非同期レプリケーション機能[StarWind vSAN]

投稿日: 2023年9月26日 作成者: climb
このエントリーをはてなブックマークに追加
LINEで送る

ディザスタリカバリサイトは、データを大切にする企業にとって極めて重要であり、規制上の要件がある企業にとっては必須です。オンサイトの冗長化（RAID、同期ミラーリングなど）は、プライマリ・データセンター全体を破壊しかねないハリケーン、洪水、地震からのデータ保護を保証するものではありません。

ディザスタリカバリ・サイト導入の問題点

従来のディザスタリカバリ（DR）サイト導入における典型的な問題は、高コスト、パフォーマンスへの影響、データの完全性の低下です。

従来のレプリケーション・ソリューションには、次のようなコスト関連の問題がありました：

●一般的なDRレプリケーション・ソリューションでは、プライマリ・サイトとリモート・サイトの両方に、類似した、あるいは同一のハードウェア・セットが必要です。その結果、購入するハードウェアが2倍になるため、当然に資本支出と運用支出が増加。

●プライマリ・ストレージで行われたすべてのデータ変更がDRサイトに送信されるため、プライマリ・サイトでデータ削減テクノロジを使用しない場合、WANスループット要件が増加します。WANデータリンクに対する要求は増加の一途をたどり、その結果、非常に高性能で高価なWAN接続が必要となる。

ディザスタリカバリのレプリケーションが有効になると、以下の理由でパフォーマンス（ネットワーク、CPU、ハードディスクなど）に影響が出ます：

●ストレージ・アレイのルーチン・タスクと最近有効になったDRレプリケーションがシステム・リソースを奪い合い、パフォーマンスが低下する。クリティカル・パス上でDRレプリケーションを実行すると、システム全体のパフォーマンスと信頼性の重大なボトルネックになる可能性がある。

●通常、レプリケートされたデータはプライマリ・サイトでリバッファされ、これがストレージ・サブシステムに影響を与え、パフォーマンスの低下とディスク容量の過剰プロビジョニングを引き起こす。

データの完全性が損なわれます。プライマリ・サイトのデータが何らかの理由（マルウェア、人為的要因など）で破損した場合、エラーも複製されるため、DRサイトでも破損します。両方のサイトのデータが破損するため、一貫性のあるデータで元の状態にロールバックする可能性はありません。

 

標準的なDRソリューション

非同期レプリケーション機能

StarWind Virtual SAN DRの最小セットアップは、DRサイトに仮想マシンを1台置くだけです。既存の汎用ハードウェア上で動作するハイパーバイザーや、プライベートまたはパブリックのクラウド（AmazonやAzureなど）で動作します。DR サイトは高いパフォーマンスを必要としないため、このソリューションがシステム全体のパフォーマンスに影響を与えることはありません。

StarWindは、レプリケーションを非同期として実装し、バックグラウンドに置き、スナップショットをソースとして使用します。その結果、StarWindは、従来のDRレプリケーション・ソリューションで一般的に発生していたパフォーマンスとスペースの過剰プロビジョニングの問題を解消します。

重複排除、圧縮、スナップショット、変更ブロック追跡など、StarWind のスペース削減テクノロジを組み合わせることで、WAN データ リンクの過負荷が解消されます。その結果、実際に転送されるデータ量が大幅に減少します。WAN 要件の削減により、高コストのデータリンクを購入する必要はありません。

データの整合性。StarWind のスナップショット技術は、プライマリ サイトと DR サイトで破損が発生しても、データの最新の統合ポイントにリストアします。

StarWind非同期レプリケーション

結論：非同期レプリケーションで高いパフォーマンスとデータの完全性を実現

StarWindのデータ圧縮とレプリケーションテクノロジーの組み合わせにより、従来のDR実装で一般的であった高コスト、パフォーマンスへの影響、データの整合性の問題が解消されます。DRを目的としたクラウドVMへのインストールを可能にし、レプリケーションとデータ圧縮をバックグラウンドに移すことで、従来のDRソリューションによく見られる落とし穴を防ぎます。

▶ StarWind Virtual SAN (vSAN)の機能一覧

StarWind Virtual SAN (vSAN)の機能詳細一覧

関連トピックス

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目です

 

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。