1 Scality liefert seit dem Start von Scality RING im Jahr 2010 seit mehr als einem Dutzend Jahren erstklassige Speicherlösungen. Unser Ziel war stets, Kunden Lösungen für Datenprobleme im Multi-Petabyte-Bereich zu bieten, die eine einfache Anwendungsintegration, vereinfachtes Systemmanagement und zuverlässigen langfristigen Datenschutz ermöglichen – und das zu einem bezahlbaren Preis. Über neun große Software-Releases hinweg hat RING sowohl Flash-basierte SSDs als auch Festplatten (HDDs) in Speicherservern für das eingesetzt, was sie jeweils gut können: Flash-SSDs bieten Zugriff mit niedriger Latenz für kleine, IO-intensive Metadaten- und Indexoperationen. Hochdichte HDDs sind ideal, um große Mengen an Kundendaten in Form von Dateien und Objekten für die meisten Workloads zu speichern (auch für solche mit hohem Durchsatzbedarf). Für latenzkritische, leseintensive Workloads empfehlen wir All-Flash für die primäre Datenspeicherung. Die kombinierte Nutzung von Flash und HDD bei Scality – mit den jeweiligen Stärken für bestimmte Situationen – bietet ein optimales Gleichgewicht aus Performance, Kapazität, langfristiger Beständigkeit und Kosten. Im Kern kann unsere Software das passende Speichermedium für jeden Workload nutzen, denn letztlich geht es darum, unseren Kunden Mehrwert zu liefern. Sind hochdichte Flash-SSDs ideal für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten? In letzter Zeit werden hochdichte Flash-SSDs als überlegene Alternative zu HDDs für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten angepriesen. Branchenmeldungen und mehrere Anbieter von Speicherlösungen haben die neuesten Flash-Generationen bei den Kapazitätskosten als praktisch „gleichwertig“ mit HDDs dargestellt und behaupten, sie ermöglichten Speicher im Petabyte-Maßstab sowie mehrere weitere Vorteile von Flash. Manche haben sogar das baldige Ende der HDD vorhergesagt und argumentieren, hochdichte Flash-SSDs könnten alles – und zwar besser. Doch ist ständiges All-Flash für große Datenmengen wirklich sinnvoll? Sterben HDDs aus wie der Dodo? Nein und nochmals nein. Hier ist der Grund: Beim Preis-Leistungs-Verhältnis können hochdichte SSDs HDDs nicht vollständig ersetzen – vor allem nicht bei der Speicherung unstrukturierter Daten im Petabyte-Maßstab über das gesamte Spektrum von Anwendungs-Workloads hinweg. Eine kurze Geschichte des schnellen Flash-Speichers Im letzten Jahrzehnt hat Flash in der Speicherbranche für Unternehmen außergewöhnliche Aufmerksamkeit und Investitionen erhalten. Auch wenn ein Jahrzehnt in unserer Branche eine Ewigkeit ist: Flash-SSDs werden inzwischen seit über 15 Jahren in Enterprise-Speicherarrays eingesetzt, seit EMC sie 2008 erstmals auslieferte. Um den Zugriff auf dieses neue Medium mit niedrigerer Latenz zu beschleunigen, gab es rasante Fortschritte bei Schnittstellenprotokollen und Geschwindigkeiten – von Fibre Channel (FC) über SATA und SAS bis zu PCI-Bus-basierten Schnittstellen, mit der NVMe-Spezifikation von Intel im Jahr 2011 als Höhepunkt. Gleichzeitig gab es enorme Fortschritte beim zugrunde liegenden NAND-Flash (auf Englisch), der Art nichtflüchtigen Speichers, der Ende der 1980er-Jahre auf den Markt kam. Die ursprüngliche NAND-Flash-Technologie war Single-Level Cell (SLC) – ein Bit pro Zelle – und damit in der