3 กรณีศึกษาที่น่าสนใจจากการใช้ประโยชน์จากการแบ่งระดับชั้นข้อมูล (Data Tiering) ใน Cloud Volumes ONTAP เพื่อบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ…
highlight
- การแบ่งระดับชั้นข้อมูลเป็นวิธีการที่รองรับการย้ายข้อมูลไปยังสตอเรจที่เหมาะสมที่สุดในช่วงเวลานั้น ๆ โดยข้อมูลอาจถูกแบ่งชั้นตามชนิด และคลาสของสตอเรจ ดังนั้นทางเลือกในด้านสถาปัตยกรรมการแบ่งระดับชั้นข้อมูล ก็คือ การใช้บล็อกสตอเรจเป็นชั้นที่มีประสิทธิภาพสูง สำหรับข้อมูลที่ใช้งานเป็นประจำ
เพราะ Data คือกุญแจในการขับเคลื่อนธุรกิจ
ไม่อาจปฏิเสธได้ว่าปัจจุบัน “ข้อมูล” (Data) คือหัวใจสำคัญของธุรกิจ แต่การจัดเตรียมข้อมูลทั้งหมดให้พร้อมใช้งานอยู่ตลอดเวลาเท่านั้น เป็นเรื่องยาก ทำให้วันนี้บริษัทต่าง ๆ จะต้องดำเนินกลยุทธ์ด้านการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
แต่ไม่ได้หมายถึงการจัดเตรียมข้อมูลทั้งหมดให้พร้อมใช้งานอยู่ตลอดเวลาเท่านั้น กลยุทธ์ดังกล่าวนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลได้มากขึ้น การจัดเก็บข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องอาศัยการแบ่งระดับชั้นข้อมูลที่แตกต่างกันบนระบบคลาวด์
เพื่อให้ชนิดของที่เก็บข้อมูล หรือสตอเรจสอดคล้อง กับความต้องการในการดำเนินงาน และการที่จะทำเช่นกนั้นเรื่องของ การแบ่งระดับชั้นข้อมูล (Data Tiering) ใน ONTAP จึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะช่วยให้บริษัทต่าง ๆ
สามารถแบ่งระดับชั้นข้อมูลบนระดับชั้นต่าง ๆ ของสตอเรจได้อย่างยืดหยุ่นตามความจำเป็น ฟังก์ชั่นนี้ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญในการจัดการสตอเรจอย่างมีประสิทธิภาพ
การแบ่งระดับชั้นข้อมูลใน Cloud Volumes ONTAP คือ?
ปัจจุบันเรามีผู้ให้บริการคลาวด์นำเสนอที่เก็บข้อมูล หรือสตอเรจหลายชนิด โดยแต่ละชนิดมีการหน่วงเวลา ความเร็วในการรับส่งข้อมูล และโครงสร้างราคา ฯลฯ ที่แตกต่างกัน เนื่องจากมูลค่าของข้อมูลและการใช้งานอาจเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป
ก็อาจต้องการความสามารถของสตอเรจชนิดหนึ่งมากกว่าอีกชนิดหนึ่ง ซึ่งการแบ่งระดับชั้นข้อมูลเป็นวิธีการที่รองรับการย้ายข้อมูลไปยังสตอเรจที่เหมาะสมที่สุดในช่วงเวลานั้น ๆ โดยข้อมูลอาจถูกแบ่งชั้นตามชนิด และคลาสของสตอเรจ
ดังนั้นทางเลือกในด้านสถาปัตยกรรมการแบ่งระดับชั้นข้อมูล ก็คือ การใช้บล็อกสตอเรจเป็นชั้นที่มีประสิทธิภาพสูง สำหรับข้อมูลที่ใช้งานเป็นประจำ ขณะที่อ็อบเจ็กต์สตอเรจใช้อันดับชั้นความจุที่มีราคาถูกกว่ารองรับข้อมูลที่ไม่ค่อยได้ใช้งาน
