So optimieren Sie die Effizienz Ihrer Speicherumgebung

1. Planen Sie Ihre Effizienzstrategie

Erstellen Sie eine vollständige Bestandsaufnahme von:

• Speicherort der Daten: in der Cloud oder vor Ort.
• Art der Speicherung: Objekte, Blöcke oder Dateien.
• Datentyp: strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert.
• Datenmenge.

Bewerten Sie dann die aktuelle Speichereffizienz anhand der Unternehmensziele.

Auf dieser Grundlage können Sie einen Plan zur Verbesserung der Speichereffizienz in Ihrer aktuellen Umgebung und zur Aufrechterhaltung dieser Effizienz in der Zukunft entwickeln. Der Plan sollte auf die spezifischen Daten- und Speicheranforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sein und folgende Aspekte berücksichtigen:

• Ausgewogenes Verhältnis zwischen Budget und Leistung. Eine höhere Effizienz kann zwar zu geringeren Kosten führen, jedoch auf Kosten der Leistung gehen. Wägen Sie bei der Strategieplanung die geschäftlichen Anforderungen sorgfältig ab.
• Vor- und Nachteile der Cloud. Die Cloud bietet eine flexible und skalierbare Umgebung für die Speicherung von Daten, kann jedoch mit Kosten, Leistungs- und Sicherheitsbedenken verbunden sein. Bewerten Sie die Speicherdienste der Cloud-Anbieter hinsichtlich Kosten, Leistung und Integrationsanforderungen. Einige Unternehmen nutzen die Cloud nur für bestimmte Arten von Daten, zum Beispiel Backups oder Archive. Andere Unternehmen verlassen sich fast ausschließlich auf Cloud-Speicherdienste. Die Nutzung der Cloud sollte sich nach den geschäftlichen Anforderungen und Budgetbeschränkungen richten. Passen Sie die Cloud-Ressourcen an, um eine Über- oder Unterversorgung zu vermeiden.
• Hybrid-Cloud-Strategie. Wenn Sie sowohl Cloud- als auch lokale Speicher nutzen, planen und implementieren Sie sorgfältig eine Hybrid-Cloud-Strategie, um Speicherressourcen effizienter zu verwalten. Dies kann Ihnen helfen, Kontrolle und Flexibilität zu gewinnen, um Ihre Anforderungen an Sicherheit, Compliance, Skalierbarkeit und Leistung zu erfüllen, und ermöglicht Ihnen gleichzeitig eine effiziente Nutzung Ihrer Speicherressourcen. Beachten Sie, dass hybride Clouds komplex und schwierig zu implementieren und zu warten sein können.
• Intelligente Tiering-Strategie. Implementieren Sie eine intelligente Tiering-Strategie, mit der Daten auf der Grundlage der Datenlebenszyklusverwaltung (DLM) automatisch in die am besten geeignete Speicherebene und -umgebung verschoben werden können. Berücksichtigen Sie bei der Übertragung von Daten zu, von oder zwischen Cloud-Diensten die Ausgabekosten.
• Objektspeicher. Verwenden Sie nach Möglichkeit Objektspeicher für unstrukturierte Daten. Dieser unterstützt umfangreiche Metadaten, lässt sich leicht skalieren und ist in der Regel kostengünstiger als andere Speicheroptionen. Cloud-native Object Storage (wie Amazon S3, Azure Blob oder MinIO) und Data-Lakehouse-Architekturen gewinnen an Bedeutung. Für unstrukturierte und semistrukturierte Daten sollten Sie Cloud-native Speicherarchitekturen oder Data Lakehouse-Ansätze prüfen, die Analyse- und Speicherfunktionen integrieren.
• Abstraktion. Ziehen Sie eine Plattform in Betracht, die Datenquellen abstrahiert und eine einheitliche Ansicht der Daten bietet, zum Beispiel eine Datenstruktur, API-basierte Abstraktion, föderiertes Datenmanagement, Datenvirtualisierung oder softwaredefinierter Speicher (SDS). Die Abstraktion von Datenquellen kann Geschäftsanwendern helfen, die Daten besser zu nutzen, während gleichzeitig das Datenmanagement optimiert und die Anzahl der Kundensupportanfragen reduziert wird.
• Übergangsplanung. Entwickeln und implementieren Sie Schritte für die Einführung von Infrastrukturänderungen, die Datenmigration, die Außerbetriebnahme von Hardware und das Löschen von Daten.

Darüber hinaus können noch weitere Faktoren in die Effizienzstrategie aufgenommen werden. So ist containerisierter Speicher in vielen Umgebungen Standard. Berücksichtigen Sie also containerisierte Workloads und Speicheranforderungen in Kubernetes-Umgebungen. Eine Integration über CSI-Treiber ermöglicht konsistentes Storage-Management auch in dynamischen, skalierenden Anwendungen.

Neben Effizienz und Kosten sollten Sie auch den Energieverbrauch und die Umweltbilanz von Speicherlösungen bewerten. Technologien wie automatisches Power-Down, energieeffiziente SSDs oder datenbewusste Workload-Verlagerung tragen zur Nachhaltigkeit bei.

