Was ist Cloud-native-Storage?

Moderne Anwendungen verlangen Storage, der genauso dynamisch ist wie die Workloads, die sie unterstützten. Cloud-native-Storage bietet genau das: eine Software-definierte, containerfähige Infrastruktur, die automatisch skaliert, sich nahtlos in Kubernetes integriert und einen dauerhaften Datenzugriff in verteilten Umgebungen ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen, an physikalische Hardware gebundenen Storage abstrahiert Cloud-native-Storage die Ressourcen durch Software und ermöglicht so Flexibilität, Automatisierung und Resilienz für Microservices-Architekturen.

Was ist Cloud-native Storage (CNS)?

Cloud-native-Storage ist Software-definierter Storage, der speziell für Container, Microservices und dynamische Workloads entwickelt wurde. Er abstrahiert physische Hardware durch Software, stellt Storage für Kubernetes über die Container Storage Interface (CSI) bereit und bietet persistente Volumes, die den Anwendungslebenszyklen folgen. CNS legt großen Wert auf Automatisierung, Portabilität und Elastizität – sodass der Storage im Einklang mit der Plattform und der Anwendung wächst, schrumpft und heilt.

So funktioniert Cloud-native-Storage

• Abstraktion – Der Storage wird durch Software-definierte Schichten von der Hardware entkoppelt, wobei Ressourcen über Nodes und Cluster hinweg gebündelt werden.

• Kubernetes-Integration – CSI-Treiber ermöglichen dynamische Provisionierung, Volume-Erweiterung (für operative Elastizität), Anfügen/Trennen, Snapshots, Lebenszyklusmanagement für Persistent Volume Claims (PVCs, Storage-Anforderungen auf Pod-Ebene) und deren Zuordnung zu Persistent Volumes (PVs, Cluster-Speicherressourcen).

• Richtliniengesteuerte Operations – StorageClasses definieren Performance-, Resilienz- und Platzierungsrichtlinien, sodass Entwickler das anfordern können, was sie benötigen, während die Plattform entscheidet, wie sie es bereitstellt.

• Resilienz – Replikation, Selbstheilung und richtlinienbasierte Platzierung schützen Daten über Nodes/Cluster hinweg.

• Portabilität – Daten und Richtlinien folgen Workloads über On-Premises-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.

Hauptmerkmale von Cloud-native-Storage 

• Konsistenz – Verteilte Systeme nutzen Replikation und Konsens, um Daten über alle Node hinweg synchron zu halten; Anwendungen können sich auf vorhersehbare Lese-/Schreibsemantik verlassen.

• Haltbarkeit – Redundanz zwischen Nodes und Zonen schützt vor Hardware- und Softwareausfällen und stellt sicher, dass Daten nicht verloren gehen.

• Verfügbarkeit – Selbstheilung, Failover und topologiebewusste Platzierung minimieren Ausfallzeiten und gewährleisten den Zugriff während Upgrades oder Ausfällen.

• Skalierbarkeit – Horizontale Skalierung von Kapazität und Performance durch Hinzufügen von Nodes ohne Serviceunterbrechung; Automatisierung übernimmt den Ausgleich und die Platzierung.

• Performance – Caching, Tiering (Flash/Disk/Objekt) und intelligente Platzierung optimieren den I/O-Durchsatz und die Latenz für verschiedene Workloads. Machine-Learning-Pipelines benötigen High-Performance-Storage für Training-Datensätze und elastische Skalierung für GPU-Cluster. CNS unterstützt diese dynamischen Workloads nahtlos.

• Bereitstellung – Native Kubernetes-Integration über CSI, StorageClasses und andere Kubernetes-Primitiven, um ein automatisiertes Lebenszyklusmanagement sowie GitOps-freundliche Workflows zu ermöglichen.

Arten von Cloud-native-Storage

• Objektspeicher – Hochgradig skalierbar und für unstrukturierte Daten wie Backups, Medien, Archive und KI-Datensätze konzipiert. 

• Blockspeicher – Volumen mit niedriger Latenz für Datenbanken/transaktionale Anwendungen. 

