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Speaker: Ivan Talaichuk, Pre-Sales Engineer, StarWind

Geteilte Rechen- und Speicherleistung

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Published: October 16, 2014

EINLEITUNG

Moderne Datenzentren werden immer mehr virtualisiert. Speichersysteme als zentraler Punkt einer virtualisierten Umgebung können dieses Tempo halten, wenn sie sich in eine hyperkonvergente Architektur umstrukturieren. Trotzdem bestehen hyperkonvergente Architekturen und Techniken, bei der Rechenleistung und Speicher getrennt werden, nicht parallel, da sie in sich geschlossene Konzepte darstellen und etwas unterschiedliche Aufgaben haben.

PROBLEM

Eine hyperkonvergente Architektur ist für manche Szenarien keine gute Lösung und es gibt bestimmte Situationen, in denen die Trennung von Rechenleistung und Speicher besser funktioniert, da die Anpassung von hyperkonvergenten Daten zwangsläufig zu einer simultanen Verbesserung der Rechenund Speicherhardware führen muss. Einfach gesagt:

Virtualisierte Umgebungen müssen sich in zwei Ebenen erweitern:
• Rechenressourcen (CPU, RAM usw.)
• Speicherressourcen (IOPS, Kapazität)

In hyperkonvergenten Systemen betreibt jeder Host eine Rechen- und Speicherebene auf derselben Hardware zu derselben Zeit. Dadurch muss bei der Erweiterung der einen Ebenen konsequent die andere ebenfalls erweitert werden, dabei muss die zweite Ebene nicht unbedingt erweitert werden. Man investiert also in neue Hardwareressourcen, die nicht erforderlich sind.

Geteilte Rechen  und Speicherleistung

Die gleichzeitige Erweiterung von Rechen- und Speicherkapazität ist immer teuer

LÖSUNG

StarWind Virtual SAN unterstützt sowohl hyperkonvergente als auch getrennte Rechen- und Speicherarchitekturen. Werden Rechen- und Speicherebenen separat voneinander betrieben, kann man die Ressourcen beider Ebenen nicht unabhängig voneinander erweitern, obwohl sich beide unterschiedlich entwickeln würden. Das System passt sich also besser an die Aufgabe an, wobei die Investitions- und Betriebskosten in den Keller gehen. Es muss keine Hardware erworben werden, die letztendlich nicht erforderlich ist. Das System kann demnach für eine bestimmte Aufgabe erstellt werden.

Geteilte Rechen  und Speicherleistung

Die unabhängige Erweiterung von Rechen- und Speicherressourcen ist kosteneffizient

Beim Betrieb von StarWind in Szenarien, wo Rechen- und Speicherleistung getrennt sind und die Rechenleistung nicht ausreicht, kann an den Hypervisor-Knoten mehr CPU und RAM hinzugefügt werden, wobei die Speicherkapazität und Leistung konstant bleiben. Auch wenn das System nicht genügend Speicher (IOPS oder TB) zur Verfügung hat, kann diese Ebene kinderleicht ohne Veränderung der Rechenleistung durch neue Speicherknoten erweitert werden.

FAZIT

Der Betrieb von StarWind als Speicherebene separat von der Rechenleistungsebene ermöglicht eine deutliche Reduzierung der Investitions- und Betriebskosten, da nur die Hardwareressourcen im Speichersystem installiert werden, die wirklich benötigt werden. Dieses Szenario trägt also zur besseren Anpassung an die Aufgabe bei, weil die Rechen- und Speicherleistung unterschiedlich verwaltet werden können.