9 Unternehmen, die Petabytes an Daten verwalten, haben andere Speicheranforderungen als Unternehmen im Terabyte-Bereich. Die Kapazität zählt weiterhin, doch ebenso wichtig sind die Architektur dahinter, die Fähigkeit zur Erweiterung ohne störende Migrationen, Datenhaltbarkeit, Cyber-Resilienz, Leistung, Hardware-Flexibilität und langfristige Kosten. Die besten Petabyte-Speicherlösungen lassen sich heute meist in drei Kategorien einteilen: Scale-out-Objektspeicher im Rechenzentrum, Objektspeicher in der Public Cloud und spezialisierte Hochleistungsplattformen. Die richtige Wahl hängt davon ab, wo die Daten liegen müssen und wie sie genutzt werden. Dieser Leitfaden vergleicht die führenden Ansätze und Lösungen für die Speicherung von Unternehmensdaten im Petabyte-Bereich. Was ist Petabyte-Speicher? Petabyte-Speicher bezeichnet eine Infrastruktur, die für die Speicherung und Verwaltung von Datensätzen im Petabyte-Bereich ausgelegt ist. Ein Petabyte (PB) entspricht 1.000 Terabyte (TB) oder einer Million Gigabyte (GB). In dieser Größenordnung lassen sich herkömmliche Speicherarchitekturen nur schwer oder teuer erweitern. Umgebungen im Petabyte-Maßstab setzen daher meist auf verteilten Speicher, bei dem Daten auf mehrere Server oder Standorte verteilt und als einheitliches System verwaltet werden. Objektspeicher eignet sich besonders gut für diese Umgebungen, weil er einen flachen Namespace und metadatenreiche Objekte statt der hierarchischen Verzeichnisse herkömmlicher Dateisysteme nutzt. Diese Architektur kann eine extrem große Zahl von Objekten verwalten und die Kapazität auf weitere Speicherknoten ausdehnen. Speicher im Petabyte-Maßstab wird für immer mehr Workloads relevant, darunter: Datensätze für KI und Machine Learning Backup und Wiederherstellung nach Ransomware-Angriffen im Unternehmen Data Lakes und Analytik Wissenschaftliche und genomische Forschung Medienbibliotheken Medizinische Bildgebung Videoüberwachung Infrastruktur von Cloud-Service-Providern Langzeitarchive Souveräne und regulierte Daten Mit wachsenden Datensätzen verschiebt sich die Frage: Es geht nicht mehr nur darum, genug Kapazität zu finden, sondern darum, wie sich diese Kapazität über viele Jahre effizient betreiben lässt. Was sind die besten Petabyte-Speicherlösungen? Zu den führenden Optionen gehören Scality RING und ADI, Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Dell ObjectScale, NetApp StorageGRID, Cloudian HyperStore sowie Hochleistungsplattformen wie Pure Storage FlashBlade. Sie lösen unterschiedliche Probleme. Manche setzen auf Kontrolle On-Premises und Hardware-Flexibilität, andere bieten vollständig verwaltete Cloud-Kapazität oder spezialisierte Leistung. 1. Scality RING Am besten geeignet für: Petabyte-Speicher On-Premises und in hybriden Umgebungen von Unternehmen Scality RING ist eine softwaredefinierte Datei- und Objektspeicherplattform für große Umgebungen von Unternehmen und Service Providern. Sie kann von Petabytes auf deutlich größere Bereitstellungen skalieren und ermöglicht dabei den Einsatz von Standardhardware. RING unterstützt sowohl S3-Objekt- als auch Datei-Workloads. Das ist nützlich, wenn Unternehmen verschiedene Arten unstrukturierter Daten konsolidieren möchten, statt für jede Anwendung ein eigenes Speichersilo aufzubauen. Dank der Scale-out-Architektur lässt sich die Kapazität erweitern, ohne die