Datacore: »MaxParallel« revolutioniert den Server-Markt

Inhalt dieses Artikels
• Datacore: »MaxParallel« revolutioniert den Server-Markt
• Max-Parallel-Einstieg mit SQL Server
• Funktionsweise von Max Parallel
• Sofort sichtbarer Leistungsgewinn
• KMUs sind die Max-Parallel-Zielgruppe

02.10.2017 (Ariane Rüdiger für speicherguide.de)
Storage-Experten kennen Datacore als Pionier der Speichervirtualisierung. Nun steigt das Software-Unternehmen mit einem völlig neuen Produkt in den Server-Markt ein und reklamiert für sich, diesen mit »MaxParallel« umwälzen zu wollen. Im Hintergrund steht aber auch hier das Thema Speicherzugriff.

Datacores Virtualisierungs-Software SAN Symphony mit ihren Hochverfügbarkeits-Fähigkeiten ist vor allem im sicherheitsbewussten deutschsprachigen Raum, aber auch in Italien und Frankreich ein Begriff. »In den USA und Asien, wo man diesbezüglich etwas anders denkt, konnten wir und damit nicht so gut etablieren«, sagt Stefan von Dreusche, der mit seiner Sales-Region EMEA/Central Europe für rund die Hälfte der Datacore-Umsätze gut ist. Sie bewegen sich schätzungsweise im mittleren zweistelligen Millionenbereich.
Nun bringt Datacore mit MaxParallel eine Lösung, die den Hersteller in neue Umsatz- und Marktdimensionen katapultieren könnte. Denn das Unternehmen steigt damit in den Servermarkt ein, genauer gesagt, in die Beschleunigung bislang nur rudimentär ausgelasteter Multicore-Systeme. »Virtualisierung hat ihre Versprechen hinsichtlich der besseren Systemauslastung nicht gehalten«, sagt von Dreusche. »VMware arbeitet mit einem ziemlich alten Software-Core und hat am entscheidenden Thema Ein-/Ausgabeoptimierung nichts getan.«
Datacore: »MaxParallel« revolutioniert den Server Markt


Datacore, zu dessen Mitbegründern der Parallelisierungs-Papst Ziya Aral gehörte, der kürzlich verstarb, hat bei der die Auslastung erhöhenden Parallelverarbeitung seine eigentlichen Wurzeln. NUMA (Non-Uniform Memory Access) hieß Arals Spezialität, über die er auch einschlägige Bücher schrieb, beschreibt, wie mehrere Verarbeitungseinheiten parallel auf denselben Arbeitsspeicher zugreifen können. Dieser Code steckt in der Datacore-Codebasis, konnte aber dank fehlender Multiprozessoren bisher nicht sinnvoll eingesetzt werden. Nun, mit dem Aufkommen von Architekturen, in denen Prozessoren mit acht, sechzehn oder mehr Cores rechnen, lohnt sich der Aufwand für die Parallelisierung. Das bewies Datacore schon im vergangenen Jahr, als man auf Anfrage Lenovos einschlägige Benchmarks mit Parallelisierungsroutine laufen ließ und gleich um Längen als Marktbester abschloss. So entstand die Idee zu einem Softwareprodukt, das Datenbanken und anderen Applikationen Beine macht. »Wir haben ein völlig neues Produkt entwickelt, ohne Geld aufzunehmen oder ein Spinoff zu starten«, freut sich von Dreusche.


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