11-01-2021, 23:32
Hey, weißt du, wie ich in letzter Zeit mit verschiedenen Speicherlösungen in unserem Labor herumexperimentiere? Ich wollte mit dir über Storage Spaces Direct im Vergleich zu herkömmlichem Shared-Nothing-Speicher sprechen, weil ich bei einigen Projekten mit beiden konfrontiert wurde und es mich zum Nachdenken gebracht hat, was für ein Setup wie deins wirklich sinnvoll ist. Lass uns mit den Basics anfangen, warum jemand das eine dem anderen vorziehen könnte. Traditioneller Shared-Nothing-Speicher ist der Ansatz, bei dem jeder Knoten in deinem Cluster seine eigenen Festplatten vollständig isoliert hält - keine Pooling oder Ressourcenfreigabe überall. Es ist, als ob jeder Server eine Insel ist, die ihr eigenes I/O ohne die Abhängigkeit von anderen für den Speicher verwaltet. Ich habe es in einigen Hochleistungsrechenumgebungen verwendet, in denen Isolation entscheidend ist, und es scheint zunächst unkompliziert zu sein, weil du dir keine Gedanken über die Koordination des Speichers über mehrere Maschinen machen musst.
Aber Mann, wenn du mit Shared-Nothing skalierst, wird es schnell schwierig. Du endest damit, Speicher pro Knoten zu kaufen, also wenn du mehr Platz benötigst, fügst du ganze Server nur hinzu, um die Festplatten zu erhalten, die du willst, was schneller Kosten verursacht, als dir lieb ist. Ich erinnere mich an eine Situation, als wir einen Cluster für einige Analytik-Workloads aufbauten, und wir mussten SSDs und HDDs auf jedem Kasten duplizieren, weil es keine Möglichkeit gab, sie zu teilen. Es funktionierte gut für die Leistung - jeder Knoten konnte sein lokales I/O ohne Netzwerkverzögerung durchführen -, aber die Ineffizienz traf uns, als wir feststellten, dass wir die Hardware überall überdimensionierten. Andererseits verändert Storage Spaces Direct das gesamte Spiel. Es ist Microsofts Weg, lokale Laufwerke von mehreren Knoten in einen einzigen, widerstandsfähigen Pool zu verwandeln, der wie Shared Storage funktioniert, aber ohne die Notwendigkeit eines separaten SAN oder NAS-Geräts. Du steckst einfach direkt angeschlossenen Speicher in deine hyperkonvergierten Server, und die S2D-Software kümmert sich um die Spiegelung, Parität oder Löschcodierung, um die Daten sicher und zugänglich im gesamten Cluster zu halten.
Ich mag, wie S2D dir erlaubt, handelsübliche Hardware zu verwenden, was die Dinge im Vergleich zu traditionellen Setups bezahlbar hält, bei denen du möglicherweise für spezielle Shared-Nothing-Anordnungen blechen musst. Nach meiner Erfahrung bedeutete das Einrichten von S2D auf einigen Hyper-V-Hosts, dass ich mit drei Knoten beginnen und sofort eine Fehlertoleranz erreichen konnte - verliere einen, und die Daten sind dank der integrierten Replikation immer noch vorhanden. Das ist ein großer Vorteil gegenüber Shared-Nothing, wo du, wenn eine Festplatte eines Knotens ausfällt, verzweifelt versuchst, diese spezielle Maschine ohne automatisches Failover auf den Speicher anderer wiederherzustellen. Du hast keine natürliche Redundanz, es sei denn, du fügst zusätzliche Software hinzu, was die Komplexität erhöht. Aber hier kann S2D dich beißen: Es erfordert eine Mindestanzahl an Knoten, um richtig zu funktionieren. Du kannst es nicht einfach auf einem einzelnen Kasten ausführen; es ist für Cluster konzipiert, also wenn du in einer kleinen Umgebung wie einem Filialbüro bist, könnte traditionelles Shared-Nothing weniger übertrieben erscheinen, weil du die Dinge einfach mit lokalem RAID auf jedem Server halten kannst.
