in un livello ad alta velocità, lasciando il livello standard privo di una copia. Quando l’attività sui dati diminuisce, questi vengono riportati nel livello standard. La suddivisione in livelli dello storage comporta lo spostamento dei dati anziché la semplice copia, sia da un’archiviazione più lenta a una più veloce che viceversa.

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

Pertanto, la suddivisione in livelli di storage si concentra sull’ottimizzazione del posizionamento a lungo termine dei dati tra diversi livelli di storage per raggiungere un equilibrio tra prestazioni e costi, mentre la cache 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 suddivisione in livelli e 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 Suddivisa in Livelli e Gestione Gerarchica dello Storage

L’archiviazione suddivisa in livelli e la gestione gerarchica dello storage sono entrambe strategie utilizzate nella gestione dei dati, ma differiscono per granularità, meccanismi di movimento dati e obiettivi principali. L’archiviazione suddivisa in livelli si concentra sulla categorizzazione dei dati in livelli discreti di supporti di archiviazione in base alle caratteristiche, mentre la gestione gerarchica dello storage si focalizza sulla migrazione trasparente di file o oggetti individuali tra storage primario e secondario per migliorare l’efficienza dello storage primario e risparmio sui costi.

Benefici della Suddivisione in Livelli dello Storage

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

• Miglioramento delle prestazioni . Posizionando dati frequentemente accessibili o critici su livelli di storage ad alte prestazioni, come unità a stato solido o storage NVMe, la suddivisione in livelli dello storage può migliorare significativamente le prestazioni del sistema. Ciò si traduce in una riduzione della latenza e tempi di accesso più rapidi per applicazioni e utenti, portando a una maggiore produttività e soddisfazione degli utenti.
• Utilizzo efficiente delle risorse . La suddivisione in livelli dello storage garantisce che ogni livello di archiviazione venga utilizzato in modo efficiente, evitando il sovradimensionamento dei supporti di archiviazione ad alte prestazioni e il sottoutilizzo di storage a basso costo. Massimizza il ritorno sull’investimento (ROI) per l’infrastruttura di archiviazione.
• Ottimizzazione dei costi . La suddivisione in livelli dello storage aiuta le organizzazioni a allocare risorse di archiviazione costose solo a dati che richiedono alte prestazioni, mentre i dati meno critici o accessi poco frequenti possono essere archiviati su livelli a basso costo, come dischi rigidi o storage su cloud. Questa ottimizzazione dei costi si traduce in potenziali risparmi sui costi hardware e operativi.
• Bilanciamento dei carichi di lavoro . La suddivisione in livelli dello storage può aiutare a distribuire dati e carichi di lavoro su diversi livelli, riducendo la contesa delle risorse. Questo è particolarmente prezioso in ambienti con carichi di lavoro misti, dove alcune applicazioni richiedono alte prestazioni 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 suddivisione in livelli dello storage analizzano continuamente questi modelli e spostano automaticamente i dati tra i livelli secondo necessità. Questa adattabilità garantisce che i dati siano sempre sul livello di storage più adatto, anche quando evolvono le esigenze di accesso.
• Scalabilità . Con l’aumento delle necessità di storage dei dati, la suddivisione in livelli consente alle organizzazioni di scalare la loro infrastruttura di storage in modo efficiente. Nuovi livelli di storage possono essere aggiunti o quelli esistenti espansi secondo le esigenze per accogliere volumi aumentati di dati e richieste di prestazioni.
• Gestione semplificata dei dati . Le soluzioni di suddivisione in livelli dello storage spesso includono politiche automatiche e strumenti gestionali che semplificano i compiti di gestione dei dati. Questo riduce il carico amministrativo associato al posizionamento e alla migrazione manuale dei dati.
• Conformità e conservazione . Le organizzazioni con requisiti normativi o di conformità beneficiano della suddivisione in livelli conservando i dati in conformità ai mandati legali. I dati di conformità possono essere gestiti su specifici livelli di storage con le necessarie politiche di sicurezza e conservazione.
• Protezione dei dati e ripristino di emergenza . Classificando i dati in base all’importanza, la suddivisione in livelli aiuta le organizzazioni a dare priorità agli sforzi di protezione dei dati ripristino. I dati critici possono essere archiviati su livelli più resilienti e ridondanti, garantendo la disponibilità e il recupero 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, la suddivisione in livelli può aiutare a prioritizzare i dati per le operazioni di backup e ripristino. I dati critici possono essere sottoposti a backup con maggiore frequenza, mentre i dati meno critici possono essere soggetti a intervalli di backup più lunghi.