• Gemeinsamer Dateispeicher – RWX-Zugriff für Anwendungen, bei denen gleichzeitige Lese- und Schreibvorgänge erforderlich sind. Entwicklungsteams nutzen CNS für gemeinsam genutzte RWX-Dateisysteme, um Build-Artefakte und Protokolle über mehrere Gruppen in CI/CD-Pipelines hinweg zu speichern.

• Ephemerer Speicher – Schnelles, gruppenspezifisches Scratch/Caching; im Gegensatz zu persistentem Storage ist er direkt an den Lebenszyklus der Gruppe gebunden, was bedeutet, dass Daten verloren gehen, wenn die Gruppe gelöscht wird oder fehlschlägt.

Kernkomponenten einer Cloud-native-Storage-Architektur

Cloud-native-Datenbankverwaltung

Datenbanken in Cloud-native-Umgebungen profitieren von containerisierter Bereitstellung, schneller Provisionierung und elastischer Skalierung – entscheidend für Agilität und Resilienz. Die Verwaltung zustandsbehafteter Daten in verteilten Microservices bringt jedoch Komplexität in Bezug auf Replikation, Failover und Performance-Konsistenz mit sich. Manuelles Patchen, Backups und Tuning kosten Zeit und bringen Risiken mit sich.

Der Nutanix Database Service (NDB) optimiert die Abläufe durch automatisierte Provisionierung, Patching, Backup/Wiederherstellung und Performance-Optimierung in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Durch die Zentralisierung von Governance und Richtlinien hilft NDB Teams, die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig den Routineaufwand zu reduzieren.

Cloud-natives Dateisystem (CNFS)

Ein CNFS ist ein verteiltes, skalierbares Dateisystem, das für Microservices und Container-Workloads optimiert ist. Es ermöglicht den dauerhaften, gemeinsamen (RWX) Zugriff auf Dateien über Gruppen und Cluster hinweg – und unterstützt damit Content-Apps, Analyse-Pipelines und CI/CD-Artefakte – mit nahtloser Skalierung und hoher Verfügbarkeit.

Cloud-native-Datensicherung

Der Schutz in Cloud-native-Umgebungen konzentriert sich auf kontinuierliches Backup, unveränderliche Snapshots, Replikation und richtliniengesteuerte Wiederherstellung über Clouds hinweg mit anwendungsspezifischer Konfiguration. Anwendungen und ihr Zustand sollten als eine einzige portable Einheit übertragen werden, um echte Cloud-übergreifende Mobilität zu gewährleisten. Versionierung schützt vor versehentlichen Änderungen; Automatisierung reduziert menschliche Fehler und verbessert das Recovery Time Objective (RTO) bzw. Recovery Point Objective (RPO). Eine robuste Strategie umfasst externe Backups, periodische DR-Tests und Ransomware-taugliche Kontrollen (Unveränderlichkeit, Verschlüsselung, rollenbasierter Zugriff).

Vorteile von Cloud-native-Storage

Cloud-native-Storage verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten in containerisierten Umgebungen verwalten:

• Skalierbarkeit und Elastizität – Cloud-native-Storage skaliert automatisch mit den Workloads, sodass die Kapazität ohne manuelles Eingreifen wachsen oder schrumpfen kann. Diese Elastizität gewährleistet, dass Anwendungen Traffic-Spitzen oder Ressourcenänderungen effizient bewältigen können. 

Beispiel: Große E-Commerce-Websites verzeichnen während saisonaler Schlussverkäufe Traffic-Spikes. Cloud-native-Storage ermöglicht die automatische Skalierung von Storage-Ressourcen, um plötzliche Zunahmen von Transaktionen und Produktkatalog-Aktualisierungen ohne Ausfälle zu bewältigen.

• Performance und Zuverlässigkeit – Es liefert konsistente Performance über verteilte Umgebungen hinweg, selbst wenn die Workloads zwischen Nodes oder Clusters verlagert werden. Eingebaute Mechanismen wie intelligente Datenplatzierung und Caching optimieren I/O-Operationen für hohen Durchsatz und geringe Latenz. Studien zeigen, dass Cloud-native-Storage-Bereitstellungen eine um 31 % schnellere Abfrage-Performance und eine um 2 7% geringere Latenz erzielen, was messbare Performance-Steigerungen für statusbehaftete Anwendungen bedeutet. 