Kapazität begrenzt und teuer. Der Übergang zu zwei Bits pro Zelle (Multi-Level Cell, MLC) brachte eine um 100 % höhere Dichte als SLC. TLC (Triple-Level Cell) bot mit drei statt zwei Bits pro Zelle 50 % mehr als MLC. Das war ein wichtiger Wendepunkt. Flash-Speicher wurde daraufhin in der breiten IT eingesetzt, da er leistungsstark, zuverlässig und erschwinglicher war. Quad-Level Cell (QLC (auf Englisch)) ist der jüngste große Schritt bei Flash-Speicher und bietet die doppelte Dichte von TLC. Es ist aber auch äußerst wichtig zu verstehen, dass die Beständigkeit von QLC-SSDs aufgrund der höheren Bitdichte (mehr Bits pro Zelle) inhärent um mehrere Größenordnungen geringer ist als bei HDDs und selbst bei Flash-SSDs mit geringerer Dichte. Das zeigen die bekannten „P/E-Zyklen“ der verschiedenen Flash-Typen – ein Maß dafür, wie oft das Flash-Medium programmiert und gelöscht werden kann –, die von 100.000 Zyklen auf nur 1.000 Zyklen bei QLC sinken. Bevor wir die Auswirkungen dieser Beständigkeitseigenschaften von QLC-Flash in Speichersystemen erörtern, sehen wir uns an, was QLC-Flash-SSDs versprechen: Hohe Dichte (etwas über 30 TB pro Laufwerk bei den neuesten 2,5-Zoll-NVMe-Laufwerken) Zugriff mit niedriger Latenz (Mikrosekunden statt Zugriffszeiten im Millisekundenbereich bei HDDs) Bessere Kostenkurven (jährlich günstigere Entwicklung pro GB als bei HDDs) Bessere „grüne“ Eigenschaften als HDDs (insbesondere beim Stromverbrauch) Doch entsprechen diese Versprechen der Realität? Beginnen wir mit der Performance. Die Realität der Performance hochdichter QLC-Flash-SSDs Speichersysteme, die für unstrukturierte Daten im Petabyte-Maßstab optimiert sind (vor allem Datei- und Objektspeicher), setzen vorrangig auf HDDs – wegen ihrer hohen Dichte, Zuverlässigkeit und Performance und vor allem wegen ihrer Kosteneffizienz mit niedrigen Kosten pro Gigabyte Kapazität. Für Organisationen (etwa aus Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Behörden, Medien usw.), die Dutzende Petabyte oder mehr benötigen, bieten HDD-basierte Speicherlösungen nach wie vor die beste Kombination aus Preis-Leistungs-Verhältnis und Bezahlbarkeit, um Daten über lange Aufbewahrungsfristen zu speichern und zu schützen. Diese Lösungen bieten ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis, und ihre absolute Rohleistung ist für diese Workloads ausgezeichnet. Ein Beleg für ihre Bewährtheit im großen Maßstab: 90 % der Speicherkapazität in Cloud-Rechenzentren basieren (auf Englisch) heute noch auf HDDs. In den letzten Jahren haben einige Anbieter begonnen, neuere QLC-Flash-SSDs als Basis für eine Dreifachkombination aus hoher Dichte, hoher Performance und niedrigen Kosten für die Speicherung riesiger Mengen unstrukturierter Daten zu nutzen. Das Argument für diese Lösungen steht und fällt damit, ob diese Anbieter die genannte Kombination an Vorteilen tatsächlich liefern können: eine für die Anwendung spürbar bessere Performance eine Senkung der effektiven Kosten auf nahezu HDD-Niveau pro GB ausreichende Beständigkeit für langfristige Datenzuverlässigkeit auf Unternehmensniveau Flash-Speichersysteme können die Performance für Workloads optimieren, die zufälligen Zugriff auf kleine Datenmengen erfordern. Ein klassisches Beispiel ist ein Transaktionssystem, das zufällige