เช่น สำเนาข้อมูลสำหรับการแบ็คอัพและกู้คืนระบบอาจถูกเก็บไว้บนระดับชั้นความจุที่มีราคาถูกกว่า และกู้คืนโดยอัตโนมัติในกรณีที่จำเป็น ขระที่การใช้งานสำหรับการแบ่งระดับชั้นข้อมูลเกี่ยวข้องกับวงจรการใช้งานข้อมูล และการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบไดนามิก
ระหว่างบล็อกสตอเรจ และอ็อบเจ็กต์สตอเรจ เช่น ในโรงพยาบาล ข้อมูลเวชระเบียนของผู้ป่วยถูกเรียกใช้งานเป็นประจำขณะที่ผู้ป่วยกำลังเข้ารับการรักษา ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องจัดเก็บไว้ในระดับชั้นของบล็อกสตอเรจประสิทธิภาพสูง
อย่างไรก็ตาม เมื่อการรักษาผู้ป่วยคนนั้นเสร็จสมบูรณ์ ข้อมูลเวชระเบียนของเขาก็ไม่ได้ถูกเรียกใช้งานมากนักหรือไม่ได้ใช้งานเลย แต่ข้อมูลนี้จะต้องถูกเก็บไว้สำหรับผู้ป่วยคนนั้น หรือตามกฎระเบียบ เช่น HIPAA ได้ระบุว่าจะต้องจัดเก็บข้อมูลตามระยะเวลาที่กำหนด
วิธีจัดเก็บข้อมูลนี้อย่างมีประสิทธิภาพก็คือ การย้ายข้อมูลไปยังระดับชั้นความจุที่มีราคาถูกกว่าจนกว่าจะถึงคราวจำเป็นที่ต้องใช้ข้อมูลนั้นอีกครั้ง ซึ่งการแบ่งระดับชั้นข้อมูลในคลาวด์ระหว่างระดับชั้นที่มีประสิทธิภาพสูง
กับระดับชั้นที่มีความจุสูงอาจเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการปรับปรุงการใช้งานและค่าใช้จ่ายด้านสตอเรจ แต่ก็ยังมีปัญหาท้าทายบางประการ เช่น:
- การแบ่งระดับชั้นด้วยตนเองเป็นวิธีที่ไร้ประสิทธิภาพ : เนื่องจากข้อมูลที่ต้องจัดเก็บมีจำนวนมหาศาล ดังนั้นจึงเป็นไปไม่ได้ที่จะระบุด้วยตนเองว่าข้อมูลอะไรเป็นข้อมูล Hot หรือ Cold แล้วแบ่งระดับชั้นข้อมูลระหว่างระดับชั้นต่างๆ ของสตอเรจอย่างมีประสิทธิภาพ
- ไม่มีบริการสนับสนุนแบบในตัว : แม้ว่าจะมีทางเลือกสำหรับการแบ่งระดับชั้นระหว่างคลาสสตอเรจต่างๆ ที่ Amazon S3 และ Azure Blob นำเสนอ แต่ก็ไม่มีบริการสนับสนุนแบบในตัวสำหรับการแบ่งระดับชั้นข้อมูลโดยอัตโนมัติระหว่างบล็อกสตอเรจและอ็อบเจ็กต์สตอเรจ
- ปัญหาเรื่องขนาดและค่าใช้จ่าย : ระดับชั้นความจุของอ็อบเจ็กต์สตอเรจอาจมีราคาถูกกว่า แต่ผู้ให้บริการคลาวด์กลับคิดค่าใช้จ่ายตามขนาดพื้นที่ที่ใช้ (GB) นอกจากนี้บริการสตอเรจไม่มีวิธีการแบบในตัวสำหรับจัดเก็บข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน การบีบอัดข้อมูล หรือการจองพื้นที่เก็บข้อมูลแบบ Thin Provisioning
โดยในการแก้ไขปัญหาท้าทายเหล่านี้สำหรับการแบ่งระดับชั้นข้อมูลบน ONTAP นำเสนอความสามารถในการแบ่งระดับชั้นข้อมูลโดยอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถเคลื่อนย้ายข้อมูลไปยังชนิดสตอเรจที่เหมาะสมที่สุด
ขณะที่ผู้ให้บริการคลาวด์รองรับการแบ่งระดับชั้นข้อมูลภายในคลาสสตอเรจต่างๆ ของบริการแบบอ็อบเจ็กต์ แต่ ONTAP รองรับการถ่ายโอนข้อมูลอัตโนมัติจากบล็อกสตอเรจไปยังอ็อบเจ็กตสตอเรจอย่างราบรื่นทั้งใน AWS และ Azure