Beispiel: Banken und Fintech-Unternehmen betreiben zustandsbehaftete Anwendungen wie Zahlungsgateways und Betrugserkennungssysteme, die Storage mit niedriger Latenz und hohem Durchsatz erfordern. CNS gewährleistet eine konsistente Performance über verteilte Cluster hinweg, auch bei Failover-Ereignissen.

• Portabilität – Cloud-native-Storage ermöglicht es Workloads, sich frei über private, öffentliche und Hybrid Clouds zu bewegen, ohne den Zugriff auf persistente Daten zu verlieren. Diese Portabilität unterstützt Multi-Cloud-Strategien und vereinfacht die Disaster-Recovery-Planung.

Beispiel: Organisationen, die veraltete Anwendungen modernisieren, führen Entwicklungs-Workloads häufig in öffentlichen Clouds aus, um Elastizität zu gewährleisten, während die Produktionsumgebung aus Gründen der Kontrolle und Sicherheit On-Premises verbleibt. Die CNS-Portabilität stellt sicher, dass Entwicklungsdatenbanken, Konfigurationsspeicher und der Status der persistenten Anwendungen synchron bleiben, egal ob die Workload in AWS, Azure oder im privaten Rechenzentrum läuft. Dies beschleunigt die Modernisierung, ohne dabei Konsistenz und Stabilität zu beeinträchtigen.

• Kosteneffizienz – Automatisierung und Ressourcenoptimierung verringern den Bedarf an Überprovisionierung und senken die Infrastrukturkosten. Dynamische Provisionierung stellt sicher, dass Storage-Ressourcen nur bei Bedarf zugewiesen werden, was die Gesamtnutzung verbessert. Laut dem IDC-Bericht Business Value of Nutanix Cloud Platform berichten Unternehmen von um 41 % niedrigeren Infrastrukturkosten durch effiziente Ressourcennutzung, wobei die Einsparungen bei Rechen- und Storage-Ressourcen typischerweise bei Enterprise-Implementierungen 1,47 Millionen US-Dollar pro Jahr betragen. Darüber hinaus beschleunigt die um 88 % schnellere neue Storage-Bereitstellung die Amortisation und reduziert den operativen Overhead.

Beispiel: SaaS-Provider stellen oft zu viel Storage bereit, um Ausfallzeiten bei Spitzenauslastung zu vermeiden. Mit Cloud-native-Storage, dynamischer Provisionierung und automatisiertem Tiering werden Ressourcen nur bei Bedarf zugewiesen – was die Leerlaufzeit reduziert und die Infrastrukturkosten senkt.

• Datenresilienz – Mit integrierter Replikation und Fehlertoleranz schützt Cloud-native-Storage Daten vor Hardwareausfällen und Node-Ausfällen. Diese Funktionen gewährleisten hohe Verfügbarkeit und Langlebigkeit für hybride und verteilte Bereitstellungen.

Beispiel: Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen benötigen sicheren, widerstandsfähigen Storage für Patientenakten und Bilddaten. CNS bietet Replikations-, Verschlüsselungs- und Compliance-Funktionen, um die HIPAA- und DSGVO-Anforderungen zu erfüllen.

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

• Behandlung aller Container als ephemer – Zustandsfähige Anwendungen erfordern persistente Volumina und sorgfältiges Datenmanagement.

• Falsche Anpassung der Storage-Art an das Datenformat – Das Ignorieren von Dateneigenschaften bei der Auswahl von Storage-Arten (Objekt, Block, Datei) führt zu Performance-Einbußen und Kostenineffizienz.

• Nichtbeachtung von Storage-Performance-Klassen – Eine Diskrepanz zwischen E/A-Anforderungen und Speicherebenen (z. B. Datenbanken auf Cold Storage) führt zu Latenz und Instabilität.

• Übermäßige Provisionierung teurer Storage Tiers — Das Speichern von Daten, auf denen selten zugegriffen wird, auf Hochleistungs-Performance-Ebenen erhöht die Kosten. Implementieren Sie Tiering-Richtlinien, um die Kosten an die Zugriffsmuster anzupassen.

• Abhängigkeit vom Single-Cloud-Storage — Eine enge Kopplung schafft Abhängigkeit und schränkt die Portabilität und Resilienz ein.

• Übersehen der Zugriffsmodi – Die Verwechslung von ReadWriteOnce (RWO) und ReadWriteMany (RWX) führt zu Planungskonflikten und Verfügbarkeitsproblemen.

