Gesamtanzahl der Dateien und Verzeichnisse: Die Gesamtzahl der zu katalogisierenden Objekte ist der Hauptfaktor für den Rechen- und Speicherbedarf. Eine höhere Anzahl von Objekten erfordert proportional mehr Arbeitsspeicher, CPU und Speicherplatz.

Verzeichnisstruktur: Der Ressourcenverbrauch variiert mit der Verschachtelungstiefe der Verzeichnisse und der Verteilung der Dateien auf Freigaben und Volumes. Tief verschachtelte oder stark fragmentierte Strukturen können mehr Ressourcen benötigen als die gleiche Anzahl an Dateien in einer flacheren Hierarchie.

Erforderlicher Scan-Durchsatz: Die Geschwindigkeit des anfänglichen Katalogabschlusses hängt direkt von der CPU- und Speicherzuweisung ab. Eine Bereitstellung unterhalb der empfohlenen Größe reduziert den Durchsatz und verlängert das anfängliche Scan-Fenster.

Speicherleistung: Hochleistungsspeicher wird dringend empfohlen. Metadatenindizierung und Ereignisverarbeitung erfordern kontinuierliche IOPS und einen Durchsatz, der proportional zur Größe der Bereitstellung ist.

Verlängerte anfängliche Katalogisierungsdauer: Durch die reduzierte Rechenleistung sinkt die Anzahl der täglich gescannten Objekte. Beispielsweise kann eine Bereitstellung, die auf 3 Milliarden Objekte ausgelegt ist, aber in kleinerer Größe bereitgestellt wird, deutlich länger als die angestrebten drei bis vier Tage dauern.

Verringerter kontinuierlicher Durchsatz bei der Datenerfassung: Neue Dateiereignisse und inkrementelle Scan-Aktualisierungen werden unter kontinuierlicher Last langsamer verarbeitet.

Risiko der Speicherkapazität: Zu geringe Speicherkapazität im Verhältnis zur Gesamtanzahl der Objekte kann dazu führen, dass der Metadatenindex an seine Kapazitätsgrenzen stößt. Dies lässt sich in der Regel durch eine Erweiterung der Speicherkapazität beheben, ohne dass eine vollständige Neuimplementierung erforderlich ist.

Die Erhöhung von vCPU, Arbeitsspeicher oder Speicherplatz auf der Host-VM ist möglich.

Eine Neukonfiguration oder Neuinstallation des Clusters ist nicht erforderlich.

AIDE Lite unterstützt keine Hochverfügbarkeit oder horizontale horizontale Skalierung. Wenn Ihre Umgebung regelmäßig mehr als 3 Milliarden Dateien umfasst oder Sie Hochverfügbarkeit und Fehlertoleranz benötigen, sollten Sie stattdessen "AIDE Enterprise" einsetzen.

Gesamtanzahl von Dateien und Verzeichnissen: Die Gesamtanzahl der Objekte ist der Hauptfaktor für den Speicher- und Rechenbedarf. Größere Umgebungen benötigen zusätzliche Clusterknoten, um die Verarbeitungslast zu verteilen und die Leistung aufrechtzuerhalten.

Hochverfügbare Replikation: In Unternehmensumgebungen ist Datenreplizierung standardmäßig über mehrere Knoten hinweg aktiviert, um Fehlertoleranz zu gewährleisten. Die Replikation erhöht den gesamten Speicher- und Arbeitsspeicherbedarf im Vergleich zu einer gleichwertigen Einzelknotenbereitstellung.

Knotenanzahl und Lastverteilung: Verarbeitungsdurchsatz und Gesamtkapazität des Katalogs skalieren mit der Anzahl der Knoten im Cluster. Zusätzliche Knoten verteilen sowohl die Indizierungs-Workload als auch die Speicherkapazität im Cluster.

Erforderlicher Scan-Durchsatz: Die clusterweite Zuweisung von CPU und Speicher bestimmt die tägliche Scanrate und wie schnell die anfängliche Katalogisierung abgeschlossen ist.

Speicherleistung pro Knoten: Hochleistungsspeicher auf jedem Knoten wird dringend empfohlen, und die Gesamtkapazität des Clusters skaliert proportional mit der Anzahl der Knoten.

Verlängerte anfängliche Katalogisierungsdauer: Weniger Knoten oder reduzierte Ressourcen pro Knoten verringern den Durchsatz und verlängern das anfängliche Katalogisierungsfenster proportional.

Erhöhte Verarbeitungslatenz unter Spitzenlast: Unzureichender Arbeitsspeicher im Cluster kann während Phasen mit hohem Datenaufkommen zu erhöhter Verarbeitungslatenz führen. Laufende Operationen werden nicht unterbrochen, der kontinuierliche Durchsatz ist jedoch reduziert.

Speicherkapazitätsrisiko: Unzureichender Clusterspeicher für die Zielanzahl von Objekten kann den Metadatenindex an seine Kapazitätsgrenzen bringen. Dies lässt sich durch die Erweiterung des Speichers auf vorhandenen Knoten (unterbrechungsfrei) oder durch das Hinzufügen eines dedizierten Speicherknotens beheben.

Durch das Hinzufügen von Worker-Knoten erhöhen sich die für die Scanverarbeitung und Ereigniserfassung verfügbare CPU und der Arbeitsspeicher.

Durch das Hinzufügen dedizierter Speicherknoten lässt sich die Gesamtkapazität des Katalogs erhöhen. Dies ist die wichtigste Methode, um Umgebungen über die größte vordefinierte Bereitstellungsgröße hinaus zu skalieren.

Der Cluster lässt sich durch Hinzufügen weiterer Knoten auf über 6 Milliarden Dateien skalieren. Ihr NetApp Ansprechpartner kann Sie bei der Dimensionierung der Knoten für benutzerdefinierte Skalierungen unterstützen.

Das Hinzufügen von Knoten zu einem bestehenden Enterprise Cluster unterbricht laufende Scanvorgänge nicht. Die Änderung sollte jedoch während eines Zeitfensters mit geringer Aktivität koordiniert werden.