Georg Mey, Senior Manager Solution Architects EMEA, NetappWer in einer mandantenfähigen Umgebung viele geschäftskritische Applikationen gleichzeitig betreibt, steht vor einem Problem: Wie lässt sich sicherstellen, dass jede Anwendung genügend Storage-Performance bekommt, damit sie stabil läuft? Ein Quality-of-Service-Konzept ist gefragt. Dafür gibt es verschiedene Ansätze. Netapp pocht in diesem Fall auf eine Virtualisierungs-Technologie wie in den All-Flash-Systemen von »SolidFire«, die Kapazität und Performance trennt und garantierte IOPS pro Volume ermöglicht.

Cloud-Service-Provider und IT-Abteilungen in größeren Unternehmen kommen am Thema Quality of Service nicht mehr vorbei. Sie müssen dafür sorgen, dass geschäftskritische Applikationen schnell und vor allem stabil laufen. Dafür spielt die Speicher-Leistung eine wichtige Rolle. Das Problem: Wenn viele Anwendungen gleichzeitig auf denselben Storage zugreifen, kommt es zum Noisy-Neighbour-Syndrom. Die App, die am lautesten nach Ressourcen schreit, bekommt sie auch. Das bremst andere aus, denn für sie bleibt nur noch der Rest. Im schlimmsten Fall kann ein Performance-hungriger Nachbar ein ganzes System lahm legen.

»Während IT-Administratoren in Unternehmen solche Apps auf einen anderen Storage migrieren und ihren Anforderungen nach verteilen können, sind Cloud-Service-Provider im Blindflug«, erläutert Georg Mey, Senior Manager Solution Architects EMEA bei Netapp. »Denn sie können schlichtweg nicht vorhersehen, welche Applikationen ihre Kunden in der Cloud-Infrastruktur betreiben.«

Anzeige

Quality-of-Service umsetzen: Vor- und Nachteile der verschiedenen Möglichkeiten

Doch welche Möglichkeiten haben Cloud-Service-Provider also, um Performance (Quality of Service, QoS) zu garantieren? Mey erläutert die Vor- und Nachteile der verschiedenen Möglichkeiten, mit denen sich QoS umsetzen lässt.

► Hardware aufstocken: Bei traditionellen Storage-Lösungen sind Kapazität und Performance untrennbar miteinander verknüpft. IT-Verantwortliche vergrößern daher den Speicher und stocken Hardware auf, wenn sie einzelnen Applikationen mehr IOPS zur Verfügung stellen wollen. »In Folge kaufen sie unnötig viel Storage, wobei ein Teil der Ressourcen die meiste Zeit ungenutzt bleibt«, erklärt Mey. »Dieser Ansatz ist also nicht sehr kosteneffizient.«
► IO-Priorisierung – Sonderbehandlung für ausgewählte Volumes: Einige Storage-Hersteller haben eine IO-Priorisierung in ihre Produkte eingebaut, um QoS zu ermöglichen. IT-Administratoren können damit Volumes festlegen, die bei der Performance-Verteilung bevorzugt behandelt werden. »Ein solches System funktioniert jedoch nur in Umgebungen, in denen es wenige priorisierte Volumes gibt« sagt Mey. »Denn sonst machen auch diese sich die Leistung wieder strittig.« Außerdem setze es voraus, dass IT-Verantwortliche wissen, welche und wie viele Volumes sie bevorzugen müssen. Für Cloud-Service-Provider, die keinen Einblick in die Applikationen ihrer Kunden haben, erscheint dies also schwierig.
► Rate-Limiting – die maximale Performance einschränken: Andere Hersteller ermöglichen es laut Mey, harte Performance-Grenzen für ausgewählte Volumes festzulegen. Das verhindere zwar, dass Noisy-Neighbours ausscheren können. Gleichzeitig schränke es aber auch Applikationen ein, die in rechenintensiven Phasen besonders viel Performance benötigen.
► Storage-Tiering – Dateien schlau umschichten: Ein klassischer Weg, um Performance zu verbessern, ist das Tiering. Dabei bauen IT-Verantwortliche die Storage-Umgebung als Schicht-Modell auf, das aus langsameren Festplatten-Arrays und schnellen SSDs besteht. Intelligente Algorithmen verschieben Apps dann nach Bedarf in den schnelleren oder langsameren Bereich. »Dieses ständige Daten-Umschichten belastet jedoch die SSDs«, argumentiert Mey. »Deshalb müssen Unternehmen für Storage-Tiering die teureren, Single-Level-Cell-Speicherzellen einsetzen. Das macht allerdings die Kostenersparnis hinfällig, die man sich durch den Einsatz der langsameren Festplatten der unteren Schicht versprochen hatte.« Außerdem müssten Administratoren dafür sorgen, dass die jeweiligen Speicherschichten immer groß genug sind. »Dafür müssen sie die Umgebung laufend überwachen und anpassen«, sagt Mey. »Das verursacht nicht nur hohen Aufwand. Cloud-Service-Provider können gar nicht abschätzen, wie jeder Storage-Tier ausgelegt sein muss, da sie nicht wissen, was für Apps ihre Kunden betreiben.«
► Der Königsweg – Performance virtualisieren: Mey verweist auf moderne All-Flash-Systeme wie »NetApp SolidFire«, die einen innovativen Weg böten, um Quality-of-Service zu garantieren: »Sie sammeln die Performance aller Speicherknoten eines Systems in einem virtuellen Performance-Pool, unabhängig von der Speicherkapazität. Alle Applikationen können dann auf die vereinte Storage-Leistung im Pool zugreifen.« IT-Administratoren hätten hier die Möglichkeit, für jedes Volume maximale IOPS, minimale IOPS und Burst-IOPS festzulegen. Der Minimal-Wert werde nie unterschritten und ist letztendlich die Performance, die einer Applikation auf diesem Volume immer garantiert zur Verfügung steht. Die maximalen IOPS seien über einen längeren Zeitraum hinweg möglich, die Burst-IOPS in kurzen, besonders rechenintensiven Phasen. »Administratoren können Policies definieren, um IOPS-Werte automatisiert zuzuweisen«, betont Mey. »So lässt sich der Storage künftig auf Knopfdruck provisionieren.«

Fazit von Netapp-Manager Georg Mey

Mit einer virtualisierten Quality-of-Service-Lösung, wie sie »NetApp SolidFire« bietet, seien Cloud-Service-Provider in der Lage, ihren Kunden eine stabile Performance zu garantieren. Unabhängig davon, welche Applikationen sich die Storage-Umgebung teilen, bekomme jede die Ressourcen, die sie benötigt. Noisy-Neighbours sollen so keine Chance mehr haben. Dadurch, dass sich Kapazität und Performance getrennt voneinander managen lassen, können IT-Administratoren das Storage-System so aufbauen, dass es effizient ausgelastet wird. Das spare unnötige Hardware-Kosten und steigere die Flexibilität.