S3-kompatibler Speicher On-Prem: CEPH als skalierbares Backend für Data-Lakes

In einer modernen Data-Engineering-Plattform ist der Speicherbedarf nicht nur riesig, sondern auch vielfältig. Wir brauchen Platz für rohe Sensordaten, fertige KI-Modelle, Container-Images und Backups. Klassische File-Server (NFS) stoßen hier schnell an ihre Grenzen, besonders wenn es um parallele Zugriffe von hunderten Kubernetes-Pods geht.

Die Lösung für unseren Industriekonzern ist CEPH. Als hochverfügbares, verteiltes Storage-System verwandelt CEPH Standard-Server-Hardware in einen mächtigen Speicherverbund. Das entscheidende Feature: Es bietet eine S3-kompatible Schnittstelle direkt im eigenen Rechenzentrum.

1. Warum S3 der Standard für Data Engineering ist

Das S3-Protokoll (Simple Storage Service) hat sich als Quasi-Standard für Cloud-Daten etabliert. Fast alle modernen Tools wie Apache Spark, Presto oder auch Python-Bibliotheken wie Pandas können nativ mit S3-Speicher kommunizieren.

• Objekt-basiert: Anstatt sich mit Ordnerstrukturen und Dateipfaden herumzuschlagen, werden Daten als “Objekte” mit Metadaten gespeichert. Das ist ideal für unstrukturierte Datenmengen.
• Grenzenlose Skalierbarkeit: Ein S3-Bucket kann theoretisch unendlich viele Dateien aufnehmen, ohne dass die Performance beim Suchen oder Lesen einbricht.

2. Die Vorteile von CEPH im Kubernetes-Cluster

Durch die Integration von CEPH (oft über den Operator Rook) direkt in Kubernetes entsteht ein nahtloses Zusammenspiel zwischen Rechenpower und Speicher:

• Self-Healing: CEPH repliziert Daten automatisch über mehrere physische Server hinweg. Fällt eine Festplatte oder ein ganzer Server aus, stellt CEPH die Datenintegrität im Hintergrund wieder her, ohne dass der Betrieb der Datenpipelines unterbrochen wird.

• Unified Storage: CEPH kann gleichzeitig drei Arten von Speicher bereitstellen:

  1. Object Storage (S3): Für den Data-Lake und Modell-Artefakte.
  2. Block Storage: Für die Datenbanken (ClickHouse/PostgreSQL), die extrem schnelle I/O-Raten benötigen.
  3. Shared Filesystems: Für Konfigurationen, die von vielen Pods gleichzeitig gelesen werden müssen.

• Tiering: Wir können schnelle NVMe-Speicher für “heiße” Daten (aktuelle Analysen) und günstigere HDD-Speicher für “kalte” Daten (Archivierung) in einem System kombinieren.

3. Entkoppelung von Compute und Storage

Ein strategischer Vorteil dieser Architektur ist die saubere Trennung. Wenn das Datenvolumen wächst, fügen wir einfach weitere Server mit Festplatten zum CEPH-Cluster hinzu. Wenn mehr Rechenpower für KI-Modelle benötigt wird, skalieren wir die CPU/GPU-Nodes. Diese Unabhängigkeit spart massive Kosten, da man Hardware exakt nach Bedarf beschaffen kann.

Fazit: Die Basis für Souveränität

Mit CEPH auf Kubernetes bauen wir einen “Private Cloud Storage”, der funktional identisch mit den Angeboten der großen Hyperscaler ist, aber vollständig unter der Kontrolle des Konzerns bleibt. Es ist das Rückgrat für einen stabilen Data-Lake, der auch bei Petabytes an Daten nicht in die Knie geht und die Grundlage für jede Form von Advanced Analytics bildet.

FAQ

Ist CEPH nicht sehr komplex in der Administration? Früher war das so. Durch den Einsatz von Kubernetes-Operatoren wie Rook wird die Verwaltung von CEPH automatisiert. Aufgaben wie das Hinzufügen neuer Festplatten oder das Update der Software werden über deklarative YAML-Dateien gesteuert, was die Komplexität drastisch reduziert.

Wie sicher sind die Daten bei CEPH gegen Totalverlust geschützt? CEPH nutzt Verfahren wie “Erasure Coding” oder einfache Replikation (z. B. Faktor 3). Selbst wenn zwei Server gleichzeitig ausfallen, bleiben die Daten verfügbar. Zudem lassen sich Offsite-Backups für Desaster-Szenarien einfach integrieren.

Kann ich CEPH auch nutzen, wenn ich bereits in der Cloud bin? Ja. Viele Unternehmen nutzen CEPH in der Cloud, um eine einheitliche Storage-Schicht über verschiedene Umgebungen hinweg zu haben oder um die oft teuren Egress-Kosten und proprietären Storage-Gebühren der Cloud-Anbieter zu umgehen.

Wie schnell ist der Zugriff im Vergleich zu lokalem Speicher? Durch die Verteilung der Last auf viele Festplatten parallel kann CEPH bei sequenziellen Zugriffen (typisch für Data Engineering) oft schneller sein als eine einzelne lokale SSD. Für Datenbanken mit vielen kleinen Schreibzugriffen optimieren wir das System durch spezielle Caching-Layer.

Wie unterstützt ayedo beim Aufbau von CEPH? Wir planen die Hardware-Dimensionierung, implementieren den Rook/CEPH-Stack in Ihrem Kubernetes-Cluster und konfigurieren die S3-Endpoints für Ihre Applikationen. Wir sorgen dafür, dass Ihr Storage-Backend performant, sicher und zukunftssicher aufgestellt ist.