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Software-definiertes Storage bringt Anwendungen und Speicher zusammen

Software-definiertes Storage ist geeignet für echte Konvergenz von Storage und Anwendungen mit Analyse, DevOps, Applikations- und Storage-Containern.

Software-definiertes Storage (SDS) hat sich vom Container Ready Storage über containerisierten Storage bis zu Container Native Storage weiterentwickelt, der alle Vorteile einer hochverfügbaren, skalierbaren und hyperkonvergenten Hybrid-Cloud-Infrastruktur in sich vereint.

Software-definiertes Storage (SDS) setzt sich in immer mehr Anwendungs­szenarien durch, angefangen von der Speicherung von Audio- und Videoaufzeichnungen über Daten aus meteorologischen Beobachtun­gen und medizinischer Daten aus der DNA-Sequenzierung bis hin zum Ersatz für die Datensicherung auf technisch veralteten Bandlauf­werken mit vergleichsweise teuren Appliances.

Riesige, oft wenig strukturierte Daten analysieren

Die Vorreiter unter den Big-Data-Anwendern haben anfangs umfangreiche Datenmengen auf Basis von Dateisystemen in eigens dafür geschaffenen Daten-Silos untergebracht. Für Datenanalysen muss jeder Datensatz zuerst aus dem Daten-Silo ausgelesen und eine Kopie in die Analytics-Umgebung zur weiteren Analyse übertragen werden.

Das ist nicht nur ressourcenintensiv und verzögert den Analysevor­gang, sondern die meisten Dateisysteme geraten aufgrund der enormen Datenmenge an Skalierbarkeitsgrenzen. Open-Source-basierte Object-Storage-Lösungen können sehr große Datenmengen deutlich effizienter als Filesysteme speichern und bieten daher eine Alternative zu Filesystem-basierten Daten-Silos.

Der Zugriff auf Object Storage erfolgt in der Regel mit dem S3-Protokoll. Über eine S3-kompatible Schnittstelle namens S3A können Big-Data-Analytics-Frameworks einheitlich Daten per S3 aus dem Object Storage lesen. Einsatzgebiete dazu finden sich zum Beispiel bei großen Internet-Händlern oder Social-Media-Plattformen, die damit Kundenverhalten und Kaufinteresse analysieren. Aber auch Anwendungsszenarien beim Internet of Things (IoT) setzen vermehrt auf Object Storage.

Container-Technologie fördert DevOps

Linux-Container, die Applikationslogik und Konfigurationsangaben enthalten, haben sich als komfortable und effiziente Methode zur Entwicklung und Auslieferung von Applikationen immer stärker verbreitet. Container liefern die Schlüsseltechnologie zur Einführung von Microservices.

Entwickler sind mit Container-basierten Umgebungen in der Lage, einfach Microservices zu erstellen und diese mit Applikationen zu verbinden, und sie können dabei unabhängig von IT-Infrastrukturspezialisten vorgehen. Die Vorteile sind eine Verzahnung von Applikationsentwicklung und Betrieb der IT-Infrastruktur, kürzere Testzyklen und eine schnellere Bereitstellung von Applikationen.

Container verkapseln eine Applikation und deren Laufzeitumgebung. Bis vor kurzem waren Container jedoch primär „stateless“ und es fehlte die Möglichkeit, Applikationsdaten über den gesamten Lebenszyklus eines Containers zu speichern. Mit Software-definiertem Storage lässt sich persistenter Speicher nun auch für Container bereitstellen, ohne dass dafür eine dedizierte Storage-Plattform eingeführt werden muss. Software-definiertes Storage wird hier als Software-Container, und damit als virtualisiert bestehende Storage-Einheiten der Container-Plattform, zur Verfügung gestellt.

Entwickler können damit gemeinsam genutzte Speicherkapazitäten für Applikations-Container auf Basis eines verteilten Filesystems (ein Shared Persistent File System) als Storage Service bereitstellen. Zum Einsatz kommt gemeinsam genutzter persistenter Speicher – der deutlich flexibler als Storage Appliances ist – beispielsweise bei Big-Data-Analysen durch mehrere Clients; dabei kann je nach Bedarf Speicher und Rechenpower dynamisch hinzugefügt werden.

Der Einsatz von persistentem Storage für Container ist aber nicht nur auf neuere Anwendungsfälle wie Big Data Analytics beschränkt, sondern lässt sich auch für bestehende Anwendungen anwenden, die Daten in der Container-Plattform verarbeiten und speichern müssen.

