ストレージの集約

多様なストレージシステムのストレージ容量をプールして集約し、ストレージの効率化を図る

ストレージ管理者が直面する主な課題の1つは、非効率的なストレージの割り当てと容量の使用です。プライマリストレージはあっという間にいっぱいになってしまい、ハードウェアの追加が必要になる一方で、隣接するストレージ機器はほとんど使用されていません。

  • これを放置しておくと、ある機器では未使用の容量があり、他の機器ではディスク容量が不足するというストレージサイロができてしまいます。
  • デバイス間で容量のバランスが取れていないと、一部のデバイスに過剰な負荷がかかり、パフォーマンスのボトルネックやディスクの機械的摩耗、容量の拡張やメンテナンスに伴う予算超過といった問題が発生する可能性があります。

DataCoreのSoftware-Defined Storage(SDS)を使用することで、これらの課題に対処し、余っている容量をすべて回収することができます。

非効率なストレージの割り当てと容量の使い方の例

Challenges of siloed storage capacity management

ストレージの仮想化と容量のプール化

DataCore SDSソリューションは、ストレージレイヤを仮想化し、基盤となるハードウェアからデータサービスを取り除きます。そのうえで、異なるストレージ機器(サプライヤーやモデルなどが異なる、など)の容量を集約し、仮想的にプールします。これにより、そのプールからストレージ容量の論理ユニットを切り分け、アプリケーションサーバーに割り当てることができます。

DataCore SDSは、すべての利用可能な容量を一元的に可視化し、異なるストレージシステム間でリソースを共有することで、より効率的なストレージ管理を可能にします。異なるハードウェアのストレージはストレージプールとして管理されるため、DataCore SDSではワークロードを簡単に移動させて、容量使用率のバランスをとることができます。さらに、ユーザーは完全なハードウェアの柔軟性を獲得することができ、パフォーマンス、コスト、スケーラビリティ、データ保護などの要素に基づいて、選択した機器でストレージプールを調整することができます。既存のギアから低コストのハードウェアにデータを簡単にオフロードし、プライマリストレージの空き容量を確保することができます。

ストレージの仮想化と容量のプール化

多様なストレージシステムをまたぐ
DataCoreの容量のプール化とバランシング

ストレージ集約の利点

  • ストレージサイロの空きスペースを利用できるようにして、最適化を図る
  • リソースプロビジョニングをストレージプールレベルで集中管理することで、ロードバランシングが容易になる
  • 高価なハードウェアではなく、低コストのハードウェアで、ストレージプールの容量を柔軟に拡張できる
  • 現在のインフラストラクチャで利用可能なリソースがすべて利用されるまで、ストレージの拡張費用が発生しない
  • 調達やサプライチェーンの遅延時に、既存のハードウェアの価値を拡張し、使用を延長することができる
  • Storage utilization can be improved easily by thin-provisioning capacity from the storage pool
  • ストレージハードウェアを無停止で追加、廃止、変更することができ、アプリケーションのアクセスに影響を与えることなく、デバイス間で透過的にデータを移行できる
  • 新しい技術(Flash、NVMe、Intel Optaneなど)を、ビジネスに影響を与えたり中断させたりすることなく、ストレージインフラストラクチャに簡単に統合できる

DataCoreを使用することで、ストレージを約60%オーバープロビジョニングすることができ、ストレージの使用率が向上しました。これにより、業務の拡大にも、容量増に対するコスト要件にも、より効率的に対応できるようになりました。

Douglas Null(テクニカルサポート担当スーパーバイザー) Hanover Hospital

DataCore Software-Defined Storageソリューションを見る

sansymphony software-defined storage for san and hci environments

SANおよびHCI環境用のSoftware-Defined Storage

  • ストレージプールを構築し、異機種混在のストレージデバイス間でストレージ容量を集約
  • 負荷、容量、スループットのバランスをとり、ストレージの効率性とパフォーマンスを最大化
  • データへのアクセス頻度(ホット/ウォーム/コールド)に基づいて、データを自動的に適切なストレージクラスに階層化
  • ボリュームの重複排除と圧縮を行うことで、容量の使用率を最適化
  • Simplify and automate data storage management with a single software-defined storage solution instead of using multiple tools from different hardware suppliers
  • 運用の継続性を維持しつつ、容量の拡張や、新技術のストレージインフラストラクチャへの統合を実現する
  • ダウンタイムの削減とデータの可用性の向上
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vfilo global file system

分散型NAS環境用のグローバルファイルシステム

  • 複数のサイトやロケーションにまたがるグローバルファイルシステムの構築
  • 複数のNFS NASデバイスやファイルサーバーにストレージ容量をプール
  • 同一サイト内のファイル共有で容量と負荷を分散させる
  • 高価なNASデバイスから低コストのオブジェクトストレージ(オンプレミスまたはクラウド)への非アクティブデータのオフロード、重複排除、圧縮を行い、容量使用量とストレージ費用を最適化
  • AI/ML主導のポリシーを活用し、オーダーメイドの基準(パフォーマンス、可用性、コスト、コンプライアンスなど)に基づいてファイルの配置先を管理
  • 異なるファイル共有間で名前空間を統合し、ファイルの検索、共有、コラボレーションを簡素化するグローバル名前空間を形成
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