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Mit Datacore lösen Server klassisches Storage ab

Die aktuellen Benchmark von Datacore könnten das Storage-Paradigma grundlegend erschüttern. Das Zauberwort heißt Parallel Processing.

Normalerweise sind Benchmark-Resultate nicht wahnsinnig spektakulär, mal hat Storage-Kandidat A mehr zu bieten, ein anderes Mal ist Kollege B oder C mit einer besseren Konfiguration am Start. Das, was Datacore Ende 2015 präsentierte – und was im Jahresendtrubel unterging – könnte herkömmliche Storage-Paradigmen nachhaltig beeinflussen. Auf einen Schlag ändern sich die Spielregeln und für Datacore öffnen sich Marktchancen, die so vom Unternehmen selbst nicht erwartet wurden und die nun strategisch einsortiert werden müssen.

Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis

Die Zahlen lassen sich schnell zusammenfassen. Die Software SANsymphony-V des Herstellers erreichte 459.290,87 IOPS bei einer Antwortzeit von 0,32 Millisekunden. Dabei liegen die Kosten pro IOPS bei 0,08 US-Dollar. Das klingt nicht spektakulär, ist es aber, wenn man es ins Verhältnis setzt. Die Performance entspricht 65,7 Prozent der Leistung eines NetApp-Systems bei nur 2,9 Prozent der Kosten.

Das Resultat Datacores schafft es auf Platz neun (Performance) des SPC-1-Rankings. Auf Platz eins liegt derzeit das Flash-beschleunigte VSP G100 von Hitachi Data Systems mit 1.004.941, 89 IOPS. Auf Platz fünf ist NetApps FAS8080EX (All-Flash) mit 685.281,71 IOPS zu finden. Für dieses System muss der Kunde laut Benchmark-Liste 1,898 Millionen Dollar berappen, was 2,77 Dollar pro IOPS entspricht.

Was das Datacore-Ergebnis allerdings wirklich interessant macht, ist die Tatsache, dass die Software nicht auf teurer Storage-Hardware lief, sondern auf dem günstigsten Lenovo-Server, den es derzeit gibt. Genauer gesagt wurde der Test auf dem Lenovo X3650 M5 durchgeführt. Dieses System verfügt über zwei Intel Xeon-Prozessoren (E5-2695 V3) mit 2.30 GHz, die jeweils 14 Cores besitzen. Als Hauptspeicher standen 544 GByte und als Cache 35 MByte (Intel Smart Cache) zur Verfügung. Als Betriebssystem wurde Windows 2008 R2 Enterprise Server genutzt. Darüber hinaus kamen ein interner und ein externer RAID-Controller zum Einsatz sowie 16 SATA-Festplatten mit je 480 GByte Kapazität und 6-GBit/s-Technologie. Die Gesamtkosten für diese Lösung gibt der Benchmark-Test mit genau 38.400,29 US-Dollar an, inklusive der Datacore-Lizenz. So ist das Preis-Leistungs-Verhältnis das Beste ist, das je in einem SPC-1-Benchmark-Test festgestellt wurde. Mit 0,08 US-Dollar pro IOPS ist die Datacore-Lenovo-Lösung viermal günstiger als der Zweitplatzierte mit 0,32 US-Dollar pro IOPS. Eine VNX 8000 von EMC beispielsweise bietet 0,41 US-Dollar pro IOPS.

Wichtig zu erwähnen ist zudem, dass die Antwortzeit extrem niedrig ist. Mit 0,32 Millisekunden liegt Datacore beispielsweise weit vor dem All-Flash-Array ISE 820 G3 von X-IO, das eine Antwortzeit von 2,06 Millisekunden aufweist. Dabei muss man sich immer wieder vor Augen führen, dass hier ein „einfacher“ Server hochentwickelten, dedizierten, leistungsoptimierten Speicher weit hinter sich lässt. Den detaillierten Test finden Sie hier, eine Zusammenfassung hier.

Bei diesen Resultaten ist es kein Wunder, dass Datacore-CEO Georg Teixeira im Gespräch aus dem Lachen nicht mehr herauskommt. „Der Test zeigt deutlich, dass mit adaptiver und leistungsstarker Software ein hyper-konvergenter Server transaktionsreiche Anwendungen bedienen kann und hier teuren Storage obsolet macht. Das eröffnet Anwendern eine ganz andere Flexibilität, sowohl bei der Leistung als auch beim Budget.“

Parallel Processing ist das Zauberwort

Um dieses Ergebnis zu erreichen, musste der Hersteller zu seinen Wurzeln zurückkehren. „Es ging darum, die Multi-Core-Fähigkeiten optimal auszunutzen“, sagt Teixeira. „Das hieß, unsere Parallel-Processing-Technologie zu prüfen und zu optimieren, um heutige Core-Architekturen entsprechend nutzen zu können.“

Laut Teixeira hielt sich der Aufwand dafür in Grenzen. Die Entwickler mussten sich mit dem Basis-Code der Software beschäftigen, die bereits 1998/99 entwickelt wurde und damals schon die Parallelisierung von I/Os umfasste. Allerdings wurde zu der Zeit von Prozessoren mit höchstens vier Cores ausgegangen. Diese Beschränkungen mussten entsprechend aufgehoben und die Software angepasst werden.