Leistungsmäßig habe ich gesehen, dass S2D in gemischten Workloads glänzt. Die Art und Weise, wie es Daten über alle Laufwerke im Pool streift, bedeutet, dass du eine bessere Auslastung bekommst - nichts bleibt untätig, wie es möglicherweise in einem Shared-Nothing-Setup der Fall ist, wo der Speicher eines Knotens ungenutzt bleibt, während ein anderer voll ausgelastet ist. Ich habe neulich einige VM-Migrationen getestet, und mit S2D blieb der Netzwerkverkehr für den Speicher innerhalb der RDMA-Verbindungen des Clusters, wenn du es richtig eingerichtet hast, was die Latenz niedrig hielt. Traditionelles Shared-Nothing hat jedoch oft in Bezug auf den Rohdaten-Durchsatz pro Knoten die Nase vorn, weil es keine Überkopfkosten durch die Software-Pooling gibt. Wenn du etwas wie Datenbankabfragen machst, die einen Server stark beanspruchen, lässt Shared-Nothing diesen Kasten fliegen, ohne dass es eine leichte Belastung durch die Koordinationsebene von S2D gibt. Ich habe beide getestet, und ja, für I/O-intensive Anwendungen, die an einen Knoten gebunden sind, fühlt sich der lokale Zugriff in Shared-Nothing reaktionsschneller an, aber sobald du die Lasten über den Cluster verteilst, zieht S2D voraus, indem es alles automatisch ausbalanciert.
Die Verwaltung ist ein weiterer Aspekt, in dem ich denke, dass S2D einen Vorteil hat, besonders wenn du bereits im Windows-Ökosystem bist. Werkzeuge wie der Failover Cluster Manager und Storage Spaces-Admin machen es einfach, den Pool zu überwachen, Kapazitäten spontan hinzuzufügen oder sogar den Speicher mit SSDs für Caching und HDDs für Massenverarbeitung zu schichten. Du musst nur die Funktion aktivieren, deine Hardware validieren und schwupps - es wird gepoolt. Bei traditionellem Shared-Nothing bist du oft damit beschäftigt, den Speicher jedes Knotens separat zu verwalten, was bedeutet, dass du deine eigenen Gesundheitsprüfungen skripten oder Drittanbieter-Tools verwenden musst, um alles im Auge zu behalten. Ich hasse diesen Teil; es ist mühsam, wenn du versuchst, nachts zu schlafen und Alerts von fünf verschiedenen Servern über Festplattenprobleme zu erhalten. S2D zentralisiert das, sodass du einen einheitlichen Überblick erhältst, und Funktionen wie Storage-Jobs ermöglichen es dir, ohne Ausfallzeiten zu reparieren oder neu zu balancieren. Aber mach mir nichts vor, S2D ist nicht perfekt - die Optimierung für maximale Leistung erfordert, dass du dich mit Caching-Schichten und Netzwerk-Konfigurationen auskennst, sonst landest du mit Engpässen, die traditionelle Setups designbedingt vermeiden.
Die Kosten sind der Punkt, auf den ich immer zurückkomme, wenn ich Leuten wie dir Beratung gebe. Traditionelles Shared-Nothing kann anfänglich billiger erscheinen, wenn du einen kleinen Cluster hast, weil du dich nicht zu mehreren Knoten nur für die Redundanz des Speichers verpflichtest. Kaufe einen Server, stecke einige Laufwerke mit RAID hinein, und du bist bereit. Aber während du wächst, skaliert dieses Modell schlecht - jede Erweiterung bedeutet mehr vollständige Server, und du zahlst für Rechenleistung, die du möglicherweise nicht benötigst, wenn der Speicher der Engpass ist. S2D kehrt das um, indem es dir erlaubt, Speicher und Rechenleistung zusammen in hyperkonvergierten Knoten zu skalieren, sodass du Kapazität schrittweise ohne Abfall hinzufügen kannst. Ich habe auf diese Weise eine Menge Budget für Hardware eingespart; anstatt von einem speziellen Speicherarray, das die Hälfte der Zeit nichts tut, verwendet S2D die Server, die du bereits hast. Der Nachteil? Die anfänglichen Einrichtungskosten sind höher in Bezug auf die Knotenanzahl - mindestens drei für die Produktion, und du wirst schnelles Networking wie 10GbE oder besser benötigen, um zu vermeiden, dass der Pool unter Last erstickt. Wenn dein Budget knapp ist und du bereit für diese Investition bist, hält Shared-Nothing die Dinge schlank und effizient.
