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Nimble Storage: Selbstlernende Maschinen können Ausfallzeiten verhindern

Mit einer Studie wollte der Storage-Hersteller wissen, ob sich Ausfallzeiten in der IT verhindern und Lücken zwischen App und Daten schließen lassen.

Storage-Hersteller Nimble gab eine InfoSight-Studie in Auftrag, die mittels Sensoren in Rechenzentren aufdecken sollte, ob sich durch selbstlernende Systeme Ausfallzeiten von Systemen oder Anwendungen verhindern lassen. Oft wird bei einer Störung das Storage-System oder -Netzwerk als Übeltäter vermutet. Das lässt den Schluss zu, dass selbstlernende Verfahren respektive Systeme, hier Abhilfe schaffen könnten.

Die Studie fand heraus, dass das Storage für 46 Prozent der Ausfälle verantwortlich war, in 54 Prozent lagen die Ursachen bei Konfigurationsproblemen, fehlender Interoperabilität, fehlenden Best Practises oder einfach beim Host (Compute) der Anwendung.

Nichtsdestotrotz kommt die Studie zu der Konklusion, dass prädiktive Analysen selbstlernender Systeme die Performance und Verfügbarkeit von Anwendungen erheblich steigern können. Mit solchen Lösungen, die Data Science und selbstlernende Maschinen kombinieren, ließe sich die Lücke zwischen Applikation und Daten schließen.

Bereits jetzt sind solche Anaylse-Tools von Storage-Herstellern erhältlich und Anwender können davon in hohem Maße profitieren und proaktiv ihre Infrastruktur verwalten und schützen. Searchstorage.de sprach mit Rochna Dhand, Director of Product Management bei Nimble, über die Ergebnisse der InfoSight-Studie.

Warum hat Nimble einen Zeitraum von zweieinhalb Monaten für die Analyse der Sensorendaten aus den IT-Infrastrukturen seiner Kunden für diesen Bericht gewählt? Werden Sie die Analysen weiter fortführen und wird es noch weitere Updates von Zeit zu Zeit geben?

Rochna Dhand: Wir haben den Zeitraum gewählt, weil er unseren gesamten Datensatz gut repräsentiert. Darüber hinaus erlaubt er uns Trends und Veränderungen abzuleiten. In den zweieinhalb Monaten haben wir mehr als 12.000 anonymisierte Fälle ausgewertet. Zu diesem Zeitpunkt sehen wir keinen Grund den Zeitraum über die zweieinhalb Monate auszudehnen. Wir planen den Bericht in der Zukunft zu aktualisieren, aber das hängt natürlich von dem ab, was wir aus den Daten herauslesen können.

Nimble Storage schreibt in seinem Bericht, dass die meisten IT-Administratoren den Storage für die verspätete Verfügbarkeit von Applikationen oder Daten verantwortlich machen. Was zeigen die Ergebnisse und wo liegen tatsächlich die Probleme?

Dhand: Storage ist normalerweise immer der erste Verdächtige, wenn es um den Verdächtigen für die verlangsamte Verfügbarkeit von Daten geht. In unserem Bericht belegen die Zahlen eine andere Geschichte. Nur 46 Prozent der analysierten Probleme bezogen sich direkt auf den Storage und hier ist die Architektur der Storage Infrastruktur ausschlaggebend. 54 Prozent – und damit die Mehrzahl der Vorfälle – resultierten von verschiedenen Bereichen wie der Konfiguration, Interoperabilität und die Tatsache, dass keine Best Practices vorhanden waren – oder aber, wenn es Best Practices gab, dass diese nicht konsultiert wurden.

Storage war eben nicht der häufigste Verursacher der Probleme und das ist ein Grund, warum vorausschauende Analysen mit Sensordaten vom gesamten IT-Stack so wichtig sind. Wenn wir einen tiefergehenden Blick auf die Ergebnisse werfen, sehen wir, dass auch die Hindernisse, die mit dem Storage verbunden waren, aus unterschiedlichsten Bereichen wie der Hardware oder aber der Software, von Software-Aktualisierungen und nur teilweise von Performance-Problemen stammen. Ein ganz konkretes Beispiel ist eine ausgefallene Speicherplatte, die niemand bemerkt hat.

28 Prozent der Probleme wurden hingegen von der Konfiguration verursacht. Die elf Prozent durch Interoperabilität aufgetretenen Hindernisse wurden beispielsweise verursacht, weil Erfahrungswerte für Microsoft SQL nicht korrekt befolgt wurden, zum Beispiel wurden Log- und Datenbank-Bänder nicht voneinander separiert.