bestehende Speicherumgebung zu ersetzen. Scality beschreibt RING als geeignet für Umgebungen von 1 PB bis über 100 PB, wobei Kapazität, Leistung, Anwendungen und weitere Dimensionen unabhängig voneinander skalieren können. Cyber-Resilienz ist in dieser Größenordnung ein weiterer wichtiger Aspekt. RING umfasst S3 Object Lock, Verschlüsselung, IAM-basierte Zugriffskontrollen, Replikation, Erasure Coding und Selbstheilungsfunktionen als Teil seiner Datensicherungsarchitektur. Besonders geeignet für: Große Private Clouds Data Lakes in Unternehmen KI-Daten-Repositorys Backup und Wiederherstellung Langzeitarchive Medien- und Gesundheitsdaten Service Provider Hybrid-Cloud-Architekturen Für Unternehmen, die erwarten, dass ihr Speicher von wenigen Petabyte auf Dutzende oder Hunderte Petabyte wächst, kann die softwaredefinierte Architektur zudem Flexibilität bieten, wenn sich Server- und Laufwerkstechnologien ändern. 2. Scality ADI Am besten geeignet für: KI- und Dateninfrastruktur mit mehreren Petabyte Scality ADI ist für Unternehmen konzipiert, die im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte arbeiten – insbesondere dort, wo KI-Infrastruktur, Cyber-Resilienz, Nachhaltigkeit und betriebliche Automatisierung zentrale Anforderungen sind. Die Plattform kombiniert verteilten Speicher mit autonomem Betrieb und Unterstützung für verschiedene Speichermedien über den gesamten Datenlebenszyklus. Das ist für KI-Umgebungen relevant, weil Daten nicht während ihrer gesamten Lebensdauer dieselbe Leistungsanforderung haben. Trainingsdaten benötigen während der aktiven Verarbeitung beispielsweise Flash-Speicher mit hohem Durchsatz, während ältere Datensätze irgendwann auf kapazitätsorientierten Speicher wandern. Werden diese Datensätze im Rahmen einer übergreifenden Strategie für die Dateninfrastruktur verwaltet, sinkt die Zahl unabhängiger Speichersilos, die Infrastrukturteams betreiben müssen. Besonders geeignet für: KI-Infrastruktur im großen Maßstab Pipelines für KI-Training und -Inferenz Souveräne Datenplattformen Daten-Repositorys mit mehreren Petabyte Umgebungen, die Flash-, HDD- und Archivspeicher kombinieren Unternehmen, die mehr Automatisierung im Speicherbetrieb anstreben Scality positioniert ADI für Umgebungen von mehreren Petabyte bis Exabyte, während RING für ein breites Spektrum an Objekt- und Dateispeicher-Bereitstellungen in Unternehmen geeignet bleibt. 3. Amazon S3 (auf Englisch) Am besten geeignet für: Cloud-nativen Petabyte-Speicher auf AWS Amazon S3 ist eine der etabliertesten Optionen für Cloud-Objektspeicher im Petabyte-Maßstab. AWS betreibt S3 in enormem Umfang und unterstützt Data Lakes, Analytik, KI, Backup und Anwendungsspeicher. Mit S3 entfällt die Notwendigkeit, die zugrunde liegende Speicherhardware zu kaufen und zu betreiben. Stattdessen beziehen Unternehmen Speicher als Cloud-Dienst und nutzen mehrere S3-Speicherklassen, um Verfügbarkeit, Zugriffshäufigkeit und Kosten auszubalancieren. AWS bietet zudem Funktionen wie Lebenszyklusmanagement, Replikation, Object Lock und Integrationen im gesamten AWS-Ökosystem. Amazon beschreibt S3 als Grundlage für Analytik- und KI-Workloads im Petabyte-Maßstab. Im Petabyte-Maßstab ist die Wirtschaftlichkeit der wichtigste Faktor. Die Speicherkapazität ist nur ein Teil der Public-Cloud-Kosten. Abruf, API-Anfragen, Datenbewegung, Replikation und Netzwerk-Egress