เนื่องจากอ็อบเจ็กต์สตอเรจมีราคาถูกกว่าบล็อกสตอเรจอย่างมาก การใช้ฟังก์ชั่นนี้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลแบบ Cold จึงอาจช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านการจัดเก็บข้อมูลได้อย่างมากเลยทีเดียว เนื่องจากสามารถทำงานใน 3 รูปแบบ ได้แก่
- อัตโนมัติ ในตัวเลือกนี้ ข้อมูลแบบ Cold จะถูกเก็บไว้ในอ็อบเจ็กต์สตอเรจ โดยมีระยะเวลาการจัดเก็บ 31 วัน หรือตามที่ผู้ใช้กำหนด เมื่อจำเป็นต้องใช้ข้อมูลอีกครั้ง Cloud Volumes ONTAP ก็จะส่งกลับไปที่บล็อกสตอเรจโดยอัตโนมัติ
- สแนปช็อตเท่านั้น ข้อมูลสแนปช็อตจะถูกเก็บไว้ในอ็อบเจ็กต์สตอเรจ โดยมีระยะเวลาการจัดเก็บ 2 วัน หากมีการอ่านข้อมูลสแนปช็อต ข้อมูลก็จะถูกย้ายกลับไปยังสตอเรจประสิทธิภาพสูง
- DR นโยบายนี้ออกแบบมาสำหรับสำเนาข้อมูลที่ใช้ในการกู้คืนระบบและการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว (Archive) โดยข้อมูลจะค่อยๆ ถูกย้ายกลับไปยังบล็อกสตอเรจ หากถูกเรียกใช้งานในกรณีที่ระบบล้มเหลวหรือต้องการกู้คืนระบบ
แนวโน้มดังกล่าวกำลังขยายตัวเพิ่มมากขึ้นในหลายอุตสาหกรรม ซึ่งตัว 3 ตัวอย่างจากนี้คือองค์กรขนาดใหญ่ที่ใช้ฟังก์ชั่นการแบ่งระดับชั้นข้อมูลใน เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการใช้งานสตอเรจ และลดค่าใช้จ่ายด้านคลาวด์
สำนักข่าว ชั้นนำเดินหน้าจัดารการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่
Reach (เดิมชื่อ Trinity Mirror) เป็นสำนักข่าวรายใหญ่ที่สุดในสหราชอาณาจักร มีผู้อ่านหลายล้านคนในแต่ละเดือน เผยแพร่หนังสือพิมพ์ฉบับสื่อสิ่งพิมพ์ และออนไลน์กว่า 200 ฉบับ รวมถึงสิ่งพิมพ์ที่มีชื่อเสียงอย่าง
เช่น Sunday Mirror, Daily Mirror, Daily Express และ Sunday Express ซึ่ง Reach การดำเนินการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิตอลของบริษัทเริ่มต้นขึ้นเมื่อหลายปีก่อน เมื่อมีการปรับใช้กลยุทธ์ไฮบริดคลาวด์ และเริ่มโยกย้ายข้อมูลไปยัง AWS อย่างค่อยเป็นค่อยไป
เพื่อเพิ่มความสะดวกในการโยกย้ายข้อมูล โดยใช้ความสามารถของระบบในการช่วยจัดหาแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล เพื่อให้สามารถจัดการเนื้อหาคอนเทนต์และเพิ่มประสิทธิภาพให้กับระบบต่าง ๆ ทั้งหมด
ซึ่งในการแบ่งระดับชั้นข้อมูล จะช่วยทำให้สามารถจัดการสิ่งที่สำคัญที่สุดของธุรกิจ คือ “ข้อมูล” สามารถรองรับแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ทั้งในส่วนของรูปภาพ ข้อความ และวิดีโอ ที่จะต้องประมวลผล
เพื่อเตรียมพร้อมสู่กระบวนการจัดพิมพ์อย่างรวดเร็ว แค่เฉพาะในส่วนของรูปภาพก็ได้รับมากกว่า 100,000 ภาพต่อวัน อีกทั้งยังช่วยให้สามารถแบ่งระดับชั้นข้อมูลไปยังสตอเรจ Amazon S3 และจัดเก็บข้อมูลระยะยาว