Abfragen an ein Bestellsystem stellt und Kundendatensätze anhand eines Schlüssels (etwa Kundenname oder Telefonnummer) nachschlägt. Neuere Workloads mit ähnlichen Mustern sind kleine Ereignisströme von IoT- oder Gerätesensoren mit kleinen Ereignisdaten (Kilobyte oder weniger pro Datensatz). In diesem Szenario können Flash-SSDs gegenüber HDDs Vorteile bei niedrigerer Latenz und mehr Operationen pro Sekunde bieten. Weltweit erreichen Unternehmenskunden selbst für latenzkritische Workloads (und Operationen pro Sekunde) mit HDD-basierten Systemen eine ausreichende Performance. Ist der Unterschied zwischen Latenzen im Mikrosekunden- und im Millisekundenbereich für den Endnutzer nicht sichtbar oder nicht relevant (auch hier ist das Schlüsselwort spürbar), werden andere Faktoren wie der Preis der Lösung zum wichtigsten Kaufkriterium. Die meisten Speicherexperten wissen, dass die Performance-Anforderungen von den Daten (Typ, Größe, Volumen) und den Zugriffsanforderungen der Anwendung abhängen – wir müssen also ein breites Spektrum an Workload-Anforderungen an den Speicher verstehen. Erfordert eine Anwendung sequenziellen Zugriff auf größere Datenmengen (Dateien ab dem Megabyte-Bereich), ändert sich die Performance-Gleichung im Vergleich zu Workloads mit kleinen Dateien drastisch. Viele moderne Anwendungen passen in dieses Profil – alles, was mit Video, hochauflösenden Fotos und anderen großen Binärdaten zu tun hat (etwa Video-Content-Delivery, Überwachung, medizinische Bildgebung und Telemetrie), weist wahrscheinlich sequenzielle Schreib- und Lesemuster auf. Auch Backup-Anwendungen im weiteren Kontext des Datenschutzes passen in dieses Profil. Da Cyberkriminelle bei 93 % der Angriffe Backup-Daten ins Visier nehmen (auf Englisch), haben Lösungen von Anbietern wie Veeam, Commvault, Veritas, IBM und Rubrik als geschäftskritische Verteidigungslinie gegen Ransomware an Bedeutung gewonnen und gehen Hand in Hand mit unveränderlichen Datenspeicherlösungen als Ziel für Backups. Diese Anwendungen lesen und schreiben in der Regel größere Dateien in den Speicher, wobei Objektspeicher dank seiner intrinsischen Unveränderlichkeitsvorteile an Bedeutung gewinnt. Bei den Performance-Anforderungen an das Speichersystem sind diese Anwendungen nahezu das genaue Gegenteil von latenzkritischen Workloads mit zufälligem IO: Backup: große Backup-Datenmengen sequenziell im Speichersystem speichern (schreiben) Restore: entscheidend für eine schnelle Wiederherstellung des Geschäftsbetriebs – die Anwendung liest diese großen gespeicherten Backup-Datenmengen sequenziell zurück in die Anwendung des Nutzers. Die wichtige Performance-Kennzahl für die Backup-Anwendung ist der Durchsatz in Gigabyte pro Sekunde (oder Terabyte pro Stunde) für schnellen sequenziellen Zugriff auf große Backup-Dateien. Zudem müssen in heutigen Unternehmen mit Hunderten geschäftskritischer Anwendungen mehrere Backup- und Restore-Jobs gleichzeitig und parallel verarbeitet werden. Wirtschaftlich ist es sinnvoll, gemeinsam genutzte Speichersysteme einzusetzen und die klassische Silo-Explosion zu vermeiden. Bei diesen sequenziellen IO-Workloads ist der Unterschied zwischen einer QLC-Flash- und einer HDD-basierten Lösung unerheblich. HDD-basierte Objektspeicherlösungen lassen sich so konfigurieren, dass