Die Storage-Kapazit?t ¨C und was zu tun ist, wenn sie zur Neige geht ¨C sind kritische Aspekte, die IT-Administratoren nachts den Schlaf rauben k?nnen. Bei einer erfolgreichen Storage-Strategie kommt es auf intelligente Skalierbarkeit an. ?bergeordnetes Ziel ist es, die Kapazit?t schnell und einfach zu erh?hen, 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 ausgef¨¹hrt werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass jede Storage-L?sung die Verf¨¹gbarkeit von Daten und Anwendungen aufrechterh?lt und gleichzeitig die f¨¹r verschiedene Workloads erforderliche Kapazit?t und Performance bereitstellt.?
Unternehmen haben heute viele M?glichkeiten, ihre Storage-Kapazit?t zu skalieren, aber in der Regel steht am Anfang eine wesentliche Entscheidung: Scale-up oder Scale-out? W?hrend 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 k?nnen. Wenn die Kapazit?t Ihrer vorhandenen Laufwerke ersch?pft ist, installieren Sie einfach ein weiteres Shelf mit Laufwerken. Die Controller k?nnen jedoch nur eine bestimmte Anzahl von Laufwerken verwalten. Wenn diese Grenze erreicht ist, m¨¹ssen Sie einen weiteren Satz von Controllern und Laufwerken kaufen, um die Storage-Kapazit?t weiter zu vergr??ern.?
Wenn im Laufe der Zeit weitere Controller und Laufwerke hinzukommen, entsteht eine Ansammlung von isolierten Systemen, die separat verwaltet werden m¨¹ssen. Dies kann gravierende Auswirkungen auf die Performance sowie auf die Backup- und Wiederherstellungszeiten haben. Es kann kompliziert sein, den ?berblick dar¨¹ber zu behalten, welche Dateien und Daten sich in welchem System befinden. Entscheiden zu m¨¹ssen, wo Workloads untergebracht werden sollen, kann die Effizienz erheblich beeintr?chtigen.