Nell’attuale panorama digitale, le sfide associate alla gestione dei dati superano la loro crescita esplosiva. Sebbene il volume dei dati sia indubbiamente aumentato, sono le complessità sottostanti alla frequenza di accesso ai dati e alla loro archiviazione a lasciare perplessi. Si consideri che il 10% di tutti i dati memorizzati è responsabile di uno sconcertante 90% delle operazioni di I/O. Questo cruciale 10% non rimane costante. Al contrario, la sua importanza cambia continuamente, riflettendo l’evoluzione delle esigenze e delle priorità delle organizzazioni.
D’altra parte, il restante 90% dei dati, più dormiente, presenta una serie di sfide proprie. Identificare questo vasto bacino di dati dormienti e decidere dove e come archiviarli in modo efficiente non è un’impresa da poco. Se lo storage ad alte prestazioni viene sprecato per dati inattivi e dormienti, le organizzazioni rischiano di rallentare le loro operazioni critiche.
In questo caso, le aziende si trovano di solito di fronte al dilemma del “tutto o niente” di una singola LUN: il braccio di ferro tra prestazioni e capacità.
- Da un lato c’è la prospettiva dell’ottimizzazione delle prestazioni. Questa soluzione offre una velocità e un’agilità senza pari, ma va a scapito dei requisiti di alta capacità (e quindi di costi elevati). L’impiego del tiering dei dati può attenuare alcune preoccupazioni, ma il costo associato all’archiviazione dei dati ad accesso infrequente rimane immutato.
- Dall’altra parte c’è l’ottimizzazione della capacità. Integrando strategie di deduplicazione e compressione, questa strada offre un’impronta di archiviazione più snella. Ma se da un lato questo metodo è meno costoso, in quanto enfatizza l’economicità dello storage, dall’altro rischia di limitare le prestazioni, anche se dotato di configurazioni all-flash.
Questa mancanza di adattabilità spesso costringe i team IT nella scomoda posizione di dover scegliere tra l’ottimizzazione delle prestazioni e la conservazione dello spazio di archiviazione, una decisione difficile, che nessun team IT vorrebbe dover prendere.
ESEMPIO: Consideriamo un datastore hypervisor che serve 52 macchine virtuali, due delle quali hanno elevate richieste di IO. Le tecniche di ottimizzazione della capacità, che fanno risparmiare spazio ma aggiungono latenza, non possono essere applicate in questo caso. Le esigenze di alta velocità di queste due macchine virtuali rendono inaccettabile qualsiasi ritardo aggiuntivo, costringendo l’intero datastore a dare priorità alle prestazioni rispetto al risparmio di capacità.
Posizionamento adattivo dei dati
Riconoscendo queste sfide, DataCore ha introdotto una funzionalità innovativa nella piattaforma di storage software-defined SANsymphony, a partire dalla versione 10.0 PSP17: Adaptive Data Placement. L’Adaptive Data Placement unisce le funzionalità di auto-tiering con la deduplicazione e la compressione in linea. Questa combinazione assicura che i dati non vengano semplicemente archiviati, ma che vengano archiviati in modo intelligente, ottimale, in modo da garantire prestazioni di punta senza sprecare preziose risorse di storage.
Come funziona
Per prima cosa, l’amministratore configura l’impostazione di ottimizzazione della capacità preferita scegliendo tra i tre criteri Aggressivo, Normale e Pigro. Questi criteri definiscono la percentuale mirata di dati freddi/caldi da ottimizzare. Gli amministratori possono applicarli alla deduplicazione in linea, alla compressione in linea o a entrambe.
Choosing from the 3 New Capacity Optimization Policies
Dopo questa configurazione, SANsymphony esamina sistematicamente le temperature di accesso ai dati, identificando i set di dati relativamente inattivi e adatti all’ottimizzazione della capacità.
Una volta identificati, questi set di dati vengono ottimizzati in base alle impostazioni integrate della piattaforma per la deduplicazione e la compressione in linea. (Nota: è possibile contrassegnare set di dati specifici in modo che siano esclusi dall’ottimizzazione della capacità). I dati ottimizzati vengono quindi spostati in un tier distinto. È importante notare che questo tier ospita esclusivamente i dati freddi selezionati per l’ottimizzazione della capacità, garantendo che non vi risiedano dati caldi.
Successivamente, SANsymphony monitora i comportamenti di accesso ai dati, utilizzando meccanismi di auto-tiering per garantire che i dataset siano strategicamente posizionati sui livelli di storage più adatti. Questa riallocazione dinamica dei dati, regolata da continui cambiamenti nella frequenza di accesso, comprende il loro movimento in tempo reale tra il livello ottimizzato per la capacità e gli altri livelli tipicamente coinvolti nell’auto-tiering. In questo modo, SANsymphony ottiene un’ottimizzazione simultanea delle prestazioni e della capacità di storage, un segno distintivo del suo innovativo approccio software-defined.
Posizionamento dati adattivo: Dove il tiering automatico incontra l’ottimizzazione della capacità
Rifacendoci all’esempio precedente con 52 macchine virtuali, l’Adaptive Data Placement allevia i loro sforzi di amministrazione regolando automaticamente le prestazioni e la capacità in sincronia con le richieste delle macchine, eliminando la necessità di un costante ribilanciamento manuale del datastore. Le macchine virtuali ad alta intensità di IO ricevono i loro dati sul livello di storage più veloce, mentre le altre macchine virtuali con dati meno attivi vengono ottimizzate in base alla capacità.
![Results](https://s26500.pcdn.co/wp-content/uploads/2020/03/2020-03-DC-CallOut-Icon.png)
Il risultato? Il meglio di entrambi i mondi:
- Le migliori prestazioni possibili per i dati caldi: maggiore velocità di risposta per le applicazioni.
- Il minor ingombro possibile per i dati freddi: significativi risparmi in termini di costi e capacità.
Punti chiave
- Applicazione senza tempi morti: opera durante le normali operazioni, garantendo l’assenza di interruzioni dei processi.
- Trasparente per le applicazioni: Tutti i processi avvengono dietro le quinte, in modo da essere completamente trasparenti per le applicazioni.
- Completamente automatico: Non è necessario un monitoraggio costante o regolazioni manuali. Funziona in modo autonomo, ottimizzando in tempo reale il posizionamento dei dati in base alle esigenze.
- Attivazione e disattivazione in qualsiasi momento: può essere attivato o disattivato in base ai requisiti IT.
- Funzionamento in tempo reale: lavora in tempo reale, assicurandosi che i dati siano sempre posizionati in modo ottimale in base ai modelli e alle esigenze di accesso correnti.
- Dinamico: Si adatta al flusso e al riflusso dei requisiti di accesso ai dati, garantendo un posizionamento ottimale dei dati in ogni momento.
Provate la potenza dell’Adaptive Data Placement
L’Adaptive Data Placement, una funzionalità integrale della piattaforma di storage software-defined SANsymphony, rappresenta l’impegno di DataCore nel consentire una gestione intelligente, ottimale e dinamica dello storage. Non si tratta solo di archiviare i dati, ma di archiviarli nel modo giusto. Grazie alle regolazioni in tempo reale, al posizionamento ottimale dei dati e all’ottimizzazione della capacità senza interruzioni, SANsymphony consente alle aziende di raggiungere gli obiettivi di prestazione e capacità sullo stesso volume di storage (LUN/vDisk).
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