Leistung optimieren: Vier Tipps für virtualisierten Speicher

1. Daten intelligent platzieren

Nicht jede Anwendung benötigt NVMe- oder High-End-Flash-Speicher. Entscheidend ist die passende Technologie am richtigen Ort. Intelligente Datenplatzierung legt die Daten entsprechend ihrem Wert und Zugriffshäufigkeit auf das passende Speichermedium ab, um das bestmögliche Kosten-Nutzen-Verhältnis und Nutzererfahrung zu erreichen. Da die Virtualisierung den physischen Speicher abstrahiert, erfolgt die Verschiebung von Daten für Anwender transparent und sie müssen nicht damit vertraut sein, wo die Daten tatsächlich gespeichert sind. Für die Datenplatzierung lassen sich verschiedene Verfahren nutzen, darunter die folgenden:

• Workload-Analyse: Transaktionale Datenbanken (hohe Zugriffsrate) profitieren von All-Flash-Arrays oder NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) für niedrige Latenzen. Archivdaten (geringe Zugriffsrate) können hingegen auf kapazitätsorientierten Festplatten oder Cloud-Tier-Speicher liegen, zum Beispiel mit S3-Kompatibilität.
• Automatisiertes Tiering: Zahlreiche Storage-Systeme von Herstellern wie NetApp, Dell EMC oder HPE bieten regelbasierte Datenbewegung, etwa mittels Machine Learning (ML), um heiße Daten automatisch auf schnelle Medien zu verschieben.
• Hybrid-Cloud-Architekturen: Für mehr Flexibilität lassen sich lokale Speicherumgebungen mit Public-Cloud-Objektspeichern kombinieren, um Kosten zu optimieren und Skalierbarkeit zu erhöhen.
• Monitoring-Einsatz: Tools wie Prometheus oder proprietäre Storage-Analytics liefern belastbare Telemetriedaten für gezielte Quartals-Reviews und Anpassungen der Speicherhierarchie.

2. Redundante Pfade und Fehlerdomänen berücksichtigen

In virtualisierten Speicherumgebungen ist Ausfallsicherheit ein zentrales Designprinzip. Anders als bei klassisch monolithischen Systemen verteilt sich der Datenfluss hier über mehrere Ebenen: vom Host über das Netzwerk bis hin zur Virtualisierungsschicht und den zugrunde liegenden physischen Speichermedien. Jede dieser Ebenen kann zum potenziellen Single Point of Failure (SPOF) werden – sei es durch defekte Kabel, fehlerhafte Netzwerkkarten, Controller-Ausfälle oder ganze Rack- beziehungsweise Standortprobleme.

Die Erfahrung zeigt: Kapazität und Performance allein reichen nicht aus, um einen zuverlässigen Betrieb sicherzustellen. Ohne konsequent eingeplante Redundanzen können selbst kleine Störungen zu gravierenden Serviceunterbrechungen führen. Deshalb gilt in der Praxis: Resilienz muss von Anfang an in die Architektur integriert werden. Dazu gehört die konsequente Nutzung mehrerer Datenpfade, der Einsatz hochverfügbarer Controller-Cluster und die Verteilung von Replikaten über klar definierte Fehlerdomänen hinweg.

Nur wenn diese Konzepte nicht nur dokumentiert, sondern auch regelmäßig getestet werden, lässt sich die gewünschte Hochverfügbarkeit erreichen. Tools für automatisiertes Failover oder orchestrierte Recovery-Prozesse sind hier unverzichtbar, um im Ernstfall nicht auf Improvisation angewiesen zu sein. Dazu gehören zum Beispiel:

• Multipathing: Fibre Channel (FC), iSCSI und RDMA über Converged Ethernet (RoCE) sichern Datenpfade über mehrere Netzwerkverbindungen ab. Enterprise Multipath-IO (MPIO) gewährleistet Ausfallsicherheit und Lastverteilung.
• Controller-Cluster für Storage-Virtualisierung: Technologien wie NetApp SVMs, VMware vSAN oder Microsoft Storage Spaces Direct ermöglichen hochverfügbare, logisch redundante Storage-Layer, die im Fehlerfall transparent Failover bieten.
• Fehlerdomänen-Management: Platzierung von Replikaten oder Paritätsdaten nach Rack-, Shelf- oder sogar Data-Center-Ebene verhindert Datenverlust bei Ausfall ganzer Segmente.
• Failover-Tests: Automatisierte und kontinuierliche Testverfahren mit Tools wie VMware Site Recovery Manager oder native Storage-Replikation sorgen für belastbare Business Continuity.

3. Latenz statt nur Kapazität optimieren

In vielen Projekten zur Storage-Virtualisierung liegt der Fokus zunächst auf Kapazität: Wie viele Terabyte oder Petabyte können bereitgestellt werden, wie effizient lassen sie sich durch Deduplizierung oder Komprimierung nutzen? In der Praxis erweist sich jedoch oft ein anderes Kriterium als entscheidend – die Antwortzeit des Speichersystems, also die Latenz. Selbst wenn ausreichend Platz vorhanden ist, können inkonsistente oder zu hohe Latenzen Applikationen empfindlich ausbremsen. Datenbanken, VDI-Umgebungen und Echtzeitanwendungen reagieren besonders sensibel auf Verzögerungen im Millisekunden- oder Mikrosekundenbereich.

