Software-definierte Speicherung (SDS) ermöglicht es Anwendern und Unternehmen, Speicherressourcen von der zugrundeliegenden Hardware-Plattform zu entkoppeln oder zu abstrahieren und so für größere Flexibilität, Effizienz und schnellere Skalierbarkeit zu sorgen, indem Speicherressourcen programmierbar gemacht werden.

Dieser Ansatz ermöglicht es, Speicherressourcen zu einem integralen Bestandteil einer größeren, von Software entworfenen Rechenzentrumsarchitektur (SDDC) zu machen, in der Ressourcen leicht automatisiert und orchestriert werden können, anstatt sie in Silos zu lagern.

Die meisten umfassenden Anwendungsintegrationen erfordern offene programmierbare APIs für die Workflow-Automatisierung, für die SDS speziell entwickelt wurde.

Wie in der Einleitung schon kurz erwähnt ist die Software-definierte Speicherung ein Ansatz zur Datenverwaltung, bei dem Datenspeicherressourcen von der zugrunde liegenden physischen Speicherhardware abstrahiert werden und daher flexibler sind. Ressourcenflexibilität ist gepaart mit Programmierbarkeit, um eine Speicherung zu ermöglichen, die sich schnell und automatisch an neue Anforderungen anpasst. Diese Programmierbarkeit umfasst die richtlinienbasierte Verwaltung von Ressourcen und die automatische Bereitstellung und Neuzuweisung der Speicherkapazität.

Die softwareunabhängige Natur dieses Implementierungsmodells erleichtert zudem SLAs und QoS und vereinfacht außerdem die Implementierung von Sicherheit, Governance und Datensicherung.

Bei korrekter Verwaltung erhöht dieses Modell Leistung, Verfügbarkeit und Effizienz.

• Zukunftssicher und unabhängig von der Anbieterbindung der Hardware
• Programmierbarkeit und Automatisierung
• Schnellere Änderungsmöglichkeiten und Skalierung nach oben und unten
• Höhere Effizienz

• Schnellere Geschäftsprozesse
• Bedarf an neuen Applikationen
• Datacenter-Automatisierung
• Verbesserte Transparenz, Nachverfolgung der Auslastung sowie Änderungen an Infrastruktur und Daten

Heute gibt es eine Reihe softwaredefinierter Storage-Typen auf dem Markt, darunter:

• Hypervisor-basiert
• Container-basiert (z.B. in einem Docker Conteiner ausgeführt)
• Scale-out-Storage für unstrukturierte Daten
• Verteilte Filesysteme für Objekt-Storage-Offload
• HCI-Software (Storage wird mit Netzwerk-, Computing- und Virtualisierungssoftware im selben Paket kombiniert)

• Außenstelle/Zweigstelle: Nutzung vorhandener Hardware (Server) für eine bessere Auslastung bestehender Investitionen und eine einfachere Bereitstellung und Verwaltung
• Robuste Systeme: Taktische Szenarien und First-Responder-Situationen; ökologisch herausfordernde und mobile Umgebungen
• Hybrid-Cloud-Implementierungen: Sowohl lokale Implementierungen als auch gehostete Private Clouds können mit derselben Datenmanagement-Plattform gemanagt werden, ohne das sich Tools, Berichte und Schulungen ändern.
• Modernisierung der Datacenter-Infrastruktur: Richtlinienbasierter Self-Service-Storage als Service