โดยเสียค่าใช้จ่ายเพียงครึ่งหนึ่งของตัวเลือกดิสก์ที่ถูกที่สุดของ Amazon นับว่ามีประโยชน์อย่างมากต่อบริษัทฯ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บรูปภาพ นอกเหนือจากการแบ่งระดับชั้นข้อมูลแล้ว Reach ยังสามารถลดค่าใช้จ่ายด้านการจัดเก็บข้อมูลบน AWS
ได้ถึง 50% ด้วยการใช้ฟีเจอร์ด้านประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูล เช่น การบีบอัดข้อมูล, Thin Provisioning และการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากเกินกว่าที่คาดหวังไว้ และปัจจุบันค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้นั้นได้ถูกนำไปใช้ในการลงทุนเพื่อพัฒนา และขยายกิจการของ Reach
Mellanox Technologies เปลี่ยนวิธีการจัดการ Data Center ไว้บนแพลตฟอร์มเดียว
Mellanox Technologies หนึ่งในบริษัทซัพพลายเออร์ข้ามชาติระดับชั้นนำสำหรับการจัดหาโซลูชั่นการเชื่อมต่อ Ethernet และ InfiBand เช่น อแด็ปเตอร์เครือข่าย โปรเซสเซอร์ สวิตช์ และสายเคเบิล
ออกแบบเป็นพิเศษเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับธุรกิจ บริษัทฯ มีโรงงานผลิตหลายแห่งทั่วโลก และมีลูกค้าในหลากหลายกลุ่มอุตสาหกรรม เช่น โทรคมนาคม บริการด้านการเงิน และการรักษาความปลอดภัยเครือข่าย
Mellanox จึงมองหาโซลูชั่นการแบ่งระดับชั้นข้อมูลที่จะช่วยรวมศูนย์ดาต้าเซ็นเตอร์ที่แยกออกจากกันเข้าไว้บนแพลตฟอร์มหนึ่งเดียวที่รองรับการใช้งานร่วมกัน และสามารถปรับขนาดได้อย่างยืดหยุ่น ซึ่งจากการใช้โวลูชั่นการแบ่งระดับชั้นข้อมูลดังกล่าวทำให้
สามารถบูรณาการดาต้าเซ็นเตอร์ที่ติดตั้งภายในองค์กรเข้ากับระบบคลาวด์ได้อย่างไร้รอยต่อ เพราะสามารถแบ็คอัพ และกู้คืนข้อมูล (DR) มากถึง 90% ไปยังสตอเรจ Azure Blob ซึ่งเป็นบริการอ็อบเจ็กต์สตอเรจของ Azure จึงช่วยลดค่าใช้จ่าย
แต่ไม่บั่นทอนประสิทธิภาพ เพราะข้อมูลที่ใช้งานเป็นประจำถูกเก็บไว้บน SSD และดังนั้นจึงเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย และรวดเร็วมากขึ้น และจากการที่สามารถรวมศูนย์ไว้บนแพลตฟอร์มเดียว ทำให้สามารถกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกจากโรงงานผลิตหลายแห่ง
และสามารถทำการเปลี่ยนแปลงเพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน นอกจากนี้ด้วยฟีเจอร์แบบในตัวเอง ทำให้ประสิทธิภาพด้านการจัดเก็บข้อมูล เช่น การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนลดลงอย่างมาก โดยสามารถลดขนาดข้อมูลที่ใช้งานจริงได้ถึง 69%
Officeworks รื้อระบบเก่าพลิกโฉมการจัดการข้อมูลสู่คลาวด์
Officeworks ผู้ค้าปลีกวัสดุเครื่องใช้สำนักงานชั้นนำของออสเตรเลีย มีพนักงานกว่า 7,000 คนและมีสาขากว่า 160 แห่ง หลังจากที่ย้ายเวิร์กโหลดบางส่วนไปยัง AWS ก็ได้ตัดสินใจที่จะเปลี่ยนจากระบบรุ่นเก่า และหันมาใช้กลยุทธ์ไฮบริดคลาวด์
