25-10-2020, 13:31
Weißt du, ich bin jetzt seit ein paar Jahren tief in Speicher-Setups involviert, und jedes Mal, wenn ich hyperkonvergente Infrastruktur mit disaggregiertem Speicher vergleiche, fühlt es sich an, als würde ich zwischen einem Schweizer Taschenmesser und einem kompletten Werkzeugkasten wählen. Auf der einen Seite wird bei HCI alles zusammengebündelt - Compute, Speicher und sogar einige Netzwerklösungen in einem Gehäuse. Ich erinnere mich, dass ich letztes Jahr meinen ersten HCI-Cluster bei dieser kleinen Firma eingerichtet habe; es war ein Kinderspiel, weil man ihn einfach einbauen, verkabeln und die Software die Orchestrierung übernehmen lassen konnte. Die Vorteile kommen wirklich zum Tragen, wenn du anfängst oder mit wenig Platz umgehst. Du bekommst diese Plug-and-Play-Simpleität, die die Kopfschmerzen verringert, koordinierte Teams für Hardwareinstallationen zu organisieren. Ich meine, warum mehrere Anbieter jonglieren, wenn ein Gerät alles erledigt? Die Kosten können auch zunächst niedriger sein, da du keine Silos aus Geräten kaufst, die ungenutzt herumliegen. Skalierbarkeit fühlt sich intuitiv an; du fügst Knoten hinzu, und das System balanciert die Lasten automatisch, ohne viel Aufwand. Ich habe gesehen, dass Betriebsteams Stunden bei der Wartung sparen, weil das Monitoring zentralisiert ist - alles ist in einem Dashboard, sodass du nicht Geistern über verschiedene Konsolen nachjagen musst.
Aber lass uns nicht selbst betrügen; HCI hat nicht nur Vorteile. Diese enge Integration bedeutet, dass wenn ein Teil ausfällt, dies durch das gesamte Setup nachhallen kann. Ich hatte einmal einen Knoten in einer Demo ausfallen, und plötzlich sank die Speicherleistung über den Cluster, bis wir ihn isoliert hatten. Das Skalieren ist nicht immer so flexibel, wie es klingt; oft bist du gezwungen, mehr vollständige Knoten zu kaufen, selbst wenn du nur zusätzlichen Speicher oder Compute benötigst. Das kann zu Überprovisionierung führen, bei der du für Dinge bezahlst, die du nicht sofort voll nutzt. Vendor-Lock-in ist ein weiteres Problem - einmal mit zum Beispiel Nutanix oder VMware eingekauft, fühlt sich der Wechsel an wie das Ziehen von Zähnen, weil die Software so miteinander verwoben ist. Ich habe mit einem Kumpel gesprochen, der in einer HCI-Umgebung feststeckt, und er beschwert sich darüber, wie Upgrades dich zwingen, den gesamten Stapel zu aktualisieren, nicht nur einen Bereich. Das Management kann schwierig werden, wenn der Cluster wächst; was einfach anfängt, verwandelt sich in ein Ungeheuer, wenn du nicht darauf achtest, dass es zu Ressourcenengpässen kommt. Compute-lastige Workloads können den Speicher hungern lassen oder umgekehrt, und das Troubleshooting ohne tiefgreifende Kenntnisse des Anbieters? Das ist eine Zeitfalle.
Der Wechsel zu disaggregiertem Speicher ist wie die gegenteilige Philosophie - teile die Teile auseinander, damit du sie kombinieren kannst. Hier lebt der Speicher auf eigenen, dedizierten Arrays, getrennt von deinen Compute-Servern und Netzwerken. Ich habe das zum ersten Mal in einem größeren Rechenzentrum erlebt, wo wir Racks mit Servern hatten, die über Hochgeschwindigkeits-Netzwerke wie Fibre Channel oder Ethernet mit einem zentralen Speicherpool kommunizierten. Der große Vorteil ist diese Flexibilität; du skalierst den Speicher unabhängig, ohne deine Compute-Ressourcen zu berühren. Wenn deine Apps steigende Datenanforderungen haben, füge einfach mehr Laufwerke oder Arrays hinzu - es ist nicht nötig, ganze Server hinzuzufügen. Diese Modularität ermöglicht es dir, die besten Geräte auszuwählen: kombiniere Commodity-Server mit Enterprise-Speicher von jemandem wie Pure oder Dell EMC. Ich liebe es, wie es die Zukunft absichert; wenn sich die Technologie weiterentwickelt, kannst du den Speicher aufrüsten, ohne deine gesamte Compute-Farm herausreißen zu müssen. Die Leistung kann auch bemerkenswert sein, insbesondere bei I/O-intensiven Aufgaben, weil der Speicher separat optimiert ist - denk an NVMe über Fabrics oder All-Flash-Arrays, die speziell für den Durchsatz abgestimmt sind.