2. Aktualisieren Sie die lokale Infrastruktur

Wenn Ihr Unternehmen lokalen Speicher in irgendeiner Form nutzt, planen Sie die interne Infrastruktur sorgfältig, um die Speicherressourcen effizient zu nutzen. Speicher- und Datennetzwerke sollten in der Lage sein, Workloads und Speicherinfrastruktur effizient zu unterstützen. Dies gilt nicht nur für die Netzwerkhardware, sondern auch für die Software und Protokolle, die die Konnektivität zu und von den Speichergeräten ermöglichen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Tiering-Strategie alle lokalen Speicher umfasst. Einige Strategien ordnen Daten basierend auf dem Festplattentyp und berücksichtigen dabei Faktoren wie Zugriffshäufigkeit, Leistungsanforderungen oder die Bedeutung der Daten. Sie könnten beispielsweise die folgende Strategie anwenden:

• Heiße Daten (Hot Data). Diese Art von Daten unterstützt geschäftskritische Workloads. Die Daten werden auf Highend-SSDs und All-Flash-Arrays gespeichert. Oftmals werden NVMe oder NVMe-oF verwendet, um die Datenübertragung zu erleichtern.
• Warme Daten (Warm Data). Diese Art von Daten unterstützt weniger kritische Workloads, die nicht die Häufigkeit oder Leistungsanforderungen von heißen Daten haben. Warme Daten können auf Festplatten mit hoher Kapazität oder Midrange-SSDs gespeichert werden.
• Kalte Daten (Cold Data). Backup- oder Archivdaten werden auf Midrange-HDDs oder Bandspeichern gespeichert.

Dieser Ansatz ist nur eine Richtlinie. Ein mehrstufiger Speicheransatz basiert auf Ihren spezifischen Anforderungen. Sie können beispielsweise eine zusätzliche Ebene zwischen den Ebenen heiß und warm einführen, die ein Hybrid-Array aus SSDs und Festplatten (HDDs) oder ein HDD-Array nutzt, das in großem Umfang auf einen leistungsstarken Cache zurückgreift. Viele der heutigen Hybrid-Arrays können Daten innerhalb desselben Speichersystems automatisch in Ebenen einteilen.

Die Cloud kann für bestimmte Arten von Daten nach wie vor eine wichtige Rolle spielen, solange sie die erforderliche Flexibilität bietet, um die Effizienz zu maximieren. Wenn Sie eine Hybride Cloud implementiert haben oder planen, eine solche zu implementieren, sollten Ihre Strategien zur Festplattennutzung und -Tiering nahtlos in diese Umgebung passen und mit Ihrer DLM-Initiative übereinstimmen. Beispielsweise können Sie heiße und warme Daten vor Ort speichern, Ihre Backup- oder Archivdaten jedoch in der Cloud.

3. Verfeinern Sie Ihre Strategie für das Datenlebenszyklusmanagement (DLM)

Wenn Sie bereits über eine DLM-Strategie verfügen, überprüfen und aktualisieren Sie diese, um sie an Ihre aktuellen Anforderungen anzupassen. Wenn Sie noch keine Strategie haben, sollte die Einführung einer DLM-Initiative oberste Priorität haben.

DLM bietet eine Struktur für die Organisation und Kontrolle Ihrer Daten. Je mehr Kontrolle ein Unternehmen über seine Daten hat, desto effizienter kann es die Daten speichern und sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen.

Eine DLM-Strategie leitet bestimmte Schritte während des Datenlebenszyklus ein. Zu den gängigsten Schritten gehören die folgenden:

• Klassifizieren Sie Daten anhand der aktuellen Geschäftsanforderungen unter Verwendung von Kategorien wie Sensibilität, Wichtigkeit, Zugriffshäufigkeit oder Leistungsanforderungen.
• Bereinigen und transformieren Sie Daten auf der Grundlage von Geschäfts- und Anwendungsanforderungen. Identifizieren und kennzeichnen Sie im Rahmen dieses Prozesses redundante, veraltete und triviale (Redundant, Outdated, Trivial, ROT) Daten.
• Entwickeln Sie formelle Richtlinien, die die DLM-Strategie festschreiben. Die Richtlinien sollten Themen wie Compliance, Sicherheit, Zugriffskontrolle, Disaster Recovery, Data Loss Protection (DLP), Aufbewahrung, Archivierung und Löschung von Daten behandeln.
• Implementieren Sie Prozesse zur Automatisierung der Durchsetzung von Richtlinien sowie zur Sicherung und Erstellung von Snapshots der Daten.

Mit einer effektiven DLM-Strategie können IT-Teams besser planen, welche Arten von Speicherressourcen sie benötigen und wie sie die Verfügbarkeit und Sicherheit der Daten am effektivsten gewährleisten können.

