Während IT-Budgets immer klammer werden, wächst der Berg an Daten in Unternehmen stetig an. Datenarchivierungs-Richtlinien und Data Mining –das Nutzbarmachen von Unternehmensdaten für Business Intelligence-Anwendungen – tun einen Gutteil daran. Viele Unternehmen haben Effizienzgewinne mit Hilfe von Server-Virtualisierung realisiert. Aber ihre Speichernutzungsraten sind nach wie vor gering: im Durchschnitt niedriger als 40 Prozent. Es gibt Möglichkeiten, die Nutzungsraten von Speicherinfrastrukturen zu erhöhen, indem etwa vorhandene Kapazitäten besser ausgenutzt werden.

Der gewünschte Performance-Effekt auf Anwendungen ist aber de facto unrealistisch, weil die frei gewordenen Kapazitäten wiederum in Konkurrenz zu den bereits existierenden Anwendungen stehen würden. Thin Provisioning kann hier Abhilfe schaffen. Aber wenn virtuelle Kapazität nutzbar gemacht wird, müssen die Unternehmen trotzdem physische Kapazitäten hinzufügen, um die Anwendungs-Performance zu verbessern – ein Teufelskreis.

Durch ILM und Storage Resource Management die Effektivität erhöhen
Technische Effizienz-Initiativen sind in der gesamten IT-Welt heute üblich. Allerdings sehen die meisten Unternehmen die Effizienz einfach in der Energieverbrauchsfunktion von Geräten und in der Rechenzentrumskühlung. Dies macht Sinn, da der Energieverbrauch heute einen wachsenden Anteil der Betriebskosten pro Jahr ausmacht. So wird es bald teurer sein, einen Server zu betreiben, als einen zu kaufen. Aber das ist nur eine Seite der Medaille. Eine Effizienz-Rechnung muss auch die insgesamt knappen Ressourcen heutiger Rechenzentren berücksichtigen, nicht nur den Energieverbrauch.

Unternehmen beginnen zu erkennen, dass selbst die Technologien, die am wenigsten Energie verbrauchen, nicht die notwendige Performance und Nutzungsrate bringen, die der laufende Betrieb erfordert. Weil es keine standardisierte Methode zur Messung von Storage-Effizienz gibt, gibt es zur Bewertung der Herstellerversprechen in Bezug auf diese Kriterien auch keine Vergleichsdatenbasis. Storage-Effizienz beginnt und endet nicht mit einer einzigen Implementierung. Viel wichtiger ist die Suche nach einem Anbieter, der weiß, dass mehrere Elemente nahtlos miteinander integriert werden müssen, um die Storage-Effizienz zu maximieren. Zur Bewältigung der inhärenten Probleme bei der Datenspeicherung müssen Soft- und Hardware-Technologien miteinander integriert sein.


Bild 1: Grundidee des Hierachichal Storage Managements (HSM) ist es, Daten entsprechend der benötigten Verfügbarkeit und Performance auf unterschiedlichen Service-Leveln zu speichern (Quelle: Pilar Data)

Eine Möglichkeit, um Storage-Kosten und Nutzungsraten zu verbessern, ist Hierarchical Storage Management (HSM). Mehrere Anwendungen und Tiers sind dabei in einer einzigen Plattform vereint und jeder Anwendung wird die für ihre Bedürfnisse effektivste Speicher-Qualität zugeordnet. Das senkt die Kosten und hebt die Nutzungsraten auf mindestens 80 Prozent an.

Storage Resource Management (SRM) und Information Lifecycle Management (ILM) als Weiterentwicklungen des HSM-Gedanken versprechen, das Storage-Management zu vereinfachen und Kosten zu reduzieren. Dabei gibt es aber einen Haken: Denn es muss genau die Technologie verwendet werden, die der Storage-Hersteller anbietet. Typischerweise werden verschiedene Speicherarten verwendet, je nach erforderter Performance, Kapazität und Preislage. Hinzu kommen dementsprechend die Herstellerspezifischen Software-Produkte sowie Kosten für Service und Wartung.

Falsch umgesetztes Storage Ressource Management als Kostenfalle
Eine mögliche Strategie ist, dass der Kauf mehrerer, verschiedener Arrays günstiger ist als der Kauf einer großen Kiste, die alle genannten Komponenten in einem System vereint. Das stimmt zwar für den anfänglichen Kapitalaufwand, nicht aber für die laufenden Unterhaltskosten – also für die Verwaltung und Schulung der einzelnen Boxen, ganz zu schweigen von Energie- und Kühlkosten für den Rechenzentrumsraum. Darüber hinaus kann es notwendig sein, Software zu erwerben, die die vorhandenen Daten auf die Arrays entsprechend vorgegebener Richtlinien migriert.

Einige Anbieter haben ILM-Funktionalitäten in ihr Datenbank-Produkt integriert. Kunden kommen aber dennoch nicht umhin, verschiedene Speicherarten zuzukaufen, um ILM nutzen zu können, weil vorhandener Speicherplatz bereits belegt ist. Damit scheint es, dass die Umsetzung einer HSM-, SRM- oder ILM-Lösung, der Grundgedanke, Geld einzusparen, zu einer teuren Angelegenheit werden kann.

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