Wann ist Hypervisor-basierte Replikation sinnvoll?

Es gibt verschiedene Situationen im RZ, in denen Hypervisor-basierte Replikation sinnvoller ist als Array- oder Software-basierte Replikation.

Es gibt verschiedene Situationen im RZ, in denen eine Hypervisor-basierte Replikation sinnvoller ist als eine Array- oder Software-basierte Replikation. Hierzu muss man bei der Hypervisor-Replikation zunächst verstehen, dass jeder Hersteller diese ein wenig unterschiedlich macht. 

Allgemein lässt sich sagen, dass die Hypervisor-basierte Replikation so funktioniert, indem virtuelle Maschinen von einem Host-Server oder Host-Cluster zu einem anderen repliziert wird. Einige Hypervisor unterstützen zudem eine Drei-Wege-Replikation.

Hypervisor-Replikation hat gegenüber der Storage-Replikation zwei entscheidende Vorteile:

  • Sie wurde spezifisch für VMs konzipiert. Das heißt, eine Hypervisor-Replikationsfunktion erleichtert es, einen Failover auf eine Replik durchzuführen, falls die primäre Kopie der VM beschädigt oder verloren gegangen sein sollte. Ein solcher Failover lässt sich auch mittels Storage-Replikation durchführen, könnte aber nicht so einfach sein.
  • Sie ist Hardware-agnostisch. Das ist hilfreich, wenn ein Unternehmen seine VMs auf Standard-Hardware betreibt, da die Hypervisor-basierte Replikation es ermöglicht, VMs auch auf sekundäre Server zu replizieren, selbst wenn die Storage-Hardware keinen nativen Replikations-Support bietet.

Aber Storage-Replikation hat auch ihre Vorteile. In einigen Situationen könnte diese Replikation geringere Latenzen als die Hypervisor-basierte Version gewährleisten. Zudem erfolgt die Storage-Replikation auf Storage- und nicht auf Server-Ebene. Das bedeutet, dass Host-Server-Ressourcen wie Memory oder CPU nicht vom Replikationsprozess vereinnahmt werden.

Storage-Replikation kann zudem effizienter als Hypervisor-Replikation sein. Hypervisor können wie beispielsweise Mircosofts Hyper-V Daten vor der Replikation komprimieren. Storage-Arrays hingegen haben Deduplizierungsmechanismen oder Komprimierungs-Algorithmen, die dafür konzipiert wurden, mehr Daten in weniger Zeit zu replizieren.

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Artikel wurde zuletzt im April 2015 aktualisiert

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