NetApp erweitert OpenStack

NetApp hat Manila File Share as a Service als produktionsreife OpenStack-Funktion freigegeben. Damit können Unternehmen ganz einfach ein cloudfähiges Rechenzentrum für geschäftskritische Anwendungen und Content-Management-Applikationen aufbauen oder erweitern.
E-3 Magazin
1. Mai 2016
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2016
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Anwender können mit Manila File Share as a Service auch Speicher- und Testumgebungen in Big-Data-Größenordnung unterstützen, in denen Daten flexibel über unterschiedliche Clouds bewegt werden. Weiteres Novum: Mit Manila ist nun ein freier Austausch zwischen öffentlichen und privaten Clouds möglich.

NetApp hat als Gründer des Manila-Projekts und Mitglied der OpenStack Foundation umfangreiche Expertise und Technologie eingebracht, damit Anwendungsentwickler das jeweils geeignete Cloud-Storage-Modell für ihre Anforderungen auswählen können.

Sie profitieren zudem von der Flexibilität von Shared-­File-Systemen beim Umgang mit Daten. Da File Shares als Service konsumiert werden können, lassen sie sich automatisch bereitstellen und migrieren – unabhängig davon, wo sich die Cloud befindet und ob es sich um eine Privat- oder Public-Variante handelt. Dadurch ist es erstmals möglich, dass Cloud-Anwender und -Anwendungen Shared-File-Systeme eigenständig bereitstellen und managen können.

„File Sharing als Cloud-Service war bisher eine enorme Lücke im OpenStack-Funktionsumfang. Da nun Manila produktionsreif ist, können unsere Data-Ontap-Kunden File-­Share-Dienste für ihre Cloud-Anwendungen nutzen.

Das ist ein weiterer Schritt, um den Zugang und die Nutzung der Daten innerhalb der Cloud Data Fabric zu erleichtern“

erläutert Phil Brotherton, Vice President Data Fabric Group bei NetApp.

Cloudfähige Funktionen von Clustered Data Ontap

Die NetApp Clustered Data Ontap Storage Software treibt den Einsatz von Manila voran. Die Software bietet Datenverwaltung für die Cloud-Implementierung von OpenStack, was die Effizienz, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit deutlich erhöht.

Vorteil für die Kunden: Sie profitieren während des gesamten Datenlebenszyklus von Datenschutz und Mandantenfähigkeit.

Klassische Workloads in der Cloud

Viele kritische Geschäftsanwendungen bauen unabhängig von ihrer Umgebung auf Shared-File-Systeme. Vor Manila war File Sharing in Cloud-Umgebungen nicht möglich, Alternativen waren zeitaufwändig und schwierig zu konfigurieren. Mit Manila können Anwender einfach und effizient eine serviceorientierte Infrastruktur einrichten.

Datenbank as a Service: Manila funktioniert sowohl mit anwenderspezifischen als auch mit Trove-basierenden Services, um den Einsatz mit Datenbanken zu automatisieren.

Entwicklungsumgebungen, Verarbeitung in großen Gruppen, große verteilte Anwendungen: Manila ist geeignet als Speicher für Entwicklungs- und Testumgebungen. Die Lösung ist skalierbar über Hunderte oder Tausende Nodes, die auf einen gemeinsamen Satz von Quellda­teien, Binärdateien und andere Ressourcen zugreifen müssen.

Content Repositories: Manila bietet ein robustes Filesystem mit hohem Durchsatz für Content-Management-Systeme, die eine Vielzahl von Anwendungen mit Informationen beliefern – beispielsweise für Websites, Online-Publikationen und Archive.

Big Data: Manila bietet die Skalierbarkeit und Leistung für Big-Data-Anwendungen, die einen hohen Durchsatz an Rechenknoten benötigen, und gleichzeitig Read-After-Write-Konsistenz und Dateioperationen mit niedriger Latenz.

Analyse: Manila unterstützt benutzerdefinierte und Sahara-basierte Analyse-as-a-Service-Funktionen, um Zugang zu Dateisystemen zu automatisieren und MapReduce-Workloads zu unterstützen.

Virtual Desktops, Benutzerverzeichnisse, übergreifende Zusammenarbeit: Manila bietet Speicher für große Organisationen mit vielen Anwendern, die Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten benötigen.

Administratoren können Manila für das Erstellen eines Dateisystems für einzelne Anwender einer Organisation einsetzen und mit Berechtigungen für User und Gruppen auf Datei- oder Verzeichnis­ebene versehen. Darüber hinaus erleichtert Manila die Zusammenarbeit in einer Abteilung über Betriebssystemgrenzen hinweg.

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