Datacore: »MaxParallel« revolutioniert den Server-Markt

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.

Stefan von Dreusche, DatacoreDatacores 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, 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.

Max-Parallel-Einstieg mit SQL Server

Christian Marczinke, DatacoreDas erste Produkt der geplanten Serie heißt Max Parallel for MS-SQL. Nach und nach soll Max Parallel alle gängigen Datenbanksysteme schneller machen. Und das ist noch nicht alles. »Theoretisch kann man Max Parallel auch benutzen, um Hypervisoren direkt zu beschleunigen«, erklärt Christian Marczinke, Vice President Solution Architecture and Product Integration weltweit bei Datacore. Denkbar sei beispielsweise ein Lenovo-Server-Produkt, in das Datacore-Software bei Lieferung bereits integriert ist. »Wir denken, dass wir damit endlich auch den US- und asiatischen Markt stärker von uns überzeugen könnten«, meint von Dreusche. In Asien hat Lenovo große Anteile des Server-Marktes, während der Absatz in Europa eher dümpelt. Nur Intel oder Atom sind als unterliegende Architektur unentbehrlich.

Funktionsweise von Max Parallel

Wie funktioniert Max Parallel nun? Die Software arbeitet nahe am Kern des Betriebssystems. Sie integriert sich zwischen CPU und Speicherallokation. »Wir haben den Ein-/Ausgabe-Scheduler gewissermaßen ins Betriebssystem integriert«, erklärt Marczinke. Beseitigt werde durch diese Architektur vor allem das parallele Datenbankabfragen kennzeichnende dauernde Kontext-Switching. Das erklärt aber auch, warum es für jede Datenbank eine separate Version geben muss.

Und auch, warum für jede Linux-Distribution eine separate Variante nötig ist. Noch ist unklar, welches die erste unterstützte Linux-Version sein wird. Sicher ist nur, dass das Release im Januar 2018 stattfinden soll. Hier könnte die Nähe zu Microsoft einen Hinweis geben. MySQL beispielsweise arbeitet meistens mit Debian zusammen. Mittelfristig allerdings sollen sowieso alle mit Max Parallel laufen können.

Die Linux-Variante ist auch deshalb dringlich, weil sich damit das Tor zur Integration mit AWS öffnet. Denn das Betriebssystem von AWS` Cloud-Infrastrukturen ist ein verändertes Linux, während Microsoft hier hauseigene Lösungen und Hyper-V einsetzt. Eine Kubernetes-Integration für die Arbeit mit Containern und damit einen Draht zu Google gibt es schon.

Sofort sichtbarer Leistungsgewinn

MS-SQL-Benchmark-Lauf ohne Max ParallelDas Aufspielen von Max Parallel ist denkbar einfach: Man lädt die On-Premise-Applikation oder den Service (erhältlich auf Azure für diverse SQL-Varianten und als kostenlose Testversion) auf den Rechner, schaltet SQL ab (ab der nächsten Max-Parallel-Version nicht mehr nötig), ruft Max Parallel auf. Das zeigt dann alle Speicher-Ressourcen an, mit denen die Datenbank arbeitet. Der Admin entscheidet, welche von ihnen Max Parallel nutzen sollen, und schaltet die Datenbank wieder ein. Der sofort sichtbare Leistungsgewinn liegt zwischen 30 und mehreren hundert Prozent.

MS-SQL-Benchmark-Lauf: mit Max Parallel. Der spontane Leistungsgewinn liegt bei rund 30 Prozent, zudem läuft das System gleichmäßiger, die Cores werden besser ausgelastet.Dabei steigt die Effizienz mit der Zahl der Cores und der Dimensionierung der DRAM-Ressourcen. Denn Max Parallel fasst alle aktuell nicht verwendeten DRAM-Ressourcen zusammen und verwendet sie für die parallele Abwicklung von Aufgaben. Dabei braucht das Programm keine fest zugewiesenen Speicherbereiche oder Prozessorkerne, passt sich also dem Systembedarf an Leistung komplett flexibel an und behindert keine Core-Prozesse.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigte Marczinke während der Ankündigung des Produkts vor Journalisten in München. Zeitgleich wurde Max Parallel auch auf der Microsoft Ignite angekündigt. Bei der Demonstration beschleunigte Max Parallel MS SQL 2016. Dabei halfen eine HammerDB und eine TPC-Workload. Das rechnende System, auf das remote zugegriffen wurde, umfasste 16 virtuelle Prozessoren mit je 16 GByte RAM und simulierte 25 gleichzeitige Nutzer. Ohne Max Parallel waren so zwischen 40.000 und 60.000 Transaktionen pro Minute erreichbar, mit Max Parallel buchstäblich von einer Sekunde zur anderen zwischen 90.000 und 100.000, ohne dass an Software oder Systemkonfiguration etwas verändert werden musste – eine überzeugende Leistung.

KMUs sind die Max-Parallel-Zielgruppe

Auch IDC zeigt sich beeindruckt und prophezeit der Lösung in einer Bewertung eine große Zukunft, zumal SQL zu den am stärksten verbreiteten Datenbanken gehöre und neue Aufgaben wie Echtzeitanalysen und IoT die Anforderungen an die Datenbankverarbeitung immer weiter nach oben schrauben.

Datacore vertreibt das Produkt für 15 Prozent des Preises einer SQL-Lizenz, die der Kunde selbst beizusteuern oder zu beschaffen hat. Service und Support kosten ab dem zweiten Jahr 15 Prozent des Lizenzpreises von Max Parallel. Im ersten Jahr sind Wartung und Support inklusive. Als Vertriebsschiene dienen auch die alten Storage-Partner. Weil allerdings ein neuer Markt, nämlich Server und Business-Applikationen, adressiert wird, kommen neue Partner hinzu: So sollen sämtliche Microsoft-Software-Partner die Lösung vertreiben dürfen, ohne eine neue Zertifizierung zu erwerben. Unabhängige Software-Häuser können die Software in ihre Produkte vorintegrieren. Zielgruppe sind vorerst KMUs, für die es eine große Investition bedeutet, ihre Server gegen leistungsstärkere Produkte auszuwechseln. Max Parallel ist ab sofort verfügbar.

Vom Speichergeschäft will sich Datacore trotzdem nicht verabschieden. Das Management betont ausdrücklich, alle Speicher- und Virtualisierungs-Lösungen von Datacore würden mit unverändertem Engagement weiterhin angeboten, unterstützt und weiterentwickelt.