Die meisten, die sich mit Parallelisierung auskennen, sind entweder im Ruhestand oder tot.

Nun lassen sich Transaktionen parallel verarbeiten und die Cores werden adaptive genutzt. Das heißt, wenn die Workload hoch ist, werden entsprechend viele Cores verwendet. Lässt die Rechenlast wieder nach, werden diese Cores auch wieder freigegeben.

Parallel Processing ist keine neue Technologie, sondern wurde bereits vor mehr als 30 Jahren entwickelt, um Leistungssteigerungen zu erreichen. Allerdings gab es damals noch keine Multi-Core-Prozessoren, so dass die Entwickler auf mehrere parallel betriebene Prozessoren setzen. Dafür wurden die Systemarchitekturen mit Mikroprozessoren optimiert, so dass die Rechenlast auf die Prozessoren aufgeteilt und schneller verarbeitet werden konnte. Das vorläufige Ende der Parallelisierung kam mit den stetig steigenden Taktfrequenzen der einzelnen Prozessoren. Hier werden die Rechenleistungen seriell verarbeitet, was auch die meisten Storage-Systeme tun.

Allerdings kommen die Frequenzen nun aufgrund von Leistungs- und Hitzeproblemen an ihre Grenzen und werden nicht weiter erhöht, die Transistordichte hingegen wächst nach wie vor. Deswegen müssen Anbieter nun versuchen, die multiplen Cores sinnvoll auszunutzen.

Abbildung 1: Die Datacore-Infrastruktur im Überblick

Neben Datacore arbeitet derzeit DataDirect Networks (DDN) als Storage-Anbieter mit Parallelisierungstechnologie. Baldige weitere Wettbewerber fürchtet CEO Teixeira nicht. „Natürlich kann es sein, dass andere Anbieter respektive Start-ups auch parallelisierte I/Os offerieren“, bestätigt der Datacore-CEO. „Allerdings muss man Parallelisierung zunächst wirklich verstehen, bevor man sich an die Konzeption einer Lösung heranwagen kann. Da dies aber schon eine etwas ältere Technologie ist, gibt es kaum IT-Experten, die dieses Wissen noch vermitteln. Ganz ehrlich, als wir uns wieder näher mit Parallel Processing beschäftigten, mussten wir feststellen, dass die meisten Kenner entweder im Ruhestand oder tot sind. Damit wir keinen Know-how-Verlust erleiden, hat bei uns jeder Mitarbeiter auf diesem Gebiet – wir nennen sie Greybeards – zwei jüngere Kollegen im Team, denen er sein Wissen vermittelt.“ Auch Open-Source-Angebote sieht Georg Teixeira nicht auf Augenhöhe, da sie seiner Meinung hierbei nicht generisch sind.

Neues Jahr, neue Spielregeln, neue Märkte

Die extrem guten Benchmark-Resultate bedeuten für den Hersteller einen echten Durchbruch, da dadurch nicht nur die Spielregeln für Storage-Anbieter verändert werden, sondern sich für Datacore neue Chancen und Märkte erschließen. Mit einem Schlag ist nicht mehr nur das Storage-Segment interessant, sondern auch die Serversparte. Hier plant das Unternehmen direkt mit Serverherstellern in Verhandlungen treten zu können, um Partnerschaften wie die mit Lenovo schließen zu können, mittels derer Hardware- und Software-Bundles vertrieben werden. Für den Anwender ist es sicher eine optimale Lösung, um das Beste aus seinen Multi-Core-Servern herauszuholen, Anwendungen simultan zu bedienen und zudem auf teure Storage-Hardware zu verzichten. Auch bei Lenovo dürften die Benchmark-Ergebnisse für Freude gesorgt haben; immerhin hat die Firma erst 2014 die x86-Server-Sparte von IBM übernommen. Big Blue selbst sah offensichtlich wenig Geschäftspotenzial im Standardserver-Geschäft.  

Abbildung 2: Mit einer Zwei-Knoten-Konfiguration kann Datacore bereits Leistung und Effizienz einer Acht-Knoten-Lösung bieten.

