Organizações hoje em dia precisam utilizar o armazenamento de forma racional, pois grandes volumes de dados podem aumentar os custos de armazenamento e levar à proliferação de dados. Os meios de armazenamento de dados diferem em termos de custo, velocidade de gravação/leitura, etc., e diferentes tipos de dados devem ser armazenados no meio mais eficiente a fim de economizar custos e recursos.
Por exemplo, armazenar backups em dispositivos SSD (unidades de estado sólido) de alta velocidade é desnecessariamente caro, uma vez que a alta velocidade de SSDs não é necessária para este tipo de dados secundários. Por outro lado, armazenar máquinas virtuais de produção (VMs) em discos rígidos (HDDs) com baixa RPM (rotações por minuto) pode ser amigável orçamentário, mas não atenderá aos requisitos de desempenho para sistemas primários.
Por essa razão, os tipos de armazenamento devem ser categorizados para que cada tipo de armazenamento seja usado para armazenar os dados apropriados usando o nivelamento de armazenamento.
O que é nivelamento de armazenamento?
O nivelamento de armazenamento é uma estratégia de gerenciamento de armazenamento de dados usada para otimizar o desempenho e a eficiência custo-benefício de um sistema de armazenamento classificando dados em diferentes camadas com base em suas características e padrões de acesso. O objetivo principal do nivelamento de armazenamento é garantir que os dados mais acessados e críticos sejam armazenados em meios de armazenamento de alto desempenho, enquanto os dados acessados com menos frequência ou menos críticos sejam armazenados em meios de armazenamento de baixo custo.
Essa abordagem permite que as organizações armazenem seus dados em diferentes tipos de meios de armazenamento, como unidades de estado sólido rápidas e caras (SSDs) ou discos rígidos mais lentos, mas mais econômicos (HDDs), dependendo do valor e dos padrões de uso dos dados.
O tiering de armazenamento começa com a classificação dos dados em diferentes categorias ou camadas com base em critérios como frequência de acesso, importância e requisitos de desempenho. Essa classificação pode mudar ao longo do tempo se o processo de trabalho exigir. O número e os tipos de camadas de armazenamento podem variar – de 3 a 7 – dependendo da infraestrutura de armazenamento.
A tiered storage architecture helps organizations reduce storage costs by allocating high-cost storage resources only to the data that requires it. This ensures that expensive resources are not wasted on data that doesn’t benefit from them. By placing hot (frequently accessed) data on high-performance storage media and cold (less frequently accessed) data on lower-performance media, storage tiering optimizes overall system performance.
Classes de Dados para Armazenamento em Camadas
As classes de dados em uma arquitetura de armazenamento em camadas referem-se à categorização ou classificação de dados com base em atributos ou características específicas. Essas classes criam uma hierarquia de dados e ajudam a determinar onde os dados devem ser armazenados dentro de um sistema de armazenamento em camadas. Essa abordagem garante que os dados sejam colocados na camada de armazenamento mais apropriada para equilibrar desempenho, custo e acessibilidade. Os detalhes das classes de dados podem variar dependendo das necessidades da organização e da infraestrutura de armazenamento. Os atributos comuns usados para classificação de dados são:
- Frequência de acesso. Um dos principais critérios para a classificação de dados é com que frequência eles são acessados por usuários e aplicativos. Os dados que são usados regularmente e ativamente (dados quentes) devem ser armazenados em camadas de armazenamento de alto desempenho, como SSDs ou unidades NVMe, para garantir tempos de acesso rápidos. Em contraste, os dados acessados com pouca frequência (dados frios) podem ser colocados em camadas de armazenamento de custo mais baixo, como HDDs ou armazenamento em nuvem.
- Importância ou criticidade. Alguns dados são mais críticos para as operações de uma organização ou para os requisitos de conformidade do que outros. Os dados críticos podem precisar ser armazenados em camadas de armazenamento mais confiáveis e resilientes, como RAID (conjunto redundante de discos independentes) ou armazenamento em nuvem com redundância, para minimizar o risco de perda de dados.
- Tipo de dados. Diferentes tipos de dados, como arquivos de banco de dados, conteúdo multimídia, logs de aplicativos ou documentos arquivados, podem ter requisitos de armazenamento variados. Por exemplo, arquivos multimídia podem exigir alto throughput e capacidade, enquanto logs podem ser armazenados em armazenamento mais lento, contanto que sejam retidos para fins de conformidade.
