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Diese transformativen Speichertechnologien kommen 2018

Auch 2018 wird es einige Trends geben, die Storage nachhaltig verändern könnten, beispielsweise Container, Maschinenlernen und Management as a Service (MaaS).

Manchmal beginnen große Veränderungen unauffällig, besonders in der Storage-Technologie. Wann genau wurde beispielsweise der komplette Umstieg auf Cloud-Storage vollständig von all jenen risikoscheuen Organisationen, unterbesetzten IT-Abteilungen und ungläubigen Entscheidungsträgern akzeptiert?

Der Wind hinsichtlich der Cloud-Akzeptanz drehte sich vor nicht allzu langer Zeit, ohne dass großes Aufheben darum gemacht wurde. Anscheinend haben plötzlich alle ihre Angst vor den Risiken von Cloud und hybridem Betrieb verloren. Stattdessen geht man davon aus, dass Cloud-Nutzung einfach normal ist.

Natürlich, der Übergang zur Cloud war unvermeidlich, aber ich wüsste trotzdem gern, warum es letztlich dazu kam. Vielleicht, weil die IT-Anwender erwarten, dass Informationstechnik ihnen bietet, was immer sie brauchen oder wollen. Oder vielleicht, weil alles, was die Vor-Ort-IT bietet, jetzt als Private Cloud etikettiert wird.

Einflussreiche Unternehmen wie IBM, Microsoft und Oracle helfen Anwendern, die zuvor auf private Infrastruktur geschworen haben, gerne beim Umstieg auf hybride Architekturen, die natürlich deren Cloud-Service-Angebote nutzen. Die „Endlich in die Cloud-Party“ ist jedenfalls an den meisten vorbeigegangen.

Transformative Trends 2018

Aber den großen Cloud-Moment verpasst zu haben, bedeutet nicht, dass man auch andere offensichtliche und möglicherweise transformative Trends sang- und klanglos zum Enterprise-Mainstream 2018 werden lässt. Bei Storage könnte es zum Beispiel um folgende Trends gehen:

Container sind aus einem schon länger bestehenden Interesse an besseren Methoden, Applikationen zu packen, entstanden. In diesem Jahr sollten unternehmenstaugliche Systeme zum Management von Container-Infrastrukturen die gleiche Reife erreichen wie das Management virtueller Maschinen, ohne deswegen irgendwelche der Vorteile, die Container gegenüber virtuellen Maschinen haben, einzubüßen.

Man kann davon ausgehen, dass moderne, softwaredefinierte Ressourcen wie Storage meist in containerisierter Form ausgeliefert werden. Kombiniert mit dynamischen APIs (Application Programmable Interfaces) werden diese Ressourcen hochflexible programmierbare Infrastrukturen ermöglichen. Hersteller könnten ihre Anwendungen und deren Infrastruktur als mehrfach nutzbare Einheiten liefern, also als offene oder spezifizierte Vorlagen in editierbaren und versionierbaren Manifest-Dateien. Damit kann die gesamte Umgebung oder sogar das Datenzentrum selbst aus der Cloud bereitgestellt werden.

Es spricht zwar jeder über Künstliche Intelligenz (KI), in Wirklichkeit allerdings durchdringt das maschinelle Lernen nahezu jede Facette des IT-Managements. Obwohl es auf diesem Gebiet viele übertriebene Behauptungen gibt, lohnt es sich, genau zu überlegen, wo und wie der sorgfältig überlegte Einsatz maschinellen Lernens einen Mehrwert bringen könnte. Meistens besteht maschinelles Lernen konzeptionell aus weit entwickelten Formen der Mustererkennung.

Es lohnt sich also, darüber nachzudenken, wo der Einsatz der Technologie zur automatischen Identifikation von Mustern Kosten und Aufwand reduzieren würde. Wir erwarten, dass die breitere Verfügbarkeit von Algorithmen für das Maschinenlernen zu neuen Storage-Management-Prozessen führen wird.

Diese Algorithmen können lernfähige Storage-Management-Prozesse ermöglichen, die Betrieb und Einstellungen von Workload-Services optimieren, schnell die Ursachen von Auffälligkeiten erkennen und sie beseitigen, Storage-Infrastruktur optimal verteilen und große Datenmengen kostenoptimiert verwalten.

