Automatisiertes Data Tiering ist eine Datenspeichertechnologie, die Softwarealgorithmen verwendet, um Daten auf der Grundlage von Nutzungsmustern und anderen Merkmalen zwischen verschiedenen Speicherschichten zu verschieben. Auf diese Weise können Unternehmen Daten ohne manuelle Eingriffe in der kosteneffizientesten und geeignetsten Schicht speichern.
Automatisiertes Data Tiering kann Unternehmen dabei helfen, die Kosten für die Datenspeicherung zu senken, indem sie kostengünstigere Speicherebenen wie Cloud-Speicher oder Bänder für selten genutzte Daten nutzen. Außerdem können Unternehmen so Daten in der leistungsoptimierten Schicht speichern und sicherstellen, dass Anwendungen zum richtigen Zeitpunkt Zugriff auf die benötigten Daten haben.
Es gibt zwei Hauptarten von Data Tiering: Archivierung und Tiering. Bei der Archivierung werden Daten auf eine kostengünstigere Speicherebene verschoben, während beim Tiering Daten auf der Grundlage von Nutzungsmustern und anderen Merkmalen auf die am besten geeignete Speicherebene verschoben werden.
Beim automatisierten Data Tiering werden die im Datensystem eines Unternehmens gespeicherten Daten analysiert und auf der Grundlage von Nutzungsmustern und anderen Merkmalen auf die am besten geeignete Speicherebene verschoben. Dieser Prozess ist normalerweise automatisiert, kann aber auch manuell durchgeführt werden.
Die Implementierung von automatisiertem Data Tiering kann eine Herausforderung darstellen, da sie ein detailliertes Verständnis der Datennutzungsmuster und der Speicheranforderungen erfordert. Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass die Datenschichten für optimale Leistung und Kosteneinsparungen angemessen konfiguriert sind.
Automatisiertes Data Tiering wird häufig in Unternehmen eingesetzt, die über große Datenmengen verfügen und regelmäßig aktualisierte Daten benötigen. Es kann auch verwendet werden, um Backups oder archivierte Daten auf kosteneffiziente Weise zu speichern.
Unternehmen, die automatisiertes Data Tiering einsetzen wollen, müssen über die entsprechende Software- und Hardware-Infrastruktur verfügen und ihre Datennutzungsmuster und Speicheranforderungen genau kennen.
Unternehmen können auch manuelles Data Tiering verwenden, bei dem Daten manuell zwischen den Speicherebenen verschoben werden. Dies erfordert mehr manuelle Eingriffe und kann weniger kosteneffizient sein als automatisiertes Data Tiering.
Automatisiertes Data Tiering bietet Unternehmen mehrere Vorteile, darunter Kosteneinsparungen, verbesserte Leistung und besseres Datenmanagement. Es ermöglicht Unternehmen auch, schnell auf sich ändernde Speicheranforderungen und Nutzungsmuster zu reagieren.
SSD-Tiering ist der Prozess der Speicherung von Daten auf verschiedenen Arten von Speichermedien, wobei die Daten, auf die am häufigsten zugegriffen wird, auf den schnellsten und teuersten Medien gespeichert werden, während die Daten, auf die am seltensten zugegriffen wird, auf den langsamsten und billigsten Medien gespeichert werden. Dies ermöglicht den schnellstmöglichen Zugriff auf die wichtigsten Daten, während bei Bedarf auch auf die weniger wichtigen Daten zugegriffen werden kann.
Es gibt drei Speicherebenen:
1. Primärspeicher: Dies ist die erste Speicherebene, auf der die Daten gespeichert werden. Dies geschieht in der Regel auf einer lokalen Festplatte oder einem Solid State Drive (SSD).
2. Sekundärspeicher: Dies ist die zweite Speicherebene, auf der die Daten gespeichert werden. Dies geschieht in der Regel auf einem NAS-Gerät (Network Attached Storage) oder einem SAN (Storage Area Network).
3. tertiäre Speicherung: Dies ist die dritte Speicherebene, auf der die Daten gespeichert werden. Dies geschieht in der Regel auf einem Bandlaufwerk oder einer optischen Platte.
Es gibt drei ETL-Ebenen:
1. Extraktion: Diese Ebene ist für die Extraktion von Daten aus verschiedenen Datenquellen zuständig. Diese Daten können in Form von strukturierten Daten (z. B. aus relationalen Datenbanken) oder unstrukturierten Daten (z. B. aus Protokolldateien oder Daten aus sozialen Medien) vorliegen.
2. Transformieren: Diese Ebene ist für die Umwandlung der im vorherigen Schritt extrahierten Daten in ein Format verantwortlich, das in den Zieldatenspeicher geladen werden kann. Dies kann die Bereinigung der Daten, die Durchführung von Berechnungen und/oder die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen beinhalten.
3. laden: Diese Ebene ist für das Laden der transformierten Daten in den Zieldatenspeicher verantwortlich. Dies kann das Erstellen von Tabellen und Indizes im Zieldatenspeicher und das Laden der Daten in diese Tabellen beinhalten.
Beim Tiering wird die Datenspeicherung auf der Grundlage von Leistung und Kosten in Schichten gruppiert. Die Daten werden in der Regel auf der schnellsten und teuersten Schicht (z. B. SSDs oder RAM) für aktive Daten und auf langsameren und billigeren Schichten (z. B. HDD) für inaktive Daten gespeichert. Dies ermöglicht einen schnelleren Zugriff auf die aktiven Daten, während der Zugriff auf die inaktiven Daten bei Bedarf weiterhin möglich ist.
AWS Data Tiering ist eine Möglichkeit zur Optimierung der Speicherkosten, indem Daten automatisch auf kostengünstigere Speicheroptionen verschoben werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Dies kann manuell oder über Lebenszyklusrichtlinien erfolgen.