GigaOm Radar for Globally Distributed File Systems v2

In der heutigen digitalen Wirtschaft war der Wert eines global verteilten Dateisystems noch nie so hoch. Es begegnet direkt den zentralen Herausforderungen der Daten-Gravitation und der Infrastrukturkomplexität, die verteilte Unternehmen behindern. Durch die Eliminierung von Datenredundanz und die Bereitstellung einer einheitlichen, leistungsstarken Dateninfrastruktur über hybride und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg reduzieren diese Systeme die technische Trägheit und entfesseln die Agilität der Organisation. Dies ermöglicht es Unternehmen, das transformative Potenzial von KI, Analytik und Edge Computing zu nutzen und ihre Dateninfrastruktur in einen echten Motor für Innovation und Wettbewerbsvorteile zu verwandeln.

Der “GigaOm Radar for Globally Distributed File Systems v2” bewertete die Lösungen von CTERA, Hammerspace, Ludiclink, Nasuni, NetApp, Panzura, Qumulo und VAST Data. Hammerspace und VAST Data wurden als Outperformer ausgezeichnet, CTERA, NetApp, Panzura und Qumulo wurden als Fast Mover eingestuft.

Im Zeitalter von KI und Hybrid-Cloud hat sich die Dateispeicherung von einer Basiskomponente zum strategischen Rückgrat der Unternehmensinfrastruktur für Daten entwickelt. Im Wettlauf der Unternehmen um die Nutzung datengetriebener Erkenntnisse hat die Nachfrage nach hochleistungsfähigen, global zugänglichen Dateidiensten in der Cloud einen Wendepunkt erreicht. Die moderne Anwendungslandschaft (die generative KI, Echtzeit-Analysen und containerisierte Workloads umfasst) stellt neue Anforderungen und macht die Auswahl der richtigen verteilten Dateitechnologie zu einer kritischen Geschäftsentscheidung.

Während Cloud-Anbieter anfänglich den Schwerpunkt auf Objekt- und Blockspeicher legten, können diese Lösungen allein nicht das gesamte Spektrum der Unternehmensanforderungen abdecken. Neue Anwendungen können für die Objektspeicherung konzipiert werden, aber für eine riesige und wachsende Anzahl kritischer Arbeitslasten bleiben die Leistung, die POSIX-Konformität und die inhärente Einfachheit der Dateispeicherung unschlagbar.

Im Folgenden werden einige wichtige Faktoren für moderne, global verteilte Dateisysteme beschrieben:

• Beschleunigung von KI- und Analyse-Pipelines: Die Leistungsberechnung hat sich verändert. Die anspruchsvollsten Workloads von heute, darunter das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle (LLMs) und Echtzeit-Analysen, werden durch die Geschwindigkeit des Datenzugriffs limitiert. Dateispeicher, insbesondere Systeme, die für Flash-Speicher und NVMe konzipiert sind, liefern den extrem hohen Durchsatz mit geringer Latenz, der erforderlich ist, um teure GPU-Cluster vollständig auszulasten. Für KI/ML- und HPC-Anwendungen, die an der Spitze der Innovation stehen, ist hochleistungsfähiger Dateispeicher nicht nur eine Option, sondern eine Grundvoraussetzung.

• Ermöglichung cloudbasierter und hybrider Betriebsabläufe: Das „Lift-and-Shift“-Verfahren für Legacy-Anwendungen hat sich zu einer umfassenderen Strategie der Anwendungsmodernisierung entwickelt. Für die wachsende Welt cloudnativer Anwendungen, die auf Kubernetes basieren, bietet ein verteiltes Dateisystem die essentielle, persistente und gemeinsam nutzbare Speicherschicht für zustandsbehaftete Workloads. Es überbrückt die Kluft zwischen lokalen Rechenzentren und öffentlichen Clouds und schafft so eine nahtlose Datenstruktur, die es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen auszuführen und auf Daten zuzugreifen, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen oder Code umzuschreiben.

• Globale Zusammenarbeit und Edge-to-Cloud-Workflows ermöglichen: In unserer permanent hybriden Welt ist die Fähigkeit verteilter Teams, in Echtzeit an denselben Datensätzen zusammenzuarbeiten, grundlegend für die Produktivität. Ein global verteiltes Dateisystem eliminiert Datensilos und Versionskontroll-Chaos, indem es eine einzige, maßgebliche Quelle der Wahrheit bereitstellt. Dieses Paradigma ist nicht nur für Remote-Mitarbeiter von entscheidender Bedeutung, sondern auch für neue Edge-Computing-Anwendungsfälle, bei denen Daten effizient vom Edge in eine zentrale Cloud oder ein Rechenzentrum eingelesen, verarbeitet und synchronisiert werden müssen.