Management as a Service (MaaS) gewinnt in der Storage-Technologie an Fahrt. Erstens kommt jedes Storage-Array heute mit integriertem Call-Home-Support, zu dem auch Management-Analysen und Leistungsoptimierung gehören. Sehr wahrscheinlich wird sich der Batch-Rhythmus der meisten Remote-Management-Services sich von täglich auf alle fünf Minuten verkürzen.

Es ist auch zu erwarten, dass die meisten IT-Abteilungen ihre immer öfter hybride Infrastruktur mit Hilfe Cloud-gehosteter MaaS-Angebote verwalten werden. Viele werden sich der Lasten On-Premises betriebener Management-Software entledigen. Es scheint, als würden alle großen und sogar die kleineren Anbieter von Management-Lösungen schnell MaaS-Versionen ihrer Angebote auf den Markt bringen. So rollte im Herbst 2017 VMware diverse Cloud-Management-Services aus, die im Grunde Online-Versionen bekannter On-Premises-Angebote sind.

Es gibt für immer mehr Storage-Arrays-Äquivalente in der Cloud, auf die leicht repliziert und umgeschaltet werden kann, wenn das erforderlich ist. Einige bemerkenswerte Beispiele sind HPE Cloud Volumes (Nimble), IBM Spectrum Virtualize, und Oracle Cloud Storage. Letztere verwendet intern die Oracle ZFS Storage Appliance.

Es ist kontraproduktiv zu verlangen, dass Storage in der Cloud dasselbe oder ein ähnliches Storage-Betriebssystem verwendet wie Storage beim Anwender, damit der hybride Betrieb zuverlässig funktioniert. Schließlich besteht eine wichtige Eigenschaft der hybriden Cloud darin, dass sich der Endanwender nicht darum kümmern muss und meist noch nicht einmal weiß, ob es sich bei dem zugrunde liegenden Infrastrukturservice um eine physische Maschine, ein virtuelles Image, einen temporären Containerservice oder irgendetwas anderes handelt.

Dennoch kann viel proprietäre Technologie involviert sein, wenn komplexe, verteilte Storage-Aktivitäten optimiert werden. Beispiele sind die Remote-Replizierung, die Synchronisierung von Delta-Snapshots, das Metadaten-Management, die globale Regeldurchsetzung und die Metadatenindexierung. Beim Betrieb hybrider Storage-Umgebungen gibt es ganz einfach keine Standards.

Sogar das weithin unterstützte Amazon Web Services Simple Storage Service (S3) API für Objekt-Storage ist kein wirklicher Standard. Wahrscheinlich wird sich der Kampf um die Vorherrschaft bei Cloud-Storage intensivieren und so manche Organisation wird irgendwann schockiert feststellen, dass sie zweimal bezahlen muss: den Storage-Hersteller für eine Instanz in der Cloud und den Cloud-Service-Provider für die Plattform.

Auch wenn es hier viel Hype gibt, wird NVMe (Non-Volatile Memory Express) die Storage-Welt nicht erschüttern, zumindest, wenn man an das denkt, was auf der VMworld und anderen Veranstaltungen im Herbst zu erfahren war.

Ja, die Technologie könnte die Leistung grenzenlos Performance-hungriger Applikationen schrittweise steigern, wird aber wohl nicht annähernd so disruptiv für die Zukunft der Daten-Storage sein wie die Einführung von NAND-Flash für Harddisks. 2018 werden die meisten neuen Arrays NVMe unterstützen und eventuelle Vorteile für einzelne Hersteller auf diesem Gebiet egalisieren sich.

Andererseits sind später im laufenden Jahr neue Computerarchitekturen zu erwarten, die um Storage-Class-Memory (SCM) herum entwickelt wurden. Intels Storage-Typ für SCM ist 3D XPoint, bereitgestellt auf PCIe-Karten, auf die über NVMe zugegriffen wird. Das könnte zu einer großen Leistungssteigerung führen. Allerdings rechne ich mit einem noch schnelleren „Memory“-Typ für SCM, der direkt neben dem dynamischen RAM implementiert wird. Das wäre noch disruptiver.

Das letzte Jahr ist so schnell vergangen! Ich habe meinen Sicherheitsgurt angezogen und rüste mich in diesem Jahr für ein noch rasanteres Tempo auf dem Weg in die Zukunft der Storage-Technologie.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2018 aktualisiert

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