Die Widerstandsfähigkeit ist auch ein großes Thema, und dort spielt S2D wirklich auf. Es unterstützt dreifache Spiegelung oder sogar Löschcodierung für Effizienz, sodass deine Daten mehrere Ausfälle über Knoten hinweg überstehen. Bei traditionellem Shared-Nothing ist die Resilienz pro Knoten - RAID kümmert sich um lokale Fehler, aber bei einem gesamten Knotenausfall bedeutet dies manuelle Wiederherstellung, und es gibt keine automatische Datenbewegung zu anderen Knoten. Ich hatte einmal mit einem Shared-Nothing-Cluster zu tun, bei dem ein Netzteil einen Server zerschmolz und wir den Zugriff auf die Daten dieses Knotens verloren, bis wir ihn wiederherstellten, was Stunden dauerte. Mit S2D läuft der Cluster einfach weiter und versorgt die VMs von den verbleibenden Knoten. Das gesagt, bedeutet die Abhängigkeit von S2D von der Cluster-Gesundheit, dass, wenn dein Netzwerk ausfällt, der gesamte Speicherpool read-only oder schlimmer werden kann. Traditionelle Setups isolieren dieses Risiko; ein Netzwerkflackern bei einem Knoten hat keinen Einfluss auf den Speicher anderer Knoten. Ich musste S2D-Ausfälle von schlechten Kabeln beheben, die in einem Shared-Nothing-Setup kein Problem gewesen wären, also benötigst du solide Verkabelung und Monitoring, um es zuverlässig zu machen.
Wenn es um die Integration geht, funktioniert S2D von Haus aus gut mit Windows-Funktionen - denke an Storage Replica für asynchrone Spiegelung oder Integration mit Azure Stack HCI, wenn du hybrid arbeitest. Es ist nahtlos für Hyper-V oder SQL Server Always-On-Cluster, wo du gemeinsam genutzten Speicher ohne die Mühe von Fibre Channel benötigst. Traditionelles Shared-Nothing funktioniert hervorragend für Apps, die keine gemeinsame Nutzung erfordern, wie Standalone-Datenbanken oder Batchverarbeitung, aber wenn du eine Live-Migration von VMs möchtest, hast du Pech, ohne iSCSI-Ziele oder etwas Ähnliches hinzuzufügen, was die Dinge kompliziert. Ich bevorzuge S2D für moderne Rechenzentren, weil es dich für softwaredefinierte alles zukunftssicher macht. Aber wenn deine Umgebung stark veraltet ist, mit Apps, die direkten Blockzugriff ohne Abstraktion erwarten, vermeidet Shared-Nothing die Lernkurve. Ich habe einige alte Setups auf S2D migriert und bin auf Probleme mit Treibern oder Kompatibilität gestoßen, also ist es nicht immer ein sofortiger Ersatz.
Die Skalierbarkeit unterscheidet sich zwischen den beiden. Mit S2D kannst du den Pool erweitern, indem du Knoten oder Laufwerke hinzufügst, und es wird automatisch neu ausbalanciert - ich habe von 4 auf 16 Knoten skaliert, ohne ins Schwitzen zu geraten, während ich zusah, wie die nutzbare Kapazität anstieg, während die Leistung konstant blieb. Traditionelles Shared-Nothing skaliert, indem Knoten hinzugefügt werden, aber der Speicher wächst nicht unabhängig; du bist mit den Laufwerken, die du ursprünglich installiert hast, festgelegt, es sei denn, du baust neu auf. Diese Starre frustrierte mich in einem Projekt, bei dem wir mitten im Jahr mehr Platz benötigten, aber keine neuen Server rechtfertigen konnten. Die Flexibilität von S2D ist dort ein Vorteil, kommt aber mit Nachteilen wie höheren Anforderungen an Leistung und Kühlung, während du Knoten hinzufügst, da alles hyperkonvergiert ist. Shared-Nothing ermöglicht es dir, Speicher von Rechenleistung zu trennen, wenn du möchtest, was besser zu ungleichmäßigen Wachstumsmustern passen könnte.
