Im Fokus: Cloud Storage Die passende Storage-Strategie für datengesteuerte Unternehmen

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„Das Geld folgt den Daten“, sprich: Erfolgreiche digitale Geschäftsmodelle benötigen eine solide Datenbasis. Dieser Grundsatz gilt im Zeitalter der Digitalisierung mehr denn je. Doch auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen sind mehrere Hürden zu nehmen.

Eine diese Hürden sind die Datenmengen, die erfasst und gespeichert werden müssen. Das weltweite Datenvolumen auf Storage-Medien wie Festplatten und Flash-Speichern wächst kontinuierlich und signifikant. Hinzu kommt, dass die Zahl der Datenquellen drastisch zunimmt. So verzeichnen vor allem Big Data & Analytics (43 Prozent), die Vernetzung von Produkten (37 Prozent) sowie Industrie 4.0/Internet of Things (30 Prozent) eine starke Zunahme der Datenvolumina. Zu diesem Ergebnis kommt eine Untersuchung von Crisp Research im Auftrag von Fujitsu.

Die Folge ist, dass die „Storage-Welt“ heterogener und komplexer wird. So wird bereits 2022 die Hälfte der Daten, die Unternehmen erzeugen, an der so genannten Edge von IT-Infrastrukturen verarbeitet. Zu diesen Daten zählen beispielsweise Informationen von Sensoren an Maschinen und in Fahrzeugen. Außerdem werden Daten auf Systemen im Unternehmensrechenzentrum (Core) und in der Cloud gespeichert. Das heißt, es etabliert sich eine Art Dreigespann: Edge, Core und Cloud.

Cloud: Es kommt auf die Anforderungen an

Vor einer vergleichbaren Situation stehen IT-Fachleute, wenn sie Cloud-basierte Storage-Ressourcen nutzen wollen. Es gibt mehrere Ansätze: Public und Private Cloud sowie Hybrid-Cloud-Infrastrukturen. Bei Public Clouds teilen sich die Nutzer („Mandanten“) die entsprechenden Speicherressourcen in den Cloud-Rechenzentren der Provider. Zu den Vorteilen einer Public-Cloud-Lösung zählen der günstige Preis und die hohe Skalierbarkeit. Hinzu kommt, dass Nutzer auf einfache Weise Speicherplatz in einer Public Cloud buchen können.

Dem stehen diverse Nachteile gegenüber. So werden geschäftskritische und personenbezogene Daten auf Servern gespeichert, auf die eventuell Dritte Zugriff haben, etwa Ermittlungsbehörden anderer Länder. Außerdem müssen Unternehmen abwägen, ob ihre Unternehmensnetzwerke dafür ausgelegt sind, große Datenbestände in eine Public Cloud zu transferieren, denn in vielen Regionen in Deutschland mangelt es an Breitband-Internetverbindungen. Das kann sich vor allem negativ auf das Wiederherstellen gesicherter Daten auswirken, die in einer Public Cloud vorgehalten werden.

Hybrid-Modell wird zur Normalität

Eine Private (Storage) Cloud wiederum kommt vorzugsweise für größere Unternehmen in Betracht, die über das Budget und die IT-Fachleute verfügen, um eine solche Umgebung aufzusetzen und zu managen. Eine Alternative sind Hosted Private Clouds. Sie werden von einem Serviceprovider bereitgestellt und verwaltet. Ein Anwender kann beispielsweise bei einem solchen Anbieter einen eigenen Storage-Server mieten und von diesem managen lassen. Das reduziert den Aufwand und macht eine solche Private Cloud auch für kleinere und mittelständische Unternehmen erschwinglich.

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Es zeichnet sich allerdings ab, dass die meisten Unternehmen keinen puristischen Ansatz wählen. Das heißt, sie setzen im Storage-Bereich nicht ausschließlich auf Public-Cloud-Services oder bevorzugen nur eine Private Cloud. Vielmehr kommt in immer mehr Unternehmen ein hybrider Ansatz zum Zuge: Dieser verknüpft Private, Public und Managed Clouds mit vorhandenen IT-Ressourcen. Fast 90 Prozent der Unternehmen bevorzugen inzwischen diesen Weg, so eine Studie der Marktforschungs- und Beratungsfirma PAC-teknowlogy.

