Cloud-Data-Management ermöglicht effiziente Backups in der Cloud und erleichtert die Datenmigration. Unternehmen können dadurch von hoher Datenagilität profitieren.

Das Verschieben von Anwendungen und Workloads in die Cloud ist für die meisten IT-Entscheider zu einer wichtigen, wenn nicht gar wichtigsten strategischen Aufgabe geworden. Heute bestimmen Cloud-First-Initiativen die IT-Strategie, Cloud-Architekten haben das Sagen und treiben die Innovation der IT-Landschaft voran. Die Cloud-Migration kann jedoch mit Herausforderungen und Fallstricken in Zusammenhang mit Backup und Datenmigration verbunden sein. Es kann sich als problematisch erweisen, wenn man Backups in die Cloud und bei Bedarf wieder zurück transferieren will und ein Teil der Daten etwa im Rechenzentrum vor Ort liegt. Dann bedarf es eines gut überlegten Daten- und Backup-Managements. Datenagilität ist eine weitere Anforderung, die in Zeiten von Echtzeitanalytik immer wichtiger wird.

Der Trend zur Cloud-Nutzung in ihren jeweiligen Ausprägungen verändert auch die Backup-Anforderungen. Die Produktionsdaten verbleiben im Falle des gängigen Hybrid-Cloud-Modells auf einem lokalen Backup-System. Dies sind häufig noch Bandspeichersysteme, wobei Unternehmen mitunter eine oder mehrere Backup-Kopien separat vom primären Datenstandort speichern, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Als ebenfalls Compliance-gerechte Alternative bietet sich nun die Replikation der Daten in eine externe Cloud an, wodurch sich altgediente Bandsicherungssysteme in den Ruhestand schicken lassen.

Modernisierungsbedarf durch veränderte Backup-Anforderungen

Während die Migration in die Cloud viele Vorteile bietet, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass alles immer reibungslos klappt. So wird immer wieder deutlich, dass herkömmliche Backup- und Recovery-Lösungen die Anforderungen der neuen IT-Welt nicht erfüllen können. Viele Unternehmen haben mit typischen Herausforderungen zu kämpfen, insbesondere die Umsetzung einer zuverlässigen Sicherung und die Einhaltung von Wiederherstellungsvorgaben wie RPO (Recovery Point Objective) und RTO (Recovery Time Objective).

Was sich mit herkömmlichen Backup-Lösungen in hochskalierbaren Hybrid-Cloud-Umgebungen zum hoffnungslosen Unterfangen entwickeln kann, ist mit zeitgemäßer Technologie aus der Cloud-Ära durchaus lösbar. Cloud-nativ, vollständig API- und Policy-gesteuert, theoretisch unendlich skalierbar, mit sofortigem Datenzugriff und vor allem softwarebasiert, das sind die Zutaten, um auch die Datensicherung auf neuen Kurs zu bringen. Ein entsprechender Lösungsansatz, der Unternehmen hilft, das Labyrinth von beweglichen Daten, Anwendungen, Workloads und Infrastruktur in die Cloud zu verlagern, ist Cloud-Data-Management, kurz CDM.

CDM macht das Backup fit für die Cloud

Eine solche Lösung vereint Backup, Storage, Replikation, Recovery und Daten-Management auf einer einzigen Plattform. Im Falle einer Hybrid-Cloud-Umgebung wird dabei eine Appliance in die vor Ort verbliebene physische IT-Infrastruktur integriert. Diese Appliance beinhaltet unter anderem eigene CPUs, Festplatten, Netzwerkverbindungen, Flash-Speicher und die CDM-Software. Durch Hinzufügen weiterer Appliances lassen sich Performance und Kapazität der gesamten Architektur linear skalieren. Das Cluster erkennt zusätzliche Appliances und veranlasst eine automatische Konfiguration. Die Integration und Erweiterung funktioniert mühelos und mit überschaubarem Zeitaufwand. Neben der physischen Appliance lässt sich eine moderne CDM-Lösung auch als virtuelle Edge-Appliance oder als Cloud-Cluster einsetzen. Damit stellt sich die Frage nach topologischen Beschränkungen nicht mehr.