- Período de retenção. Dados com requisitos específicos de retenção ou conformidade podem precisar ser armazenados em camadas que possam garantir integridade e disponibilidade de dados pelo período necessário. Dados de conformidade frequentemente exigem retenção a longo prazo e, portanto, podem ser armazenados em camadas de armazenamento mais confiáveis.
- Tamanho. Objetos de dados grandes podem se beneficiar ao serem armazenados em camadas de armazenamento otimizadas para capacidade, enquanto dados pequenos e frequentemente acessados podem exigir armazenamento com baixa latência e alto desempenho de E/S.
- Ciclo de vida dos dados. Os dados passam por várias etapas em seu ciclo de vida, desde a criação e uso ativo até a arquivamento ou exclusão. As classes de dados devem levar em conta essas etapas e mover os dados entre camadas conforme necessário. Por exemplo, dados recém-criados podem começar em uma camada de alto desempenho, mas gradualmente serem movidos para camadas de custo mais baixo à medida que se tornam menos ativos.
- Sensibilidade ao custo. As organizações frequentemente têm restrições orçamentárias. As classes de dados podem ajudar a alinhar os custos de armazenamento de dados com as considerações orçamentárias, garantindo que recursos de armazenamento mais caros sejam reservados para dados que justifiquem o custo.
- Requisitos do usuário ou da aplicação. Diferentes usuários ou aplicações podem ter necessidades específicas de armazenamento. As classes de dados podem levar em conta esses requisitos para garantir que cada grupo receba o desempenho e a capacidade de armazenamento necessários.
Uma vez que os dados são classificados nessas classes, políticas e algoritmos são usados para gerenciar a colocação e movimentação de dados dentro da infraestrutura de armazenamento em camadas. Isso garante que os dados sejam continuamente otimizados para desempenho e eficiência de custo, ao mesmo tempo em que atendem às necessidades organizacionais e padrões de acesso.
Classificação com armazenamento quente, morno e frio
O tipo comum de classificação de dados em sistemas de armazenamento em camadas é classificar os dados como críticos para missão, quentes, mornos e frios. Essas classes ajudam a determinar como os dados são armazenados, gerenciados e acessados dentro da infraestrutura de armazenamento. Neste caso, as classes de dados usadas em estratégias de armazenamento em camadas incluem:
- Dados críticos para missão. Esta classe de dados diz respeito a dados que são absolutamente essenciais para as operações principais de uma organização. Os dados críticos para missão exigem o mais alto nível de desempenho, confiabilidade e disponibilidade. Eles são tipicamente armazenados nos meios de armazenamento mais resilientes e de alto desempenho disponíveis, como matrizes de SSD redundantes ou sistemas de armazenamento tolerantes a falhas.
- Dados quentes. Dados quentes referem-se a dados que são acessados ativamente e com frequência. Esses dados geralmente têm alta importância para a organização e requerem tempos de resposta rápidos e armazenamento de alto desempenho. Os dados quentes são frequentemente armazenados nos meios de armazenamento de nível mais alto, como unidades de estado sólido (SSDs) ou unidades NVMe, para garantir baixa latência e acesso rápido.
- Dados mornos. Dados mornos representam dados que são acessados com menos frequência do que os dados quentes, mas ainda são usados ativamente. Esta classe de dados geralmente reside em um nível abaixo dos dados quentes em termos de desempenho, como unidades de disco rígido (HDDs) de alto desempenho ou soluções de armazenamento híbridas. Embora os dados mornos possam não exigir o armazenamento mais rápido, ainda precisam estar prontamente disponíveis para acesso eficiente.
- Dados frios. Dados frios incluem dados que são raramente acessados, históricos ou arquivados. Esses dados são frequentemente considerados menos críticos e são armazenados em camadas de armazenamento de custo mais baixo, que podem ser discos rígidos tradicionais mais lentos, ou até mesmo opções de armazenamento arquivado como fita ou armazenamento em nuvem frio. O foco para dados frios é na retenção a longo prazo e economia de custos.
O número de classes de dados pode depender do número de camadas de armazenamento no modelo de classificação de armazenamento. As organizações podem classificar os dados de maneira mais complexa usando as seguintes classes de dados além das classes explicadas acima:
- Backup e recuperação de dados em caso de desastres. Os dados utilizados para fins de backup e recuperação de desastres geralmente são categorizados separadamente. Essas classes de dados têm foco em garantir que os dados possam ser restaurados de forma confiável e rápida em caso de perda de dados ou falha no sistema. Os dados de backup podem ser armazenados em sistemas baseados em disco, enquanto cópias de retenção de longo prazo podem ser armazenadas em fita ou na nuvem.