Option: Managed Services nutzen

Diese Strategie hat mehrere Vorteile. Unternehmen können eine vorhandene Storage-Infrastruktur oder eine Private Cloud nutzen, um dort etwa besonders sensible Informationen zu speichern. Gleichzeitig haben sie die Option, die Agilität und hohe Skalierbarkeit von Public-Cloud-Services zu nutzen. Auch für die Datensicherung und die Umsetzung eines Disaster-Recovery-Ansatzes kommen Public Clouds in Frage, vorausgesetzt, es werden Schutzmaßnahmen wie eine starke Datenverschlüsselung angewendet.

Eine solche hybride IT- und Storage-Umgebung kann jedoch schnell einen hohen Komplexitätsgrad erreichen. Das ist vor allem dann der Fall, wenn ein Unternehmen neben internen Storage-Kapazitäten und Private Cloud auf die Cloud-Angebote mehrerer Provider zurückgreift, Stichwort: Multi-Cloud. Eine solche Umgebung zu verwalten, erfordert spezielle Fachkenntnisse. Doch an diesen mangelt es vielen Unternehmen, speziell kleineren und mittelständischen Firmen.

Einen Ausweg bieten Managed Services. In diesem Fall übernimmt ein IT- und Cloud-Spezialist wie etwa Fujitsu die Aufgabe, die Hybrid-IT- und Cloud-Infrastruktur zu konfigurieren und zu verwalten. Dabei werden auch Faktoren wie die Data Governance und die Compliance- und Datenschutzanforderungen des Nutzers berücksichtigt. Die hauseigene IT-Abteilung wird somit von dieser Aufgabe – oder besser gesagt Last – befreit.

Basis: Datenstrategie

Doch nicht nur die Frage, auf welchen Systemen und in welchen IT-Umgebungen Daten gespeichert werden, spielt für ein datenorientiertes Unternehmen eine Rolle. Ebenso wichtig ist eine Datenstrategie. Sie legt fest, welchen Geschäftsnutzen ein Unternehmen mithilfe eines „Data-Driven Transformation“ Ansatzes erreichen möchte, welche Daten dafür erforderlich sind und welche Storage-Infrastruktur sich am besten dafür eignet.

Im ersten Schritt gilt es, die vorhandenen Datenbestände zu sichten und Ideen zu entwickeln, wie sich diese Informationen in digitale Geschäftsmodelle umsetzen lassen. Das heißt, es sind zwei Aspekte zu beachten: zum einen die Monetarisierung der Daten, zum anderen, welche Informationen in welchen Formaten vorliegen müssen, um das zu erreichen. Gegebenenfalls müssen weitere Daten hinzugefügt werden, etwa durch den Kauf von Informationen.

Nach dieser Bestandsaufnahme und dem Festlegen des Ziels der Datenstrategie folgt der Aufbau einer passenden Datenarchitektur. Ein zentrales Thema dabei ist, ein in sich stimmiges Gesamtpaket zu schnüren. Es umfasst Storage-Ressourcen, Netzwerkkomponenten und Datenplattformen, inklusive der entsprechenden Datenmanagementlösungen. Zu beachten ist außerdem, dass diese Architektur alle Datenquellen und Speicherorte berücksichtigen muss – an der Edge, im Rechenzentrum und in der Cloud. Daher ist es eine Überlegung wert, bei der Konzeption und Implementierung einer Datenarchitektur auf Unterstützung von Profis wie Fujitsu zurückzugreifen.

Solche Spezialisten können zusammen mit dem Anwender die Komponenten der Lösung auf Wunsch auch in Hybrid-IT- und Cloud-Umgebungen integrieren. Ein Vorteil ist, dass der Nutzer dadurch Zeit spart und von den Erfahrungen des Dienstleisters mit vergleichbaren Projekten profitiert.