Ein weiteres Problem könnte sein, dass das MPIO Setup in Windows nicht richtig funktioniert. Weitere acht Prozent entstanden durch Erfahrungswerte, die nichts mit dem Storage zu tun haben, aber trotzdem die Performance beeinflussten. Ein Beispiel dafür ist ein falscher MTU. Sieben Prozent der Probleme sind verbunden mit Host, Compute oder mit VM. Beispiele für verzögert verfügbare Applikationen sind nicht korrekt eingerichtete virtuelle Netzwerkkonfigurationen, Host-seitige iSCSI Setups, UCS Setups oder Underprovisioned Hosts.

Zusammengenommen zeigt dies deutlich auf, dass 54 Prozent der auftretenden Verzögerungen eben nicht vom Storage herrühren. Damit wird nicht nur die Bürde vom Storage-Admin genommen, der sich ständig rechtfertigen muss, aber nichts für die Probleme kann, aber genauso auch vom IT-Leiter, der sich vor der Geschäftsführung verantworten muss.

Warum denkt jeder sofort an den Storage, wenn es zu Verzögerungen in der Bereitstellung von Diensten kommt? Was ist ihre Erklärung dafür?

Dhand: Viele IT-Admins denken, dass der Ärger aus der Speicherumgebung kommen muss, weil sie keine Möglichkeit haben, der Ursache auf den Grund zu gehen. Zumeist wird davon ausgegangen, dass es ein Hardwarefehler sein muss und der Austausch einer angeblich defekten Speicherplatte das Problem schon lösen wird.

Rochna Dhand, Nimble

Das führt zu falschen Annahmen und Entscheidungen, denn wenn man nicht schnell genug den Verursacher findet, kann das zu weitreichenden Konsequenzen führen – wie verlorene Zeit und falsch investiertes Geld.

Darüber hinaus könnten weitere Ausfallzeiten und Frustration entstehen und Geschäftsziele verfehlt werden. Mit Flash-Systemen allein ist hier keinem geholfen, sicherlich erhöhen diese Systeme die Performance und Verfügbarkeit von Applikationen und Daten, allerdings ist schneller Storage nicht genug, um das Problem wirklich zu lösen.

In dem Bericht werden Konfigurationsprobleme als die am zweitmeisten auftretende Fehlerquelle erwähnt. Können Sie das mit den am häufigsten auftretenden Beispielen belegen?

Dhand: Eine Regel in jedem Installationsprozess ist, dass je größer die Komplexität einer Technologie ist, desto schwieriger ist der korrekte Konfigurationsprozess. Darüber hinaus gibt es viele verschiedene Umsetzungen und Kombinationen für einen Stack, das macht es unerschwinglich teuer für jeden Hersteller, um auszuprobieren und erschöpfend zu testen.

Eine Antwort auf diese Frage ist, dass wenn zwei Technologien gegeneinander zertifiziert sind und eine dritte zu dieser Umgebung hinzukommt, es zu unbekannten Hindernissen kommen kann. Einfache Lösungen für einen bestimmten Layer können unerwartet Hürden zu anderen Teilen des Stacks in den Weg stellen. Diese Lösungen werden oft in isolierten Umgebungen getestet, so dass wenn sie in IT-Infrastrukturen überführt werden und sie dort mit anderen Lösungen zusammenwirken sollen, es einem so vorkommt, als spiele man Roulette.

Das ist der erste Bericht, den Nimble Storage auf diese Art erstellt hat und am Ende geht es um die Vorteile von automatisierten Analysen. Was sind die Vorteile von diesen Machine Learning Daten-Analysten für Unternehmen?

Dhand: Applikationen werden immer komplexer und Rechenzentren immer vielfältiger, der schnelle und sichere Zugang zu Daten wird dadurch immer schwieriger. Das Ergebnis ist ein Bedürfnis nach ausgeklügelter Monitoriung und Troubleshooting-Technologie, die in der Lage ist, Daten von verschiedenen Lösungen über den ganzen Stack hinweg zu sammeln, zu korrelieren und auszuwerten. Diese Technologien sollten darüber hinaus ermöglichen, den wichtigsten Verursacher von Ausfallzeiten oder Performance-Einbußen aufzuzeigen.

Die wichtigsten Anforderungen an solche Technologien sind:

  • Vorhersage von Ausfallzeiten;
  • Automatische Behebung von Ausfällen;
  • Präzise Beschreibung von Lösungen;
  • Sofortige Root-Cause Analysen;
  • Angewandt auf den gesamten Stack;
  • Analytischer technischer Support;
  • Messbare Verfügbarkeit.

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2016 aktualisiert

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