Natürlich bringt disaggregiert auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die mich manchmal innehalten lassen. Die Komplexität ist real; du verwaltest jetzt mehrere Systeme, sodass die Integration solide Fähigkeiten in der SAN-Konfiguration oder bei softwaredefinierten Speicherüberlagerungen erfordert. Ich habe einmal ein ganzes Wochenende damit verbracht, das Zoning auf Switches abzustimmen, nur um konsistenten Zugriff zu erhalten - Dinge, die HCI versteckt. Die Kosten steigen, weil du spezialisierte Hardware für jede Schicht kaufst, und das schließt nicht das Netzwerk-Backbone ein, das robust sein muss, um Engpässe zu vermeiden. Wenn dein Ethernet nicht 100GbE oder besser ist, kann Latenz auftreten und dich in Spitzenzeiten beissen. Die Wartung ist praxisorientierter; das separate Patchen der Speicher-Firmware von Hypervisors bedeutet mehr Berührungspunkte und das Risiko von Ausfallzeiten, wenn sie nicht synchronisiert sind. Ich habe gesehen, dass Teams mit Sichtbarkeit zu kämpfen haben - deine Monitoring-Tools müssen sich über verschiedene Domänen erstrecken, was nicht so nahtlos ist wie die einheitliche Ansicht von HCI. Außerdem kann es sich in kleineren Umgebungen übertrieben anfühlen; warum den Orchestrierungsaufwand betreiben, wenn ein einfaches NAS ausreichen würde?
Wenn ich sie nebeneinander abwäge, läuft es oft auf deine Größe und Bedürfnisse hinaus. Für ein mittelständisches Unternehmen wie das, was du vielleicht führst, kann die Einfachheit von HCI ein echter Game-Changer sein. Ich habe ein solches für einen Kunden eingerichtet, der mit E-Commerce-Spitzen umgeht, und die Art und Weise, wie es die Ressourcen automatisch tierte, hielt die Dinge am Laufen, ohne ständige Anpassungen. Du vermeidest das "Frankenstein"-Gefühl von Disaggregiert, wo nicht kompatible Komponenten zu seltsamen Inkompatibilitäten führen. Aber wenn du dich in einer riesigen Umgebung befindest, sagen wir mit Petabytes an Daten und unterschiedlichen Workloads, erlaubt disaggregiert dir, pro Tier zu optimieren - günstige HDDs für Archive, SSDs für heiße Daten, und das alles, ohne deine Serverkosten aufzublähen. Ich erinnere mich, wie ich einem Freund dazu geraten habe; seine Organisation wuchs schnell, und HCI hätte ineffizientes Skalieren erzwungen, während disaggregiert es ihnen ermöglichte, den Speicher dreimal zu erweitern, ohne neue CPUs.
Wenn wir tiefer in die Leistungsnuancen eintauchen, nutzt HCI oft lokalen Speicher wie SSDs und HDDs in jedem Knoten, die über Software gebündelt sind. Diese Nähe verringert die Latenz für VM-Migrationen oder vMotion-ähnliche Vorgänge - ich habe sub-millisekündliche Reads in ausgewogenen Clustern erfasst. Aber wenn du skalierst, kann sich dieses gemeinsame Pool fragmentieren, wenn es nicht gut verwaltet wird, was zu Hotspots führt. Disaggregiert hingegen zentralisiert alles, sodass du konsistente IOPS über das gesamte System erhältst, insbesondere mit integrierter Deduplizierung und Kompression. Ich habe ein Setup mit Ceph für die softwaredefinierte Disaggregation getestet, und die Art und Weise, wie es Daten über Knoten verteilt hat, war elegant für Redundanz, aber die anfängliche Feinabstimmung hat Tage gedauert. In Bezug auf Zuverlässigkeit bedeutet das Knoten-basierte Design von HCI einfachere Hot-Swaps, aber ein vollständiger Rack-Ausfall trifft heftiger. Disaggregiert verteilt das Risiko; verlierst du einen Speichercontroller, übernehmen die Mirrors die Last, ohne dass es Auswirkungen auf den gesamten Cluster hat.