ที่จะช่วยปรับปรุงการดำเนินธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม ด้วยการใช้งาน Cloud Volumes ONTAP ของเน็ตแอพ Officeworks ได้เริ่มดำเนินการตามวิสัยทัศน์ที่ให้ความสำคัญกับระบบคลาวด์เป็นหลัก เพื่อทำลายขีดจำกัดของระบบดาต้าเซ็นเตอร์รุ่นเก่าของบริษัทฯ
และด้วยการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ทำให้ต้องการฟังก์ชั่นในการช่วยแบ่งระดับชั้นข้อมูล และช้ทรัพยากร AWS ที่มีอยู่ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด และจากการใช้งานส่งผลให้ สามารถถ่ายโอนข้อมูลที่ไม่ค่อยได้ใช้งานไปยังสตอเรจ Amazon S3 ที่มีราคาถูกกว่าโดยอัตโนมัติ
และถ่ายโอนข้อมูลกลับไปยัง AWS EBS ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงได้ตามความจำเป็น อีกทั้งยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในส่วนของ AWS ทั้งยังปรับปรุงการดำเนินงาน ด้วยการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้งานเป็นประจำไว้บนดิสก์ประสิทธิภาพสูง
ควบคู่ไปกับการใช้ระดับชั้นสตอเรจที่มีราคาถูกกว่าสำหรับข้อมูลส่วนใหญ่ซึ่งไม่ค่อยได้ใช้งาน และยังทำให้สามารถโยกย้ายเวิร์กโหลดบนระบบภายในองค์กรไปยัง AWS ได้อย่างง่ายดาย แทนที่จะต้องซื้ออุปกรณ์สตอเรจเพิ่มเติมอยู่เรื่อย ๆ
เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ค่อยได้ใช้งาน ทั้งยังต้องคอยบำรุงรักษาอุปกรณ์ดังกล่าวอย่างสม่ำเสมอ แต่ปัจจุบันสามารถติดตั้งอินสแตนซ์อีกชุดหนึ่งสำหรับรองรับการกู้คืนระบบ และใช้เพื่อการพัฒนา หรือทดสอบได้ และสามารถส่งไปตามที่ต่างๆ ได้
นอกจากนี้ยังสามารถทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานผ่านทางโปรโตคอล NFS, SMB/ CIFS และ iSCSI โดยใช้ฟีเจอร์การแชร์ไฟล์ของ ONTAP และใช้ ONTAP ร่วมกับ NetApp Trident เพื่อสร้างสตอเรจแบบคงอยู่ (Persistent Storage) สำหรับ Kubernetesได้
จากตัวอย่างทั้งหมด ชี้ให้เห้นว่า บริษัทฯ ที่ต้องการอยู่รอดในสภาพแวดล้อมดังกล่าวจึงจำเป็นที่จะต้องจัดการเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่จากประสิทธิภาพ และความจุในระดับชั้นต่าง ๆ ของคลาวด์
และวิธีที่ดีที่สุด และใช้ฟังก์ชั่นการแบ่งระดับชั้นข้อมูลของ ONTAP ให้สามารถย้ายข้อมูลระหว่างระดับชั้นต่างๆ โดยอัตโนมัติได้อย่างราบรื่น โดยใช้ทรัพยากรคลาวด์อย่างยืดหยุ่นและประหยัดค่าใช้จ่ายมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ส่วนขยาย * บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ ** เขียน : ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) *** ขอขอบคุณภาพประกอบ และข้อมูลบางส่วนจาก : www.pexels.com
สามารถกดติดตามข่าวสารและบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่ eleaderfanpage