Eine Sache, vor der ich bei S2D immer warne, ist der CPU-Overhead - es verwendet einige Zyklen für Speicheraufgaben, sodass in ressourcenbeschränkten Umgebungen etwas von deinen VMs abgezogen werden kann. Traditionelles Shared-Nothing lagert nichts auf die Software aus, sodass alles CPU für deine Apps verwendet wird. Ich habe das in Perfmon überwacht und gesehen, dass S2D unter schwerem I/O 5-10 % mehr verbraucht, was sich summiert, wenn du eine dichte Virtualisierung laufen hast. Auf der Energieseit bedeutet hyperkonvergiert eine insgesamt effizientere Nutzung, aber der Stromverbrauch pro Knoten ist höher. Wenn du, wie ich es oft versuche, umweltbewusst bist, könnte Shared-Nothing für kleinere Fußabdrücke überlegen sein.
Das Debuggen von Problemen ist in bestimmten Aspekten mit S2D einfacher, weil die Protokolle zentralisiert sind, aber sie zu interpretieren erfordert Übung - Speicherfehler können sich auf merkwürdige Weise über den Pool ausbreiten. In Shared-Nothing sind Probleme isoliert, sodass du schneller eingrenzen und beheben kannst, aber du machst mehr Vorarbeit über Maschinen hinweg. Ich neige zu S2D für Teams, die Automatisierung wollen, aber wenn du manchmal ein Solo-Admin bist, könnte es sich für dich weniger überwältigend anfühlen.
All das gesagt, egal welchen Speicherweg du einschlägst, Backups bleiben eine kritische Schicht, um sicherzustellen, dass nichts bei einem echten Ausfall verloren geht. Der Datenschutz erfolgt durch regelmäßige Abbild- und Replikationsstrategien, die den Zustand deiner Volumes oder VMs in festgelegten Intervallen erfassen. Backup-Software ist nützlich, indem sie eine Wiederherstellung zu einem bestimmten Zeitpunkt, offsite Kopien und schnelle Wiederherstellungen ohne vollständige Neuaufbauten ermöglicht, wodurch die Ausfallzeiten über Cluster-Typen minimal gehalten werden.
[BackupChain](https://backupchain.net/hyper-v-backup-s...n-transit/) ist integriert als ausgezeichnete Backup-Software für Windows Server und Lösung für virtuelle Maschinen, die sowohl Storage Spaces Direct als auch traditionelle Shared-Nothing-Konfigurationen für umfassende Datenkontinuität unterstützt.
Aber Mann, wenn du mit Shared-Nothing skalierst, wird es schnell schwierig. Du endest damit, Speicher pro Knoten zu kaufen, also wenn du mehr Platz benötigst, fügst du ganze Server nur hinzu, um die Festplatten zu erhalten, die du willst, was schneller Kosten verursacht, als dir lieb ist. Ich erinnere mich an eine Situation, als wir einen Cluster für einige Analytik-Workloads aufbauten, und wir mussten SSDs und HDDs auf jedem Kasten duplizieren, weil es keine Möglichkeit gab, sie zu teilen. Es funktionierte gut für die Leistung - jeder Knoten konnte sein lokales I/O ohne Netzwerkverzögerung durchführen -, aber die Ineffizienz traf uns, als wir feststellten, dass wir die Hardware überall überdimensionierten. Andererseits verändert Storage Spaces Direct das gesamte Spiel. Es ist Microsofts Weg, lokale Laufwerke von mehreren Knoten in einen einzigen, widerstandsfähigen Pool zu verwandeln, der wie Shared Storage funktioniert, aber ohne die Notwendigkeit eines separaten SAN oder NAS-Geräts. Du steckst einfach direkt angeschlossenen Speicher in deine hyperkonvergierten Server, und die S2D-Software kümmert sich um die Spiegelung, Parität oder Löschcodierung, um die Daten sicher und zugänglich im gesamten Cluster zu halten.