Datacore hat für 2016 drei strategische Geschäftsfelder ins Auge gefasst. Priorität eins haben VMware- und Hypervisor-Umgebungen. Danach folgen Datenbankanwendungen, da aufgrund der geringen Antwortzeiten die Datacore-Lösung hier eine hohe Relevanz hat. Und nicht zuletzt soll das Parallel Processing weiter in vertikale Märkte getragen werden, beispielsweise zu Hadoop-Anwendern, ins HPC-Umfeld oder in die Genom-Forschung.

„Das sind erst einmal die wichtigsten Geschäftsfelder, die für uns in diesem Jahr wichtig sind“, betont Teixeira. „Wir müssen selbst erst prüfen, welche Möglichkeiten uns die neue Lösung eröffnet und dann unsere Strategie dementsprechend anpassen.“ Teixeira zeigt dabei nicht nur echte – fast kindliche – Freude über den Erfolg, sondern auch ein wenig Überraschung ob der Optionen, die sich hier nun eröffnen.

Die Möglichkeiten scheinen endlos, denn egal ob hyper-converged, klassisches Storage, Storage Area Networks oder Cloud: Die Software ist nach wie vor agnostisch und kann mit jedem System „spielen“. Anwender, die beispielsweise Systeme haben, die weder SAP HANA, OpenStack oder VMware VVOLs unterstützen, können über die Datacore-Software diese Dienste nutzen. Wer seine transaktionsreichen Anwendungen über direkt angeschlossenen Storage bedienen will, kann nun statt dessen hyper-konvergente Lösungen oder Server in Kombination mit Datacore einsetzen. Dafür erhält der Nutzer gute Performance, umfassende Funktionalitäten sowie eine hohe Kosteneffizienz. Es könnte ein gutes Jahr für den Virtualisierungs-Spezialisten ins Haus stehen.

Ziel 2016: Application Adaptive Data Infrastructure

Für das Jahr 2016 hat sich das Unternehmen auch technologische Ziele gesteckt. Hauptaugenmerk liegt darauf, eine Application Adaptive Data Infrastructure zu entwickeln. Dabei sollen sich sämtliche Ressourcen (Server, SAN, Cloud) dynamisch nutzen und verwalten lassen.

Abbildung 3: Datacore Datendienste im Kurzüberblick

Zudem soll diese Infrastruktur auch eine Anpassung an die Workload gewährleisten sowie umfassende Datenservices bereitstellen.

Um diese Infrastruktur Realität werden zu lassen, arbeitet Datacore an Parallel I/O Processing, an universellen Datenservices, an vereinfachter Verwaltung und Automation sowie an Virtual I/O. Bei den virtuellen I/Os geht es darum, die I/Os von ihrem Standort zu abstrahieren und sie quasi dort passieren zu lassen, wo sie am besten verarbeitet werden können.

Kommentar: Storage muss umdenken

Datacore beweist, dass man mit einer sinnvollen Technologie wie der Parallelisierung optimale Leistung und geringe Latenzen mit weniger Investitionen erreichen kann. Das dürfte die klassischen Speicherhersteller nicht freuen, da sich nun Storage-Landschaften – selbst für transaktionsreiche Anwendungen – anders gestalten lassen.

Die Ära der sauteuren Monolithen, Storage-Systeme und der extrem dedizierten Firmware scheint endgültig besiegelt.

Führt man sich immer wieder vor Augen, dass bei diesem Benchmark, der günstigste Server von Lenovo genutzt wurde, so kann man sich in etwa denken, welche Ergebnisse sich mit mehr Flash beziehungsweise PCIe-basiertem Flash erreichen ließen. Hinzu kommen die extrem guten Antwortzeiten und der Preis. Welcher Anwender stellt sich noch dedizierte Storage-Hardware für Hunderttausende an Euro ins Rechenzentrum, wenn er günstige Server direkt an die Anwendung bringen kann? Und selbst wenn der Storage-Platz für Backups und Langzeitvorhaltung benötigt wird, so lässt sich auch dies mit Standardhardware im Backend bedienen.

Hersteller von hyper-konvergenten Systemen würde eine Kombination mit Datacore auch guttun, da sie dann nicht mehr zu einem eingeschränkten Inselleben verdammt sind und bei einer Skalierung nicht Gefahr laufen, zu komplex und nicht verwaltbar zu werden.

Wirkliche Konkurrenz könnten nur Technologien darstellen, die den I/O-Stack umgehen, wie zum Beispiel RDMA oder NVMe. Diese dürften allerdings zunächst zu kostspielig sein. Es scheint, Datacore verändert mit seiner Lösung nachhaltig die Spielregeln für den klassischen Storage-Markt und Wettbewerber tun gut daran, ähnliche Lösungsansätze anzubieten. Die Ära der sauteuren Monolithen und extrem dedizierter Firmware scheint endgültig besiegelt.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2016 aktualisiert

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