DataGravity zeigt hybride Discovery-Arrays für unstrukturierte Daten

DataGravity bringt zwei hybride Arrays zur Datenanalyse unstrukturierter Daten auf den Markt, die von ehemaligen EqualLogic-Machern kommt.

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DataGravity, ein Startup-Unternehmen, das gerade aus dem Stealth-Modus heraus ist, bringt zwei hybride Speichersysteme auf den Markt, die unkomplizierte Datenanalyse verschiedener, unstrukturierter Daten ermöglichen soll. Dafür verfügen sie über Funktionen wie Metadaten-Aufzeichnung, Reporting für das Anlegen von Files, Keyword Content und Inhaltsänderungen und –zugriffe sowie Data-Protection-Funktionen und Kollaborations-Tools.

Die Discovery 2000-Serie umfasst derzeit zwei Produkte, die in sich identisch sind bis auf die Kapazitätsgrößen. Die Modelle DG2200 und DG2400 haben 48 und 96 TByte Speicherkapazität und verfügen über 2,4 bzw. 4,8 TByte an Flash-Storage. Virtuelle Maschinen werden nativ angesprochen, Block über iSCSI und Files mittels NFS/CIFS/SMB bedient. Metadaten erstellen die Appliances wenn die Daten gesichert werden, wobei über 400 File- und Daten-Typen unterstützt werden.

Die Systeme haben duale Controller mit einer primären Node und einer „Intelligence“-Node, die über eine 8-Lane PCIe-Backplane angeschlossen sind. Die primäre Node stellt den Primärspeicher zur Verfügung, verzeichnet User-Zugriffe und analysiert eingehende Datenströme in Echtzeit.

Die zweite Node ist für Datensicherung und Data Mining verantwortlich und hält hochverfügbare „point-in-time“ DiscoveryPoints sowie einen auswertbaren Index an Metadaten und Inhalten vor. Schreibvorgänge werden zwischen den Nodes gespiegelt und so lange im Cache gehalten bis die Primär-Node den Write an die Festplatte und die gespiegelte Daten an die Zweit-Node gibt. Durch die zweite Node für Analyse-Prozesse wird die Performance der Produktionsseite entlastet. Dadurch lassen sich zudem Speicher-Pools trennen und dynamisch verteilen.

Die Pools basieren wie gesagt auf Festplatten mit SSD-Cache-Optimierung. Die HDDs werden dynamisch an die Pools verteilt, ohne das RAID-Set zu beeinflussen. Die Datensicherheit wird mittels Snapshots gewährleistet, die von den gespiegelten Daten der Intelligence-Node angelegt und in einem anderen logischen Teil der Zweit-Node abgelegt werden. Diese Funktion soll nahezu sofortige Daten-Restores auf jeder möglichen Ebene ermöglichen – Files, Block, Files in VMs oder LUNs sowie gesamte File-Systeme, VMs und LUNs. Der Hersteller betont, dass dabei die primären IOPS weder in Performance noch Hochverfügbarkeit beeinträchtigt werden. Die Snapshots, die am Zielspeicher komprimiert und dedupliziert werden, lassen sich dann analysieren. Replikationsfunktionen scheinen in der aktuellen Version noch zu fehlen.

Die Discovery-Software untersucht Daten und Metadaten des Primär-Nodes und zeigt die Korrelationen von Datensätzen über Nutzer, Zeit und Inhalt hinweg. Discovery verfügt über ein User Interface, das den Zugriff für zahlreiche Anwender über Authentifizierung und rollenbasierend ermöglicht.

Die Gründer des Unternehmens sind keine Unbekannten in der Branche. Da wäre zum einen Paula Long, die schon EqualLogic mitbegründete. Zweiter Urheber von DataGravity ist John Joseph, der bei EqualLogic VP Marketing und Product Manager war. Nachdem Dell die Firma 2008 akquirierte, blieb Long als VP Storage bis 2010, während Joseph noch bis 2011 dort als VP Storage Solutions Marketing tätig war.

Zusammen gründeten sie mit nur 12 Millionen US-Dollar Data Gravity im Jahr 2012. Bereits im Januar 2013 kamen dann in einer B-Runde noch einmal 30 Millionen US-Dollar an Investitionsgeldern hinzu. Das Produkt ist keineswegs eine Hadoop-aus-der Box-Lösung, sondern reiht sich eher in die Hybrid-Anbieter-Reihe ein, zu denen unter anderem Nimble Storage, Tegile und Tintri gehören. Allerdings bietet DataGravity umfassende und einfach scheinende Analyse-Fähigkeiten, die besonders für mittelständische Unternehmen sein dürfte, die bei Begriffen wie Big Data und Analytics eher an Großprojekte denken und zurückschrecken. Dem Startup geht es wohl darum, auch der SMB-Klientel nutzbringenden Einblick in ihre Daten zu gewährleisten. Ob es über den Stand eines Nischenproduktes hinauswachsen kann, muss sich erst zeigen. Preise und Pläne für den europäischen, insbesondere den deutschen Markt gibt es noch nicht.

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