Ich mag, wie S2D dir erlaubt, handelsübliche Hardware zu verwenden, was die Dinge im Vergleich zu traditionellen Setups bezahlbar hält, bei denen du möglicherweise für spezielle Shared-Nothing-Anordnungen blechen musst. Nach meiner Erfahrung bedeutete das Einrichten von S2D auf einigen Hyper-V-Hosts, dass ich mit drei Knoten beginnen und sofort eine Fehlertoleranz erreichen konnte - verliere einen, und die Daten sind dank der integrierten Replikation immer noch vorhanden. Das ist ein großer Vorteil gegenüber Shared-Nothing, wo du, wenn eine Festplatte eines Knotens ausfällt, verzweifelt versuchst, diese spezielle Maschine ohne automatisches Failover auf den Speicher anderer wiederherzustellen. Du hast keine natürliche Redundanz, es sei denn, du fügst zusätzliche Software hinzu, was die Komplexität erhöht. Aber hier kann S2D dich beißen: Es erfordert eine Mindestanzahl an Knoten, um richtig zu funktionieren. Du kannst es nicht einfach auf einem einzelnen Kasten ausführen; es ist für Cluster konzipiert, also wenn du in einer kleinen Umgebung wie einem Filialbüro bist, könnte traditionelles Shared-Nothing weniger übertrieben erscheinen, weil du die Dinge einfach mit lokalem RAID auf jedem Server halten kannst.
Leistungsmäßig habe ich gesehen, dass S2D in gemischten Workloads glänzt. Die Art und Weise, wie es Daten über alle Laufwerke im Pool streift, bedeutet, dass du eine bessere Auslastung bekommst - nichts bleibt untätig, wie es möglicherweise in einem Shared-Nothing-Setup der Fall ist, wo der Speicher eines Knotens ungenutzt bleibt, während ein anderer voll ausgelastet ist. Ich habe neulich einige VM-Migrationen getestet, und mit S2D blieb der Netzwerkverkehr für den Speicher innerhalb der RDMA-Verbindungen des Clusters, wenn du es richtig eingerichtet hast, was die Latenz niedrig hielt. Traditionelles Shared-Nothing hat jedoch oft in Bezug auf den Rohdaten-Durchsatz pro Knoten die Nase vorn, weil es keine Überkopfkosten durch die Software-Pooling gibt. Wenn du etwas wie Datenbankabfragen machst, die einen Server stark beanspruchen, lässt Shared-Nothing diesen Kasten fliegen, ohne dass es eine leichte Belastung durch die Koordinationsebene von S2D gibt. Ich habe beide getestet, und ja, für I/O-intensive Anwendungen, die an einen Knoten gebunden sind, fühlt sich der lokale Zugriff in Shared-Nothing reaktionsschneller an, aber sobald du die Lasten über den Cluster verteilst, zieht S2D voraus, indem es alles automatisch ausbalanciert.
Die Verwaltung ist ein weiterer Aspekt, in dem ich denke, dass S2D einen Vorteil hat, besonders wenn du bereits im Windows-Ökosystem bist. Werkzeuge wie der Failover Cluster Manager und Storage Spaces-Admin machen es einfach, den Pool zu überwachen, Kapazitäten spontan hinzuzufügen oder sogar den Speicher mit SSDs für Caching und HDDs für Massenverarbeitung zu schichten. Du musst nur die Funktion aktivieren, deine Hardware validieren und schwupps - es wird gepoolt. Bei traditionellem Shared-Nothing bist du oft damit beschäftigt, den Speicher jedes Knotens separat zu verwalten, was bedeutet, dass du deine eigenen Gesundheitsprüfungen skripten oder Drittanbieter-Tools verwenden musst, um alles im Auge zu behalten. Ich hasse diesen Teil; es ist mühsam, wenn du versuchst, nachts zu schlafen und Alerts von fünf verschiedenen Servern über Festplattenprobleme zu erhalten. S2D zentralisiert das, sodass du einen einheitlichen Überblick erhältst, und Funktionen wie Storage-Jobs ermöglichen es dir, ohne Ausfallzeiten zu reparieren oder neu zu balancieren. Aber mach mir nichts vor, S2D ist nicht perfekt - die Optimierung für maximale Leistung erfordert, dass du dich mit Caching-Schichten und Netzwerk-Konfigurationen auskennst, sonst landest du mit Engpässen, die traditionelle Setups designbedingt vermeiden.
