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Das Zusammenspiel aus disaggregierten Servern und konvergenter Infrastruktur

Disaggregierte Server und konvergente Infrastruktur sind nur auf den ersten Blick ein Gegensatzpaar. Tatsächlich passen sie ganz gut zusammen.

Im Markt ist derzeit oft die Rede von konvergenten oder gar hyperkonvergenten Infrastrukturlösungen, gleichzeitig zeichnet sich aber auch bereits ein neuer Trend am Horizont ab: die Aggregation. Auch wenn es auf den ersten Blick so aussehen mag, schließen sich Disaggregated Server und konvergente Lösungen nicht zwangsläufig aus. Tatsächlich können beide Infrastrukturtypen sogar hervorragend zusammen eingesetzt werden.

Bei disaggregierten Servern werden physische IT-Komponenten in großen und dichtgepackten Ressourcenpools bereitgestellt, um so die Kosteneffizienz zu erhöhen. Gleichzeitig werden rechenintensive Funktionen, beispielsweise für die Datensicherheit, aus der Hardware wieder herausgelöst, in die sie die letzten Jahre gewandert sind, und separat gehostet. Dadurch erhöht sich die Performance und die Verwendung günstiger Komponenten wird möglich.

Man denke nur an heutige Cloud-Architekten, die hochskalierbare Umgebungen aufbauen: Anstatt monolithische Bausteine zu verwenden, kommt eine massive Anzahl günstiger Standardkomponenten zum Einsatz. Während konvergente Infrastruktur in vorgefertigten Appliances oder Racks ausgeliefert wird, um das Deployment bestimmter Workloads zu beschleunigen, müssen Cloud-Infrastrukturen viele verschiedene Workloads bedienen und dabei auch noch hochskalierbar sein. Aus diesem Grund greifen Cloud-Architekten sowohl auf die logische Konsolidierung als auch auf die massive Verdichtung physischer Ressourcen-Pools zurück.

Interessanterweise greifen sowohl disaggregierte Server als auch Hyperkonvergenz auf Software-definierte Ressourcen zurück. Die Grundlage Software-definierter Komponenten ist die immer weiter steigende Rechenkraft und die gleichzeitig sinkenden Kosten von Computerprozessoren. Konvergente Umgebungen nutzen Software, um unterschiedliche Ressourcen auf einem Host zu definieren und zu verwalten.

Disaggregated Server dagegen nehmen diese Software-definierten Ressourcen aus dem Pool heraus und hosten sie näher am Ort der Workload-Ausführung beziehungsweise auf einem Host mit den zur Verfügung stehenden Ressourcen, um physische Ressourcen dichter und meist auch einfach zu einem neuen Ressourcenpool zusammenfassen zu können. Die Gemeinsamkeit beider Software-definierter Ansätze besteht darin, dass die Workloads dort ausgeführt werden, wo sie die beste Performance erhalten, während die physischen Ressourcen in der jeweils optimalsten Weise bereitgestellt werden.

An dieser Stelle kommen Konvergenz und disaggregierte Server auf eine interessante Art und Weise zusammen. Die IT wird sich immer weiterentwickeln und zusammenwachsen, vor allem wenn Automatisierung und Integration die Notwendigkeit umständlicher und teurer Verwaltung von IT-Silos auflösen kann. Gleichzeitig wird die zugrundeliegende physische Hardware immer modularer. Tatsächlich kann man davon ausgehen, dass das Hauptaugenmerk konvergenter IT zukünftig das gesamte Rechenzentrum sein wird, nicht mehr nur das einzelne Server-Rack.

Mit Blick auf eine zukunftssichere IT-Architektur sind daher die folgenden Aspekte wichtig:

  • Skalierbarkeit: Die lineare horizontale Skalierbarkeit wird eines der entscheidenden Designkriterien für wohl jede Facette der IT-Infrastruktur werden.
  • Modularität: Plug-and-Pool-Ressourcen wie Blade-Server, EMCs DSSD oder HP Moonshot können die Dichte im Rechenzentrum deutlich erhöhen, die Kosten pro Ressourceneinheit senken und den IT-Support vereinfachen.
  • Composable Infrastructure: Cloud-Orchestrierung, Container-Komponenten und hybride Management-Schichten können Software-definierte Ressourcen direkt konvergieren und jede geforderte QoS-Stufe (Quality of Service) aus der zugrundeliegenden Infrastruktur zusammensetzen.

Durch die Nutzung konvergenter IT zusammen mit disaggregierten Servern lässt sich das Beste aus beiden Welten vereinen: geringe Opex-Kosten und günstige, skalierbare Hardwarekomponenten, die durch konvergente und disaggregierte Softwareschichten die jeweils nötigen Ressourcen flexibel bereitstellen.

Natürlich bleibt das Performance-Management von Infrastruktur und Anwendungen auch weiterhin ein Problem. Wo setzt man an, wenn in einer gepoolten, containerisierten und Software-definierten Umgebung Probleme mit der Leistung bestimmter Applikationen auftreten? Wie soll man sich beim Troubleshooting durch die einzelnen Schichten wühlen, wenn sich das gesamte System ständig dynamisch verändert?

Eine Antwort darauf könnte darin zu suchen sein, die eigene Infrastruktur wie ein internes Internet der Dinge zu betrachten. Hierfür sind Big Data Analytics, Machine Learning und vielleicht auch etwas fortgeschrittene künstliche Intelligenz nötig, um die logisch konvergente aber physisch disaggregierte Infrastruktur zu optimieren.

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