• Radikale Einfachheit für höhere Entwicklerproduktivität: In einem wettbewerbsintensiven Umfeld, in dem die Markteinführungsgeschwindigkeit alles ist, stellt die Reibung zwischen Entwicklern einen kritischen Engpass dar. Die Dateispeicherung bietet eine unvergleichliche, intuitive Benutzeroberfläche, die die Entwicklungszyklen beschleunigt. Es vereinfacht die Datenfreigabe sowohl für maschinell erzeugte als auch für von Menschen erzeugte Daten und ermöglicht es Entwicklern, portable, skalierbare Anwendungen schneller zu erstellen und sich auf Innovationen statt auf Speicherprotokolle zu konzentrieren.

Moderne Dateisysteme haben eine Cloud-freundliche Architektur angenommen und nutzen die tiefe Integration mit Objektspeichern, um eine leistungsstarke Kombination aus Performance und Wirtschaftlichkeit zu bieten. Diese Synergie erschließt mehrere entscheidende Vorteile:

• Automatisierte, intelligente Schichtverwaltung: Das geht über einfaches Caching hinaus. Moderne Systeme verwenden richtlinienbasierte Mechanismen, die weniger häufig aufgerufene Daten automatisch in kostengünstigen Objektspeicher (wie jeden S3-kompatiblen Dienst) verschieben und die Hochleistungs-Flash-Ebene für aktive Workloads reservieren. Dies optimiert die Kosten ohne manuelle Eingriffe.
  • Daten-Gravitation bekämpfen: Daten haben Masse. Die Herausforderung der „Datengravitation“ – die Schwierigkeit, riesige Datensätze zu verschieben – kann die Agilität behindern. Durch die Replikation oder Synchronisierung von Daten in Objektspeichern über verschiedene Regionen oder Clouds hinweg bringen verteilte Dateisysteme die Rechenleistung zu den Daten und verbessern so die Latenz für globale Anwendungen drastisch.
• Resilienz und Cybersicherheit: In Zeiten weit verbreiteter Ransomware bietet die Integration mit Objektspeichern eine robuste und kostengünstige Lösung für die Wiederherstellung nach einem Notfall. Unveränderliche Snapshots und die Datenreplikation in einem externen Objektspeicher ermöglichen eine schnelle und zuverlässige Wiederherstellung, sodass ein komplettes Dateisystem bei Bedarf schnell an einem neuen Ort wiederhergestellt werden kann.
• Der Markt hat im letzten Jahr ein hohes Maß an Innovation gezeigt. Anbieter global verteilter Dateisysteme setzen auf mutige Innovationen, indem sie KI-gestütztes Datenmanagement, Dokumentenanalyse und Echtzeit-Analysen direkt in ihre Speicherplattformen integrieren. Diese Lösungen dienen nicht mehr nur als Infrastruktur für KI-Workloads, sondern entwickeln sich weiter und bieten native Funktionen wie automatisierte Datenklassifizierung, In-Storage-Computing für Vorverarbeitung und Inferenz sowie integrierte KI-Assistenten für Systemoptimierung und Anomalieerkennung.
• Dieser Wandel ermöglicht es Unternehmen, neue Werte aus ihren Daten direkt auf der Speicherebene zu generieren und unterstützt erweiterte Anwendungsfälle wie dynamische Datenplatzierung für KI-Pipelines, selbstoptimierende Speicherung für Hochleistungsrechnen und die nahtlose Orchestrierung verteilter KI-Workflows. Der Markt befindet sich in einem aktiven Wandel, der von Unternehmen vorangetrieben wird, die sich neue Technologien zu eigen machen, die auf Cloud-nativen Architekturen, Edge Computing und hybriden Arbeitsanforderungen basieren.

In today’s digital economy, the value of a globally distributed file system has never been higher. It directly confronts the core challenges of data gravity and infrastructure complexity that hinder distributed enterprises. By eliminating data duplication and providing a unified, performant data fabric across hybrid and multicloud environments, these systems reduce technical inertia and unleash organizational agility. This empowers enterprises to capitalize on the transformative potential of AI, analytics, and edge computing, turning their data infrastructure into a true engine for innovation and competitive advantage.