sie Dutzende GB/s (Dutzende Terabyte pro Stunde) erreichen – genug Durchsatz, um das Netzwerk zur Anwendung auszulasten. Das ist entscheidend, denn damit ist das Speichersystem bei der Performance nicht der limitierende Faktor. Zudem kann die Anwendung selbst der limitierende Faktor für die Gesamtleistung sein: Anwendungsverarbeitung, Deduplizierung/Komprimierung und die Wiederzusammensetzung der Daten erweisen sich als dominierende Zeitfaktoren bei Backup und Restore. Der inkrementelle Unterschied beim Durchsatz zwischen HDD und Flash-SSD wird dadurch oft bedeutungslos – vor allem, wenn man die Kosten berücksichtigt (wie im nächsten Abschnitt). Bevor wir die Kosten analysieren, gibt es noch eine wichtige Performance-Eigenschaft von Flash zu beachten: Die Performance lässt nach, wenn der Workload das Flash-Medium stark beansprucht (Überschreiben und Löschen) und die Kapazität sich der maximalen Auslastung nähert. Ist ein Laufwerk fabrikneu, werden neue Daten linear geschrieben, bis die nutzbare Kapazität gefüllt ist. In diesem Szenario musste das Laufwerk noch keine Reorganisation oder Rückgewinnung seiner internen Blöcke und Seiten (Garbage Collection) durchführen, die durch gelöschte oder überschriebene Daten entsteht. Bei vielen Anwendungs-Workloads, darunter Backup, werden Daten häufig überschrieben und gelöscht. Die Laufwerke müssen dann Garbage Collection durchführen, und das Muster, in dem Daten geschrieben werden, beginnt die Performance zu beeinträchtigen. Ganze Studien widmen sich der Auslastung und Garbage-Collection-Dynamik von Flash-SSDs sowie spezielleren Aspekten wie Datenreduktionsverfahren und Datenentropie. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass in der Praxis – vor allem bei nicht rein sequenziellen Workloads – die Performance einer SSD ab etwa 50 % Füllstand nachlässt (auf Englisch) und die Kapazität für eine gute Performance unter 70 % gehalten werden sollte. Was bedeutet das für Endnutzer? Die anfängliche Performance von Flash-Speicherlösungen bei der Bereitstellung stellt das absolute Maximum dar – mit der Zeit und zunehmender Füllung sinkt die Performance. Manche erfahrenen Admins greifen sogar zu individuellem „Over-Provisioning“ auf der SSD, um zusätzliche interne Kapazität für mehr Performance zu reservieren – das verringert jedoch die verfügbare Speicherkapazität des Laufwerks und erhöht die tatsächlichen Kosten weiter. Die tatsächlichen Kosten von QLC-Flash-SSDs Als Anbieter von softwaredefiniertem Speicher arbeitet Scality mit nahezu allen führenden Serverplattform-Anbietern zusammen und hat dadurch einzigartige Einblicke in die tatsächlichen Preise von Speichermedien im gesamten HDD- und Flash-SSD-Spektrum. Um die aktuellen Behauptungen einer Preisparität zwischen Flash-SSDs und HDDs fair zu bewerten, muss zunächst geklärt werden, was wirklich verglichen wird. Für Speicher mit hoher Kapazität müssen folgende Flash-SSD- und HDD-Typen verglichen werden: Hochdichte Festplatten (HDD) im großen Formfaktor (3,5 Zoll LFF): bis zu 22 TB pro Laufwerk (zum Zeitpunkt der Erstellung) Hochdichte, QLC-basierte Flash-SSDs: bis zu 30 TB pro Laufwerk (heute) Tatsächlich liegen die Medienkosten von QLC-Flash-Laufwerken heute pro Gigabyte beim 5- bis 7-Fachen von LFF-HDDs. Da beide Medientechnologien aktiv