Aus einer TCO-Perspektive habe ich die Zahlen für beide verglichen. HCI glänzt bei der Investitionsersparnis - weniger Geräte bedeuten weniger Strom und Kühlung. Über drei Jahre habe ich einen Rückgang der Hardwareausgaben um 20 % für ein Setup mit 50 Knoten im Vergleich zu disaggregierten Äquivalenten berechnet. Aber die Betriebskosten können das umkehren; HCI-Abonnements für Software-Support fügen wiederkehrende Gebühren hinzu, während disaggregiert dir erlaubt, pro Komponente zu verhandeln. Energieeffizienz? HCI gewinnt in kompakten Konfigurationen, aber die zielgerichtete Hardware von disaggregiert kann weniger verbrauchen, wenn du nicht alles auf ein Maximum bringst. Sicherheit ist auch interessant - HCI bündelt oft Verschlüsselung und Zugangskontrollen in der Hypervisor-Schicht, was es einfach macht. Disaggregiert erfordert eine Schichtung, wie bei Speicher-Betriebssystem-Funktionen, die Schritte hinzufügt, aber feinere Richtlinien ermöglicht.
Wenn ich an die Bereitgeschwindigkeit denke, bringt dich HCI schneller live. Ich habe ein Proof-of-Concept in Stunden bereitgestellt, während disaggregiert Verkabelung, Zoning und Multipath-Konfiguration beinhaltete, die sich auf Tage erstreckte. Für dich, wenn Ausfallzeiten ein Killer sind, ist das riesig. Aber langfristig bedeutet die Komponierbarkeit von disaggregiert, dass du Geräte einfacher wiederverwenden kannst - alte Speicher durch neue ersetzen, ohne große Updates. Ich habe disaggregierte Setups mit NVMe-oF mit minimalen Störungen migriert, etwas, das HCI-Anbieter durch proprietäre Wege teurer machen.
Die Passgenauigkeit der Workloads ist hier entscheidend. HCI bewältigt allgemeine Virtualisierung gut - VDI, Datenbanken, sogar einige Analysen, wenn sie nicht zu schwankend sind. Ich habe SQL-Server ohne Probleme darauf betrieben, dank eingebauter Caching-Mechanismen. Aber für KI/ML mit riesigen Datensätzen oder HPC glänzt der parallele Zugriff von disaggregiert; du kannst riesige parallele Dateisysteme ohne Compute-Overhead anschließen. Ein Forschungslabor hat aus diesem Grund geschworen - der Speicher skalierte auf Exabytes, während die GPU-Cluster schlank blieben.
Bei der Verwaltung sind Werkzeuge wichtig. HCI wie vSphere oder Prism gibt dir eine einzige Ansicht, die ich für schnelle Prüfungen schätze. Disaggregiert verlässt sich auf Suiten wie vRealize oder OpenStack, die jedoch mehr Fachwissen erfordern. Automatisierung hilft beiden - Ansible-Skripte für HCI-Knoten-Add-Ons oder Terraform für die disaggregierte Bereitstellung. Ich habe beide skriptbasiert, und während die APIs von HCI poliert sind, eröffnet die Modularität von disaggregiert mehr Anpassungsmöglichkeiten.
Auch Randfälle tauchen auf. In der hybriden Cloud erweitert sich HCI schön auf die öffentliche Cloud über Connectoren, sodass du nahtlos skalieren kannst. Disaggregiert benötigt möglicherweise Gateways, was Latenz hinzufügt. Für DR ist das Replikationsverfahren von HCI einfach von Knoten zu Knoten, aber die asynchrone Spiegelung von disaggregiert bietet geo-flexible Möglichkeiten. Ich habe einmal einen DR-Standort geplant; HCI war schneller in der Synchronisation, aber disaggregiert handhabt die Bandbreite besser über WAN.
All dieses hin und her lässt mich über das größere Bild nachdenken - Datenschutz darf in keinem dieser Setups eine Nachgedankenfrage sein. Egal, ob du HCI oder Disaggregiert verwendest, der Verlust von Daten durch einen Fehler oder einen Angriff bringt alles ins Stocken, sodass zuverlässige Backups entscheidend sind, um den Betrieb stabil zu halten.