- Dados de conformidade. Dados que precisam obedecer aos requisitos de conformidade regulatória, como registros financeiros ou dados de saúde, podem ter necessidades de armazenamento específicas. As classes de dados de conformidade garantem que esses dados sejam armazenados de forma segura, com recursos como criptografia e controles rígidos de acesso, e retidos pelo tempo necessário.
- Dados de usuário ou departamentais. Algumas organizações classificam os dados com base em sua origem, como dados gerados por departamentos ou usuários específicos. Essa abordagem pode ajudar a alocar recursos de armazenamento com base nas necessidades de diferentes unidades organizacionais.
- Dados temporários ou de cache. As classes de dados para dados temporários ou de cache podem incluir dados que têm curta duração e podem ser armazenados em camadas de armazenamento de alta velocidade para acesso rápido, com a compreensão de que podem ser descartados ou substituídos quando não forem mais necessários.
Dados de migração de camadas . Em alguns casos, são utilizadas classes de dados para identificar dados que estão sendo movidos ativamente entre camadas de armazenamento com base nos padrões de acesso. Por exemplo, dados que começam como “quentes” mas se tornam menos acessados ao longo do tempo podem migrar para camadas de armazenamento “mais mornas” ou “mais frias”. - Dados de migração de nível. Em alguns casos, classes de dados são usadas para identificar dados que estão se movendo ativamente entre níveis de armazenamento com base em padrões de acesso. Por exemplo, dados que começam como quentes, mas são acessados com menos frequência ao longo do tempo, podem migrar para níveis de armazenamento mais quentes ou frios.
Essas classes de dados podem servir como diretrizes para administradores de armazenamento e sistemas de gerenciamento de armazenamento automatizado para tomar decisões informadas sobre onde colocar dados dentro de uma infraestrutura de armazenamento em camadas.
Tipos de Armazenamento Multinível
Armazenamento multinível refere-se a uma arquitetura de armazenamento em que os dados são categorizados em diferentes níveis com base em seus requisitos de desempenho e acessibilidade. Cada nível representa um nível específico de desempenho de armazenamento e custo. O objetivo é garantir que os dados sejam armazenados no nível mais apropriado para otimizar tanto o desempenho quanto a eficiência de custo. Abaixo, você pode ver níveis comuns de armazenamento, começando com o Tier 0:
- Tier 0 representa o nível de armazenamento com o melhor desempenho em um sistema de armazenamento multinível. Geralmente é composto pelos meios de armazenamento mais rápidos e caros disponíveis, como unidades de estado sólido (SSDs) de classe empresarial ou SSDs NVMe (Non-Volatile Memory Express). Dados armazenados no Tier 0 são tipicamente de importância crítica e requerem latência extremamente baixa, alto desempenho de E/S e acesso rápido a dados. É usado para aplicativos e dados que exigem os maiores níveis de desempenho.
- Nível 1 é o próximo nível abaixo em termos de desempenho e custo. Geralmente consiste em unidades de disco rígido (HDDs) de alto desempenho, matrizes de armazenamento híbrido (combinando SSDs e HDDs) ou SSDs mais rápidos, que não são tão caros quanto os do Nível 0. Dados no Nível 1 são importantes, mas podem não exigir o armazenamento mais rápido disponível. Esse nível é adequado para aplicativos e dados que precisam de bom desempenho, mas podem tolerar um pouco mais de latência em comparação com os dados do Nível 0.
- Nível 2 representa um nível de armazenamento de menor custo com desempenho um pouco mais lento em comparação com o Nível 1. Geralmente inclui HDDs tradicionais ou soluções de armazenamento baseadas na nuvem. Dados no Nível 2 são tipicamente acessados com menos frequência ou menos críticos para operações em tempo real. Esse nível é adequado para dados de arquivamento, backups e dados que podem tolerar tempos de acesso mais longos.
- Nível 3 é o nível de armazenamento de menor custo em um sistema de armazenamento multilinear. Geralmente inclui soluções de armazenamento de arquivamento, como bibliotecas de fitas e armazenamento frio baseado na nuvem. Dados no Nível 3 são raramente acessados e são principalmente retidos por questões de conformidade, regulatórias ou para arquivamento de longo prazo. Oferece o menor desempenho, mas o armazenamento mais econômico.
