Geteilte Rechen- und Speicherleistung

Das Video – StarWind Virtual SAN

Einleitung

In modernen Datenzentren nimmt die Virtualisierung deutlich Fahrt auf. Speichersysteme richten sich als wichtiger Bestandteil einer virtualisierten Umgebung immer nach der schnellen Entwicklung der hyperkonvergierten Architektur. Trotzdem existieren die Designs der hyperkonvergierten Architekturen und Architekturen der „geteilten Rechen- und Speicherleistung“ nebeneinander, da sie keine sich gegenseitig ausschließenden Konzepte sind und die verschiedenen Aufgaben unterschiedlich lösen.

Problem

Für bestimmte Szenarien ist eine hyperkonvergierte Architektur kein guter Partner und es gibt einige Fälle, bei denen die Rechen- und Speicherschichten Aufgaben besser teilen, da die Vergrößerung von hyperkonvergierten Clustern gleichzeitig eine Erhöhung von Hardwareparametern sowohl der Rechen- als auch der Speicherleistung bedeutet. Zur Erklärung:
Virtualisierte Umgebungen setzen Erweiterungen in zwei
  • Dimensionen voraus: Rechenressourcen (CPU, RAM, etc.)
  • Speicherressourcen (IOPS, Kapazität)

In hyperkonvergierten Systemen betreibt jeder Host Rechen- und Speicherschichten auf derselben Hardware zur selben Zeit. Daraus folgt, dass die Erhöhung einer Dimension ebenfalls zur Erhöhung der anderen führt. Ein Problem besteht dann, wenn die Erhöhung der zweiten Dimension nicht erforderlich ist. Letztendlich werden Hardwareressourcen finanziert, die nicht verwendet werden.

Geteilte Rechen- und Speicherleistung

Lösung

StarWind Virtual SAN unterstützt jeweils die hyperkonvergierte Architektur und die Architektur der Rechen- und Speicherleistungen. Wenn die Rechen- und Speicherschichten unabhängig voneinander arbeiten, ist es möglich, dass die Rechen- und Speicherressourcen auch unabhängig voneinander durch verschiedene Parameter angepasst werden. Im Ergebnis ist das System besser an die Aufgabe angepasst, während Investitions- und Betriebskosten deutlich sinken, da nutzlose Hardware eingespart werden kann. So kann das System speziell für eine Aufgabe erstellt werden.
Geteilte Rechen- und Speicherleistung
Wenn beim Einsatz von StarWind in Szenarien mit geteilter Rechen- und Speicherleistung die Cluster nicht mehr genug Rechenleistung haben, müssen lediglich zu den Hypervisorknoten mehr CPU und RAM hinzufügt werden und die Speicherkapazität und Leistung bleibt erhalten. Umgekehrt kann bei einem System mit ungenügenden Speicher-IOPS oder TBs diese Dimension kinderleicht hochgestuft werden, ohne dass die Rechenleistung durch das Hinzufügen neuer Speicherknoten beeinflusst wird.

Fazit

Mit unabhängigen Speicher- und Rechenschichten ermöglicht es StarWind, die Investitions- und Betriebskosten zu senken. Es müssen nur die Hardwareressourcen im Speichersystem installiert werden, die definitiv erforderlich sind. In diesem Szenarium ist die Systemhardware auch besser an die entsprechende Aufgabe angepasst, da die Rechen- und Speicherressourcen durch unterschiedliche Parameter verändert werden können.
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