오늘날의 데이터 센터에서 비효율적인 아카이브 스토리지 시스템은 골치 아픈 일 이상을 야기할 뿐만 아니라 완전한 악몽이 될 수 있습니다. 대부분의 아카이브 스토리지 시스템은 조직이 단순히 데이터를 "보관"할 저렴한 장소를 찾고 있던 시기에 출시되었습니다. 그러나 오늘날의 기업에서 사람들은 업무를 수행하기 위해 모든 데이터에 의존합니다. 그들의 데이터는 그들의 비즈니스이며 아카이브된 정보도 쉽고 빠르게 액세스할 수 있어야 합니다. 결과적으로, 비용을 절감할 것이라고 생각했던 스토리지 솔루션은 결국 레거시 공급업체가 말하지 않는 예상치 못한 많은 비용을 누적하게 될 수 있습니다. 그리고 좋은 분석이 없으면 많은 기업에서 아카이브 솔루션으로 인해 얼마나 많은 비용이 발생하는지조차 모릅니다.
아카이브 스토리지로 인해 데이터 센터 비용 증가
아카이브는 매우 오랜 기간 동안 전원이 공급되고 지원되어야 하므로 데이터 센터의 아카이브 데이터 공간은 비용을 결정하는 핵심 요소입니다. 대부분의 아카이브 시스템은 랙 및 서비스가 어려운 대규모 독점 시스템입니다. 설치 및 교체에 XNUMX~XNUMX명이 필요한 경우가 많습니다. 클라우드 컴퓨팅 시대 이전에 구축되었기 때문에 대부분의 데이터 아카이브는 비효율적인 랙과 전원 공급 장치가 필요한 독점 하드웨어를 기반으로 구축되었습니다.
설상가상으로 많은 아카이브 스토리지 시스템의 구조적 비효율성으로 인해 사용자가 사용 가능한 용량의 약 25%를 사용할 수 없습니다. 대조적으로, 항상 비용 최적화를 모색하는 클라우드 제공업체는 이사 갔다 오래전 이 하드웨어 모델에서 1U 또는 1.5U 서버, 특별한 하드웨어 없이 한 사람이 쉽게 교체하고 서비스할 수 있는 저렴한 시스템에 이르기까지. 클라우드 제공업체는 엄청난 양의 데이터를 처리하고 있지만 기업이 계속해서 데이터를 생성하고 유지함에 따라 이와 동일한 규모의 문제가 많은 데이터 센터에서 느껴질 것입니다.
눈에서 멀어지면 마음에서도 멀어진 다
아카이브는 데이터가 저장되어 대기하다가 중요한 필요가 있을 때만 파헤쳐지는 장소인 경우가 많습니다. 이는 대부분의 관리자가 필요할 때만 아카이브를 보고 효율성을 위해 최적화할 수 있는지 여부를 고려하지 않는다는 것을 의미합니다. 따라서 누군가가 "X 그룹이 사용하는 공간은 얼마입니까?"라고 물으면 관리자는 모든 파일과 폴더를 살펴봐야 하며 이 프로세스는 특히 저렴한 아카이브 시스템의 느린 성능을 고려할 때 엄청나게 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
실시간 분석 이 문제를 해결하고 관리자에게 아카이브 데이터가 어떻게 사용되는지에 대한 통찰력을 제공하여 효율성을 개선할 기회를 식별할 수 있습니다.
아카이브 스토리지 데이터 보호로 더 많은 공간 사용
아카이브 기술은 데이터 보호에 대한 접근 방식이 매우 다양합니다. 시중에 나와 있는 많은 신제품들은 오브제를 사용하며 보통 2~3개의 복사본을 만들어 데이터를 보호합니다. 이것은 비효율적이며 엄청난 양의 낭비를 초래합니다. 다른 제품은 파일 수준에서 더 나은 효율성으로 데이터를 보호합니다. 그러나 효율성은 파일 크기에 따라 크게 다릅니다. "아카이브에 얼마나 많은 데이터를 추가할 수 있습니까?"라는 직접적인 질문에 대답할 수 없기 때문에 관리하기가 매우 어렵습니다. "저장하는 파일에 따라 다릅니다."라고 말해야 합니다. 이러한 모든 공급업체는 시스템을 100% 채우는 것을 원하지 않으므로 훨씬 더 사전 예방적인 계획이 필요합니다.
아카이브 스토리지는 악몽이 되어서는 안 됩니다.
오늘날 데이터 센터 비용의 거의 절반이 전력 및 냉각에서 발생합니다. 따라서 데이터 센터 관리자는 시스템을 보다 효율적으로 만들 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 아카이브 스토리지는 "콜드 스토리지"로 간주되었기 때문에 이러한 시스템은 데이터 센터 개선 사항을 찾는 첫 번째 장소가 아닐 수 있습니다. 그러나 오래된 하드웨어 구성과 데이터에 대한 실행 가능한 정보를 얻을 수 있는 실제 방법이 없는 경우 "저렴한" 아카이브 스토리지의 실제 비용은 원래 견적보다 훨씬 높을 수 있습니다. 그러나 시스템 관리자가 아카이브 데이터를 최대한 활용하기 위해 즉시 수행할 수 있는 작업이 있습니다.
아카이브 데이터가 왜 그토록 중요한지와 이를 최대한 활용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Qumulo 블로그를 다시 확인하십시오.