Algumas organizações que utilizam principalmente armazenamento no local dedicam níveis adicionais especiais para armazenamento na nuvem pública e armazenamento de backup:
- Camada de Nuvem. Em algumas arquiteturas de armazenamento em várias camadas, é utilizada uma camada separada Camada de Nuvem para armazenar dados em um serviço de armazenamento na nuvem como Amazon S3 ou Azure Blob Storage. Isso permite que as organizações aproveitem o armazenamento na nuvem escalável e de custo-efetivo para dados que podem não se encaixar perfeitamente em camadas locais. Os dados na camada de nuvem podem ser acessados pela internet quando necessário.
- Camada de Backup. Embora nem sempre considerada uma camada primária de armazenamento, o armazenamento de backup é uma parte crítica da hierarquia de armazenamento. Os dados de backup são armazenados em sistemas baseados em disco ou bibliotecas de fitas, dependendo da estratégia de backup da organização. O foco está na proteção de dados e recuperação rápida em caso de perda de dados ou desastres.
Quantas camadas são geralmente utilizadas por organizações?
O número de camadas utilizadas por organizações em suas arquiteturas de armazenamento pode variar amplamente dependendo de suas necessidades específicas, restrições orçamentárias e da complexidade de seus requisitos de gerenciamento de dados. No entanto, na prática, muitas organizações implementam uma hierarquia de armazenamento de três camadas como ponto de partida (Tier 0, Tier 1, Tier 2).
Muitas organizações começam com essas três camadas como base e, em seguida, personalizam sua infraestrutura de armazenamento para atender às suas necessidades específicas. Eles podem adicionar camadas adicionais ou adotar classes de armazenamento especializadas à medida que seus requisitos de dados evoluem. Por exemplo:
- Alguns organizações podem adicionar um Nível 4 ou Nível 5 para armazenamento de arquivamento a longo prazo e profundo, o que pode envolver tecnologias como bibliotecas de fitas ou armazenamento em nuvem de custo muito baixo.
- Outros podem implementar um Nível de Nuvem para backups offsite e finalidades de recuperação de desastres, usando serviços de armazenamento em nuvem como o Amazon S3 ou o Azure Blob Storage.
- Estratégias híbridas de nuvem também podem introduzir mais níveis, incluindo níveis baseados na nuvem para dados que precisam ser movidos de forma transparente entre armazenamento local e na nuvem.
A chave é projetar uma arquitetura de armazenamento que se alinhe com os padrões de acesso a dados, requisitos de desempenho e considerações orçamentárias da organização. Também é importante implementar políticas eficazes de gerenciamento e escalonamento de dados para garantir que os dados sejam armazenados no nível apropriado com base nas necessidades em mudança destes dados ao longo do tempo. À medida que as tecnologias de armazenamento de dados continuam a evoluir, as organizações podem ajustar suas estratégias de armazenamento escalonado para aproveitar novas inovações e soluções de custo-eficiente.
Esses níveis de armazenamento comuns podem ser resumidos em uma tabela com explicações breves e casos de uso típicos:
| Número da Camada | Nome da Camada | Explicação | Casos de Uso Típicos |
| Tier 0 | SSD Ultra-rápido | Armazenamento de alta performance, baixa latência | Bancos de dados críticos, aplicativos em tempo real |
| Tier 1 | SSD de alta performance | Boa combinação de velocidade e custo | Dados de aplicativos gerais, máquinas virtuais |
| Tier 2 | Armazenamento híbrido | Mistura de SSDs e HDDs, econômico | Armazenamento de backup, dados secundários, compartilhamentos de arquivos |
| Tier 3 | HDD próximo à linha | Armazenamento de backup, dados secundários, compartilhamentos de arquivos | Dados de arquivamento, armazenamento de longo prazo |
| Tier 4 | Armazenamento frio | Baixo custo, capacidade muito alta, acesso lento | Dados de arquivamento acessados com pouca frequência |
| Camada de Nuvem | Armazenamento na nuvem | Armazenamento baseado na nuvem escalável | Backups offsite, recuperação de desastres, compartilhamento de dados |
Por favor, note que os nomes e características das camadas de armazenamento podem variar entre organizações e fornecedores de armazenamento. A tabela acima fornece uma visão geral geral das camadas de armazenamento comuns e seus casos de uso típicos, mas as implementações específicas podem diferir com base nas necessidades da organização e nas tecnologias disponíveis.