The GigaOm Radar for Globally Distributed File Systems v2 evaluated the solutions of CTERA, Hammerspace, Ludiclink, Nasuni, NetApp, Panzura, Qumulo and VAST Data. Hammerspace and VAST Data were named Outperformers, CTERA, NetApp, Panzura and Qumulo were classified as Fast Movers.

In the age of AI and hybrid cloud, file storage has evolved from a foundational component to the strategic backbone of enterprise data infrastructure. As organizations race to harness data-driven insights, the demand for high-performance, globally accessible file services in the cloud has reached a tipping point. The modern application landscape (spanning generative AI, real-time analytics, and containerized workloads) imposes new demands, making the selection of the right distributed file technology a critical business decision.

While cloud providers initially emphasized object and block storage, these solutions alone cannot service the full spectrum of enterprise needs. New applications can be architected for object storage, but for a vast and growing array of critical workloads, the performance, POSIX compliance, and inherent simplicity of file storage remain unbeatable.

The following describes some key drivers for modern, globally distributed file systems:

• Accelerating AI and analytics pipelines: The performance calculus has shifted. Today’s most demanding workloads, including the training and inference of large language models (LLMs) and real-time analytics are bottlenecked by data access speeds. File storage, especially systems architected for flash and NVMe, delivers the extreme, low-latency throughput required to keep expensive GPU clusters fully saturated. For the AI/ML and HPC applications at the forefront of innovation, high-performance file storage isn’t just an option, it’s a prerequisite.
• Enabling cloud-native and hybrid operations: The „lift and shift“ of legacy applications has matured into a broader strategy of application modernization. For the burgeoning world of cloud-native applications built on Kubernetes, a distributed file system provides the essential persistent, shareable storage layer for stateful workloads. It bridges the gap between on-premises data centers and public clouds, creating a seamless data fabric that allows organizations to run applications and access data anywhere without compromising performance or refactoring code.
• Powering global collaboration and edge-to-cloud workflows: In our permanently hybrid world, the ability for distributed teams to collaborate on the same data sets in real time is fundamental to productivity. A globally distributed file system eliminates data silos and version-control chaos by presenting a single, authoritative source of truth. This paradigm is crucial not only for remote workers but also for emerging edge computing use cases where data must be ingested, processed, and synchronized efficiently from the edge back to a central cloud or data center.
• Radical simplicity for developer velocity: In a competitive landscape where speed to market is everything, developer friction is a critical bottleneck. File storage offers an unparalleled, intuitive interface that accelerates development cycles. It simplifies data sharing for both machine-generated and human-generated data, allowing developers to build portable, scalable applications faster and focus on innovation rather than storage protocols.

Modern file systems have embraced a cloud-friendly architecture, leveraging deep integration with object storage to deliver a powerful combination of performance and economics. This synergy unlocks several key advantages:

• Automated, intelligent tiering:This goes beyond simple caching. Modern systems employ policy-driven mechanisms that automatically move less-frequently accessed data to cost-efficient object storage (like any S3-compatible service), reserving the high-performance flash tier for active workloads. This optimizes costs without manual intervention.
• Combating data gravity:Data has mass. The challenge of „data gravity“—the difficulty of moving massive datasets—can stifle agility. By replicating or synchronizing data to object stores across different regions or clouds, distributed file systems bring compute to the data, dramatically improving latency for global applications.
• Resilience and cybersecurity:In an era of rampant ransomware, integrating with object storage provides a robust and cost-effective disaster recovery solution. Immutable snapshots and data replication to a remote object store enable rapid, reliable recovery, allowing an entire file system to be reconstituted quickly in a new location if necessary.

The market has demonstrated a high degree of innovation in the last year. Globally distributed file system vendors are making bold moves by embedding AI-driven data management, document insights, and real-time analytics directly into their storage platforms. Rather than simply serving as infrastructure for AI workloads, these solutions are evolving to offer native features such as automated data classification, in-storage compute for preprocessing and inferencing, and integrated AI assistants for system optimization and anomaly detection. This shift enables organizations to unlock new value from their data at the storage layer itself, supporting advanced use cases like dynamic data placement for AI pipelines, self-optimizing storage for high-performance computing, and seamless orchestration of distributed AI workflows. The market is undergoing an active transformation, driven by organizations embracing newer technologies powered by cloud-native architectures, edge computing, and hybrid work requirements.