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Storage-Kapazitäten hyper-konvergenter Systeme erweitern

Hyper-konvergente Systeme erlauben eine einfache Skalierung der Storage-Kapazität, aber man bezahlt eventuell für nicht benötige Compute-Ressourcen.

Der wohl größte Nachteil hyper-konvergenter Systeme ist der, dass die Storage-Kontrolle nicht so granular wie bei anderen Systemen ist.

Nehmen wir das Beispiel eines alleinstehenden Virtualisierungs-Hostes an, der DAS nutzt. Will der Administrator die Kapazität für diesen Server erweitern, so kann er weitere Festplatten einfügen oder ältere gegen höher kapazitive austauschen. Dieser Ansatz gilt auch für Server mit Remote-Storage.

Hyper-konvergente Systeme lassen sich meist nicht so skalieren, da hier nicht vorgesehen ist, Festplatten hinzuzufügen oder externes Storage anzuschließen. Statt dessen werden hyper-konvergente Systeme als vorinstallierte Kombinationen von Hard- und Software angeboten.

Ein hyper-konvergentes System besteht aus verschiedenen Nodes, die man als Hardware-Module betrachten kann. Jedes Modul umfasst CPU (Compute), Memory und Storage-Ressourcen (DAS). Diese Hardwareressourcen sind aufeinander abgestimmt, um optimale Performance und Kompatibilität zu garantieren. Der Unterschied zwischen einem solchen und anderen Systemen, besteht im Software-Layer der hyper-converged Lösung. Dieser Layer ist meist eine virtuelle Appliance, welche die Nodes verwaltet.

Zwar unterscheiden sich die hyper-konvergenten Angebote am Markt, trotzdem bestimmt jeder Hersteller die Anzahl der Nodes innerhalb eines hyper-konvergenten Systems. Darüber hinaus gibt es Vorgaben, wie die Nodes hinzuzufügen sind. Einige Hersteller beispielsweise bestehen darauf, dass je Erweiterungsschritt vier Nodes dazukommen bis die maximal unterstützten 32 Nodes erreicht sind. In manchen Installationen gibt es ein Verhältnis von einer Appliance pro vier Node-Einheiten.

Hyper-konvegente Systeme erweitern: Scale-up vs Scale-out

Dieser Ansatz macht es einfach, Storage hinzuzufügen, allerdings nicht ganz so problemlos. Dafür muss man den Unterschied zwischen Scale-up und Scale-out kennen.

Verwendet man das oben genannte Beispiel des Standalone-Hosts mit DAS, so erfolgt eine Kapazitätserweiterung hier über ein Scale-Up-Modell, da Storage-Hardware in Form von Festplatten hinzukommt.

Bei Scale-out handelt es sich um die Expansion durch das Hinzufügen von Nodes und nicht individueller Disks. Statt nur die Kapazität für einen Server zu vergrößern, erweitert man die Kapazität des gesamten Systems durch weitere Nodes. Hyper-konvergente Systeme müssen mit dem Scale-out-Modell erweitert werden. Ein Administrator kann nicht einfach Drives einschieben, er muss zusätzliche Nodes anschließen.

Obwohl das Hinzufügen von Nodes in einem hyper-konvergenten System recht einfach ist, so gibt es doch Nachteile:

  • Nodes verfügen über CPU, Memory und Storage. Das bedeutet, ein Unternehmen bezahlt für Rechnerleistung (Compute), die es vielleicht nicht benötigt, nur um die Storage-Kapazität zu erhöhen.
  • Einige hyper-konvergente Systeme lassen das Hinzufügen einzelner Nodes nicht zu. Stattdessen muss man wahrscheinlich vier neue Nodes installieren.

Um diese Einschränkungen zu umgehen, könnte ein Administrator zum Beispiel sein eigenes hyper-konvergentes System aufbauen, anstatt vorinstallierte Lösungen einzusetzen. Mittlerweile gibt es hierfür zahlreiche Referenzarchitekturen, die einen solchen Ansatz unterstützen. Das erlaubt Firmen, ein für sie abgestimmtes hyper-konvergentes System aufzubauen.

Nutzt man vorgefertigte Systeme, so ist es wichtig, die Kapazität mit der Performance im Einklang zu halten. Eine Skalierung – sowohl der Kapazität als auch der Performance – kann hier nur über Nodes erfolgen.

Hyper-konvergente Lösungen sind komfortabel in der Nutzung, Nachteil ist das weniger granulare Aktualisieren der Umgebung. Der Administrator muss eine gute Balance zwischen Kapazität und Performance finden, um unnötige Upgrades zu vermeiden. Darüber hinaus sollte er auch die Hardwareanforderungen des Unternehmens kennen, bevor er ein hyper-konvergentes System implementiert.

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Artikel wurde zuletzt im November 2015 aktualisiert

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