können die langfristigen Kosten großer Datensätze erheblich beeinflussen. Besonders geeignet für: Auf AWS ausgerichtete Unternehmen Cloud-native Anwendungen Data Lakes in der Cloud Analytik KI-Workloads Unternehmen, die verwaltete Infrastruktur bevorzugen 4. Microsoft Azure Blob Storage (auf Englisch) Am besten geeignet für: auf Microsoft und Azure ausgerichtete Umgebungen Azure Blob Storage ist der Cloud-Objektspeicherdienst von Microsoft für große Mengen unstrukturierter Daten. Er ist eine naheliegende Option für Unternehmen, die bereits Azure-Dienste nutzen – insbesondere, wenn der Speicher in das Microsoft-Ökosystem für Analytik, KI, Anwendungen und Datenmanagement integriert werden soll. Mehrere Zugriffsebenen ermöglichen es, die Speicherkosten an die Zugriffshäufigkeit anzupassen. Azure kann daher alles abdecken – von häufig genutzten Anwendungsdaten bis hin zu großen Archivdatensätzen. Wie bei anderen Public-Cloud-Plattformen sollten Unternehmen, die Azure für mehrere Petabyte bewerten, die Gesamtkosten modellieren, statt nur die Kapazitätspreise zu vergleichen. Besonders geeignet für: Auf Microsoft ausgerichtete Unternehmen Azure-Anwendungen Cloud-Analytik Data Lakes Backup und Archiv Hybride Microsoft-Umgebungen 5. Google Cloud Storage (auf Englisch) Am besten geeignet für: Analytik- und KI-Umgebungen in Google Cloud Google Cloud Storage bietet verwalteten Objektspeicher in Google Cloud und wird häufig zusammen mit den Analytik- und KI-Diensten von Google genutzt. Der Dienst unterstützt mehrere Speicherklassen und kann sehr große Daten-Repositorys aufnehmen, ohne dass Kunden die zugrunde liegende Speicherinfrastruktur verwalten müssen. Für Unternehmen, die auf BigQuery, Vertex AI oder das breitere Google-Cloud-Ökosystem setzen, kann es Integration und Datenzugriff vereinfachen, Datensätze im Petabyte-Maßstab in Google Cloud zu halten. Besonders geeignet für: Google-Cloud-Umgebungen KI und Machine Learning Analytik Data Lakes Cloud-native Anwendungen Wie bei AWS und Azure sollten Unternehmen bei der Berechnung der langfristigen Kosten für mehrere Petabyte die Muster für Datenzugriff und Datenbewegung sorgfältig bewerten. 6. Dell ObjectScale (auf Englisch) Am besten geeignet für: Objektspeicher für Unternehmen mit Dell-Schwerpunkt Dell ObjectScale ist eine S3-kompatible Objektspeicherplattform für Unternehmens- und Cloud-Umgebungen. Sie ist besonders für Unternehmen relevant, die bereits auf Dell-Infrastruktur standardisiert sind oder einen integrierten Hardware- und Software-Ansatz für Objektspeicher im großen Maßstab suchen. ObjectScale kann Anwendungsfälle wie Analytik, generative KI, Backup, Archiv und andere Workloads mit unstrukturierten Daten unterstützen. Besonders geeignet für: Bestehende Dell-Umgebungen Objektspeicher für Unternehmen Data Lakes Backup Große unstrukturierte Datensätze Im Vergleich zu softwaredefinierten Alternativen besteht der Nachteil darin, dass Infrastrukturentscheidungen enger an das Ökosystem eines bestimmten Anbieters gebunden sein können. 