Onde São Utilizadas as Camadas de Armazenamento
O escalonamento de armazenamento é uma estratégia de gerenciamento de armazenamento que pode ser usada tanto no local (dentro dos próprios data centers de uma organização ou ambientes de nuvem privada) quanto na nuvem pública. É uma abordagem flexível que pode ser aplicada a várias arquiteturas de armazenamento para otimizar o posicionamento e os padrões de acesso a dados.
Armazenamento em camadas no local
O armazenamento em camadas é utilizado nas seguintes configurações focadas na infraestrutura local (local):
- Centros de dados tradicionais. Em centros de dados on-premises tradicionais, o armazenamento em camadas é comumente usado para gerenciar dados armazenados em diferentes tipos de mídia de armazenamento, como SSD, HDD e bibliotecas de fitas. As organizações implementam o armazenamento em camadas para otimizar o desempenho, o custo e a disponibilidade de dados dentro de sua própria infraestrutura.
- Nuvens privadas. Muitos ambientes de nuvem privada incorporam o armazenamento em camadas para gerenciar de forma eficiente os dados em diferentes tipos de recursos de armazenamento. Isso é especialmente importante em configurações de nuvem privada, onde os recursos precisam ser alocados dinamicamente para dar suporte a várias cargas de trabalho.
- Nuvens híbridas. Em um ambiente de nuvem híbrida, que combina infraestrutura on-premises com recursos de nuvem pública, o armazenamento em camadas pode ser usado para otimizar o posicionamento de dados em ambas as configurações. As organizações podem usar políticas de camada para determinar quais dados devem residir on-premises e quais devem ser movidos para a nuvem pública para eficiência de custo ou escalabilidade.
Armazenamento em camadas na nuvem pública
Quanto à nuvem pública, o armazenamento em camadas é utilizado nas seguintes configurações:
- Serviços de armazenamento em nuvem pública. Prestadores de serviços de nuvem pública como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform (GCP) oferecem suas próprias opções de estratificação de armazenamento na nuvem como parte de seus serviços de armazenamento na nuvem. Por exemplo, o AWS oferece classes de armazenamento S3 (Standard, Intelligent-Tiering, Glacier, etc.), cada uma adaptada para diferentes requisitos de desempenho e custo.
- Armazenamento de objetos. Os serviços de armazenamento de objetos na nuvem pública geralmente suportam a estratificação de armazenamento para permitir que os clientes escolham a classe de armazenamento mais adequada para seus dados. Isso é benéfico para otimizar custos e tempos de acesso.
Estratificação de Armazenamento Automatizada
A estratificação automatizada de armazenamento e a otimização de estratificação de armazenamento são técnicas utilizadas na gestão moderna de armazenamento de dados para garantir que os dados sejam colocados na camada de armazenamento mais adequada de forma eficaz e no momento certo.
Automatizadaestratificação de armazenamento é uma técnica de gerenciamento de dados que envolve mover automaticamente e dinamicamente dados entre diferentes camadas de armazenamento com base em políticas e critérios específicos. Essas políticas são geralmente definidas por administradores de armazenamento ou estabelecidas por software inteligente de gerenciamento de armazenamento. O principal objetivo da estratificação automatizada de armazenamento é otimizar o uso de recursos de armazenamento, garantindo que os dados sejam armazenados na camada mais adequada em qualquer momento.
O escalonamento automatizado de armazenamento capacita você a otimizar dinamicamente seu escalonamento de armazenamento, monitorando continuamente o uso e o acesso a dados para determinar as prioridades dos dados e os níveis de escalonamento necessários. Ao usar o armazenamento automatizado, você define seus limites preferenciais e a automação cuida do resto.
Conforme o uso de dados atinge limites predefinidos, ele é realocado de acordo. Se a frequência de acesso a dados aumenta, ele se move para um nível de latência mais baixa. Quando os dados ficam inativos, eles são transferidos para um nível de menor custo e maior latência. Essa abordagem otimiza tanto seus custos quanto o desempenho com um esforço mínimo e sem necessidade de manutenção contínua.
O escalonamento automatizado de armazenamento facilita a transferência de dados entre níveis de armazenamento com base em políticas, alinhando-se às necessidades de desempenho e capacidade do usuário. Esse recurso funciona de forma eficiente com sua arquitetura de armazenamento escalonada existente e simplifica a gestão de dados por meio da automação. O escalonamento automatizado de armazenamento melhora a otimização do desempenho e a eficiência de custos devido à ajuste em tempo real e rápida movimentação de dados.