Dritter Schritt: Sicherheits-Framework implementieren

Um Compliance- und Sicherheitsrisiken zu minimieren, ist ein Security-Framework erforderlich. Es muss berücksichtigen, auf welchen Systemen welche Daten gespeichert sind, ob es sich um „sensible“ Informationen handelt und welche Schutzmaßnahmen erforderlich sind. Zum Beispiel das Verschlüsseln der Informationen auf Storage-Systemen und das Verschlüsseln der Daten beim Transport über Netzwerkverbindungen.

Umsetzen lässt sich das mithilfe eines Security-Frameworks, das die gesamte „Reise“ der Daten absichert: vom Entstehungsort, etwa einer Geschäfts-Software oder einem Sensor an einer Maschine, über den Transport über ein Netzwerk bis zu den Systemen, auf denen die Daten weiterbearbeitet, ausgewertet und gespeichert werden.

Daten in verwertbare Informationen umsetzen

Zu den wichtigsten Aspekten einer Datenstrategie und damit auch der Anpassung der Storage-Infrastruktur zählt jedoch, dass letztlich aus den Daten verwertbare Informationen und digitale Angebote werden sollen. Eine Schlüsselrolle spielen dabei Datenanalyseanwendungen (Big Data & Analytics, Advanced Analytics) sowie KI- und Machine-Learning-Software (ML). Die Anforderungen dieser Applikationen an die Storage-Infrastruktur müssen berücksichtigt werden, etwa kurze Zugriffszeiten und hohe Datenraten.

Beide sind beim Training von KI- und ML-Modellen wichtig, aber auch dann, wenn entsprechende Lösungen im Produktivbetrieb eingesetzt werden. Deshalb stellen Fujitsu und sein Partner NetApp Anwendern beispielsweise eine Lösung für KI und Machine Learning bereit, die aus Hochleistungsservern und Storage-Systemen mit NVMe-SSDs besteht.

Solche Lösungen spielen auch oder gerade im Cloud-Zeitalter eine Rolle, denn ein beträchtlicher Teil der Unternehmen nutzt Cloud-basierte Ressourcen, um erste Erfahrungen mit Analytics, KI und Machine Learning zu sammeln. Geschäftsaktivitäten und digitale Angebote auf Basis dieser Technologien werden jedoch eher im eigenen Rechenzentrum oder einer Hybrid-IT-Umgebung angesiedelt.

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Ein „Data-Driven-Transformation“-Ansatz sollte zudem einen weiteren Punkt berücksichtigen: die Tatsache, dass Informationen in „Silos“ gefangen sein können. Das sind beispielsweise Informationsbestände, die nur den Fachbereichen, der Geschäftsführung oder den IT-Experten zugänglich sind. Einer Studie von Fujitsu zufolge sind „Datensilos“ für 51 Prozent der Unternehmen ein Faktor, der sich negativ auf KI- und Machine-Learning-Projekte auswirkt. Abhilfe schafft beispielsweise eine Data Fabric, die Daten allen „Stakeholdern“ und Anwendungen zugänglich macht, ganz gleich, wo sich diese Informationen befinden: in der Cloud, im Unternehmensrechenzentrum oder an der Edge.

Fazit

Den einen „Königsweg“ zur perfekten Storage-Infrastruktur für ein datenorientiertes Unternehmen gibt es nicht. Vielmehr muss jeder Anwender anhand seiner Anforderungen eine individuelle Storage- und Datenstrategie entwickeln. Klar ist jedoch, dass dies keine einfache Aufgabe ist. Datensilos müssen nicht beseitigt werden, sondern es gilt auch Datenbestände „in den Griff“ zu bekommen, die auf Storage-Systemen in der Cloud, im eigenen Data Center und auf Edge-Systemen lagern. Daher ist es sinnvoll, auf die Unterstützung von IT-Dienstleistern zurückzugreifen, die Erfahrung mit solchen komplexen Umgebungen haben.

* Der Autor Stefan Roth ist Head of Storage Business & Category Management Datacenter Central Europe bei Fujitsu.

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