Speichervirtualisierung: Im Zusammenhang mit Konsolidierungsprojekten ist die Virtualisierung von Speichern eine Schlüsseltechnik: Dabei wird eine zusätzliche softwarebasierende Abstraktionsschicht installiert, die einen hardwareunabhängigen Speicherzugriff erlaubt. Dem Administrator erscheinen die installierten Speichersysteme etwa mittels eines Volume-Managers als einheitlicher Speicher-Pool beziehungsweise als virtuelle Platte. Der Systemverwalter kann die Speicherkapazität von einer zentralen Konsole aus an beliebige Server zuteilen, kopieren und verschieben.

Allein durch diese Konzentration ist es möglich, vorhandene Speicherkapazität zu 80 Prozent auszunutzen statt zu 50 Prozent wie im Fall von direkt angeschlossenen Platten. Zudem erlaubt es diese Virtualisierung, im laufenden Betrieb per Drag and Drop den Speicherbedarf an die Bedürfnisse der Anwender anzupassen. Auch neue Festplatten und zusätzliche Speichersysteme können ohne Betriebsunterbrechung in den SpeicherPool integriert werden.

Vier Ebenen

Grundsätzlich lässt sich die Konsolidierung in vier Bereichen vorantreiben: neben der physischen Konsolidierung (Server, Storage) sind dies die Daten-, Applikations- und Applikationszugriffsebene. Allerdings lassen sich die Bereiche - soll ein Optimum für das gesamte Unternehmen entstehen - nicht isoliert betrachten, da sie aufeinander aufbauen und Seiteneffekte haben. Bei der Server- und Storage-Konsolidierung werden beispielsweise Dienste, Applikationen und Datenbanken auf wenige, dafür hochverfügbare und dynamische Systeme zusammengeführt. Zu den typischen Speicherkonzepten gehören hierbei Storage Area Networks (SAN) und Network Attached Storage (NAS).

Um flexibel auf Anforderungen reagieren und je nach Bedarf weitere Rechnerkapazitäten dazuschalten zu können und nicht von vornherein eine Maximalkonfiguration aufbauen zu müssen, hat sich Clustering bewährt. Die Virtualisierung auf der Ebene der Hardware führt zu Ressourcen-Pools, Schlagworte sind hier Blades, Grid Computing, Utility Computing und Computing on Demand. So lassen sich beispielsweise Kapazitäten von Entwicklungsrechnern, die nur tagsüber für ihre eigentliche Bestimmung genutzt werden, nachts als Verarbeitungsrechner für Batch-Läufe verwenden.

Bestandsaufnahme