weiterentwickelt werden, wird sich dieser Abstand verringern – er soll aber bis zum Ende des Jahrzehnts pro GB immer noch beim 4- bis 5-Fachen zugunsten der HDDs liegen. Und ein sehr wichtiger Hinweis: Anbieter können einen deutlich günstigeren Preisvergleich für SSDs anstellen, wenn sie mit Festplatten im kleinen Formfaktor (2,5 Zoll SFF) vergleichen. Stellen Sie Ihrem Anbieter kritische Fragen dazu, was verglichen wird, wenn er Kostenaussagen zu Flash-SSDs im Vergleich zu HDDs macht – denn SFF-Festplatten bieten nicht dieselben Vorteile wie LFF-HDDs. Angesichts der 5- bis 7-mal höheren Kapazitätskosten von Flash-SSDs müssen Anbieter auf Datenreduktionsverfahren setzen, um die effektiven Kosten von Flash zu senken. Verfahren wie Datenkomprimierung und Deduplizierung werden in Flash-Speichersystemen eingesetzt, um diese Reduktion zu erreichen (und auch um die Beständigkeit des Flash-Mediums zu erhalten) – mit angeblichen Reduktionsfaktoren der benötigten Speicherkapazität von nominell 2:1 bis zu 20:1. Diese Angaben setzen voraus, dass die Anwendung selbst keine Datenreduktion durchführt. Das mag in einigen speziellen Anwendungsbereichen zutreffen, doch auch hier sei auf Backup-Anwendungen für Unternehmen verwiesen, die tatsächlich Datenreduktion durchführen – was die Fähigkeit des Speichersystems, die oben genannten Reduktionsfaktoren zu erreichen, drastisch einschränkt. Dasselbe gilt für Bereiche wie Videoinhalte und Genomik, in denen Daten bereits stark optimiert und in irgendeiner Form reduziert sind. Hier kann – wie bei Backup-Daten – vom zugrunde liegenden Flash-System nicht dieselbe Datenreduktion erwartet werden wie bei nicht optimierten Daten. Damit schrumpft und erodiert das dritte Standbein der angeblichen Dreifachkombination von Flash-SSDs: die Kosten pro GB. Zusammengefasst: Das Versprechen der Kostenparität für Flash-SSDs hat sich noch nicht erfüllt. Flash-Anbieter werden diesen Preisnachteil beim Medium durch Datenreduktion bei Backup- und anderen Workloads mit unstrukturierten Daten nicht beseitigen können. Auch wenn Flash-SSDs bei Workloads mit sequenziellem Zugriff einen relativ kleinen Performance-Vorteil haben mögen, geht dieser mit einem erheblichen Preisnachteil gegenüber HDD-basierten Lösungen einher. Fazit: QLC-Flash-basierter Datenspeicher ist nicht für alle großen, geschäftskritischen Workloads nötig. Wir empfehlen und nutzen ihn für latenzkritische, leseintensive Workloads, die seine höheren Kosten rechtfertigen – doch für die meisten anderen Workloads, darunter Backups im Zentrum moderner Strategien für Datenschutz und Ransomware-Abwehr, ist QLC-Flash heute keine ideale Wahl. Die langfristige Frage: Beständigkeit von QLC-Flash bei Workloads mit hoher Datenfluktuation Es gibt zwei weitere wichtige Aspekte, die wir in kommenden Beiträgen beleuchten werden. Der erste betrifft die Energieeffizienz von Flash-SSD im Vergleich zu HDD – und ob es sich dabei um Realität oder Hype handelt. Der zweite betrifft die entscheidende Frage der langfristigen Beständigkeit QLC-basierter Flash-SSDs bei Workloads, die Daten nicht statisch speichern, sondern eine hohe Datenfluktuation aufweisen. Da beide Themen für Unternehmensspeicher von zentraler Bedeutung sind, verdienen sie eine ausführliche Diskussion – bleiben Sie dran!
