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Das Problem

body: | 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. - heading:

Der Ansatz

body: | 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. Was diese Produkte gemeinsam haben, ist der Grund, warum sie die Aufgabe lösen: Sie laufen auf Standard-x86-Servern, skalieren als Cluster nach aussen statt nach oben, replizieren synchron oder asynchron über mehrere Standorte und sprechen die Protokolle, die tatsächlich gebraucht werden, also S3, NFS, CIFS und HDFS. Dazu kommen eingebaute Automatisierungen und ein Hardware-Lifecycle, der ohne Migration auskommt. 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. - heading:

Was das konkret bringt

body: | **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.status: corpus: 315 solutions: - {ref: solutions/hpe/hpe-storage/alletra-storage-mp-b10000, score: 0.77} - {ref: solutions/hpe/hpe-storage/alletra-storage-mp-x10000, score: 0.77} - {ref: solutions/hpe/hpe-storage/greenlake-for-file-storage, score: 0.77} - {ref: solutions/hpe/hpe-data-management, score: 0.77} alsoLike: - {ref: solutions/hpe/hpe-storage, score: 0.77} - {ref: services/storage, score: 0.77} - {ref: solutions/hpe, score: 0.59} experts: - {ref: experts/norbert-hamm, score: 0.51} - {ref: experts/michael-steg, score: 0.44} - {ref: experts/christian-schnyder, score: 0.42} search: /de/search.json

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Service · infrastructure

Data Management

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

Themen Data Management 2.87 Storage 2.36 Architektur 2.51

Hersteller HPE 1.99 IBM 3.70

04Lösungen

03Fähigkeiten

02Hersteller

315Korpus

Bild fehltInfrastructure work in progress at a customer site or in our lab: hands on hardware, a rack door open, a screen mid-configuration

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.

Was diese Produkte gemeinsam haben, ist der Grund, warum sie die Aufgabe lösen: Sie laufen auf Standard-x86-Servern, skalieren als Cluster nach aussen statt nach oben, replizieren synchron oder asynchron über mehrere Standorte und sprechen die Protokolle, die tatsächlich gebraucht werden, also S3, NFS, CIFS und HDFS. Dazu kommen eingebaute Automatisierungen und ein Hardware-Lifecycle, der ohne Migration auskommt.

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

Norbert Hamm

Senior Solution Architect

Data ManagementArchitektur +1

0.51

Michael Steg

Senior Solution Architect

Data ManagementArchitektur

0.44

Christian Schnyder

Senior System Engineer

ArchitekturStorage

0.42

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