Nível de armazenamento otimização é um conceito mais amplo que abrange várias estratégias, incluindo automatizado escalonamento de armazenamento, para garantir que a infraestrutura de armazenamento de uma organização seja eficientemente gerenciada e utilizada. Embora o escalonamento automatizado de armazenamento seja um componente chave da otimização do nível de armazenamento, outras técnicas e práticas recomendadas também podem ser envolvidas.
Escalonamento vs Cache
Tiering e cache são duas técnicas distintas utilizadas na armazenagem e gestão de dados – servem a propósitos diferentes. Os termos estratificação e cache são frequentemente utilizados erroneamente como sinônimos, mas referem-se a duas técnicas diferentes de aceleração de armazenamento. Ambas envolvem colocar dados frequentemente acessados ou quentes em suportes de alta velocidade como flash. No entanto, as semelhanças terminam basicamente por aí.
Cache armazena temporariamente dados em um suporte de alto desempenho como DRAM ou memória sólida para aumentar o desempenho. O cache fica entre o aplicativo e o armazenamento de back-end. Os mesmos dados também residem em uma camada de armazenamento inferior, geralmente um HDD. Os dados são copiados para o cache, mas os dados originais permanecem em sua localização inicial. O cache é essencialmente uma transação de ida e o cache anula os dados após o uso.
Estratificação de armazenamento, por outro lado, move fisicamente os dados entre dispositivos de armazenamento. Quando os dados são identificados como quentes, esses dados são realocados para uma camada de alta velocidade, deixando a camada padrão sem uma cópia. Quando os dados esfriam, são movidos de volta para a camada padrão. A estratificação de armazenamento envolve mover dados em vez de apenas copiá-los, tanto de armazenamento mais lento para mais rápido quanto vice-versa.
Tanto a estratificação de armazenamento quanto o cache melhoram a acessibilidade aos dados, mas diferem na forma como utilizam o armazenamento para dados acessados com frequência. O cache cria cópias, enquanto a estratificação de armazenamento identifica dados e os move sem criar cópias adicionais.
Assim, o escalonamento se concentra na otimização da colocação de dados a longo prazo em diferentes níveis de armazenamento para alcançar um equilíbrio entre desempenho e custo, enquanto o cacheamento visa acelerar o acesso a dados armazenando temporariamente dados acessados com frequência em um buffer de alta velocidade. A escolha entre escalonamento e cacheamento depende das específicas necessidades do aplicativo ou sistema de armazenamento e do padrão de acesso a dados. Em alguns casos, as organizações podem usar ambas as técnicas em combinação para alcançar o melhor desempenho geral e eficiência de custo.
Armazenamento Escalonado e Gerenciamento de Armazenamento Hierárquico
Armazenamento escalonado e gerenciamento de armazenamento hierárquico são ambas estratégias utilizadas no gerenciamento de armazenamento de dados, mas diferem em sua granularidade, mecanismos de movimentação de dados e objetivos principais. O armazenamento escalonado se concentra em categorizar dados em níveis discretos de meios de armazenamento com base em características, enquanto o gerenciamento de armazenamento hierárquico se concentra em migrar transparentemente arquivos ou objetos individuais entre armazenamento primário e secundário para melhorar a eficiência e os ganhos de custo do armazenamento primário.
Benefícios do Escalonamento de Armazenamento
O escalonamento de armazenamento oferece vários benefícios significativos para organizações que buscam otimizar sua infraestrutura de armazenamento de dados. As principais vantagens de implementar o escalonamento de armazenamento são:
- Melhoria no desempenho. Ao colocar dados acessados com frequência ou dados críticos em níveis de armazenamento de alto desempenho, como unidades de estado sólido ou armazenamento NVMe, o escalonamento de armazenamento pode melhorar significativamente o desempenho do sistema. Isso resulta em menor latência e tempos de acesso a dados mais rápidos para aplicativos e usuários, levando a melhorias na produtividade e satisfação do usuário.
- Utilização eficiente dos recursos. O agrupamento de armazenamento garante que cada nível de armazenamento seja utilizado de forma eficiente, evitando a superdimensionamento de mídias de armazenamento de alto desempenho e a subutilização de armazenamento de menor custo. Isso maximiza o retorno sobre o investimento (ROI) para a infraestrutura de armazenamento.