4. Datenreduktionstechniken einsetzen

Datenreduktionstechniken tragen zur Verbesserung der Ressourcennutzung bei. Diese Techniken werden häufig in die DLM-Initiative des Unternehmens integriert. Drei der gängigsten Datenreduktionstechniken sind Komprimierung, Deduplizierung und Thin Provisioning.

• Datenkomprimierung. Durch Komprimierung wird die Anzahl der zur Darstellung der Daten verwendeten Bits reduziert, was zu kleineren Dateien führt. Komprimierte Daten benötigen weniger Speicherplatz und Netzwerkbandbreite und beschleunigen die Dateiübertragung. Die beiden Hauptarten der Komprimierung sind verlustfrei und verlustbehaftet. Bei der verlustfreien Komprimierung kann die Datei in ihren ursprünglichen Zustand zurückversetzt werden, was für Dateien wie ausführbare Dateien wichtig ist. Bei der verlustbehafteten Komprimierung werden unwichtige Bits dauerhaft gelöscht, was für Dateien wie Audio- oder Videodateien in der Regel akzeptabel ist.
• Datendeduplizierung. Durch Deduplizierung werden redundante Kopien von Daten eliminiert, in der Regel auf Block- oder Dateiebene. Deduplizierte Daten benötigen weniger Speicherplatz, können die Netzwerkbandbreite reduzieren und die Datenübertragung beschleunigen – je nachdem, ob die Daten vor oder nach der Übertragung (Data at Rest) dedupliziert werden. Es gibt zwei Hauptarten der Deduplizierung: Inline- und Post-Processing-Deduplizierung. Bei der Inline-Deduplizierung werden redundante Daten beim Schreiben in den Speicher entfernt. Dieser Ansatz erfordert weniger Speicherplatz als die Post-Processing-Deduplizierung, kann jedoch zu Engpässen führen. Bei der Post-Processing-Deduplizierung werden redundante Daten nach dem Schreiben in den Speicher entfernt. Dies erfordert mehr Speicherplatz als der Inline-Ansatz, eliminiert jedoch Engpässe und bietet mehr Flexibilität bei der Deduplizierung bestimmter Daten.
• Thin Provisioning. Bei diesem Ansatz handelt es sich um eine Technik zur Ressourcenverwaltung, bei der Kapazitäten dynamisch nach Bedarf zugewiesen werden, anstatt im Voraus die gesamte Menge zuzuweisen. Das System bündelt den Speicherplatz mehrerer Festplatten und weist diesen Pool zu. Thin Provisioning kann Unternehmen dabei helfen, Speicherressourcen besser zu nutzen und eine Überversorgung zu vermeiden, während gleichzeitig die Einführung neuer Anwendungen vereinfacht wird. Thin Provisioning kann besonders nützlich sein, wenn es darum geht, den schwankenden Speicherbedarf mehrerer virtueller Maschinen (VMs) zu decken.

Viele Speicherprodukte verfügen mittlerweile über integrierte Komprimierungs-, Deduplizierungs- oder Thin Provisioning-Funktionen. Prüfen Sie die Produkte sorgfältig, um zu verstehen, wie die Anbieter diese Begriffe definieren, wie sie Kapazitätseinsparungen messen und wie sie diese Funktionen implementieren.

5. Kontinuierliche Überwachung und Wartung

Die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Speichereffizienz ist ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Neubewertung und Verfeinerung erfordert. Beachten Sie die folgenden Richtlinien:

• Überwachen Sie Speichersysteme kontinuierlich, um Engpässe und Anomalien sowie die Speichereffizienz zu identifizieren. Diese Informationen können Ihnen helfen, zukünftige Anforderungen zu prognostizieren.
• Nutzen Sie Leistungskennzahlen und Warnfunktionen, um eine kontinuierliche Überwachung der Speichersysteme zu gewährleisten.
• Führen Sie routinemäßige Wartungsarbeiten und Upgrades durch, um die kontinuierliche Effizienz der Speichersysteme sicherzustellen. Identifizieren und bereinigen Sie regelmäßig ROT-Daten.
• Nutzen Sie fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Speichersysteme zu verwalten und zu optimieren. Sie können beispielsweise Predictive Analytics einsetzen, um potenzielle Sicherheits- oder Leistungsprobleme frühzeitig zu erkennen. Heutige Speicherlösungen nutzen KI-basierte Analysefunktionen, um Datenzugriffsmuster zu erkennen, Tiering-Entscheidungen automatisch zu treffen und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu ermöglichen.
• Automatisieren Sie Speicherverwaltungs- und Überwachungsaufgaben, um Speicherressourcen zuzuweisen und zu optimieren sowie ROT-Daten zu bereinigen. Integrieren Sie auch Tiering- und DLM-Strategien in die Automatisierung. Sie sollten in der Lage sein, sich ändernde Geschäftsanforderungen zu berücksichtigen, ohne den Betrieb zu stören.
• Bieten Sie Administratoren die erforderlichen Schulungen und Weiterbildungen, damit sie die Technologie verstehen, Best Practices anwenden und die ihnen zur Verfügung stehenden Tools für ihre Arbeit nutzen können.