Da sich die Datenspeichertechnologie weiterentwickelt hat und für unterschiedliche Anwendungsfälle mehr Auswahl und Optionen bietet – heute ist KI-fähiger Speicher gefragt –, erfordert die Wahl des richtigen Wegs für eine Modernisierung des Datenspeichers einen datenbasierten Ansatz.
Bei Entscheidungen über neue Datenspeicher müssen außerdem die Anforderungen von Nutzern und Unternehmen an Leistung, Verfügbarkeit und Sicherheit berücksichtigt werden. Forrester stellte fest, dass 83 Prozent der Entscheidungsträger aufgrund von Herausforderungen wie veralteter Infrastruktur, überlasteten und in Daten ertrinkenden Teams sowie einem Mangel an effektivem Datenmanagement über isolierte lokale und Cloud-Speicher hinweg in ihrer Fähigkeit eingeschränkt sind, Daten effektiv zu nutzen. Die Nutzung von Cloud-Speicher und Cloud Computing, wo KI- und ML-Technologien am schnellsten ausgereift sind, ist ein weiterer wichtiger Aspekt.
Angesichts des beispiellosen Wachstums unstrukturierter Daten und der wachsenden Nachfrage, diese Daten für analytische Erkenntnisse und KI zu nutzen, war es noch nie so wichtig wie heute, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel gibt dazu Orientierung und zeigt auf, was man bei einer Modernisierung des Datenspeichers nicht tun sollte.
Siehe auch: Top-Cloud-Unternehmen
Fehler 1: Entscheidungen ohne ganzheitlichen Einblick in die Daten treffen
Wenn IT-Manager feststellen, dass sie mehr Speicher benötigen, ist es einfach, kurzerhand mehr zu kaufen, als sie brauchen. Das kann jedoch später zu Verschwendung und/oder zur Wahl der falschen Speichertechnologie führen.
In der Regel sind 80 % der Daten kalt und werden innerhalb von Monaten nach ihrer Erstellung nicht aktiv genutzt, verbrauchen aber dennoch teure Speicher- und Backup-Ressourcen. Da zusätzlicher Speicher heute in der Cloud sofort und nach Bedarf gekauft werden kann und lokale Speicher-as-a-Service-Angebote verfügbar sind, gibt es außerdem keinen Grund für eine Überdimensionierung.
Um dieses häufige Dilemma zu vermeiden, sollten Sie Einblicke in all Ihre Daten über sämtliche Speicherumgebungen hinweg gewinnen. Machen Sie sich mit Datenmengen, Datenwachstumsraten, Speicherkosten und der Geschwindigkeit vertraut, mit der Daten altern und sich für Archive oder einen Data Lake für künftige Datenanalysen.
eignen. Diese grundlegenden Kennzahlen können zu genaueren Entscheidungen beitragen, insbesondere in Kombination mit einem FinOps-Tool zur Kostenmodellierung verschiedener Optionen. Die Notwendigkeit, wachsende Mengen unstrukturierter Daten über mehrere Technologien und Umgebungen hinweg für viele unterschiedliche Zwecke zu verwalten, führt in der IT-Infrastruktur zu einer daten- statt speicherzentrierten Entscheidungsfindung.
Fehler 2: Speicher nach dem Einheitsprinzip auswählen
Speicherlösungen gibt es in vielen Formen – vom Cloud-Objektspeicher über All-Flash-NAS und lokale Scale-out-Systeme bis hin zu SAN-Arrays und mehr. Jeder Speichertyp bringt im Hinblick auf Kosten, Leistung und Sicherheit unterschiedliche Vor- und Nachteile mit sich.
Daher eignen sich unterschiedliche Speichertypen am besten für unterschiedliche Workloads. Eine lokale Anwendung, die sensible Daten verarbeitet, lässt sich beispielsweise mit lokalem Speicher möglicherweise leichter absichern, während eine Anwendung mit stark unvorhersehbarem Speicherbedarf besser für Cloud-Speicher geeignet sein kann, der sich schnell skalieren lässt.
Auch dies zeigt, wie wichtig es ist, Ihre Daten zu analysieren, zu segmentieren und zu verstehen. Die Möglichkeit, Datenbestände nach Dateitypen oder Metadaten-Tags zu durchsuchen, kann Daten identifizieren und eine bessere Grundlage für deren Verwaltung schaffen. Vermeiden Sie den Einheitsansatz, indem Sie mehrere Arten von Speicherlösungen bereitstellen, die Ihren unterschiedlichen Anforderungen entsprechen.
