Die Universität Manchester im Vereinigten Königreich hat die Dateizuordnungslösung von Datadobi eingesetzt, um veraltete inaktive Dateien zu erkennen und sie in eine kostengünstige Archivspeicherinfrastruktur zu migrieren.
Die Universität verfügt über eine herausragende Tradition im Bereich der Computerinnovation. Bereits 1947 entwickelten Forscher der Einrichtung den weltweit ersten vollelektronischen Hochgeschwindigkeitsspeicher. Später entwickelte das Forschungsteam in Zusammenarbeit mit dem Technologieunternehmen Ferranti das Konzept des virtuellen Speichers und implementierte es 1962 auf dem Atlas-Computer. Diese bahnbrechende Technologie ermöglichte es Computern, Ressourcen schnell zwischen verschiedenen Programmen und Benutzern zu wechseln, und wurde so zu einer wesentlichen Grundlage für die Time-Sharing-Computing-Architektur.
Derzeit verfügt die Universität über eine umfassende IT-Infrastruktur zur Aufrechterhaltung des Lehr- und Forschungsbetriebs. Sein Forschungsdatensystem basiert auf einer Cluster-Speicherplattform Dell PowerScale (ehemals Isilon) zur Aufbewahrung von Forschungsdokumenten, mit einem inkrementellen Datenzufluss von bis zu 15 Terabyte täglich. Letztes Jahr lief der fünfjährige Hardware-Aktualisierungszyklus für sein 10-Petabyte-Speichersystem PowerScale, und die Einrichtung stand zunächst vor einem teuren Erweiterungsplan, der auf 20 Petabyte Rohkapazität abzielte.
Nach einer internen Untersuchung stellte die Universität fest, dass ein großer Teil ihrer 3,5 Milliarden gespeicherten Dateien stagnierte und nur noch selten darauf zugegriffen wurde. Um dieses Problem anzugehen, suchte das Unternehmen nach einem Dienstprogramm zur Verwaltung unstrukturierter Daten, das Dateimetadaten scannen und analysieren kann. Die Plattform musste benutzerdefinierte Kennzeichnungen für Dateien und Ordner unterstützen, einschließlich Tags wie „kalt“, „bis 2040 aufbewahren“, „Fakultät“, „Schule“ und „Klassifizierung“, und die Datenmigration in ein neues bandbasiertes Cold-Storage-Repository erleichtern.
Für das interne IT-Team der Universität war es praktisch unmöglich, 3,5 Milliarden Dateien manuell zu prüfen, um veraltete Datensätze und Datensätze mit geringem Zugriff für die Bandarchivierung herauszufiltern. Eine vollständige manuelle Inspektion würde mehrere Jahre in Anspruch nehmen und enorme Arbeitskosten verursachen.
Die Universität entschied sich schließlich für StorageMAP von Datadobi, um den gesamten Datensortierungs- und Migrationsworkflow zu automatisieren. Das Tool scannt effizient Dateimetadaten in großem Maßstab und erledigt Analyseaufgaben in wesentlich kürzerer Zeit als bei manueller Bedienung durch Menschen.
Wayne Smith, Research Data Management Lead an der University of Manchester, kommentierte: „Die größte Hürde bestand darin, archivierbare Datensätze sicher und genau von Milliarden verschiedener Dateien zu unterscheiden. Die manuelle Verarbeitung würde komplexe Skripts für riesige Datenpools erfordern, Arbeitskräfte belasten und potenziell vom Menschen verursachte Betriebsrisiken mit sich bringen. StorageMAP bietet transparente Datentransparenz, die es uns ermöglicht, Entscheidungen zur Datenverwaltung effizient auszuführen und unser Forschungsdatenmanagement-Framework neu zu gestalten.“
StorageMAP identifiziert veraltete, inaktive Datensätze, die zur Archivierung in Frage kommen, und entfernt sie aus dem Hochleistungs-Primärspeicher. Laut Datadobi wird diese Optimierung in den nächsten fünf Jahren zu erheblichen Kosteneinsparungen für die Universität führen. Durch die Übertragung ruhender Daten in kostengünstige Archive reduziert die Einrichtung effektiv die Nachfrage nach kostspieliger Erweiterung des Primärspeichers – ein klarer Geschäftsgewinn für Datadobi angesichts der verlorenen Erweiterungserlöse von Dell.
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