Die CDM-Plattform fungiert als Data Fabric und dient dabei als integrierte Plattform zur Verwaltung von Daten unabhängig von deren Standort. Bild: Rubrik

Die Daten-Management-Software rückt näher an die Anwendungen sowie Daten und übernimmt das Erfassen, Katalogisieren, Sichern und Starten von Anwendungen. Zudem stehen alle erforderlichen Funktionen für Backup, Wiederherstellung, Archivierung und Disaster Recovery auf einer Plattform zur Verfügung. Unternehmen erhalten dadurch eine effiziente, automatisierte und Cloud-native Lösung, die sie an ihre Anwendungsfälle anpassen können. Sie können sowohl private als auch öffentliche Cloud-Ressourcen bedarfsgerecht nutzen. Die Kombination dieses Ansatzes mit Tools wie ServiceNow, vRealize Suite, Puppet und anderen SaaS-Angeboten dürfte das Herz von Verfechtern der Automatisierung und der Prozessoptimierung, etwa mittels DevOps, erfreuen.

Daten-Management für alle Standorte

Nicht überall bestimmt jedoch die Cloud die IT-Strategie, herkömmliche Architekturen können wahrscheinlich für eine lange Zeit weiterbestehen. Während viele Unternehmen die Vorteile von verschiedenen Cloud-Modellen, Serverless-Architekturen, Containern etc. diskutieren, verlassen sich einige von ihnen, zumindest teilweise, immer noch auf Mainframe-Computing. Wenn die ideale IT-Umgebung so aussieht, dass einige Workloads vor Ort bleiben und andere in eine öffentliche Cloud wandern, ist es umso wichtiger, dass das Daten-Management einer solchen Architektur nicht im Wege steht.

Wenn die ideale IT-Umgebung so aussieht, dass einige Workloads vor Ort bleiben und andere in eine öffentliche Cloud wandern, ist es umso wichtiger, dass das Daten-Management einer solchen Architektur nicht im Weg steht. Bild: Rubrik

Der Vorteil einer CDM-Lösung ist, dass man sie in einer Vielzahl von Umgebungen einsetzen kann. Für das lokale Rechenzentrum wird ein herkömmlicher hardware-basierter Cluster verwendet, der optional mit einem Archivstandort in der öffentlichen Cloud kommunizieren kann. Für angebundene Zweigniederlassungen betreibt man eine einzelne CDM-Instanz als virtuelle Appliance auf einem VMware ESXi-Host. Für eine echte Hybrid-Cloud-Umgebung lässt sich eine archivierte Kopie der Vor-Ort-Workloads heranziehen und nach Bedarf in der öffentlichen Cloud ausführen, ohne dass eine permanente CDM-Instanz in der Cloud erforderlich ist. Für Cloud-native Workloads, die in Amazon AWS oder Microsoft Azure laufen, eignet sich ein vollwertiger CDM-Cluster, den man in der Public Cloud betreibt und der es ermöglicht, Daten sogar von einem zum anderen Standort zu replizieren.

Datengewebe statt Inseln

Entscheidendes Merkmal von Cloud-Data-Management ist, dass diese Umgebungen keine Inseln des Daten-Managements sind. Die CDM-Plattform fungiert als Data Fabric, also als eine Art Datengewebe, und dient dabei als integrierte Plattform zur Verwaltung von Daten unabhängig von deren Standort. Somit befreit Cloud-Data-Management die Daten von der zugrundeliegenden Infrastruktur. Die Daten lassen sich von einem Ort zum anderen oder – im Falle einer Multi-Cloud-Umgebung – sogar zwischen verschiedenen Cloud-Betreibern verschieben.

Um eine einfache Erweiterbarkeit und Integration zu erreichen, ist es von größter Bedeutung, dass alle CDM-Funktionen auf eine problemlose Nutzung und Interaktion ausgerichtet sind. Als sinnvoll erweist sich hier eine Lösung basierend auf einer RESTful-API mit verschiedenen Workflow-Erweiterungen etwa für PowerShell oder VMware vRealize Orchestrator.

Wo immer sich ein Unternehmen auf der Cloud-Reise gerade befindet und welche Richtung am sinnvollsten erscheint: Wichtig ist die Wahl einer Backup-Plattform, die alle aktuellen Cloud-Anforderungen erfüllen kann, aber flexibel genug ist, um sich mit dem Rechenzentrum vor Ort weiterzuentwickeln. Mittels Cloud-Data-Management können Unternehmen ihre Daten kostengünstig in der Public Cloud archivieren und dabei wie in einer On-Premise-Umgebung umfassende Daten-Management-Funktionen nutzen, die Cloud-Betreiber nicht bereitstellen. Diese Form der Cloud-Archivierung macht die Daten agiler und somit auch für moderne Anwendungsfälle wie Analytik und DevOps leichter zugänglich.

Roland Stritt ist Director Channels EMEA bei Rubrik, www.rubrik.de.