Außerdem entfallen weniger als 25 % der Datenkosten auf den Speicher: Der größte Kostenanteil entfällt auf die laufende Datensicherung, die Notfallwiederherstellung und den Schutz der Daten. Berücksichtigen Sie daher während des gesamten Datenlebenszyklus neben dem richtigen Speichertyp und der richtigen Speicherklasse auch die geeigneten Datenschutzmechanismen.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Tools für Datenanalysen
Fehler 3: Sich an einen Anbieter binden
Den gesamten Speicher von einem Anbieter zu beziehen, mag der einfachste Ansatz sein, ist aber fast nie die kostengünstigste oder flexibelste Lösung.
Wahrscheinlich können Sie eine kostengünstigere Speicherinfrastruktur aufbauen, wenn Sie aus den Angeboten mehrerer Anbieter auswählen. Das schützt Sie außerdem vor Risiken wie der Entscheidung eines Anbieters, seine Preise erheblich zu erhöhen oder ein von Ihnen benötigtes Speicherprodukt einzustellen.
Wenn weitere Anbieter beteiligt sind, können Sie bei unerwarteten Änderungen leichter umschwenken. Der Einsatz einer Datenmanagementlösung, die unabhängig von jeder Speichertechnologie ist, verhindert ebenfalls eine Anbieterbindung, da Sie Daten von einer Plattform auf eine andere verschieben können, ohne sie zuvor rehydrieren zu müssen.
Fehler 4: Zu schnell vorgehen
Jede größere IT-Migration oder -Aktualisierung geht tendenziell mit einem Gefühl der Dringlichkeit einher, auch die Modernisierung von Speichern. Es ist zwar gut, so effizient wie möglich vorzugehen, doch es ist ein Fehler, so schnell voranzuschreiten, dass Sie sich nicht umfassend auf die großen Veränderungen vorbereiten, die eine Modernisierung des Speichers mit sich bringt.
Nehmen Sie sich stattdessen die Zeit, die benötigten Daten zu erfassen, um die größten Schwachstellen Ihrer aktuellen Speicherstrategie zu identifizieren und festzustellen, welche Änderungen an Ihren Speicherlösungen den größten geschäftlichen Nutzen bringen. Achten Sie außerdem darauf, die benötigten Kennzahlen zu erfassen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wie Sie Ihre Datenmanagementfähigkeiten verbessern können.
Fehler 5: Künftigen Speicherbedarf ignorieren
Sie können die Zukunft nicht vorhersagen, sich aber darauf vorbereiten, indem Sie absehen, welche neuen Anforderungen Ihre Speicherlösungen künftig unterstützen müssen. Derzeit bedeuten Trends wie KI und Nachhaltigkeit sowie die zunehmende Nutzung von Datendiensten, dass sich der Speicherbedarf typischer Unternehmen im kommenden Jahr wahrscheinlich verändern wird.
Um beispielsweise KI-Modelle zu trainieren, benötigen Sie möglicherweise Speicher, der Daten schneller streamen kann als herkömmliche Lösungen. Ebenso kann die Implementierung von Datendiensten zur Unterstützung von FinOps-Zielen bedeuten, dass Wege gefunden werden müssen, Speicherlösungen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg effizienter zu konsolidieren und gemeinsam zu nutzen.
Fazit: Die Bedeutung einer Modernisierung des Speichers
Da Unternehmen vom speicherzentrierten zum datenorientierten Management übergehen, müssen IT- und Speicherarchitekten ihre Vorgehensweise bei der Bewertung und Beschaffung neuer Speichertechnologien ändern.
Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und differenzierte statt pauschaler Speicherentscheidungen zu treffen, wird IT-Organisationen dabei helfen, die zahlreichen bevorstehenden Veränderungen zu bewältigen – unabhängig davon, ob es um Cloud, Edge, KI oder etwas anderes geht, das noch am Horizont auftaucht.
Lesen Sie als Nächstes: Was ist Datenvisualisierung?
Über den Autor:
Krishna Subramanian ist COO, Präsidentin und Mitgründerin von Komprise.