Per i reparti IT, la valutazione dei prodotti di storage rappresenta un processo importante che può determinare la configurazione di un’intera infrastruttura digitale aziendale. Le soluzioni di storage mal progettate possono causare sostanziali problemi alle prestazioni complessive di interi reparti, con interruzioni di grande portata o, nei casi peggiori, perdite permanenti di dati. Tuttavia, una decisione intelligente, realizzata tenendo in considerazione i fattori giusti, può fornire alle aziende una soluzione di storage scalabile condivisa in grado di andare incontro alle esigenze prestazionali e di affidabilità e ai requisiti di livello del servizio associati alla progettazione dei sistemi proposti.
Specialmente quando si tratta di progetti di larga scala, la manutenzione di un'architettura IT può essere equivalente alla manutenzione richiesta per tenere in efficienza una vecchia automobile. Si tratta di un'attività estremamente costosa in termini di risorse se non si dispone del tempo del denaro necessari a reperire una migliore alternativa. Gli amministratori di sistema IT che operano con hardware antiquato e inefficiente, possono trovarsi in grande difficoltà Nei processi di adeguamento e supporto delle iniziative di trasformazione dei dati.
Durante la progettazione di una soluzione greenfield, è importante capire prima di tutto le caratteristiche dell'architettura di alto livello e il design di sistema della soluzione proposta e capire quali sono i potenziali colli di bottiglia delle risorse attraverso l'intero stack. Ciò consente agli architetti di applicazioni e storage di selezionare e progettare la soluzione di storage adeguata. Mettiamo in evidenza alcune delle domande principali che gli architetti dovrebbero porsi al fine di prendere decisioni consapevoli:
Quando si adottano nuove applicazioni, è importante capire la tipologia di dati memorizzati a fine di prendere decisioni informate sulla eventuale necessità di utilizzare storage a blocchi, a file, o a oggetti.
Lo storage a blocchi rappresenta la tipologia di utilizzo più comune per ambienti DAS e SAN. Nel caso delle soluzioni DAS, un intero volume RAID, o drive fisico viene presentato al OS come volume raw non formattato. Nel caso degli ambienti SAN l'intero LUN (composto da numerosi drive fisici ) presentato dall’array di storage, viene presentato al sistema operativo sotto forma di reti ad alta velocità e viene visualizzato come volume raw non formattato. Gli strati sottostanti del volume raw constano di piccole estensioni o settori che il sistema operativo gestisce e che poi vengono inviate al sottosistema di storage sottostante che ha il compito di effettuare la mappatura di tali blocchi logici in forma di blocchi fisici specifici posizionati su drive. Lo storage a livello di blocco è rapido e affidabile, e rappresenta la soluzione ideale per la gestione dei dati in costante cambiamento, come quelli associati a database relazionali, elaborazione di database di elaborazione delle transazioni online (OLTP), server email o infrastrutture desktop virtuali caratterizzati da requisiti che prevedono elevati throughput di transazione e basse latenze.
Lo storage a oggetti memorizza i dati (e i metadati a essi associati) in contenitori con identificatori univoci, senza cartelle o sottocartelle come quelle associate con lo storage file. Questi utenti utilizzano il concetto di store ad alto valore, in cui ciascuna chiave punta a un “valore” specifico, o a una sezione di dati, reperibili mediante API.
È utilizzato principalmente per la gestione di grandi volumi di dati non strutturati, come email, immagini di backup, filmati di videosorveglianza, nel settore IoT, in quello della gestione dei dati per il machine learning e l’analisi dati. Lo storage a oggetti è una buona soluzione per la gestione di grandi quantità di dati, e può essere scalato rapidamente, in base alle esigenze delle applicazioni, ma è estremamente lento nel reperimento dei dati. Il che lo rende inefficiente con database e applicazioni di elaborazione ad alte prestazioni. Esempi di storage a oggetti sono Amazon S3, storage a oggetti Google Cloud o storage Azure Blob.
Lo storage file archivia i dati in file, organizzandoli in cartelle e sottodirectory, per poi essere condiviso sulla rete mediante SMB (Windows) o NFS (Linux). Si tratta di una buona soluzione per la centralizzazione di storage come file video, immagini o documenti, ma è caratterizzato da una scalabilità limitata, in caso di volumi di dati crescenti. Non si tratta della migliore applicazione per la gestione di grandi quantità di dati non strutturati, oppure per dati in costante cambiamento, come quelli dei database OLTP.
Pertanto, le aziende di successo si preoccupano della realizzazione di sistemi di elaborazione ad alte prestazioni (HPC). Tali sistemi utilizzano database locali e servizi dati per eseguire operazioni di elaborazione transazionali e poi abilitare l’integrazione nativa con gli store di oggetti cloud, per memorizzare grandi quantità di dati non strutturati. Ciò consente al throughput e alle transazioni caratterizzate da IOPS intensivi, di avvenire presso data center locali, con storage blocchi e file rapido e storage cloud a oggetti lento, per l’archiviazione di grandi quantità di dati non strutturati.
L’elaborazione di dati su larga scala richiede una soluzione di storage dati basata sul tipo di dati di cui l’azienda necessita per l’analisi. Per esempio, per elaborare e analizzare dati non strutturati on site o su cloud, le aziende necessitano di una piattaforma di gestione dei file dati per un’infrastruttura di storage ibrida che sia in grado di fornire analisi e dati in tempo reale.
Un elemento cruciale nella valutazione dei prodotti di storage consiste nella fase di test e convalida. I test offrono numerosi vantaggi. Migliori prestazioni delle applicazioni, ottimizzazione dei costi di storage e mitigazione dei rischi sono risultati che possono essere testati con gli strumenti adatti. Detto ciò, i reparti IT con budget ridotti o insufficienti possono avere dei problemi ad adottare tali prassi, in quando le soluzioni fai-da-te e gli strumenti shareware spesso non offrono le tipologie di rigorosi test necessari per replicare gli ambienti di produzione del mondo reale.
I test possono essere utilizzati per fornire risposte alle seguenti domande:
Se si sta optando per una soluzione di storage dati aziendale scalabile, è essenziale prestare attenzione a come la soluzione di storage scelta si abbina a dati e applicazioni.
Un grande prodotto può essere penalizzato dalla mancanza di team di supporto in grado di aiutare le aziende a risolvere i problemi emersi durante l’uso. Al contrario, alcuni buoni prodotti possono essere promossi e resi di successo anche grazie all’impegno del personale di supporto tecnico. Pertanto, può essere consigliabile valutare l'attuale relazione professionale con il produttore di storage aziendale attuale, prima di prendere una decisione in relazione a potenziali modifiche delle soluzioni di storage. Inoltre, qualunque Accordo sul Livello del Servizio (SLA), come la conformità ai KPI, come latenza, throughput o IOPS con carichi di lavoro specifici, dovrebbe fare parte dei fattori presi in considerazione per la scelta. Se il produttore verso il quale si sta orientando la scelta vanta una solida reputazione nel settore (per esempio, se i benchmark aziendali spesso superano gli standard di settore), è possibile prendere le loro affermazioni sulla parola quando pubblicizzano funzionalità come IOPS elevati e throughput con latenze accettabili per qualunque piattaforma.
Un altro fattore da tenere in considerazione è rappresentato dal costo di qualunque prodotto di storage che si sta valutando. Ciò include non solo i costi di acquisizione, ma anche i costi di manutenzione e i costi totali di proprietà (TCO).
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