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YOUR INFORMATION IS OUR BUSINESS
© itiso GmbH, 2019
YOUR INFORMATION IS OUR BUSINESS
itiso GmbH
Flughafenstraße 52a
22335 Hamburg
www.itiso.de
Software-defined Scale Out Storage – neues
Universalgenie für das Datenmanagement?
storage2day, Heidelberg, 18.09.19
Dr. Wolfgang Obelöer
Technischer Leiter
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Inhalt• Software Defined Scale Out Storage
– Software Defined
– Scale Out
– Skalierung
– Protokolle & Netzwerke
– Vergleich Scale Up vs. Scale Out Protokolle
• Beispielprodukte
• Zusammenfassung
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Software Defined Scale Out Storage
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Software Defined Storage
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Software Defined Storage• Software, die die Datenservices bereitstellt und unabhängig
von der unterliegenden HW ist
• Hardware, die den SDS-Code ausführt
• Hardware, die die Daten speichert
• Hardware spielt immer noch eine Rolle, sie bestimmt auch:
– Performance
– Kapazität
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Prinzipieller Aufbau Scale Out
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
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Datensicherheit Replika
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
O
Original
R
1
Replika 1
R
2
Replika 2
R
2
Replika 2‘
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Datensicherheit Erasure Coding• - Basiert auf Vandermonde-Reed-Solomon Error Correction
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Erasure Coding (einfaches Beispiel)
Coding
Value Split Code
A1=1
A2=2
A3=3
A4=5
X1=1
X2=2
A=12Example
Mirror
A1=1
A2=1
A3=2
A4=2
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Skalierung
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Performance steigt
Kapazität steigt
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Storage
Software
Erneuerung
Storage
Software
Storage
Software
Storage
Software
Storage
SoftwareStorage
Software
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Protokolle & Netzwerke
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Protokollbeispiele• Object Store/S3
– Globaler Namensraum
– Kein Locking nötig
• NAS: NFS/CIFS– Globaler Namensraum
– Locking
– Hohe Bandbreiten
• Block: iSCSI/iSER– Kein Locking nötig
– Niedrigste Latenzen
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Scale Up vs. Scale Out
Scale Up Scale Out
BauartHomogene, spezialisierte
Umgebungen
Software auf Servern, heterogene
Hardware (All-Flash, Hybrid, Multi-
Vendor)
Skalierbarkeit Forklift-Upgrades für LeistungHinzufügen von Knoten für
Kapazität und Leistung
Verfügbarkeit Redundante Komponenten
Datenverteilung im gesamten
System, Verbessert sich mit der
Skalierung.
ModernisierungForklift-Upgrades
(Softwarekosten?)
Neuen Knoten hinzufügen, alten
löschen
DatenlebenszyklusExterne Datenmigration bei
UpgradeKeine externe Datenmigration
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Beispiele
Software Defined Scale Out Storage
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Beispiele
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Architektur
Node 1 Node 2 Node n
Direct-on-Drive
Log-structured
Key/Value store
NVDIMM
NVMe Flash
HDD
NVDIMM
Optane
NVDIMM
SSD/NMVe
Control Plane
Policy PolicyPolicyCompute
Data Plane
REST
iSCSI
S3
Bare
Metal
und mehr
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PerformanceDesigned for Scale-Out
• Benutzerdefiniertes
Dateisystem im Kernel
Native IO Performance
• Read von Media Speed
• Write zu Persistent Memory
Adaptive
• Kompression/Deduplizierung
Enterprise Feature Set
• Datenintegritätsprüfungen
37µs
60µs
10µs
107µsRead Latency
DateraStorage Software
ConnectivityTCP+iSCSI
Multipathing
MediaIntel Optane
Gemessene Latenz am Client (4kB Random I/O)
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Use CasesWorkloads &
Requirements
Datera
Data ExchangeCloud
Endpoints
Automation ● Policies Simplicity ● Performance ● Predictive Ops
Traditional Big Data / IOT Microservices VMs Containers / λ
Ein Produkt, viele Anwendungsfälle
SLO-getrieben
Flexible HW / Medien
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Wesentliche EigenschaftenData
Orchestration
Anwendungsorientiert
Self-Service-Benutzermodell
Richtlinienbasiert
Live-Datenmigration
Live-Einfügen von Knoten
Anwendungstemplates
Erweitertes Tiering
API first
Enterprise
Performance
< 200uS Latenzzeit
180K IOPS pro Knoten
3.3GB/s pro Knoten
Scale-Out auf mehrerePBs
Quality of Service
ErweiterteDatenfunktionen
Future-Ready
Choice
100% Software-Defined
Beliebige Speichermedien
Heterogene Knoten
Keine Lieferantenbindung
iSCSI-Block
S3 Objekt
VMware & KVM
OpenStack, CloudStack
Data Center
Awareness
Mandantenfähigkeit
Bare Metal, VMs und Container
No Silos
EinstellbareVerfügbarkeit
Fehlerdomänen
Metro/ Stretch Cluster
Natives L3-Netzwerk
Predictive
Operations
Cloud-basiertes Management
Kontinuierliche Optimierung
Maschinelles Lernen
Erkennung von Anomalien
Voraussagen
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Beispiele
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Universal Scale NASDie Vorteile:
● Performance linear zur Clustergröße
● Performance unabhängig von Dateigröße
● Performance unabhängig von Dateianzahl
● keine Limitierungen der Dateigröße
● keine Limitierung von Dateianzahl
● On Prem auf x86 Hardware
● Cloud AWS und GCP
● All Flash, Hybrid, Archive
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Features Flash-first hybrid• Flash für schnellen Zugriff
• HDD für Kapazität und Kosten
• Alle HDD Zugriffe sind sequentiell
• Block-based data protection
• Erasure Coding
Real-time Analytics integriert• Effektives User Management
• Real-time updates des FS: keine Jobs oder Treewalks notwendig
• Intelligente Quotas und Snapshots (inkl. VSS)
• API First Architektur, komplett administrierbar und erweiterbar über REST API
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Use Cases• Medien & Unterhaltung
• Videoüberwachung
• Telekommunikation
• Digitale Archive
• Biowissenschaften und medizinische Forschung
• Umgebungs-Echtzeit-Sensordaten (IoT)
• Wissenschaftliches rechnen
Also überall dort, wo:
• große Mengen an
unstrukturierten Daten
anfallen und/oder
• Hohe Bandbreiten
erforderlich sind.
Leistungsbeispiel: 4 Knoten
Cluster erreicht ca. 16-18
GB/s
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Beispiele
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Secondary Storage
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Cohesity Secondary Storage
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Eigenschaften
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Use Cases
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Zusammenfassung
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Software Defined Scale Out Storage• Einfache Skalierung
• Aktuellste HW (x86) oder Cloud einsetzbar
• Leichte Anpassung an geänderte Last- und Kapazitätsanforderungen
• Keine externe Datenmigration bei HW-Erneuerung
• Definierbarer und effizienterer Datenschutz
• Verschiedene Einsatzgebiete: Höchste Leistung bis Archivstorage
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Dr. Wolfgang Obelöer
www.itiso.de
Danke für ihre Aufmerksamkeit
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