7. NetApp StorageGRID (auf Englisch) Am besten geeignet für: Unternehmen mit etablierter NetApp-Infrastruktur NetApp StorageGRID ist eine S3-kompatible Objektspeicherplattform für große unstrukturierte Datensätze in verteilten Umgebungen. Sie bietet Lebenszyklusmanagement, Datensicherung und Multi-Site-Funktionen und eignet sich damit für Archive, Data Lakes und Hybrid-Cloud-Umgebungen im Petabyte-Maßstab. Unternehmen, die bereits NetApp-Infrastruktur betreiben, finden StorageGRID wegen des breiteren NetApp-Ökosystems womöglich besonders attraktiv. Besonders geeignet für: NetApp-Kunden Verteilten Objektspeicher Archive Hybrid Cloud Data Lakes Große Medien-Repositorys 8. Cloudian HyperStore (auf Englisch) Am besten geeignet für: S3-kompatiblen Private-Cloud-Speicher Cloudian HyperStore ist eine S3-kompatible Objektspeicherplattform für Private- und Hybrid-Cloud-Bereitstellungen. Sie wird häufig für Backup, Archiv, Data Lakes und andere Workloads geprüft, bei denen Unternehmen Objektspeicher nach Cloud-Vorbild nutzen und zugleich die physische Kontrolle über Infrastruktur und Daten behalten möchten. Dank ihrer S3-Kompatibilität eignet sie sich zudem für Unternehmen, die Anwendungen auf Basis der S3 API bereitstellen möchten, ohne alle zugehörigen Daten in die Public Cloud zu verlagern. Besonders geeignet für: Private Clouds Backup-Repositorys Archive S3-kompatible Anwendungen Hybrid Cloud 9. Pure Storage FlashBlade (auf Englisch) Am besten geeignet für: leistungsintensive Workloads im Petabyte-Maßstab Kapazität ist bei Petabyte-Speicher nicht immer die wichtigste Anforderung. KI, Analytik und andere datenintensive Anwendungen legen womöglich deutlich mehr Wert auf Durchsatz und Latenz. Pure Storage FlashBlade adressiert dieses Marktsegment mit einer All-Flash-Scale-out-Architektur für Datei- und Objekt-Workloads. Flash-basierte Infrastruktur kostet pro Einheit Rohkapazität in der Regel mehr als HDD-basierter Objektspeicher mit hoher Dichte. Die Wirtschaftlichkeit ist daher dann am überzeugendsten, wenn die Anwendungsleistung die zusätzliche Investition rechtfertigt. Besonders geeignet für: KI und Machine Learning Hochleistungsanalytik Schnelle Datenverarbeitung Leistungsintensive Datei- und Objekt-Workloads Petabyte-Speicherlösungen im Vergleich LösungBereitstellungHauptstärkeGeeignet fürScality RINGOn-Premises / hybridFlexibler Scale-out-Datei- und ObjektspeicherUnternehmensspeicher, KI, Backup, Private CloudScality ADIDateninfrastruktur für UnternehmenKI-Infrastruktur mit mehreren Petabyte und autonomer BetriebKI, souveräne Daten, Infrastruktur im großen MaßstabAmazon S3Public CloudRiesiges verwaltetes Cloud-ÖkosystemAWS-Anwendungen, Data Lakes, KIAzure Blob StoragePublic CloudIntegration in das Microsoft-ÖkosystemAzure-Workloads und AnalytikGoogle Cloud StoragePublic CloudIntegration mit Analytik und KI von GoogleKI, Analytik und Cloud-AnwendungenDell ObjectScaleOn-Premises / hybridIntegrierter Objektspeicher für UnternehmenInfrastruktur mit Dell-SchwerpunktNetApp StorageGRIDOn-Premises / hybridVerteilter ObjektspeicherNetApp-Umgebungen und ArchiveCloudian HyperStoreOn-Premises / hybridS3-Speicher für Private CloudsBackup, Archiv und Private CloudPure Storage FlashBladeOn-PremisesAll-Flash-LeistungLeistungsintensive KI und Analytik Keine einzelne Architektur ist für jeden Workload im Petabyte-Maßstab optimal. Public-Cloud-Speicher kann den Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur verringern, während On-Premises-Objektspeicher mehr Kontrolle über Datenplatzierung, Infrastruktur und langfristige Wirtschaftlichkeit bieten kann. Hochleistungs-Flash-Systeme decken einen weiteren Teil des Marktes ab, in dem Durchsatz