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Wie sich die Storage-Skalierbarkeit verbessern lässt

Die Skalierbarkeit einer virtuellen Umgebung kann unter schlecht geplanten Massenspeichern leiden. Lernen Sie Probleme und Lösungsansätze kennen.

Massenspeicher kann signifikante Auswirkungen auf Skalierbarkeit haben, denn virtuelle Maschinen (VMs) sind bei einer Vielzahl ihrer grundlegenden Funktionen vom Zugriff darauf abhängig. Berücksichtigen Sie den limitierenden Effekt der Storage-Skalierbarkeit in Ihrer Umgebung schon vor einer Erweiterung und vergrößern Sie Ihre Möglichkeiten durch Investitionen in neue Laufwerkstechnologie oder das Verschieben von Laufwerksgruppen.

Jede VM braucht für das Laden der initialen VM Zugriff auf Massenspeicher. Auch das Anlegen von Snapshots der laufenden VM und die Datenbeschaffung für Workloads verlassen sich darauf. Probleme bei Latenzen und Leistung des lokalen Laufwerks oder größerer Storage-Systeme können deswegen die Leistung der ganzen VM senken, gerade wenn viele VMs dieselbe Storage-Ressource nutzen. Das prinzipielle Problem der Skalierbarkeit von Massenspeicher ist, dass herkömmliche Speichersysteme weder im Threading noch im Multitasking besonders talentiert sind.

Nehmen wir einmal zehn VMs, die von einem einzelnen Laufwerk mit einer einzigen Partition (Logical Unit Number, LUN) laden und ablaufen. Die LUN hat vielleicht hinreichend Platz für VM-Images, Snapshots und Daten für Workloads, die in diesen zehn VMs abgearbeitet werden. Trotzdem verfügt das physische System über nur eine einzige Spindel. Egal, wie schnell die Platte sich dreht, sie kann zu einem Zeitpunkt jeweils nur auf eine Stelle des Mediums lesend oder schreibend zugreifen. Versuchen mehrere VMs parallel den Zugriff darauf zu erhalten, so bildet sich unvermeidlich eine Warteschlange, die Schreib- und Leseanforderungen der jeweils anderen VMs verzögern kann. Dies kann bemerkenswerte Leistungseinbußen der VMs mit Zugriffsbedarf auf den Massenspeicher nach sich ziehen.

Workloads mit signifikanter Zugriffsaktivität auf den Massenspeicher könnten das Speichersystem dabei monopolisieren, was für andere Workloads nicht mehr akzeptable Latenzen zur Folge haben kann. Ein solches Szenario bezeichnet man auch als „Noisy Neighbor“-Effekt.

Es gibt mehrere Taktiken, die Sie zur Verbesserung der Skalierbarkeit Ihrer gemeinsam genutzten Massenspeicher einsetzen können. Eine Möglichkeit ist der Einsatz schnellerer Laufwerks-Subsysteme. So könnte etwa ein Umstieg von einer Serial-Attached SCSI (SAS)-Platte mit 10.000 Umdrehungen pro Minute auf eine SAS-Platte mit 15.000 Umdrehungen pro Minute oder sogar auf eine SSD Abhilfe schaffen.

Statt einer Investition in neue Laufwerkstechnologien könnte es aber auch einfacher und vor allem kosteneffizienter sein, zur Verbesserung der Massenspeicher-Skalierbarkeit weg von einem einzelnen Laufwerk und hin zu einer Laufwerksgruppe zu gehen. Beispiele wären RAID 5 Single Parity- oder RAID 6 Double Parity-Gruppen. Die LUNs würden dabei dann in die Gruppe integriert. Die Absicht hinter einer Laufwerksgruppe ist die Steigerung der Anzahl an Spindeln, wobei jedes Laufwerk in der Gruppe einen Teil der Daten hält und der gleichzeitige Zugriff auf die verschiedenen Laufwerke die Zugriffsleistung sichtlich verbessert.

Berücksichtigen Sie den limitierenden Effekt der Storage-Skalierbarkeit in Ihrer Umgebung schon vor einer Erweiterung und vergrößern Sie Ihre Möglichkeiten durch Investitionen in neue Laufwerks-Technologie oder das Verschieben von Laufwerksgruppen.

RAID-Gruppen bieten darüber hinaus auch Elastizität für Massenspeicher. Es ist in Unternehmen durchaus gängig, neue Laufwerke mit Laufwerksgruppen zu kombinieren, um Skalierbarkeit und Leistung zu erhöhen.

Auch eine Implementierung eines Quality of Service (QoS)-Levels oder die Vorgabe minimaler oder maximaler IOPS (I/O-Operationen pro Sekunde) für VM-Speicherzugriffe sind möglich. Sie können zum Beispiel QoS-Einstellungen nutzen, um bestimmte Typen von Daten zu bevorzugen: Streaming-Daten könnten so etwa eine höhere Priorität erhalten als andere Arten von Daten. Damit könnten Sie sicherstellen, dass VM-Workloads, die Zugriff auf die Streaming-Daten benötigen, weniger anfällig für entstehende Verzögerungen beim Zugriff auf den Massenspeicher sind.

Auch die Begrenzung von IOPS kann ein Minimum an Speicherbandbreite garantieren und gleichzeitig die maximale Bandbreite für den Speicherzugriff einer bestimmten VM limitieren. Solche Konfigurationsoptionen für VMs verbessern die Speicherzugriffsleistung für kritische Arten von Daten und milden den „Noisy Neighbor“-Effekt auf die Skalierbarkeit des Massenspeichers ab.

Grundsätzlich können durch softwaredefinierte Speichertechnologien die Skalierbarkeit von Massenspeicher verbessern, indem sie verfügbaren Speicher in separate Leistungsebenen kategorisieren und poolen und Workloads nach bester Eignung darauf verteilen. Darüber hinaus bewegt sich der Markt bei Speichertechnologien für virtualisierte Umgebungen weg von gemeinsam genutzten LUNs und hin zu Speicherinstanzen, die eine VM jeweils für sich alleine beanspruchen kann.

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2018 aktualisiert

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