Die Storage-Kapazität – und was zu tun ist, wenn sie zur Neige geht – sind kritische Aspekte, die IT-Administratoren nachts den Schlaf rauben können. Bei einer erfolgreichen Storage-Strategie kommt es auf intelligente Skalierbarkeit an. Übergeordnetes Ziel ist es, die Kapazität schnell und einfach zu erhöhen, ohne den Betrieb zu unterbrechen.
Moderne IT-Umgebungen sind extrem komplex geworden. Das liegt an der massiven Zunahme von strukturierten und unstrukturierten Daten sowie an der exponentiellen Zunahme der Anzahl von Anwendungen und Plattformen, die in der Umgebung eines Unternehmens ausgeführt werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass jede Storage-Lösung die Verfügbarkeit von Daten und Anwendungen aufrechterhält und gleichzeitig die für verschiedene Workloads erforderliche Kapazität und Performance bereitstellt.
Unternehmen haben heute viele Möglichkeiten, ihre Storage-Kapazität zu skalieren, aber in der Regel steht am Anfang eine wesentliche Entscheidung: Scale-up oder Scale-out? Während die Scale-up-Storage-Architektur jahrzehntelang der Standard war, erfordern die komplexen Umgebungen von heute einen neuen Ansatz. Aus diesem Grund setzen Unternehmen zunehmend auf Scale-out-Storage.
Schauen wir uns einmal an, warum das so ist.
Scale-up-Storage kann mit modernen Anforderungen nicht mehr mithalten
Scale-up-Storage besteht aus Laufwerken, die Sie mit zwei Controllern verwalten können. Wenn die Kapazität Ihrer vorhandenen Laufwerke erschöpft ist, installieren Sie einfach ein weiteres Shelf mit Laufwerken. Die Controller können jedoch nur eine bestimmte Anzahl von Laufwerken verwalten. Wenn diese Grenze erreicht ist, müssen Sie einen weiteren Satz von Controllern und Laufwerken kaufen, um die Storage-Kapazität weiter zu vergrößern.
Wenn im Laufe der Zeit weitere Controller und Laufwerke hinzukommen, entsteht eine Ansammlung von isolierten Systemen, die separat verwaltet werden müssen. Dies kann gravierende Auswirkungen auf die Performance sowie auf die Backup- und Wiederherstellungszeiten haben. Es kann kompliziert sein, den Überblick darüber zu behalten, welche Dateien und Daten sich in welchem System befinden. Entscheiden zu müssen, wo Workloads untergebracht werden sollen, kann die Effizienz erheblich beeinträchtigen.