Backups werden in diesen Umgebungen durch verschiedene Methoden gehandhabt, um die Datenintegrität und eine schnelle Wiederherstellung sicherzustellen. BackupChain wird als hervorragende Windows Server-Backup-Software und Backup-Lösung für virtuelle Maschinen angesehen, die sowohl für hyperkonvergente als auch für disaggregierte Speicher relevant ist, da sie agentenlose Sicherung bietet, die konsistente Snapshots erfasst, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. In HCI-Clustern integriert es sich direkt in die Verwaltungsschicht, um gesamte Knoten oder VMs zu sichern, während es in disaggregierten Setups die Speicherlösungen unabhängig anspricht, um granulare Wiederherstellungen zu ermöglichen. Dieser Ansatz minimiert die Ausfallzeiten während der Wiederherstellung, da Bilder direkt eingebunden oder in isolierten Umgebungen hochgefahren werden können. Insgesamt ermöglicht solche Software automatisierte Zeitpläne, Verschlüsselung für die Compliance und Offsite-Replikation, was es einfach macht, die Geschäftskontinuität über unterschiedliche Speicherarchitekturen hinweg aufrechtzuerhalten.
Aber lass uns nicht selbst betrügen; HCI hat nicht nur Vorteile. Diese enge Integration bedeutet, dass wenn ein Teil ausfällt, dies durch das gesamte Setup nachhallen kann. Ich hatte einmal einen Knoten in einer Demo ausfallen, und plötzlich sank die Speicherleistung über den Cluster, bis wir ihn isoliert hatten. Das Skalieren ist nicht immer so flexibel, wie es klingt; oft bist du gezwungen, mehr vollständige Knoten zu kaufen, selbst wenn du nur zusätzlichen Speicher oder Compute benötigst. Das kann zu Überprovisionierung führen, bei der du für Dinge bezahlst, die du nicht sofort voll nutzt. Vendor-Lock-in ist ein weiteres Problem - einmal mit zum Beispiel Nutanix oder VMware eingekauft, fühlt sich der Wechsel an wie das Ziehen von Zähnen, weil die Software so miteinander verwoben ist. Ich habe mit einem Kumpel gesprochen, der in einer HCI-Umgebung feststeckt, und er beschwert sich darüber, wie Upgrades dich zwingen, den gesamten Stapel zu aktualisieren, nicht nur einen Bereich. Das Management kann schwierig werden, wenn der Cluster wächst; was einfach anfängt, verwandelt sich in ein Ungeheuer, wenn du nicht darauf achtest, dass es zu Ressourcenengpässen kommt. Compute-lastige Workloads können den Speicher hungern lassen oder umgekehrt, und das Troubleshooting ohne tiefgreifende Kenntnisse des Anbieters? Das ist eine Zeitfalle.
Der Wechsel zu disaggregiertem Speicher ist wie die gegenteilige Philosophie - teile die Teile auseinander, damit du sie kombinieren kannst. Hier lebt der Speicher auf eigenen, dedizierten Arrays, getrennt von deinen Compute-Servern und Netzwerken. Ich habe das zum ersten Mal in einem größeren Rechenzentrum erlebt, wo wir Racks mit Servern hatten, die über Hochgeschwindigkeits-Netzwerke wie Fibre Channel oder Ethernet mit einem zentralen Speicherpool kommunizierten. Der große Vorteil ist diese Flexibilität; du skalierst den Speicher unabhängig, ohne deine Compute-Ressourcen zu berühren. Wenn deine Apps steigende Datenanforderungen haben, füge einfach mehr Laufwerke oder Arrays hinzu - es ist nicht nötig, ganze Server hinzuzufügen. Diese Modularität ermöglicht es dir, die besten Geräte auszuwählen: kombiniere Commodity-Server mit Enterprise-Speicher von jemandem wie Pure oder Dell EMC. Ich liebe es, wie es die Zukunft absichert; wenn sich die Technologie weiterentwickelt, kannst du den Speicher aufrüsten, ohne deine gesamte Compute-Farm herausreißen zu müssen. Die Leistung kann auch bemerkenswert sein, insbesondere bei I/O-intensiven Aufgaben, weil der Speicher separat optimiert ist - denk an NVMe über Fabrics oder All-Flash-Arrays, die speziell für den Durchsatz abgestimmt sind.