- Otimização de custos. O agrupamento de armazenamento ajuda as organizações a alocarem recursos de armazenamento caros apenas para dados que exigem alto desempenho, enquanto dados menos críticos ou acessados com menos frequência podem ser armazenados em níveis de custo mais baixos, como discos rígidos ou armazenamento na nuvem. Essa otimização de custos resulta em possíveis economias de custo em hardware e despesas operacionais.
- Carga de trabalho equilibrada. O agrupamento de armazenamento pode ajudar a distribuir dados e cargas de trabalho entre diferentes níveis, reduzindo a concorrência por recursos. Isso é particularmente valioso em ambientes com cargas de trabalho mistas, onde alguns aplicativos exigem alto desempenho enquanto outros têm requisitos de armazenamento menos exigentes.
- Gerenciamento de dados adaptável. Os padrões de acesso a dados podem mudar ao longo do tempo. As soluções de agrupamento de armazenamento analisam continuamente esses padrões e movem automaticamente os dados entre os níveis conforme necessário. Essa adaptabilidade garante que os dados permaneçam no nível de armazenamento mais adequado, mesmo à medida que os requisitos de acesso evoluem.
- Escalabilidade. À medida que as necessidades de armazenamento de dados aumentam, o agrupamento de armazenamento permite que as organizações dimensionem sua infraestrutura de armazenamento de forma eficiente. Novos níveis de armazenamento podem ser adicionados ou os níveis existentes expandidos conforme necessário para acomodar volumes crescentes de dados e demandas de desempenho.
- Gestão simplificada de dados. As soluções de estratificação de armazenamento frequentemente incluem políticas automatizadas e ferramentas de gerenciamento que simplificam tarefas de gerenciamento de dados. Isso reduz a sobrecarga administrativa associada ao posicionamento e migração de dados manual.
- Conformidade e retenção. Organizações com requisitos regulatórios ou de conformidade se beneficiam da estratificação de armazenamento ao garantir que os dados sejam armazenados e retidos de acordo com mandatos legais. Dados de conformidade podem ser gerenciados em camadas de armazenamento específicas com as políticas de segurança e retenção necessárias.
- Proteção de dados e recuperação de desastres. Classificando dados com base na importância, a estratificação de armazenamento ajuda as organizações a priorizar esforços de proteção de dados. Dados críticos podem ser armazenados em camadas resilientes e redundantes, garantindo a disponibilidade e a recuperação de dados em caso de falhas ou desastres.
- Backup e restauração otimizados. Ao separar dados com base na importância e nos padrões de acesso, a estratificação de armazenamento pode ajudar a priorizar dados para operações de backup e restauração. Dados críticos podem ser feitos backup com maior frequência, enquanto dados menos críticos podem estar sujeitos a intervalos de backup mais longos.
Enquanto o propósito principal de níveis de armazenamento é otimizar o posicionamento de dados e custos de armazenamento, os benefícios que oferecem também podem melhorar a capacidade da organização de se recuperar de desastres. A redundância e a retenção de dados rentável aumentam as chances de recuperação de dados bem-sucedida. Ajuda as organizações a manter a continuidade dos negócios e a se recuperar de desastres com a perda mínima de dados e interrupção, melhorando, em última análise, sua preparação geral para recuperação de desastres.
Melhores Práticas de Níveis de Armazenamento
O nivelamento de armazenamento é uma técnica valiosa para otimizar o armazenamento de dados, mas é importante seguir as melhores práticas para garantir sua eficácia e eficiência. As melhores práticas para nivelamento de armazenamento são as seguintes:
- Entenda seus dados. Realize uma análise completa de seus dados para entender suas características, padrões de acesso e importância. Nem todos os dados precisam ser nivelados, por isso, você deve identificar quais conjuntos de dados se beneficiariam mais do armazenamento em níveis.
- Selecione o meio de armazenamento certo. Escolha o meio de armazenamento para cada nível com base nas necessidades de desempenho e orçamentárias de sua organização. Unidades de estado sólido, discos rígidos, armazenamento em nuvem e bibliotecas de fitas são opções comuns.
- Monitore e ajuste regularmente. Monitore continuamente seu ambiente de armazenamento para rastrear padrões de acesso a dados e utilização de níveis. Ajuste as políticas de nivelamento conforme necessário para refletir requisitos em mudança. Revisar e afinar regularmente suas políticas é essencial para o desempenho ideal.
- Utilize a classificação e marcação de dados. Utilize metadados e marcação de dados para classificar os dados. Esses metadados podem ser usados pelo seu sistema de níveis para tomar decisões mais informadas sobre o posicionamento dos dados.