Mentre il principale obiettivo dei livelli di storage è ottimizzare il posizionamento dei dati e i costi dello storage, i benefici che offrono possono anche migliorare la capacità dell’organizzazione di riprendersi dai disastri. La ridondanza e la conservazione economica dei dati aumentano le possibilità di un ripristino dei dati riuscito. Aiuta le organizzazioni a mantenere la continuità aziendale e a riprendersi dai disastri con perdite di dati e tempi di inattività minimi, migliorando alla fine la loro capacità di recupero da disastri.

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 . Effettuare un’analisi approfondita dei dati per comprenderne le caratteristiche, i modelli di accesso e l’importanza. Non tutti i dati devono essere sottoposti a suddivisione in livelli; per questo motivo, è necessario identificare quali set di dati trarrebbero il massimo vantaggio dalla suddivisione in livelli dello storage.
• Scegli i supporti di archiviazione adeguati . Scegli i supporti di archiviazione per ciascun livello in base alle esigenze di prestazioni e di budget della tua organizzazione. Unità a stato solido, dischi rigidi, storage sul cloud e librerie su nastro sono opzioni comuni.
• Monitora e adegua regolarmente . Monitora costantemente il tuo ambiente di archiviazione per tenere traccia dei modelli di accesso ai dati e dell’utilizzo dei livelli. Adegua i criteri di suddivisione in livelli secondo necessità, in modo da riflettere i requisiti in evoluzione. La revisione e la messa a punto periodica dei tuoi criteri è essenziale per ottenere prestazioni ottimali.
• Utilizzare la classificazione e l’assegnazione di tag ai dati . Utilizzare i metadati e l’assegnazione di tag 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 con prestazioni elevate. Ciò potrebbe richiedere criteri o livelli di priorità diversi a seconda dei tipi di dati.
• Includere la ridondanza nei livelli critici . Se si archiviano dati mission-critical su livelli ad alte prestazioni, prendere in considerazione meccanismi di ridondanza come il RAID (Redundant Array of Independent Disks) per proteggersi dalla perdita di dati dovuta a guasti hardware.
• Implementare politiche di suddivisione in livelli automatizzate . 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 si trovino sempre nel 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. Assicuratevi che le strategie di backup e ripristino siano in linea con il vostro approccio alla suddivisione in livelli dello storage. I dati critici devono essere sottoposti a backup con maggiore frequenza e conservati in modo sicuro.
• Scalabilità . Progettate la vostra strategia di suddivisione in livelli dello storage in modo che sia scalabile. Man mano che le vostre esigenze di archiviazione dei dati crescono, siate pronti ad aggiungere ulteriori livelli o ad espandere quelli esistenti.
• Prendete in considerazione soluzioni di cloud ibrido . A seconda delle esigenze della vostra organizzazione, valutate la possibilità di integrare lo storage sul cloud come uno dei vostri livelli di archiviazione. Le soluzioni di cloud ibrido possono offrire scalabilità e flessibilità.
• Valutate regolarmente la tecnologia . Tenetevi informati sui progressi nella tecnologia di archiviazione. Man mano che la tecnologia si evolve, nuovi supporti e soluzioni di archiviazione potrebbero diventare più convenienti e adatti ai vostri livelli di archiviazione.

NAKIVO Backup & Replication e suddivisione in livelli dell’archiviazione di backup

NAKIVO Backup & Replication è una moderna soluzione di protezione dei dati e di ripristino di emergenza in grado di 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 l’archiviazione on-premise, lo storage sul cloud e le 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 sistemi di archiviazione ad alte prestazioni (Livello 1) per un ripristino rapido, mentre quelli meno critici possono essere spostati su sistemi di archiviazione a costo inferiore (Livello 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 Livello 1 per un periodo più breve e poi trasferiti al Livello 2 per la conservazione a lungo termine.

La soluzione NAKIVO supporta i principali fornitori di storage sul cloud. Ciò significa che è possibile integrare facilmente lo storage sul cloud come livello di storage per i backup offsite, riducendo la necessità di un’infrastruttura on-premise aggiuntiva.

Conclusione

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

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