Data Storage
Grundlegendes Konzept zur persistenten Ablage digitaler Daten, das Speicherarten, Konsistenz- und Redundanzstrategien sowie Betriebsaspekte beschreibt.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenverlust bei unzureichender Replikation oder Backups
- Compliance- und Datenschutzverletzungen durch falsche Konfiguration
- Kostenexplosion durch fehlendes Lifecycle-Management
- Daten nach Zugriffshäufigkeit und Wichtigkeit tiered ablegen
- Automatisierte Lifecycle-Policies und Kostenüberwachung einführen
- Regelmäßige Recovery-Tests und Dokumentation pflegen
I/O & Ressourcen
- Datenvolumen- und Wachstumsprognosen
- Zugriffsprofile und Latenzanforderungen
- Compliance- und Sicherheitsanforderungen
- Spezifikation einer Storage-Architektur
- Implementierte Storage-Tiers und Lifecycle-Regeln
- Monitoring-Dashboards und Recovery-Pläne
Beschreibung
Data Storage beschreibt Konzepte, Technologien und Praktiken zur dauerhaften Ablage digitaler Informationen. Es umfasst Speicherarten (Block, File, Object), Konsistenz- und Redundanzstrategien sowie Zugriffsmuster, Backup, Replikation, Skalierbarkeit und Kostenaspekte für lokale, verteilte oder cloud-basierte Umgebungen. Gute Data-Storage-Architekturen balancieren Performance, Verfügbarkeit und Kosten und sind zentral für Datenintegrität und Betriebsstabilität.
✔Vorteile
- Verlässliche Persistenz und Wiederherstellbarkeit von Daten
- Optimierung von Kosten durch passende Speicherklassen
- Skalierbarkeit und Performance-Anpassung für Workloads
✖Limitationen
- Komplexität bei heterogenen Speicherarchitekturen
- Kosten für hohe Verfügbarkeit und hohe Performance
- Latenzbegrenzungen bei entfernten oder geteilten Systemen
Trade-offs
Metriken
- Durchsatz (MB/s)
Misst den Datenfluss pro Sekunde und ist entscheidend für Batch- und Streaming-Workloads.
- Latenz (P95/P99)
Zeit für Lese- und Schreiboperationen auf verschiedenen Perzentilen zur Servicebewertung.
- Kosten pro TB/Monat
Direkte Speicherkosten zur Budget- und Architekturentscheidung.
Beispiele & Implementierungen
Enterprise-Archiv in S3-kompatiblem Objekt-Storage
Unternehmen nutzt S3-kompatiblen Dienst für kosteneffiziente Langzeitarchivierung mit Lifecycle-Richtlinien.
Verteiltes Block-Storage für relationale Cluster
Kritische Datenbanken setzen auf verteiltes Block-Storage mit Replikation und konsistenten Snapshots.
Data Lake auf objektbasiertem Storage für Analytics
Analytics-Plattform nutzt Objekt-Storage als Data Lake mit Versionierung und Metadaten-Index.
Implementierungsschritte
Anforderungen aufnehmen und Datenklassifizierung durchführen.
Architekturentwurf mit passenden Storage-Tiers und Zugriffspfaden erstellen.
Proof-of-Concept aufsetzen und Performance- sowie Recovery-Tests durchführen.
Produktivsetzung mit Monitoring, Alerting und Lifecycle-Policies.
Regelmäßige Reviews, Kostenoptimierung und Anpassung an Nutzungsprofile.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Alt-Systeme ohne Lifecycle-Management verursachen wachsende Kosten
- Inkompatible Storage-APIs erschweren Migrationen
- Fehlende Automatisierung für Tiering und Replikation
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Nutzung teurer NVMe-Storage für selten abgerufene Archive
- Fehlende Verschlüsselung sensibler Daten im Objekt-Storage
- Skalierung durch reines Hinzufügen von Volumes statt Architekturänderung
Typische Fallen
- Unterschätzung der Metadaten- und Verwaltungsaufwände
- Ignorieren von Netzwerklatenzen bei entfernten Standorten
- Vergessen, Restore-Prozesse regelmäßig zu testen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Budgetbeschränkungen für Speicherhardware oder Cloud-Ausgaben
- • Rechtliche Anforderungen an Datenlokalität
- • Bestehende Abhängigkeiten zu Legacy-Systemen