Prognosen zufolge werden bis zum Jahr 2025 mehr als 75 Milliarden mit dem Internet der Dinge (IoT) verknüpfte Geräte im Einsatz sein. Die damit verbundenen Datenströme erschaffen einen immer dringender werdenden Bedarf an Speicherarchitekturen, welche die von diesen Geräten erzeugten Datenmengen in einer angemessenen Geschwindigkeit verarbeiten und skalieren können. Damit Unternehmen das Potenzial des IoT voll ausschöpfen können, sollten sie auf Objektspeicher vertrauen.
Das Internet der Dinge (engl.: Internet of Things, IoT) bezeichnet ein Netzwerk von physischen Objekten, die an das Internet geknüpft sind. Mittels Cloud, Software, Sensorik oder anderer Technologie sind die Objekte dazu in der Lage untereinander Daten auszutauschen. Eine solche Verknüpfung der digitalen und physischen Welt funktioniert nicht nur im Privatbereich, sondern betrifft auch die Öffentlichkeit oder die Industrie – und sie steht erst in den Kinderschuhen. Das bedeutet, dass je größer und dichter das digitale Netzwerk in der Zukunft wird, desto höher werden die Anforderung an die Datenverarbeitung im Hintergrund. Die Ansprüche sind nicht weniger als ständige Datenverarbeitung und -verfügbarkeit in Echtzeitgeschwindigkeit, flexible Skalierung und geringe Kosten.
Wie können Unternehmen, die sich jetzt und in Zukunft der IoT-Technologie bedienen, solchen Anforderungen gerecht werden? Auf welche Speicherarchitektur sollten sie sich verlassen?
Bevor Objektspeicher näher erläutert wird, soll eine Vergleichsdimension geschaffen werden – der Blockspeicher: Blockspeicher werden in der Regel für latenzempfindliche Geschäftsanwendungen wie SQL-Datenbanken verwendet. Bei einem blockbasierten Speicheransatz hat die externe Anwendung eine genaue Kontrolle darüber, wie der Speicher zugewiesen wird und kann genau bestimmen, wie die Daten platziert werden. Diese Kontrolle ermöglicht eine hohe Anwendungsleistung, hat jedoch ihren Preis: Blockspeicher sind teuer und schwer zu skalieren. Bei einer Blockspeicherarchitektur werden die Metadaten, die Informationen über eine Datei enthalten (Name, Typ, Berechtigungen), getrennt von der Datei selbst gespeichert und verwaltet, so dass ein externes Betriebssystem oder eine Anwendung leicht auf sie zugreifen kann. Dieser Ansatz funktioniert gut für mäßig große Datenspeicher, aber wenn das Metadaten-Repositorium (Tabellen, in denen die Metadaten gespeichert sind) wächst, verlängern sich auch die Abfragezeiten (Tabellensuche dauert immer länger), was Anwendungsleistung und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen können.
Objektspeicher wurden von Grund auf so konzipiert, dass sie die erhöhten Anforderungen an Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit der Cloud erfüllen. Die Architektur umgeht Größenbeschränkungen hierarchischer Speicherarchitekturen, indem sie Dateidaten und Metadaten zusammen in einem einzigen Container mit einer eindeutigen, globalen Kennung speichert. Objektspeicher wurde mit Blick auf die heutigen Cloud-basierten Anwendungen und Dienste entwickelt. Im Gegensatz zur blockbasierten Architektur (mit starr definierten Metadaten) können Unternehmen bei einem objektbasierten Speicheransatz Metadaten flexibel anpassen. Das unterstützt moderne Anwendungen, wie zum Beispiel Big Data Analytics. Darüber hinaus ermöglicht Objektspeicher eine enorme Skalierbarkeit: Unternehmen können ein Objekt schnell und effizient aus einem globalen Speicherpool abrufen, ohne unter großem Aufwand durch hierarchische Datenstrukturen navigieren zu müssen. Zusätzlich können sie Daten direkt vor Ort verfolgen und analysieren – ohne externe Software oder Datenbanken zu verwenden.
Frühere Generationen von Objektspeichern waren bei der Datenverarbeitung noch langsamer als Datei- oder Blockspeicher. Leistungsstarke Metadaten-Datenbanken, Datenbank-Engines und NVMe-SSD ermöglichen Objektspeicher genau die Effizienz zu bieten, die für Anwendungen mit hohem Datenverkehr und strukturierten Inhalten (beispielsweise in einem IoT-Netzwerk) erforderlich ist. Das bedeutet, dass hochleistungsfähiger Cloud-Speicher in der Lage ist, sehr kleine Objekte zu verarbeiten, die von Milliarden von Sensoren erzeugt werden. Dazu zählen etwa Medizintechnik Beschleunigungsmesser, Sensoren an Maschinenfließbändern oder Lesegeräte für Fingerabdrücke.
Doch eine Hochleistungsspeicherarchitektur mittels Objektspeicher hat nicht nur seine Vorteile. In der Regel gilt: Je mehr Leistung und Skalierbarkeit, desto teuer. So ist hochleistungsfähiger, objektbasierter Speicher, wie der, den IoT-Anwendungen benötigen, teurer als andere Speicherarchitekturen. In den nächsten Jahren wird die Hauptlast der Objektspeicherung HDD ausmachen. Die Preise für SSD sind zwar stark rückläufig, aber sie sind pro Kapazitätseinheit immer noch 9-mal teurer als HDD. Letzten Endes entscheidet also der Preis darüber, wie viele Daten wo gespeichert werden sollen. Die Bedeutung einer Kombination aus NVMe-SSD und HDD sollten Unternehmen nicht unterschätzen: In Bezug auf die Leistung ist eine einzelne HDD einer einzelnen SSD zwar unterlegen, die Kombination mehrerer preiswerter HDDs mit einer Hochleistungs-SSD liefert jedoch hohe Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeiten zu erschwinglichen Kosten.
Es werden immer mehr Cloud-native Anwendungen entwickelt. Dies hat zur Folge, dass auch immer mehr Objektspeicherschnittstellen und die AWS S3 API als primäre Verbindung zum Speicher entwickelt werden. Zu diesen Anwendungen gehören KI/ML-Apps, Data Lakes, Cloud-native Datenbanken und maschinengenerierte Daten wie IoT. Gerade Analytik-geprägte Anwendungsfälle, Anwendungen im Gesundheitswesen und Biowissenschaften (etwa medizinische Forschung und die Weiterentwicklung medizinischer Geräte) oder in der Fertigung (Fließbandsensoren) profitieren am meisten von Hochleistungsspeicher. Nur um ein Beispiel zu nennen: Hochleistungsspeicher ermöglicht beispielsweise die Beschleunigung der Genomsequenzierung von Tagen auf wenige Stunden.
Mit zunehmender Verbreitung des IoT steigt auch der Bedarf an effizientem Speicher, der den neuen Anforderungen gerecht wird. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf der Geschwindigkeit, in der die Daten verarbeitet werden, sowie ihre Skalierbarkeit. Diesen Anforderungen wird Objektspeicher gerecht. So verschafft sich Objektspeicher in der Leistung einen klaren Vorteil gegenüber anderen Speicherarchitekturen. Dennoch müssen Unternehmen ein entsprechendes Budget einplanen, da Objektspeicher, je leistungsfähiger er ist, teurer als seine Alternativsysteme ist. Eine Kombination aus HDD und SSD eignet sich daher gut, um einen Ausgleich im Preis-Leistungsverhältnis zu schaffen.
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