サーバーSSDの専門家に照会する
Kingstonでは、お客様のストレージ環境でエンタープライズSSDにどのような利点があるか、高速ランダム読み取り/書き込みIOPSパフォーマンスのバランスを取る必要のあるワークロードにはどのSSDが最適かなどについて、中立的な立場から意見と助言を提供できます。
IT 部門にとって、ストレージ製品の評価は、企業のデジタルインフラの全体像を決める重要なプロセスです。ストレージソリューションを適切に構築しないと、部門の成績が低下し、大規模な業務停止が発生し、最悪の場合、恒久的にデータを失う場合があります。しかし、適切な考慮事項を念頭にインテリジェントな意思決定を行えば、企業は、提案されたシステム設計のパフォーマンスおよび信頼性のサービスレベル目標に合致し、拡張性の高い共有ストレージソリューションを利用できるようになります。
特に大規模な場合、IT アーキテクチャの保守は、古びた車を走れる状態に保つようなものです。より良い代替策の調達を行う時間と資金がない場合、コストと大量のリソースを消費します。旧式で不十分なハードウェアで作業する IT システム管理者は、データ変革施策に遅れないようにサポートするために、悪戦苦闘しがちです。
新規導入ソリューションを設計する際には、まず、提案されたソリューションのアーキテクチャやシステム設計の概要を理解し、スタック全体の中に潜むリソースのボトルネックを把握することが重要です。これにより、アプリケーションとストレージのアーキテクチャ担当者は、適切なストレージソリューションを選択し設計できます。情報を活かした意思決定をするために、ストレージのアーキテクチャ担当者が問うべき主な疑問は、以下のとおりです。
新しいアプリケーションを使用開始する際には、ブロック、ファイル、オブジェクトの中でどのストレージを使用するか、情報を十分に活用して意思決定をするために、保存されるデータの種類を理解することが重要です。
ブロックストレージは、DAS および SAN 環境でもっとも一般的なユースケースです。DAS の場合、RAID ボリュームまたは物理ドライブが、未フォーマットの RAW ボリュームとして OS に提示されます。SAN 環境の場合、ストレージアレイの LUN(いくつかの物理ドライブから構成されます)全体が、高速ネットワークを通じて OS に提示され、未フォーマットの RAW ボリュームとして表示されます。RAW ボリュームの基盤層は、小さな領域またはセクタで構成されており、これらはオペレーティングシステムによって処理され、その後、基盤ストレージのサブシステムが、論理ブロックをドライブ上の特定の物理ブロックにマップできるようになります。ブロック単位のストレージは高速で信頼性が高く、たとえばリレーショナルデータベース、オンライントランザクション処理(OLTP)データベース、電子メールサーバー、仮想デスクトップインフラストラクチャなどのように、高いトランザクションスループットと低いレイテンシが要求され、継続的に変更されるデータに最適です。
オブジェクトストレージはデータ(と関連するメタデータ)を、固有の ID の付いたコンテナに保存します。ファイルストレージ関連のシステムのように、フォルダやサブディレクトリは付きません。オブジェクトストレージには、キーバリューストア(KVS)の概念を使用します。KVS では、各キーが特定の「バリュー(値)」またはひとつのデータを指し示し、API を介して取得します。
これは主に、電子メール、バックアップ画像、ビデオ監視映像などの大量の非構造化データの処理に使用されます。IoT では、機械学習や分析データ分析などのデータ管理に使用されます。オブジェクトストレージは、非常に大量のデータの処理に適しており、アプリケーションの要件に合わせて迅速に拡張できますが、データ検索速度が遅いため、データベースや高パフォーマンスコンピューティングには不十分です。オブジェクトストレージの事例には、Amazon S3、Google Cloud オブジェクトストレージ、Azure Blob ストレージなどがあります。
ファイルストレージは、フォルダとサブディレクトリに編成されたファイルの中のデータを保存し、SMB(Windows)または NFS(Linux)を使用してネットワークで共有します。動画、画像、文書などのストレージファイルを集中管理するには適していますが、データ量が継続的に増加すると、拡張性に限界が来ます。大量の非構造化データや、OLTP データベースのように継続的に変更されるデータを処理するアプリケーションには、あまり適していません。
したがって、成功する企業は、ハイパフォーマンス コンピューティング(HPC)システムの構築も行います。ローカルデータベースとデータサービスを活用して、トランザクションコンピューティングを実行し、それからクラウドのオブジェクトストアとネイティブに統合して、大量の非構造化データを保存できるようにします。これにより、スループットと IOPS の要件が厳しいトランザクションはローカルデータセンターの高速ブロックとファイルストレージで実行し、遅いクラウドオブジェクトストレージは大量の非構造化データで保存することができます。
大規模なデータ処理には、エンタープライズによる分析が必要なデータのタイプに基づいたデータストレージソリューションが必要です。たとえば、企業がオンプレミスまたはクラウドの非構造化データの処理や分析を行なうには、リアルタイム分析と知見を提供できる、ハイブリッドストレージインフラ用のファイルデータプラットフォームが必要です。
ストレージ製品の評価の中心となる柱は、テストと検証です。テストのメリットはたくさんあります。アプリケーションパフォーマンスの向上、ストレージコストの最適化、リスク軽減などの成果はすべて、適切なツールでテストできます。しかし、小規模または資金不足の IT 部門では困難です。DIY やシェアウェアツールでは、企業の実際の製品環境を複製するのに必要な、非常に多種類のテストを実行できないことが多いためです。
テストは以下の疑問の一部または全部の答えを得るために使用できます。
If you are choosing a scalable enterprise data storage solution, it is vital to pay attention to how your chosen storage works with data and apps.
優れた製品でも、企業が使用中に直面する問題の解決を支援するサポートがなければ、効果を発揮しないことがあります。逆に、優れた製品が、技術サポートスタッフの並外れた努力により、さらに高い効果を上げることもあります。ストレージソリューションで可能な変更を決定する際に、勤務先の現行ストレージベンダとの業務関係を把握しておくのもよいでしょう。さらに、特定のワークロード実行時のレイテンシ、スループット、IOPS などの KPI 達成といったサービスレベル契約(SLA)も、選択に影響を与えます。採用予定のベンダの業界内での評判が高い場合(たとえば、業界標準ベンチマークをほぼ常に超えている場合)、各プラットフォームで許容可能なレイテンシでの高い IOPS やスループットなどでうたわれている性能を、文字どおりに信用することができます。
もうひとつ考慮すべき事項は、検討中のストレージ製品のコストです。入手にかかるコストだけでなく、保守コストと総所有コスト(TCO)も把握すべきです。
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