die methodische synchronisation von unternehmenszielen und der storage-strategie. 1 josef villa...
TRANSCRIPT
Die methodische Synchronisation von Unternehmenszielen und der Storage-Strategie.
1
Josef VillaDirector Storage SolutionsS&T Group
Die Aufgabenstellung
2
Das Angebot von Storage-Plattformen ist differenzierter geworden.• Leistung
• Verfügbarkeit
• Kosten
Das Angebot von Lösungen für datenbezogene Operationen ebenfalls.• Content Management und Archivierung
• Deduplication
• Erhaltung und Wiederherstellung der Datenkonsistenz
• Datenvertraulichkeit
• SAN Virtualisierung
Gibt es auch eine Differenzierung von Daten ?
Ja.
Es gilt, die Daten nach Unternehmenszielen zu klassifizieren und eine dazu entsprechend differenzierte technische und ökonomische Lösungsarchitektur abzuleiten.
Daten verändern auf der Zeitlinie ihren „Wert“. Eine regelbasierte Dynamisierung hilft, das Volumen der „wertvollen“ Daten zu minimieren.
So entstehen drei Datenräume: die wichtigen Daten, die notwendigen Daten und die …….Daten.
Unternehmensziele und Datenattribute
3
Daten besitzen strukturell-technische Attribute:
• structured data• semi-structured data• unstructured data
Daten besitzen „aging“ - Informationen und Herkunftsattribute.
Für die Ableitung einer differenzierten Storage-Strategie und SLA´s aus Unternehmenszielen bedarf es zusätzlicher Datenattribute:
• rechtliche Attribute wie Auditierbarkeit und Behaltefristen• Attribute für Verfügbarkeit und Konsistenz von Daten in Unternehmensprozessen• Attribute hinsichtlich der Vertraulichkeit von Daten
Die Phasen der Synchronisation
4
Funktionale Differenzierung der Storage
SLA basiertes Multi-Tiering
Data Classification:
Statische Verknüpfung von Daten und Unternehmenszielen
Dynamisierung
Regeln für Datenmobilität zwischen Systemen
Analytical driven Solution driven Technology driven
Szenario: die Strategie der funktionalen Differenzierung
5
Central backup/Recovery System
Production System
Archiving system
“Das System”
BU2Disk
CDP
Compliant retention
Storage cost optimization
Structured
Semi-structured
Unstructured
Email System
File System
shredding
Regeln für Daten-
Verschiebung.
Differenziert:
Vertraulichkeitszonen
Verfügbarkeit
Die multiplen Achsen der Daten-Attribute
6
Information recoverability/consistency
Information regulations/compliance
Information confidentiality
Information availability/continuity
Performance
Mitarbeiterdaten
VertraulichkeitConfidentiality
Integrity
Compliance
Availability Vertraulich
Non-critical, max. 24 Std. Recovery
7+ Jahre Retention period
Max. 12 Std. downtime
Die Visualisierung der Attribute und Klassen
Klassifikation
8
Taxonomies
Availability
Retention
Consistency
Confidentiality
Parameters
Restricted confidential
Confidential
Internal
External
Restricted confidential
Class
Confidentiality
Restricted confidential
Attribute Inkremente Klasse
Storage Zoning
Datenverschlüsselung
Duplizier-Restriktionen
NDA für Dritte
Regelung Testdaten
Ausschluss Datenmanipulation
TechnologienPolicies
Attribute und Klassen
9
Attribut Klassen
Confidentiality öffentlich intern vertraulichstreng
vertraulich
Availability 99,99% 98% 90%
Recoverability RPO Minuten Stunden Tage
Recoverabilty RTO 1 Stunde 1 Tag 3 Tage
Retention keine 3 Jahre 7 Jahre 30 Jahre
Audit proof ja nein
Performance I/O 5.000+ 3.500 1500
Eine beispielhafte Multi-Tiering Struktur
10
PrimaryStorage
ArchivingStorage
OperationalRecovery
Alignment Attributes
Secure zoning
Encrypted containers
Maximum downtime (hrs)
Retention period
Data shredding compliance
Access
Guarantee of authenticity
Recovery point objective
Amount of data loss
Time required for recovery
Ability to recover backed up data
Length of time that data is retained
Recovery classification
Specification
Maximum unplanned downtime per year (hours)
Performance throughputper port (I/O sec)
Response time (ms)
yes no no
yes yes no
< 1 < 18 < 180
< 30 years < 10 years < 3 years
Yes No No
immediately 4 hours 48 hours
Yes No No
< 1 minute < 24 hours < 72 hours
Complete application restore
File or file system restore
none 2 hours 24 hours
< 30 minutes < 120 minutes 7 GB/minute
100% 100% 98%
minutes 4 hours 3 Weeks
Complete application restore
Tier 2Tier 1 Tier 3
< 1
5,000+ Up to 3,500
< 8ms 12-30ms
< 18
Up to 1,500
12-30ms
< 44
Availability
Discovery
Data Integrity
Retention & Disposition
Offsite
Confidentiality
Recovery Classification
Operational Recovery Point Objective
Recoverability
Retention period
Operational Recovery Time Objective
Scheme
Availability
Guaranteed Performance
Kostendifferenzierung
11
Begleitende Dokumente
12
Data confidentiality
Risk analysisInformation Security Policy
Standards & Guidelines
Data recovery Backup & Restore Plan
Data availability Risiko & Impact Analyse von business-critical ProzessenBusiness Continuity Plan Disaster Recovery Plan
Data retention Regeln für ILMArchivierungsprinzipien
Best practice
13
Halten Sie das einfache Modell einfach.
Fixieren Sie die Datenklassen mit dem “Daten-Eigner”.
Zeigen Sie die Relation SLA und Kosten.
Denken Sie auch an Regeln für den Wert = 0 von Daten.
14
Finale
Die Daten sind nun in priorisierten Klassen abgebildet und zielgerichtet gruppiert.
Es können Beziehungen zwischen Klassen und Technologien hergestellt werden.
Es existieren Regeln für Datenverschiebungen zwischen Produktionssystem und Archiven.
Die Leistungs-Beziehungen zwischen IT und Usern ist diskutiert und quantifiziert: SLA.
Das Datenwachstum auf Produktionssystemen wird stark entschleunigt.
Diese Methodologie fördert mit überschaubaren Aufwand eine konsistente Storage-Strategie.