Hinzu kommt, dass in virtualisierten Umgebungen sich Verzögerungen über mehrere Schichten summieren – Applikation, Hypervisor, Netzwerk und Speicher. Die Gesamtwartezeit setzt sich aus vielen kleinen Faktoren zusammen, die nur in Kombination ein klares Bild ergeben. Wer ausschließlich Kapazität plant, übersieht daher oft die komplexen Abhängigkeiten im I/O-Pfad.

Ein konsequenter Fokus auf die Latenz bedeutet, Performance nicht nur punktuell zu messen, sondern kontinuierlich und ganzheitlich zu überwachen. Gleichzeitig müssen Stellschrauben wie Protokollwahl, Cache-Konfiguration und Queue Depth bewusst auf den jeweiligen Workload abgestimmt werden. Nur so entsteht ein Storage-Stack, der nicht nur groß genug, sondern auch zuverlässig schnell ist. Dafür können beispielsweise diese Verfahren genutzt werden:

• End-to-End-Latenzmessung: Moderne Monitoring-Tools wie Grafana Cloud oder Kibana über Elasticsearch erfassen Latenzwerte holistisch über Applikations-, Hypervisor- und Speicherebene.
• Queue Depth und Cache-Konfiguration: Storage-Controller basieren heute meist auf NVMe-oF und nutzen große NVMe-Cache-Pools, deren Parameter (Queue-Depth, Write-Back/Write-Through) auf Workload-Typen feinjustiert werden müssen.
• Protokollwahl: Fibre Channel bietet häufig stabilere Latenzen als iSCSI, während NVMe-oF die niedrigste Latenz bei geringster CPU-Last ermöglicht. Ethernet/Infiniband sind ideal für HPC-Umgebungen. Die richtige Wahl muss entsprechend den Workloads getroffen werden und sollte nicht budgetgetrieben sein.
• Write-Ahead-Logging (WAL): Datenbanken profitieren von optimierten WAL-Strategien, um Schreiblatenzen zu minimieren und gleichzeitig Datenintegrität sicherzustellen.

4. Business-Continuity in die Architektur integrieren

Hohe Performance allein garantiert noch keine Verfügbarkeit. Selbst die schnellsten Speicherlösungen verlieren ihren Wert, wenn Daten oder Anwendungen im Ernstfall nicht verfügbar sind. In virtualisierten Infrastrukturen ist die Gefahr besonders groß, da sich Ausfälle auf einer Ebene – etwa im Netzwerk, bei der Storage-Virtualisierung oder im Rechenzentrum selbst – unmittelbar auf viele abhängige Systeme auswirken können. Ein durchdachtes Business-Continuity-Design ist daher keine Kür, sondern Pflicht.

Zentrale Fragen lauten: Wie viel Datenverlust (Recovery Point Objective, RPO) ist akzeptabel? Und wie schnell müssen Systeme nach einem Ausfall wieder laufen (Recovery Time Objective, RTO)? Diese Zielwerte bestimmen, ob synchrone Replikation mit sofortiger Datenkonsistenz, asynchrone Verfahren mit mehr Toleranz gegenüber Distanz und Bandbreite oder hybride Strategien sinnvoll sind.

Darüber hinaus geht es nicht nur um die reine Verfügbarkeit von Daten, sondern auch um deren gezielte Absicherung und Wiederherstellbarkeit. Snapshots, Klone und Policy-basierte Sicherungskonzepte müssen in die Betriebsabläufe integriert und regelmäßig getestet werden. Erst wenn Recovery-Prozesse automatisiert und verlässlich funktionieren, lässt sich garantieren, dass eine Storage-Architektur auch im Ernstfall widerstandsfähig bleibt.

• Replikationstechnologien: Hersteller nutzen synchrone Replikation für Zero-RPO bei kritischen Workloads, zum Beispiel NetApp MetroCluster oder Dell EMC RecoverPoint, während asynchrone Replikation bei längeren Distanzen Kosten und Performance optimiert.
• Snapshots und Clone-Techniken: Snapshot-basierte Backups mit geringer Auswirkung auf die Leistung sind Standard, Cloning-Funktionen erlauben schnelle Entwicklungs- und Testumgebungen.
• Policy-basierte Datensicherung: Effiziente Storage-Systeme erlauben granular definierte Schutzstufen je nach Datenwichtigkeit, gesteuert über zentrale Orchestrierung.
• Regelmäßige DR-Tests: Automatisierungs-Tools und Skripte simulieren Failover und Recovery, um Drift in Prozessen früh zu erkennen und Ressourcen im Ernstfall verfügbar zu halten.

Fazit

Storage-Virtualisierung entfaltet ihr volles Potenzial nur, wenn sie ganzheitlich betrachtet wird: Intelligente Datenverteilung, mehrstufige Redundanz, konsequente Latenzoptimierung und integrierter Business-Continuity-Ansatz sind die fundamentalen Säulen. Diese Vier-Punkte-Strategie lässt sich unabhängig vom Hersteller oder Produkt nutzen, um stabile Leistung in komplexen IT-Umgebungen zu erzielen. Wer die hier vorgestellten technologischen Aspekte berücksichtigt, ist für den Wandel von reinen Storage-Systemen zu dynamischen, softwaredefinierten Infrastrukturen bestens gerüstet.