Die Kosten sind der Punkt, auf den ich immer zurückkomme, wenn ich Leuten wie dir Beratung gebe. Traditionelles Shared-Nothing kann anfänglich billiger erscheinen, wenn du einen kleinen Cluster hast, weil du dich nicht zu mehreren Knoten nur für die Redundanz des Speichers verpflichtest. Kaufe einen Server, stecke einige Laufwerke mit RAID hinein, und du bist bereit. Aber während du wächst, skaliert dieses Modell schlecht - jede Erweiterung bedeutet mehr vollständige Server, und du zahlst für Rechenleistung, die du möglicherweise nicht benötigst, wenn der Speicher der Engpass ist. S2D kehrt das um, indem es dir erlaubt, Speicher und Rechenleistung zusammen in hyperkonvergierten Knoten zu skalieren, sodass du Kapazität schrittweise ohne Abfall hinzufügen kannst. Ich habe auf diese Weise eine Menge Budget für Hardware eingespart; anstatt von einem speziellen Speicherarray, das die Hälfte der Zeit nichts tut, verwendet S2D die Server, die du bereits hast. Der Nachteil? Die anfänglichen Einrichtungskosten sind höher in Bezug auf die Knotenanzahl - mindestens drei für die Produktion, und du wirst schnelles Networking wie 10GbE oder besser benötigen, um zu vermeiden, dass der Pool unter Last erstickt. Wenn dein Budget knapp ist und du bereit für diese Investition bist, hält Shared-Nothing die Dinge schlank und effizient.
Die Widerstandsfähigkeit ist auch ein großes Thema, und dort spielt S2D wirklich auf. Es unterstützt dreifache Spiegelung oder sogar Löschcodierung für Effizienz, sodass deine Daten mehrere Ausfälle über Knoten hinweg überstehen. Bei traditionellem Shared-Nothing ist die Resilienz pro Knoten - RAID kümmert sich um lokale Fehler, aber bei einem gesamten Knotenausfall bedeutet dies manuelle Wiederherstellung, und es gibt keine automatische Datenbewegung zu anderen Knoten. Ich hatte einmal mit einem Shared-Nothing-Cluster zu tun, bei dem ein Netzteil einen Server zerschmolz und wir den Zugriff auf die Daten dieses Knotens verloren, bis wir ihn wiederherstellten, was Stunden dauerte. Mit S2D läuft der Cluster einfach weiter und versorgt die VMs von den verbleibenden Knoten. Das gesagt, bedeutet die Abhängigkeit von S2D von der Cluster-Gesundheit, dass, wenn dein Netzwerk ausfällt, der gesamte Speicherpool read-only oder schlimmer werden kann. Traditionelle Setups isolieren dieses Risiko; ein Netzwerkflackern bei einem Knoten hat keinen Einfluss auf den Speicher anderer Knoten. Ich musste S2D-Ausfälle von schlechten Kabeln beheben, die in einem Shared-Nothing-Setup kein Problem gewesen wären, also benötigst du solide Verkabelung und Monitoring, um es zuverlässig zu machen.
Wenn es um die Integration geht, funktioniert S2D von Haus aus gut mit Windows-Funktionen - denke an Storage Replica für asynchrone Spiegelung oder Integration mit Azure Stack HCI, wenn du hybrid arbeitest. Es ist nahtlos für Hyper-V oder SQL Server Always-On-Cluster, wo du gemeinsam genutzten Speicher ohne die Mühe von Fibre Channel benötigst. Traditionelles Shared-Nothing funktioniert hervorragend für Apps, die keine gemeinsame Nutzung erfordern, wie Standalone-Datenbanken oder Batchverarbeitung, aber wenn du eine Live-Migration von VMs möchtest, hast du Pech, ohne iSCSI-Ziele oder etwas Ähnliches hinzuzufügen, was die Dinge kompliziert. Ich bevorzuge S2D für moderne Rechenzentren, weil es dich für softwaredefinierte alles zukunftssicher macht. Aber wenn deine Umgebung stark veraltet ist, mit Apps, die direkten Blockzugriff ohne Abstraktion erwarten, vermeidet Shared-Nothing die Lernkurve. Ich habe einige alte Setups auf S2D migriert und bin auf Probleme mit Treibern oder Kompatibilität gestoßen, also ist es nicht immer ein sofortiger Ersatz.
