Dieses Interview habe ich mit Stefan Roth von Fujitsu auf dem Fujitsu Forum 2018 geführt. Themen waren der Einsatz der NVMe-Technik und welche Rolle die Künstliche Intelligenz im Storage-Umfeld spielt.

Das Fujitsu-Storage-Rad dreht sich weiter und weiter

Im Oktober erst hat Fujitsu mit der ETERNUS DX8900 S4 ein Storage-System auf den Markt gebracht, das von Hause aus mit NVMe-Cache ausgestattet ist. Die Speicherlösung lässt sich mit bis zu 24 Compute-Knoten ausstatten und bietet einen Maximalspeicher von gut 141 Terabyte. Ein besonderes Merkmal des ETERNUS DX8900 S4 ist die FPGA-basierte Datenkomprimierung, was mehr Spielraum für aufwändige Applikationen lässt, da die Serverprozessoren von den FPGA-Chips entlastet werden.

NVMe kommt in unterschiedlichen Ausprägungen zum Einsatz

Das Besondere an der NVMe-Technik ist ja dessen einfache Handhabe, womit es viel mehr ist als nur ein ergänzendes Protokoll zu SCSI. Das äußert sich vor allem in reduzierten Latenzzeiten zwischen Speichereinheiten, weshalb es aktuell bevorzugt für Cache-Speicher eingesetzt wird. Darüber hinaus taugt NVMe auch als Verbindungstechnik zu SSD-Storage-Einheiten und ersetzt damit SCSI und SAS.

Die Königsdisziplin stellt allerdings NVMe over Fabric dar, also die NVMe-basierte Anbindung von Storage-Einheiten über das lokale Netzwerk, also zB via Broacade Gen 6. Das vereinfacht zum einen die Verbindung zu den vorhandenen Servern und erlaubt zum anderen eine höhere Zahl an Maschinen, die sich mit den Storage-Systemen verbinden lassen.

Mit NVMe macht Fujitsu 2019 so richtig ernst

Im nächsten Jahr wird Fujitsu eine ganz neue Serie ins ETERNUS-Portfolio aufnehmen, die dem Thema NVMe noch mehr Rechnung trägt als dies bisher der Fall ist. Detaillierte Infos dazu wird es auf den Fujitsu Storage Days 2019 geben, die vom 22. Januar 2019 an in zahlreichen Städten stattfinden und die das Thema ETERNUS in den Vordergrund rücken.

Die Künstliche Intelligenz erfordert unterschiedliche Speichersystemen

Spricht man über das Thema Künstliche Intelligenz, kommt man um das Thema Big Data bzw. große Datenmengen nicht herum. Daten werden hierfür nämlich im großen Stil gesammelt und gespeichert, aber auch in Echtzeit verarbeitet. Hinzu kommt die Notwendigkeit, bestimmte Daten zu archivieren, und so fort. Das stellt an die hierfür notwendigen Speichersysteme ganz unterschiedliche Anforderungen. Das beginnt bei möglichst kurzen Antwortzeiten und endet bei einem maximal hohen Datendurchsatz. Aber, und auch das will bei der KI berücksichtig werden, rücken zB bei unstrukturierten Daten neue Konzepte wie Objektspeicher in den Vordergrund.

Das komplette Interview mit Stefan Roth