Natürlich bringt disaggregiert auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die mich manchmal innehalten lassen. Die Komplexität ist real; du verwaltest jetzt mehrere Systeme, sodass die Integration solide Fähigkeiten in der SAN-Konfiguration oder bei softwaredefinierten Speicherüberlagerungen erfordert. Ich habe einmal ein ganzes Wochenende damit verbracht, das Zoning auf Switches abzustimmen, nur um konsistenten Zugriff zu erhalten - Dinge, die HCI versteckt. Die Kosten steigen, weil du spezialisierte Hardware für jede Schicht kaufst, und das schließt nicht das Netzwerk-Backbone ein, das robust sein muss, um Engpässe zu vermeiden. Wenn dein Ethernet nicht 100GbE oder besser ist, kann Latenz auftreten und dich in Spitzenzeiten beissen. Die Wartung ist praxisorientierter; das separate Patchen der Speicher-Firmware von Hypervisors bedeutet mehr Berührungspunkte und das Risiko von Ausfallzeiten, wenn sie nicht synchronisiert sind. Ich habe gesehen, dass Teams mit Sichtbarkeit zu kämpfen haben - deine Monitoring-Tools müssen sich über verschiedene Domänen erstrecken, was nicht so nahtlos ist wie die einheitliche Ansicht von HCI. Außerdem kann es sich in kleineren Umgebungen übertrieben anfühlen; warum den Orchestrierungsaufwand betreiben, wenn ein einfaches NAS ausreichen würde?
Wenn ich sie nebeneinander abwäge, läuft es oft auf deine Größe und Bedürfnisse hinaus. Für ein mittelständisches Unternehmen wie das, was du vielleicht führst, kann die Einfachheit von HCI ein echter Game-Changer sein. Ich habe ein solches für einen Kunden eingerichtet, der mit E-Commerce-Spitzen umgeht, und die Art und Weise, wie es die Ressourcen automatisch tierte, hielt die Dinge am Laufen, ohne ständige Anpassungen. Du vermeidest das "Frankenstein"-Gefühl von Disaggregiert, wo nicht kompatible Komponenten zu seltsamen Inkompatibilitäten führen. Aber wenn du dich in einer riesigen Umgebung befindest, sagen wir mit Petabytes an Daten und unterschiedlichen Workloads, erlaubt disaggregiert dir, pro Tier zu optimieren - günstige HDDs für Archive, SSDs für heiße Daten, und das alles, ohne deine Serverkosten aufzublähen. Ich erinnere mich, wie ich einem Freund dazu geraten habe; seine Organisation wuchs schnell, und HCI hätte ineffizientes Skalieren erzwungen, während disaggregiert es ihnen ermöglichte, den Speicher dreimal zu erweitern, ohne neue CPUs.
Wenn wir tiefer in die Leistungsnuancen eintauchen, nutzt HCI oft lokalen Speicher wie SSDs und HDDs in jedem Knoten, die über Software gebündelt sind. Diese Nähe verringert die Latenz für VM-Migrationen oder vMotion-ähnliche Vorgänge - ich habe sub-millisekündliche Reads in ausgewogenen Clustern erfasst. Aber wenn du skalierst, kann sich dieses gemeinsame Pool fragmentieren, wenn es nicht gut verwaltet wird, was zu Hotspots führt. Disaggregiert hingegen zentralisiert alles, sodass du konsistente IOPS über das gesamte System erhältst, insbesondere mit integrierter Deduplizierung und Kompression. Ich habe ein Setup mit Ceph für die softwaredefinierte Disaggregation getestet, und die Art und Weise, wie es Daten über Knoten verteilt hat, war elegant für Redundanz, aber die anfängliche Feinabstimmung hat Tage gedauert. In Bezug auf Zuverlässigkeit bedeutet das Knoten-basierte Design von HCI einfachere Hot-Swaps, aber ein vollständiger Rack-Ausfall trifft heftiger. Disaggregiert verteilt das Risiko; verlierst du einen Speichercontroller, übernehmen die Mirrors die Last, ohne dass es Auswirkungen auf den gesamten Cluster hat.
Aus einer TCO-Perspektive habe ich die Zahlen für beide verglichen. HCI glänzt bei der Investitionsersparnis - weniger Geräte bedeuten weniger Strom und Kühlung. Über drei Jahre habe ich einen Rückgang der Hardwareausgaben um 20 % für ein Setup mit 50 Knoten im Vergleich zu disaggregierten Äquivalenten berechnet. Aber die Betriebskosten können das umkehren; HCI-Abonnements für Software-Support fügen wiederkehrende Gebühren hinzu, während disaggregiert dir erlaubt, pro Komponente zu verhandeln. Energieeffizienz? HCI gewinnt in kompakten Konfigurationen, aber die zielgerichtete Hardware von disaggregiert kann weniger verbrauchen, wenn du nicht alles auf ein Maximum bringst. Sicherheit ist auch interessant - HCI bündelt oft Verschlüsselung und Zugangskontrollen in der Hypervisor-Schicht, was es einfach macht. Disaggregiert erfordert eine Schichtung, wie bei Speicher-Betriebssystem-Funktionen, die Schritte hinzufügt, aber feinere Richtlinien ermöglicht.