und Latenz wichtiger sind als möglichst geringe Kapazitätskosten. So wählen Sie eine Petabyte-Speicherlösung aus Bei kleineren Kapazitäten konzentrieren sich Speichervergleiche oft stark auf den Preis pro Terabyte. Im Petabyte-Maßstab werden mehrere zusätzliche Faktoren wichtig. Skalierbarkeit Eine Plattform sollte das erwartete Datenwachstum aufnehmen können, ohne regelmäßige Migrationen auf völlig neue Systeme zu erfordern. Schauen Sie über die vom Anbieter angegebene maximale Kapazität hinaus. Prüfen Sie, wie die Erweiterung tatsächlich funktioniert: Lassen sich Knoten ohne Ausfallzeit hinzufügen? Können Hardwaregenerationen gemischt werden? Skaliert die Leistung mit der Kapazität? Gibt es eine praktische Grenze für die Anzahl der Objekte? Kann das System auf mehrere Standorte ausgeweitet werden? Die betrieblichen Eigenschaften der Skalierung können ebenso wichtig sein wie die theoretische Maximalkapazität. Gesamtbetriebskosten (TCO) Kleine Unterschiede in der Wirtschaftlichkeit des Speichers werden erheblich, wenn man sie auf mehrere Petabyte hochrechnet. Ein brauchbares TCO-Modell sollte Folgendes umfassen: Hardware Software Gebühren für Cloud-Kapazität Datenabruf Egress Replikation Netzwerk Strom und Kühlung Rechenzentrumsfläche Administration Hardware-Refreshs Support Migrationskosten Public-Cloud- und On-Premises-Speicher beruhen auf grundlegend unterschiedlichen Kostenmodellen. Ein reiner Vergleich der beworbenen Kapazitätspreise kann daher zu irreführenden Ergebnissen führen. Cyber-Resilienz Repositorys im Petabyte-Maßstab enthalten häufig Backup-Daten, geistiges Eigentum, KI-Datensätze oder Unterlagen, die sich nicht oder nur mit enormem Aufwand wiederherstellen lassen. Speicherplattformen sollten daher auf Fähigkeiten wie diese geprüft werden: Unveränderlichkeit der Daten S3 Object Lock Verschlüsselung Identitäts- und Zugriffsmanagement Multi-Faktor-Authentifizierung Administration nach dem Least-Privilege-Prinzip Replikation Erasure Coding Audit-Funktionen Geografischer Schutz Cyber-Resilienz sollte als architektonische Anforderung behandelt werden und nicht als Zusatzfunktion. Leistung Ein Petabyte-Archiv und ein Petabyte-KI-Repository können völlig unterschiedliche Leistungsanforderungen haben. Wichtige Kennzahlen können sein: Sequenzieller Durchsatz Leistung bei wahlfreiem Zugriff Objektvorgänge pro Sekunde Latenz Leistung bei kleinen Objekten Leistung bei vielen gleichzeitigen Clients Wiederherstellungsgeschwindigkeit Unternehmen sollten Plattformen mit realistischen Workloads testen, statt anzunehmen, dass sich Kapazität automatisch in Leistung übersetzt. S3-Kompatibilität S3 hat sich als weit verbreitete API für Objektspeicher-Anwendungen durchgesetzt. Eine starke S3-Kompatibilität erleichtert es, Backup-Anwendungen, Analyseplattformen, KI-Tools und Cloud-native Software an Speicher außerhalb von AWS anzubinden. Die Kompatibilität kann sich jedoch zwischen Plattformen unterscheiden. Unternehmen sollten die konkreten S3 APIs und Anwendungsintegrationen prüfen, die ihre Umgebung benötigt. Hardware-Flexibilität Bei mehreren Petabyte hat die Infrastruktur eine lange Betriebsdauer. Softwaredefinierter Speicher ermöglicht es Unternehmen, neuere Server- und Laufwerksgenerationen einzuführen, ohne die gesamte Plattform auf einmal zu ersetzen. So können Infrastrukturteams im Laufe der Zeit von