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Data Management

Software Defined Storage gegen die Datenflut. Der eigentliche Gewinn ist, dass die nächste Datenmigration entfällt.

Themen capabilities · idf weight Data Management data-management 2.88 Storage storage 2.61 Architektur architecture 2.88
Hersteller vendors · idf weight HPE hpe 1.99 IBM ibm 3.48
04Lösungen
03Fähigkeiten
02Hersteller
252Korpus

Das Problem

Daten wachsen, und klassische Block-Storage-Systeme haben für diese Art von Wachstum oft nicht die passende Funktionalität. Irgendwann ist nicht die Kapazität das Problem, sondern die nächste Migration auf das nächste System.

Der Ansatz

Software Defined Storage. Wir arbeiten dabei mit Qumulo, Scality RING, Cohesity und IBM Spectrum Scale, weil sie unterschiedliche Stärken haben und die Wahl von den Anforderungen abhängt und nicht umgekehrt.

Vor der Wahl steht ein Requirements-Engineering-Workshop. Nicht aus Formalität: Ohne Klarheit darüber, welche Zugriffsmuster, Verfügbarkeitsanforderungen und Aufbewahrungs- fristen wirklich gelten, wird jede Produktentscheidung zum Ratespiel.

Was das konkret bringt

Keine Migrationen mehr. Sind die Daten einmal auf einer SDS-Lösung, übernimmt die Lösung den Lifecycle. Der Hardwarewechsel darunter wird zu einem Vorgang und nicht zu einem Projekt.

Verfügbarkeit nach Bedarf. Synchrone oder asynchrone Spiegelung in eine Co-Location oder in die Public Cloud, je nach Anforderung.

Wachstum ist eingeplant. Die Erweiterung auf weitere Cluster ist Teil des Modells und nicht die Ausnahme.

Expertinnen und Experten dafür

Passt ausserdem

service 0.76

Storage

0.7 × caps 0.66 + 0.3 × vendor 1 = 0.76
post 0.52

Raid Controller

0.7 × caps 0.31 + 0.3 × vendor 1 = 0.52
solution 0.51

IBM

0.7 × caps 0.29 + 0.3 × vendor 1 = 0.51