Applikations- und Storage-Container

Die Einführung von Microservices in den Applikations-Architekturen erfordert auch eine andere Art der Bereitstellung von Storage; das heißt, Speicherkapazitäten sollten im Hinblick auf Packaging und Deployment als Microservice, und damit verpackt in einem Container, bereitstehen. Zudem ergibt sich aus der zunehmenden Verbreitung von Microservices der Bedarf nach einer zentralen Verwaltung von persistentem Storage über eine einheitliche Control Plane.

Unternehmen können mit der über das Orchestrierungsframework Kubernetes verwalteten Red Hat OpenShift Container Platform sowohl Applikations- auch als persistente Storage-Container (Container Native Storage) bereitstellen. Mit dem Kubernetes Persistent Volume (PV) Framework sind Administratoren in der Lage, persistenten Speicher für einen Pool von auf verteilten Servern laufenden Anwendungs-Containern zur Verfügung stellen.

Ohne dass sie über genaue Kenntnisse der zugrunde liegenden Storage-Infrastruktur verfügen müssen, können Entwickler via Persistent Volume Claims (PVCs) dann PV-Ressourcen anfordern und damit den Einsatz und die Provisionierung von Storage für Applikations-Container deutlich vereinfachen. Red Hat OpenShift Container Platform unterstützt die folgenden PV Plug-ins: AWS Elastic Block Store (EBS), Ceph RBD, GlusterFS, HostPath, NFS, OpenStack Cinder, GCE Persistent Disk, iSCSI und Fibre Channel; GlusterFS hat zudem den Vorteil, auch als Container Native Storage eingesetzt werden zu können.

Mit Hilfe von Quality-of-Service-Labels in Kubernetes ermöglicht Container Native Storage die dynamische Storage-Provisionierung und stellt verschiedene Speichertypen und Multi-Tier-Speicher bereit. OpenShift-Anwender profitieren zusätzlich von einer softwaredefinierten, hochverfügbaren und skalierbaren Speicherlösung, die sowohl On-Premises als auch in Public-Cloud-Um­gebungen läuft. Um eine einsatzfähige Storage-Umgebung für Enterprise-Anwendungen aufzubauen, müssen Anwender keine Storage- oder Infrastruktur-Experten mehr sein; sie nutzen die Speicherkapazitäten einfach als Service (StaaS).

Storage- und Applikations-Container auf einem Kubernetes-Cluster

Auf einem einzigen Kubernetes-Cluster und auf einer Container-Plattform können Unternehmen verschiedene Entwicklungsprojekte, Applikationen und Lifecycle-Umgebungen gänzlich isoliert voneinander betreiben und dabei Ressourcen gemeinsam nutzen. Realisiert als hyperkonvergente Architektur sind Kubernetes-Knoten in der Lage, Storage- und Applikations-Container auszuführen. Möglich ist auch, dass Infrastruktur-Administratoren Storage-Container zum Beispiel als Gluster Storage Bricks implementieren, die kombiniert miteinander ein hochverfügbares GlusterFS Volume bilden. Damit besteht kein Bedarf mehr für dedizierte Storage-Hardware, denn über dieses Volume lassen sich die Storage-Anforderungen einzelner Serverknoten bedienen.

„Mit Software-definiertem Storage lässt sich persistenter Speicher nun auch für Container bereitstellen, ohne dass dafür eine dedizierte Storage-Plattform eingeführt werden muss.“

Gerald Sternagl, Red Hat

Auf dem gleichen Knoten, auf dem eine PaaS-Umgebung für den Betrieb von Applikations-Containern läuft, können Entwickler oder Admins auch native Storage-Container einrichten. Die in den Applikations-Servern verbauten Festplatten beziehungsweise SSDs stehen dann als virtualisierter Speicher-Pool der Container-Plattform zur Verfügung und Anwendungen können nach Bedarf isolierte Speicherbereiche anfordern und dynamisch provisionieren.

In dieser Konfiguration sparen sich Unternehmen eine separate Storage-Infrastruktur. Entwickler können Speicherkapazitäten, die als Container Native Storage bereitstehen, granularer und abgesichert steuern und überwachen. Vorteile bringen hyperkonvergente Systeme auch für Storage- und IT-Administratoren, da sie unter DevOps-Gesichtspunkten Rechen- und Speicherkapazitäten gemeinsam verwalten können.

Über den Autor:
Gerald Sternagl ist EMEA Business Unit Manager Storage bei Red Hat.

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Artikel wurde zuletzt im Juli 2017 aktualisiert

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