- Priorize dados críticos. Certifique-se de que os dados críticos para a missão e acessados com frequência sejam colocados em níveis de alto desempenho. Isso pode exigir políticas ou níveis de prioridade diferentes para tipos diferentes de dados.
- Inclua redundância nos níveis críticos. Se você armazenar dados críticos para a missão em níveis de alto desempenho, considere mecanismos de redundância, como RAID (Matriz Redundante de Discos Independentes), para proteger contra a perda de dados devido a falhas de hardware.
- Implemente políticas de níveis automatizadas. Defina políticas claras e automatizadas para mover dados entre níveis. Essas políticas devem considerar fatores como frequência de acesso, idade dos dados e requisitos de desempenho. A automação do posicionamento e migração de dados ajuda a garantir que os dados estejam sempre no nível certo.
- Forneça segurança e controles de acesso. Implemente medidas de segurança e controles de acesso adequados para dados em todos os níveis. Certifique-se de que dados sensíveis sejam protegidos e acessíveis apenas para usuários autorizados.
- Backup e recuperação de desastres. Planeje a proteção de dados e recuperação de desastres. Certifique-se de que as estratégias de backup e recuperação estejam alinhadas com a sua abordagem de níveis de armazenamento. Dados críticos devem ser feitos backup com mais frequência e retidos de forma segura.
- Escalabilidade. Projete sua estratégia de níveis de armazenamento para ser escalável. À medida que as necessidades de armazenamento de dados crescerem, esteja preparado para adicionar mais níveis ou expandir os existentes.
- Considere soluções de nuvem híbrida. Dependendo das necessidades de sua organização, considere a integração de armazenamento em nuvem como um dos seus níveis de armazenamento. Soluções de nuvem híbrida podem oferecer escalabilidade e flexibilidade.
- Avalie regularmente a tecnologia. Fique atualizado sobre avanços na tecnologia de armazenamento. À medida que a tecnologia evolui, novos meios e soluções de armazenamento podem se tornar mais econômicos e adequados para seus níveis de armazenamento.
NAKIVO Backup & Replication e Armazenamento de Cópias de Backup em Níveis
NAKIVO Backup & Replication é uma solução moderna de proteção de dados e recuperação de desastres que pode funcionar com diferentes níveis de armazenamento, permitindo otimizar suas estratégias de backup e recuperação com base em suas necessidades específicas e infraestrutura de armazenamento disponível. A solução NAKIVO suporta vários tipos de armazenamento, incluindo armazenamento local, armazenamento em nuvem e dispositivos de deduplicação.
Você pode configurar o NAKIVO Backup & Replication para usar diferentesníveis de armazenamento para backups. Por exemplo, backups críticos podem ser armazenados em armazenamento de alto desempenho (Nível 1) para recuperação rápida, enquanto backups menos críticos podem ser movidos para armazenamento de menor custo (Nível 2 ou nuvem) para retenção a longo prazo.
O produto oferece recursos como cópia de backup e replicação, que permitem a criação de cópias adicionais de backups em diferentes níveis de armazenamento. Isso melhora a redundância de dados e a preparação para recuperação de desastres ao colocar backups em vários locais ou níveis de armazenamento.
Você pode definir políticas de retenção no NAKIVO Backup & Replication para gerenciar automaticamente dados de backup com base em sua estratégia de classificação. Por exemplo, os backups podem ser retidos na Tier 1 por um período mais curto e, em seguida, transferidos para a Tier 2 para retenção a longo prazo.
A solução NAKIVO é compatível com provedores populares de armazenamento em nuvem. Isso significa que você pode facilmente incorporar o armazenamento em nuvem como um nível de armazenamento para backups offsite, reduzindo a necessidade de infraestrutura adicional no local.
Conclusão
Arquiteturas de armazenamento em várias camadas permitem que as organizações aloquem recursos de armazenamento dependendo das necessidades específicas de seus dados. Ao colocar dados no nível mais apropriado, as organizações podem otimizar tanto o desempenho quanto o custo, garantindo que dados críticos recebam o desempenho necessário, enquanto dados menos críticos ou acessados com menos frequência são armazenados de forma rentável. Políticas e ferramentas de gerenciamento de classificação de dados automatizadas ajudam a garantir que os dados sejam movidos entre níveis à medida que os padrões e requisitos de acesso mudam ao longo do tempo.