27.02.2019 (kfr)
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Datacore: SDS-Migration zu Kubernetes- und Docker-Containern

  • Inhalt dieses Artikels
  • Datacore-Plugins für Kubernetes und Docker
  • Container: Skalierbarkeit wichtigste Herausforderung
  • Video-Interview mit Alexander Best zur Container-Technik

Beweggründe für Container (Bild: speicherguide.de)Beweggründe für ContainerContainer sind aktuell der neueste und heißeste IT-»Sch*ß«, Sie wissen schon. Mit zwei neuen Plugins ermöglicht DataCores SDS-Plattform (Software-defined Storage) Anwendungen und Datenbanken in Containern den Zugriff auf persistenten Speicher. Üblicherweise besteht hier noch eine Einschränkung. Mit den neuen Tools erhalten DevOps und IT-Verantwortlichen ein Kontroll- und Steuerungs-Werkzeug für SDS- Dienste, dass sowohl Container als auch virtuelle Maschinen und physikalische Server einschließt — ob On-Premise oder in der Cloud. Dieser Ansatz soll es Firmen ermöglichen, Applikationen zu modernisieren und in Container-Technologie einzubinden. »Dabei ist keine Datenmigration nötig und die hochwertigen Speicherdienste bleiben unverändert«, sagt Augie Gonzalez, Product Marketing Director Containerization bei Datacore.

Datacore-Plugins für Kubernetes und Docker

Datacores CSI-Plugin verknüpft sich mit dem Kubernetes Container Storage Interface (CSI) der v1.0.0 Spezifikation und ist im GitHub unter github.com/DataCoreSoftware/csi-plugin/ verfügbar.

Das zweite Plugin ist Docker zertifiziert und entspricht der Docker Volume Plugin-Spezifikation. Dieses Datacore SDS Docker Volume-Plugin ist auf dem Docker-Hub unter hub.docker.com/plugins/datacore-sds-volume-plugin downloadbar.

Die Plugins sind als kostenlose Option für SANsymphony und Hyperconverged Virtual SAN-Kunden mit laufendem Support-Vertrag verfügbar. Datacore unterstützt sowohl iSCSI als auch Fibre-Channel.

Zu den Optionen der Plugins gehört auch Continuous-Data-Protection (CDP), welche sich als Schutz vor Schadsoftware sowie ungewollten Datenänderungen bewährt hat. CDP stellt den ursprünglichen Zustand der Daten-Images wieder her, wie sie vor einer Attacke waren. Es arbeitet ähnlich wie ein Videorekorder, allerdings ohne die üblichen Einschränkungen wie Datenverluste oder Overhead-Belastungen die zum Beispiel bei periodischen Snapshots auftreten.

Container: Skalierbarkeit wichtigste Herausforderung

Einer Datacore-Umfrage zufolge, geben 46 Prozent der Befragten an, dass sie Container in der Produktion, der Entwicklung oder in Tests einsetzen. Auf die Frage, welche Art von Speicher für den Container-Einsatz verwendet wird, sagen 77 Prozent, dass sie dedizierten oder bestehenden Speicher verwenden. Zudem meinen 50 Prozent, dass für sie die Skalierbarkeit der Speicherlösung die wichtigste Herausforderung darstellt, wenn sie Container-Lösungen einsetzen wollen. Als weitere Probleme werden der mangelnde native Schutz vor Datenverlusten und Sicherheitslücken (44%), das Fehlen an Container-integrierten Bereitstellungsprozessen (40%) sowie die schwache Speicherleistung (22%) genannt.

Anwender bemängeln zudem fehlende Daten-Management- und Storage-Tools. Auch ein Absinken der Anwendungs-Performance – besonders bei Datenbanken und anderen Tier-1-Applikationen wird als nicht optimal bezeichnet. »Hinzukommt ein Mangel an Möglichkeiten, mit Applikationen umzugehen, wie Datenbanken, die persistenten Speicher benötigen«, erklärt Datacore-manager Gonzalez. »Die Statistiken unterstreichen die Dringlichkeit, die zuverlässigen Software-defined-Storage-Dienste zu integrieren, sobald DevOps erstmals Docker-Container in Kubernetes-Clustern einsetzen.«

Video-Interview mit Alexander Best zur Container-Technik



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