steigender Laufwerksdichte und Hardwareeffizienz profitieren. Appliance-basierte Plattformen können Beschaffung und Support vereinfachen, bieten aber womöglich weniger Freiheit bei der Hardware-Auswahl. Datensouveränität Wo sich Daten physisch befinden, wird für regulierte Branchen und Unternehmen, die in mehreren Rechtsräumen tätig sind, immer wichtiger. On-Premises- und Private-Cloud-Objektspeicher kann direkte Kontrolle über den Speicherort der Daten bieten. Public-Cloud-Anbieter bieten ebenfalls regionale Kontrollen, doch Unternehmen müssen die Architektur, die Vertragsbedingungen und die Replikationsrichtlinien des Anbieters verstehen. Objektspeicher vs. herkömmlicher Speicher im Petabyte-Maßstab Objektspeicher ist zu einer gängigen Grundlage für unstrukturierte Daten im Petabyte-Maßstab geworden, weil die Architektur auf verteilte Skalierung ausgelegt ist. Herkömmliches NAS bleibt für viele dateibasierte Anwendungen geeignet, doch sehr große Umgebungen können auf Herausforderungen bei der Namespace-Verwaltung, der Skalierung und der Komplexität der Infrastruktur stoßen. Objektspeicher verfolgt einen anderen Ansatz. Daten werden als Objekte mit eindeutigen Kennungen und Metadaten gespeichert, sodass große verteilte Systeme enorme Datensätze verwalten können, ohne von einer herkömmlichen Dateihierarchie abzuhängen. Manche Plattformen, darunter Scality RING, bieten sowohl Objekt- als auch Dateizugriff. So können Unternehmen die Kompatibilität mit dateibasierten Anwendungen erhalten und zugleich eine skalierbare Objektspeicher-Grundlage aufbauen. Petabyte-Speicher On-Premises vs. in der Cloud Eine der wichtigsten Entscheidungen ist, ob Petabytes an Daten in der eigenen Infrastruktur, in der Public Cloud oder in beiden liegen sollen. Petabyte-Speicher in der Public Cloud Cloud-Dienste wie Amazon S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage nehmen Unternehmen die Verantwortung für den Betrieb der physischen Speicherinfrastruktur ab. Das kann attraktiv sein, wenn: Anwendungen bereits in derselben Cloud laufen der Kapazitätsbedarf stark schwankt schnelle Bereitstellung wichtig ist der Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur minimal sein soll Der Nachteil: Wiederkehrende Gebühren für Kapazität, API-Aufrufe, Abruf und Datenübertragung können bei großen oder häufig genutzten Datensätzen erheblich werden. Petabyte-Speicher On-Premises On-Premises-Objektspeicher erfordert, dass Unternehmen die Infrastruktur selbst betreiben, bietet aber mehr Kontrolle über Hardware, Speicherort der Daten und Kostenstruktur. Er kann attraktiv sein, wenn: mehrere Petabyte über viele Jahre aufbewahrt werden häufig auf die Daten zugegriffen wird Anwendungen überwiegend On-Premises laufen Datensouveränität wichtig ist eine planbare Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur erforderlich ist große Datensätze andernfalls erhebliche Kosten für die Datenübertragung in der Cloud verursachen würden Hybrider Petabyte-Speicher Viele Unternehmen nutzen letztlich beides. Häufig genutzte oder regulierte Datensätze bleiben womöglich On-Premises, während Cloud-Ressourcen bestimmte Anwendungen, Sekundärkopien, Zusammenarbeit oder vorübergehenden Rechenbedarf unterstützen. Architektonisch kommt es vor allem darauf an, isolierte Speichersilos zu vermeiden, die das Verschieben und Verwalten von Daten zunehmend