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Copy Data Management kann in der Computerwissenschaft eine wichtige Rolle spielen

Copy Data Management kann in der Weiterentwicklung der Computerwissenschaft eine wichtige Rolle spielen. Der Grundstein dafür ist bereits gelegt.

Es gibt viel Hype um das Internet der Dinge (IoT) und Big Data Analyse, aber in der praktischen Anwendung haben sie wenig Bedeutung.

Ich weiß, dass das einen Schatten auf die streng geheimen Algorithmen wirft, mit den Facebook, Amazon oder Twitter Kundenverhalten, Standort und Browser-Nutzung auswerten. Diese Informationen eröffnen Upsell-Möglichkeiten für die Anbieter. Das verstehe ich, aber meiner Meinung nach ist langfristig der Erfolg dieser Auswertungsanwendungen nicht von großer Bedeutung. Copy Data Management eröffnet deutlich mehr Möglichkeiten.

Der zu Jahresanfang verstorbene Ziya Aral, ehemals Chairman und Chief Scientist DataCore Software, wollte sicherlich mit seiner Firma Geld verdienen. Aber darüber hinaus wollte er die Computerwissenschaft voranbringen. Laut Aral war die Virtualisierung von Storage mit der Lösung DataCore Software SANsymphony zwar ein Umsatzbringer und für den Bedarf der Kunden notwendig, aber weit wichtiger sei das Ziel, mit „atomisierten Einheiten“ ein Bausteinprinzip für Computer einzuführen. Er wollte mit Bausteinen eine Infrastruktur schaffen, die agil ausgerollt werden konnte, um effiziente IT-Services zu ermöglichen.

Seine Erfindungen rund um I/O Beschleunigung mit einer parallelen I/O Processing Engine, die ungenutzte Prozessorkerne nutzte, konnten Standardserver zu einem Supercomputer erweitern. Zusammen mit Storage-Virtualisierung wurde so eine Art von hyperkonvergenter Infrastruktur (HCI) geschaffen. Dies baute auf einem erweiterten Modell für Software-definierte Storage auf, das Lenovo und andere Anbieter demnächst kommerziell verfügbar machen werden.

Bis zuletzt arbeitet Aral mit seinem Team an zusätzlichem Storage-Ressourcen-Management für ihr Portfolio, um die Architektur für atomische Einheiten zu vollenden. Wenn sein Team ohne ihn das Werk abschließt, können Nutzer auf beliebiger Hardware jeden denkbaren Workload handhaben und effektiv auf dem Hardware-Level verwalten. Sie können dann ad-hoc Infrastruktur schaffen sowie Storage-Kapazität, Leistung und Services zuweisen.

Der Status aller Bestandteile wird ständig überwacht, so dass ein Administrator Probleme erkennen und lösen kann, bevor diese zu Ausfallzeiten oder Datenverlusten führen. Wenn dies marktreif wird, werden echte Clouds, SAN, Hyperkonvergenz (HCI), und In-Memory-Datenbanken möglich, die auf kostengünstiger Hardware und Intel-Architektur aufbauen.

Aber auch wenn Aral und seine Mitarbeiter damit ein wichtiges Kapitel in der Computerwissenschaft geschrieben haben, wird das Werk doch nicht vollendet sein.

Ein Kapitel namens Copy Data Management

Im nächsten Kapitel sollte sich alles um Copy Data Management drehen. Die Verwaltung von Daten ist die Kernfunktion der IT, wie die IoT- und Big-Data-Enthusiasten bestätigen.

Über die Bausteininfrastruktur von Aral und die sinnvolle Nutzung von Architektur hinaus gibt es das Bedürfnis, Daten in ihrem gesamten Lebenszyklus zu verwalten. Es sind einfache Elemente, die erforderlich sind, um ein solches Daten-Management zu gewährleisten.

Zuerst brauchen wir Storage-Ressourcen, die einfach zu verwalten sind. Dazu gehören Mehrwertleistungen, die von der Hardware getrennt sind sowie Ressourcen und Services, die Daten granular zugänglich gemacht werden. Daran hat Aran gearbeitet. Zusätzlich zum Ressourcen- und Service-Management für Storage wird aber auch ein Framework für Copy Data Management Policy benötigt.

Dieses Framework kann Daten in einem globalen Namespace klassifizieren, unabhängig davon, mit welchem Datei- oder Objektsystem sie gespeichert sind. Außerdem kann man zahlreiche Policies zur Behandlung der Daten in ihrem Lebenszyklus gemäß Geschäftskriterien, gesetzlichen Auflagen und so weiter zuweisen.

Das System nutzt die Copy Data Management Policy, um zu identifizieren, was mit Daten im Laufe der Zeit geschehen muss. Policies werden angewandt und die geeigneten Ressourcen und Services zugewiesen, gemäß Richtlinien, die in Echtzeit aktualisiert werden können.

Die Daten werden dann in entweder virtuellen Storage-Containern abgelagert, die mit bestimmten Services ausgerüstet sind, oder in eine Hosting-Umgebung, wo Services den Daten direkt zugewiesen werden.

Angesichts der steigenden Datenflut wird es bald zu viele Daten, Dateien und Objekte geben. Eine manuelle Behandlung wird dadurch unmöglich. In großen Rechenzentren ist manuelles Arbeiten schon heute kaum mehr eine Option. Dies erklärt, warum Copy Data Management bereits auf der Prioritätenliste vieler IT-Abteilungen zu finden ist.

Automation ist das Gebot der Stunde. Viele IT-Planer wollen dafür kognitives Computing verwenden. Das Management von Daten, Storage-Services und Storage-Ressourcen sind gut geeignet für IoT-Anwendungen. Big Data Analyse, künstliche Intelligenz und kognitives Computing können Policies auf Daten anwenden und dabei deren Status sowie Services und Infrastruktur berücksichtigen. Es ist an der Zeit, dies umzusetzen.

Kognitives Computing wird auf dem Vermächtnis von Aral und anderer aufbauen, die mit ihrer Arbeit nicht nur schnelles Geld verdienen wollen, sondern die Computerwissenschaft wirklich voranbringen.    

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Artikel wurde zuletzt im April 2017 aktualisiert

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