• Vernachlässigung von Backup und DR – Replikation ist keine vollständige DR-Strategie; Backups, Unveränderlichkeit und Failover-Orchestrierung sind ebenfalls erforderlich.

Storage-Planungsüberlegungen (Checkliste)

• Kapazitätsplanung und Wachstumsmodellierung – Basisanforderungen, zukünftige Prognosen, Pufferkapazität

• Performance-Baseline und -Überwachung – Benchmarks, SLAs, Lasttestansätze

• Protokollsupport und Kompatibilität – Erforderliche Protokolle (iSCSI, NFS, S3, CSI), Konsistenz über Umgebungen hinweg, Performance-Charakteristiken

• Kostenmanagement und -optimierung – TCO-Analyse, Staffelungsstrategien, optimale Dimensionierung

• Multi-Tenancy und Isolation – Tenant Boundaries, Quoten, Noisy-Neighbor-Vermeidung

• Integration und Kompatibilität — Anwendungsanforderungen, Migrationspfade, Backup-Validierung

• Sicherheit und Konformität – Verschlüsselung, RBAC, Überlegungen zur Datensouveränität

• Betriebsbereitschaft – Dokumentation, Schulungen, Support-Verträge

Kurzleitfaden zur Entscheidungsfindung

• Zugriffsmodus – Benötigt die Workload ReadWriteOnce (RWO) oder ReadWriteMany (RWX)? 

• Performance-Klasse – Passen Sie das I/O-Profil (IOPS, Durchsatz, Latenz) an die Storage Tier (NVMe/SSD/HDD/Object) an.

• Konsistenzanforderungen – Definieren Sie Lese-/Schreibsemantiken und Replikationsfaktoren pro Workload.

• Data-Protection-Stufe – Dazu gehören Snapshots, Backups, Replikation, Unveränderlichkeit und getestete Wiederherstellungsziele (RPO (Recovery Point Object)/RTO (Recovery Time Object)).

• Sicherheit und Compliance – Gewährleisten Sie die Verschlüsselung, Tenant Isolation, Prüfprotokolle und Kontrollen zur Datenlokalität.

• Kostenziele – Optimieren Sie mit dynamischer Provisionierung, automatischer Stufenaufteilung und Lebenszyklusrichtlinien.

Cloud-native-Storage mit Nutanix

Nutanix liefert einheitlichen, skalierbaren und sicheren Storage für Cloud-native-Workloads über die Nutanix Cloud Platform, die auf der bewährten Grundlage von Nutanix AOS basiert – eine ausgereifte, unternehmensweite Plattform für Software-definierten Storage mit automatischer Selbstheilung, Snapshots, Replikation und adaptiver Performanceoptimierung. Mit Cloud-native-AOS läuft dieselbe bewährte Storage-Technologie jetzt nativ als Container auf Plattformen wie Amazon EKS und integriert sich nahtlos mit Kubernetes über die Container Storage Schnittstelle (CSI), ohne dass ein Hypervisor erforderlich ist. Storage skaliert und heilt automatisch im Gleichschritt mit Anwendungen in Hybridumgebungen.

Um zustandsbehaftete Anwendungen weiter zu unterstützen, automatisiert der Nutanix Database Service (NDB) die Datenbank-Provisionierung, Patches und Backups. In Kombination mit den Kernfähigkeiten von Nutanix für Objekt-, Block- und Dateispeicher ermöglichen diese Lösungen es Teams, persistente Daten mühelos zu verwalten, die massiven Datensätze zu handhaben, die für KI-Pipelines erforderlich sind, und resiliente, automatisierte Architekturen aufzubauen.

KI und Cloud-native-Storage

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI- und Machine-Learning-Workloads in Unternehmen wird der Bedarf an skalierbarem, sicherem und leistungsstarkem Storage unerlässlich. Herkömmliche Infrastrukturen stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die riesigen Datensätze und GPU-gesteuerten Rechenanforderungen von KI-Pipelines zu unterstützen. Cloud-native-Storage begegnet diesen Herausforderungen durch elastische Skalierbarkeit, richtlinienbasierte Datenplatzierung und die Integration mit fortschrittlichen Hardwarebeschleunigern.