Wenn ich an die Bereitgeschwindigkeit denke, bringt dich HCI schneller live. Ich habe ein Proof-of-Concept in Stunden bereitgestellt, während disaggregiert Verkabelung, Zoning und Multipath-Konfiguration beinhaltete, die sich auf Tage erstreckte. Für dich, wenn Ausfallzeiten ein Killer sind, ist das riesig. Aber langfristig bedeutet die Komponierbarkeit von disaggregiert, dass du Geräte einfacher wiederverwenden kannst - alte Speicher durch neue ersetzen, ohne große Updates. Ich habe disaggregierte Setups mit NVMe-oF mit minimalen Störungen migriert, etwas, das HCI-Anbieter durch proprietäre Wege teurer machen.
Die Passgenauigkeit der Workloads ist hier entscheidend. HCI bewältigt allgemeine Virtualisierung gut - VDI, Datenbanken, sogar einige Analysen, wenn sie nicht zu schwankend sind. Ich habe SQL-Server ohne Probleme darauf betrieben, dank eingebauter Caching-Mechanismen. Aber für KI/ML mit riesigen Datensätzen oder HPC glänzt der parallele Zugriff von disaggregiert; du kannst riesige parallele Dateisysteme ohne Compute-Overhead anschließen. Ein Forschungslabor hat aus diesem Grund geschworen - der Speicher skalierte auf Exabytes, während die GPU-Cluster schlank blieben.
Bei der Verwaltung sind Werkzeuge wichtig. HCI wie vSphere oder Prism gibt dir eine einzige Ansicht, die ich für schnelle Prüfungen schätze. Disaggregiert verlässt sich auf Suiten wie vRealize oder OpenStack, die jedoch mehr Fachwissen erfordern. Automatisierung hilft beiden - Ansible-Skripte für HCI-Knoten-Add-Ons oder Terraform für die disaggregierte Bereitstellung. Ich habe beide skriptbasiert, und während die APIs von HCI poliert sind, eröffnet die Modularität von disaggregiert mehr Anpassungsmöglichkeiten.
Auch Randfälle tauchen auf. In der hybriden Cloud erweitert sich HCI schön auf die öffentliche Cloud über Connectoren, sodass du nahtlos skalieren kannst. Disaggregiert benötigt möglicherweise Gateways, was Latenz hinzufügt. Für DR ist das Replikationsverfahren von HCI einfach von Knoten zu Knoten, aber die asynchrone Spiegelung von disaggregiert bietet geo-flexible Möglichkeiten. Ich habe einmal einen DR-Standort geplant; HCI war schneller in der Synchronisation, aber disaggregiert handhabt die Bandbreite besser über WAN.
All dieses hin und her lässt mich über das größere Bild nachdenken - Datenschutz darf in keinem dieser Setups eine Nachgedankenfrage sein. Egal, ob du HCI oder Disaggregiert verwendest, der Verlust von Daten durch einen Fehler oder einen Angriff bringt alles ins Stocken, sodass zuverlässige Backups entscheidend sind, um den Betrieb stabil zu halten.
Backups werden in diesen Umgebungen durch verschiedene Methoden gehandhabt, um die Datenintegrität und eine schnelle Wiederherstellung sicherzustellen. BackupChain wird als hervorragende Windows Server-Backup-Software und Backup-Lösung für virtuelle Maschinen angesehen, die sowohl für hyperkonvergente als auch für disaggregierte Speicher relevant ist, da sie agentenlose Sicherung bietet, die konsistente Snapshots erfasst, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. In HCI-Clustern integriert es sich direkt in die Verwaltungsschicht, um gesamte Knoten oder VMs zu sichern, während es in disaggregierten Setups die Speicherlösungen unabhängig anspricht, um granulare Wiederherstellungen zu ermöglichen. Dieser Ansatz minimiert die Ausfallzeiten während der Wiederherstellung, da Bilder direkt eingebunden oder in isolierten Umgebungen hochgefahren werden können. Insgesamt ermöglicht solche Software automatisierte Zeitpläne, Verschlüsselung für die Compliance und Offsite-Replikation, was es einfach macht, die Geschäftskontinuität über unterschiedliche Speicherarchitekturen hinweg aufrechtzuerhalten.