erschweren. Was ist die beste Petabyte-Speicherlösung für KI? KI erschwert die Entscheidung für Petabyte-Speicher, weil eine einzige KI-Pipeline mehrere Speicheranforderungen haben kann. Training und Inferenz können einen extrem hohen Durchsatz erfordern, während Quelldatensätze, Checkpoints, Modellartefakte und historische Daten enorme Mengen wirtschaftlicher Kapazität benötigen. Scality RING ist darauf ausgelegt, Kapazität für die kapazitätsintensiven Teile von KI-Datenpipelines bereitzustellen, und kann von Hunderten Terabyte auf Hunderte Petabyte skalieren. Für Unternehmen, die eine umfassendere KI-Infrastruktur im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte betreiben, erweitert Scality ADI diesen Ansatz auf unterschiedliche Leistungs- und Kapazitätsanforderungen. All-Flash-Plattformen können sinnvoll sein, wenn maximale Speicherleistung erforderlich ist, während Cloud-Objektspeicher geeignet sein kann, wenn sich die KI-Rechenumgebung bereits in derselben Public Cloud befindet. Die beste Architektur kombiniert oft leistungs- und kapazitätsorientierten Speicher, statt jeden KI-Datensatz auf derselben Speicherebene abzulegen. Was ist die beste Petabyte-Speicherlösung für Backups? Bei Backup-Speicher gelten andere Prioritäten. Kapazität und Kosten bleiben wichtig, doch Unveränderlichkeit, Ransomware-Resistenz, Wiederherstellungsleistung und die Integration mit Backup-Anwendungen werden entscheidend. S3-kompatibler Objektspeicher ist für diesen Workload besonders nützlich geworden, weil S3 Object Lock verhindern kann, dass geschützte Backup-Objekte während einer festgelegten Aufbewahrungsfrist geändert oder gelöscht werden. Scality bietet je nach Umfang zwei Ansätze. ARTESCA ist speziell auf cyber-resilienten S3-Speicher für Backups ausgelegt und kann auf bis zu 8,5 PB skalieren, während RING größere und vielfältigere Umgebungen im Petabyte-Maßstab abdeckt. Unternehmen sollten Backup-Speicher anhand der gesamten Wiederherstellungsarchitektur bewerten und nicht allein anhand der Kapazität. Was kostet Petabyte-Speicher? Es gibt keine allgemeingültigen Kosten pro Petabyte. Die Antwort hängt ab von: HDD oder Flash Nutzbarer oder Rohkapazität Redundanz-Zuschlag durch Erasure Coding oder Replikation Erforderlicher Leistung Anzahl der Standorte Cloud-Speicherklasse Abrufhäufigkeit Anforderungen an die Datenübertragung Zyklen für Hardware-Refreshs Support-Anforderungen Aus diesem Grund sind die Kosten pro nutzbarem Petabyte über drei bis fünf Jahre meist ein aussagekräftigerer Vergleich als der anfängliche Kaufpreis. Ein Public-Cloud-Dienst kann nahezu ohne Vorabkosten für Infrastruktur auskommen, aber erhebliche laufende Betriebskosten verursachen. Eine On-Premises-Plattform erfordert Investitionen in Infrastruktur, kann aber mit wachsender Kapazität und zunehmendem Datenzugriff eine planbarere Wirtschaftlichkeit bieten. Die beste Petabyte-Speicherarchitektur hängt vom Workload ab Unter den heutigen Petabyte-Speicherlösungen gibt es keinen universellen Sieger. Für Unternehmen, die stark in eine Public Cloud investiert haben, bieten Amazon S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage praktisch elastische, verwaltete Kapazität und eine enge Integration in ihr jeweiliges Cloud-Ökosystem. Für Unternehmen, die leistungsstarke Flash-Infrastruktur benötigen, adressieren spezialisierte Plattformen