Die Skalierbarkeit unterscheidet sich zwischen den beiden. Mit S2D kannst du den Pool erweitern, indem du Knoten oder Laufwerke hinzufügst, und es wird automatisch neu ausbalanciert - ich habe von 4 auf 16 Knoten skaliert, ohne ins Schwitzen zu geraten, während ich zusah, wie die nutzbare Kapazität anstieg, während die Leistung konstant blieb. Traditionelles Shared-Nothing skaliert, indem Knoten hinzugefügt werden, aber der Speicher wächst nicht unabhängig; du bist mit den Laufwerken, die du ursprünglich installiert hast, festgelegt, es sei denn, du baust neu auf. Diese Starre frustrierte mich in einem Projekt, bei dem wir mitten im Jahr mehr Platz benötigten, aber keine neuen Server rechtfertigen konnten. Die Flexibilität von S2D ist dort ein Vorteil, kommt aber mit Nachteilen wie höheren Anforderungen an Leistung und Kühlung, während du Knoten hinzufügst, da alles hyperkonvergiert ist. Shared-Nothing ermöglicht es dir, Speicher von Rechenleistung zu trennen, wenn du möchtest, was besser zu ungleichmäßigen Wachstumsmustern passen könnte.
Eine Sache, vor der ich bei S2D immer warne, ist der CPU-Overhead - es verwendet einige Zyklen für Speicheraufgaben, sodass in ressourcenbeschränkten Umgebungen etwas von deinen VMs abgezogen werden kann. Traditionelles Shared-Nothing lagert nichts auf die Software aus, sodass alles CPU für deine Apps verwendet wird. Ich habe das in Perfmon überwacht und gesehen, dass S2D unter schwerem I/O 5-10 % mehr verbraucht, was sich summiert, wenn du eine dichte Virtualisierung laufen hast. Auf der Energieseit bedeutet hyperkonvergiert eine insgesamt effizientere Nutzung, aber der Stromverbrauch pro Knoten ist höher. Wenn du, wie ich es oft versuche, umweltbewusst bist, könnte Shared-Nothing für kleinere Fußabdrücke überlegen sein.
Das Debuggen von Problemen ist in bestimmten Aspekten mit S2D einfacher, weil die Protokolle zentralisiert sind, aber sie zu interpretieren erfordert Übung - Speicherfehler können sich auf merkwürdige Weise über den Pool ausbreiten. In Shared-Nothing sind Probleme isoliert, sodass du schneller eingrenzen und beheben kannst, aber du machst mehr Vorarbeit über Maschinen hinweg. Ich neige zu S2D für Teams, die Automatisierung wollen, aber wenn du manchmal ein Solo-Admin bist, könnte es sich für dich weniger überwältigend anfühlen.
All das gesagt, egal welchen Speicherweg du einschlägst, Backups bleiben eine kritische Schicht, um sicherzustellen, dass nichts bei einem echten Ausfall verloren geht. Der Datenschutz erfolgt durch regelmäßige Abbild- und Replikationsstrategien, die den Zustand deiner Volumes oder VMs in festgelegten Intervallen erfassen. Backup-Software ist nützlich, indem sie eine Wiederherstellung zu einem bestimmten Zeitpunkt, offsite Kopien und schnelle Wiederherstellungen ohne vollständige Neuaufbauten ermöglicht, wodurch die Ausfallzeiten über Cluster-Typen minimal gehalten werden.
[BackupChain](https://backupchain.net/hyper-v-backup-s...n-transit/) ist integriert als ausgezeichnete Backup-Software für Windows Server und Lösung für virtuelle Maschinen, die sowohl Storage Spaces Direct als auch traditionelle Shared-Nothing-Konfigurationen für umfassende Datenkontinuität unterstützt.
