Jenseits von RAID und Mirroring: Ein zukunftsweisender Ansatz für die Datenresilienz

Stellen Sie sich vor, Sie müssten doppelt so viel Speicherplatz kaufen, wie Sie jemals nutzen werden, oder zusehen, wie Ihre KI-Workloads zum Erliegen kommen, weil das petabytegroße Datenwachstum durch das Training von Modellen mitten im Projekt die Kapazität sprengt. Viele Teams erinnern sich noch an Zeiten, in denen ein paar gut abgestimmte Arrays und RAID-Gruppen mehr als ausreichend schienen – lange bevor KI-Pipelines und die unkontrollierte Ausbreitung von Containern die Speicherkapazität auffraßen. Hinzu kommt die Zuverlässigkeit. Die Spiegelung mag zwar das Risiko verringern, hat aber ihren Preis: eine geringere Effizienz der Speicherkapazität proportional zur Anzahl der Kopien, was den nutzbaren Speicherplatz effektiv halbiert.

Da Unternehmen mit explodierenden Datenmengen durch KI, Container und Hybrid-Cloud-Anwendungen zu kämpfen haben, ist eine Alternative zu herkömmlichen Architekturen unerlässlich.

Innovationen jenseits von RAID und Mirroring

Speicheradministratoren und Cloud-Architekten stehen unter enormem Druck, bei einem Wachstum im Petabyte-Bereich und Sub-Millisekunden-SLAs eine hochleistungsfähige Sicherung zu gewährleisten – kosteneffizient und ohne Risiko.

Polyphasen-Methoden beheben die Schwachstellen herkömmlicher RAID-Wiederherstellungen und einfacher Spiegelungen, indem sie effiziente Wiederherstellungsfunktionen für große Festplatten in Industrie-4.0- und SDS-Umgebungen bieten. Da Polyphase EC speichereffizienter als Spiegelung ist, wird es möglich, mehr Paritätsfragmente (z. B. 4D+2P) ohne massiven Hardware-Mehraufwand zu integrieren.

Darüber hinaus wurde Polyphase EC speziell für moderne, verteilte Workloads entwickelt – Cloud, Container, KI und groß angelegte Cluster –, bei denen Ausfälle auf Knoten-, Rack- oder Standortebene auftreten können. Herkömmliches RAID kann vor diesen größeren Ausfallsdomänen nicht schützen.

Eine Alternative zu RAID und Spiegelung

Hier kommt VSP One SDS mit Hitachi Polyphase Erasure Coding (HPEC) ins Spiel, einem patentierten Ansatz, der schnelle Lesevorgänge mit effizienter Parität kombiniert und eine Kapazitätsauslastung von bis zu 75 % erreicht.​

HPEC definiert Erasure Coding innerhalb von VSP One SDS (dem flexiblen softwaredefinierten Speicher von Hitachi Vantara für On-Premises- oder Cloud-Umgebungen) neu, schafft Platz im Rechenzentrum, minimiert Risiken und reduziert den Heiz- und Kühlbedarf.

VSP One SDS kann mit iner einzigen Verwaltungsoberfläche in On-Premises-, Edge- und Public-Cloud-Umgebungen bereitgestellt werden. Von dort aus können Speicherteams Richtlinien definieren, die basierend auf den Leistungs-, Resilienz- und Effizienzanforderungen der jeweiligen Workload oder Mandanten automatisch HPEC-Profile, Spiegelung, 4D+1P oder 4D+2P anwenden.

HPEC bietet eine praktische Möglichkeit, KI-, Analyse- und große Datei- oder Objektspeicher zu adressieren, bei denen der Kapazitätsdruck und die Empfindlichkeit gegenüber Latenzen am größten sind. Es ermöglicht die Migration einer repräsentativen Workload in einen VSP One SDS-Cluster, der mit HPEC 4D+1P für eine optimale Balance konfiguriert ist, die Analyse von Telemetriedaten von VSP 360 zur Validierung von Latenz- und Auslastungsgewinnen sowie die anschließende Einführung von Dual-Parity 4D+2P für geschäftskritische oder regulierte Datensätze. Darüber hinaus können Automatisierung und APIs genutzt werden, um HPEC-fähige Speicherklassen in CI/CD-Pipelines, Kubernetes-Speicherklassen und Hybrid-Cloud-Datendienste zu integrieren, sodass ein effizienter, resilienter Schutz zum Standard statt zur Ausnahme wird.

Praktischer Nutzen: Risiko reduzieren, Kosten sparen & Speicher verwalten

Moderne KI-, Analyse- und Hybrid-Cloud-Umgebungen erfordern einen Speicher, der effizient skaliert werden kann, ohne Kompromisse bei Leistung oder Resilienz einzugehen. HPEC bietet genau das: eine Kombination aus hoher Effizienz, hoher Verfügbarkeit und verteilter Leistung zur Beschleunigung von KI-Pipelines, Stärkung des Schutzes und Steigerung der Datenreduktion. HPEC eignet sich am besten für:

• KI/ML-Workloads: Unterstützt VSP One SDS beim Training großer Modelle anhand von Petabyte-Datensätzen, die aus mehreren Quellen aggregiert und in einer einzigen resilienten Quelle repliziert werden, während lokale Lesevorgänge die Inferenz beschleunigen und eine Effizienz von über 93 % Kapazität für mehr Durchlaufzeit freisetzt, ohne Überprovisionierung.​
• Hybrid-Cloud-Infrastruktur (HCI) und Container-Skalierung: Minimiert den Netzwerk-Overhead für die lineare Skalierung von Leistung und Kapazität in Kubernetes- oder HCI-Clustern, die KI-Pipelines antreiben, ganz ohne IOPS-Engpässe.
• Industrie 4.0 und Analytik: Lokale Lesevorgänge steigern den Durchsatz für Data Lakes, die KI speisen, wo Spiegelung Kapazität verschwendet.​
• Cloud-Kostensenkung: 4D+2P eignet sich für SAP/Oracle mit KI-Integrationen und bietet doppelte Fehlertoleranz sowie 99,9999 % Verfügbarkeit durch bidirektionale Replikation, wodurch Cloud-Kosten durch Komprimierung und Thin Provisioning um 40 % gesenkt werden.​
• TCO-Optimierung: Verlängert die Lebensdauer von Standard-Hardware für KI-Datenspeicher, vermeidet kostspielige Neuanschaffungen (Rip-and-Replace) und optimiert die Hybrid-Mobilität, wodurch eine nahtlose Skalierung von Leistung und Kapazität nach Bedarf ermöglicht wird – z. B. wenn ein Hersteller 3x HCI-Clusters bei Mirroring-Geschwindigkeiten erweitert und gleichzeitig die Latenz um 40 % senkt.
• Kontinuität für langjährige Hitachi-Kunden: Unternehmen, die bei früheren Hitachi-Arrays auf absolute Zuverlässigkeit vertraut haben, können dieses Vertrauen auf VSP One SDS mit HPEC übertragen. Dabei erhalten sie sich die gewohnte Resilienz und profitieren gleichzeitig von der Effizienz und Flexibilität, die moderne KI- und Hybrid-Cloud-Workloads erfordern.

Erste Schritte mit VSP One SDS und HPEC

Die Flexibilität von HPEC unterstreicht die Führungsspitze von Hitachi Vantara im Bereich SDS und ermöglicht es Ihnen, den Schutz ohne Kompromisse anzupassen, insbesondere im Hinblick auf den unersättlichen Datenbedarf von KI.

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