wie Pure Storage FlashBlade Workloads, bei denen die Speichergeschwindigkeit Vorrang hat. Für Unternehmen, die die Kontrolle über Datensätze mit mehreren Petabyte behalten und zugleich S3-Kompatibilität, Cyber-Resilienz und Skalierbarkeit auf Standardinfrastruktur gewinnen möchten, bietet verteilter Objektspeicher einen weiteren Weg. Scality RING ist für diese Kategorie konzipiert und unterstützt Scale-out-Datei- und Objektspeicher von Petabytes bis zu sehr großen Bereitstellungen. Scality ADI erweitert die Architektur in Richtung KI- und Dateninfrastruktur im Maßstab von mehreren Petabyte bis Exabyte, während ARTESCA eine fokussiertere Option für unveränderlichen Backup-Speicher bietet. Der sinnvollste Vergleich beginnt daher mit dem Workload: wie viele Daten gespeichert werden müssen, wie schnell sie wachsen, wo Anwendungen laufen, wie häufig auf Daten zugegriffen wird, welche Leistung erforderlich ist und wie sich diese Anforderungen nach Erwartung des Unternehmens in den nächsten Jahren verändern. Häufig gestellte Fragen zu Petabyte-Speicherlösungen Was ist der beste Speicher für Petabytes an Daten? Verteilter Objektspeicher eignet sich in der Regel gut für unstrukturierte Datensätze im Petabyte-Maßstab, weil sich die Kapazität auf mehrere Speicherknoten ausdehnen lässt. Scality RING, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, Dell ObjectScale, NetApp StorageGRID und Cloudian HyperStore gehören zu den Optionen, die Unternehmen prüfen können. Eignet sich Objektspeicher für Daten im Petabyte-Maßstab? Ja. Objektspeicher ist darauf ausgelegt, Daten auf eine große Zahl von Speichergeräten und Servern zu verteilen. Moderne Objektspeicherplattformen können von Terabytes über Petabytes und in manchen Architekturen bis in den Exabyte-Bereich skalieren. Wie viele Terabyte hat ein Petabyte? Ein dezimales Petabyte entspricht 1.000 Terabyte. Speicheranbieter verwenden bei der Angabe von Laufwerks- und Systemkapazität in der Regel Dezimaleinheiten. Kann S3-Speicher Petabytes an Daten verarbeiten? Ja. Amazon S3 arbeitet in einem deutlich größeren Maßstab, und mehrere On-Premises-Objektspeicherplattformen implementieren die S3 API für Private- und Hybrid-Cloud-Umgebungen. Ist Cloud-Speicher für Daten im Petabyte-Maßstab günstiger? Nicht unbedingt. Die Antwort hängt davon ab, wie lange die Daten aufbewahrt werden und wie häufig auf sie zugegriffen wird oder sie übertragen werden. Cloud-Speicher kann den Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur und die Vorabkosten senken, während On-Premises-Speicher für große, dauerhafte und häufig genutzte Datensätze eine planbarere Wirtschaftlichkeit bieten kann. Worauf sollten Unternehmen bei einer Petabyte-Speicherlösung achten? Zu den wichtigsten Kriterien gehören Skalierbarkeit, nutzbare Kapazität, Datenhaltbarkeit, Cyber-Resilienz, Leistung, S3-Kompatibilität, Hardware-Flexibilität, Datensouveränität, betriebliche Komplexität und Gesamtbetriebskosten. Kann Petabyte-Speicher auf Exabytes skalieren? Manche verteilten Speicherarchitekturen sind darauf ausgelegt, über Petabytes hinaus bis in Umgebungen im Exabyte-Maßstab zu skalieren. Unternehmen, die ein erhebliches langfristiges Wachstum erwarten, sollten prüfen, ob die Erweiterung ohne Unterbrechung möglich ist und ob Kapazität, Leistung und betriebliche Verwaltung mit dem Datenbestand weiter skalieren.
