> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.verge.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.verge.io/run-the-platform/de/speicher/storage-tiers.md).

# Speicherebenen im VergeOS vSAN

## Übersicht

VergeOS vSAN implementiert ein ausgefeiltes Storage-Tiering-System, das Leistung, Kapazität und Kosten ausbalanciert. Das System unterstützt bis zu 6 Tiers (0–5), die jeweils für unterschiedliche Workloads und Datentypen optimiert sind. Diese mehrstufige Architektur ermöglicht es Unternehmen, ihre Speicherressourcen effizient zu verwalten, indem Daten auf der am besten geeigneten Tier basierend auf Leistungsanforderungen und Zugriffsmustern platziert werden.

Für Empfehlungen zur vSAN-Dimensionierung siehe den [Node-Dimensionierungsleitfaden](/plan-and-deploy/de/implementierungsleitfaden/sizing.md).

## Tier-Spezifikationen

### Tier 0: Metadaten-Tier

* **Hardware**: Hochleistungsfähige NVMe-basierte SSD
* **Zweck**: Ausschließlich für vSAN-Metadaten verwendet
* **Merkmale**: Optimiert für Operationen mit extrem geringer Latenz
* **Anwendungsfall**: Verwaltung von Systemmetadaten

### Tier 1: Hochleistungstier

* **Hardware**: Hochleistungsfähige NVMe-basierte SSDs
* **Zweck**: Schreibintensive Workloads
* **Merkmale**: Maximale I/O-Leistung, hohe Haltbarkeit
* **Anwendungsfälle**:
  * Hochleistungsdatenbanken
  * Stark genutzte Transaktionsprotokolle
  * Schreibintensive Anwendungen

### Tier 2: Tier für gemischte Workloads

* **Hardware**: SSDs der Mittelklasse
* **Zweck**: Ausgewogene Lese-/Schreib-Workloads
* **Merkmale**: Gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten
* **Anwendungsfälle**:
  * Allgemeiner VM-Speicher
  * Gemischte Anwendungs-Workloads
  * Entwicklungsumgebungen

### Tier 3: Leseoptimiertes Tier

* **Hardware**: Leseoptimierte SSDs
* **Zweck**: Leseintensive Workloads
* **Merkmale**: Optimiert für Leseoperationen
* **Anwendungsfälle**:
  * Content-Auslieferung
  * Anwendungs-Repositorys
  * Referenzdaten

### Tier 4: Kapazitäts-Tier

* **Hardware**: HDDs mit hoher Kapazität
* **Zweck**: Weniger häufig aufgerufene Daten
* **Merkmale**: Hohe Kapazität, kosteneffizient
* **Anwendungsfälle**:
  * Dateiserver
  * Backup-Ziele
  * Selten aufgerufene Daten

### Tier 5: Archiv-Tier

* **Hardware**: HDDs in Archivqualität
* **Zweck**: Kaltlagerung und langfristige Aufbewahrung
* **Merkmale**: Maximale Kapazität, niedrigste Kosten pro TB
* **Anwendungsfälle**:
  * Langfristige Datenaufbewahrung
  * Compliance-Archive
  * Backup-Archive

## Implementierungsdetails

### Verteilung über Knoten hinweg

* Jede Speichertier erstreckt sich über mehrere Knoten im Cluster
* Sorgt für ausgewogene Leistung in der gesamten Infrastruktur
* Verbessert die Datenverfügbarkeit und Fehlertoleranz
* Ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung

### Leistungsoptimierung

* Inline-Deduplizierung arbeitet über alle Tiers hinweg
* Jede Tier kann unabhängig skaliert werden
* Automatischer Lastausgleich innerhalb der Tiers
* Intelligente Datenverteilung mithilfe hashbasierter Algorithmen

## Bewährte Vorgehensweisen

### Tier-Auswahl

1. **Arbeitslastmerkmale identifizieren**:
   * Schreibintensität
   * Lesemuster
   * Leistungsanforderungen
   * Kapazitätsbedarf
2. **Kosten-Leistungs-Verhältnis berücksichtigen**:
   * Tier-Fähigkeiten an die Anforderungen der Workload anpassen
   * Leistungsanforderungen mit Budgetbeschränkungen ausbalancieren
   * Zukünftiges Wachstum berücksichtigen
3. **Kapazität sorgfältig planen**:
   * Ausreichend freien Speicherplatz in jeder Tier vorhalten
   * Deduplizierungsraten berücksichtigen
   * Wachstum der Workloads einplanen

### Konfigurationsempfehlungen

1. **Metadaten-Tier (Tier 0)**:
   * Ausreichend Speicherplatz für das Wachstum der Metadaten einplanen
   * Die verfügbaren NVMe-Laufwerke mit der höchsten Haltbarkeit verwenden
   * Mindestens 30 % freien Speicherplatz vorhalten
2. **Leistungstiers (Tier 1–3)**:
   * Nach aktivem Datensatz dimensionieren
   * Anforderungen an die Schreibhaltbarkeit berücksichtigen
   * Kapazität über die Knoten hinweg ausbalancieren
3. **Kapazitätstiers (Tier 4–5)**:
   * Langfristiges Wachstum einplanen
   * Anforderungen an Backup und Archivierung berücksichtigen
   * Geeignete Aufbewahrungsrichtlinien implementieren

## Überwachung und Verwaltung

### Wichtige zu überwachende Metriken

* Kapazitätsauslastung pro Tier
* I/O-Leistungsmetriken
* Deduplizierungsraten
* Fehlerraten und Systemzustand

### Verwaltungsaufgaben

* Regelmäßige Kapazitätsprüfung
* Leistungsoptimierung
* Gesundheitsüberwachung
* Tier-Ausgleich

## Skalierungsaspekte

### Vertikale Skalierung (Scale-up)

* Kapazität zu vorhandenen Tiers hinzufügen
* Auf schnellere Speichergeräte upgraden
* Cache-Größen erhöhen

### Horizontale Skalierung (Scale-out)

* Neue Knoten hinzufügen, um die Tier-Kapazität zu erweitern
* Ausgewogene Verteilung beibehalten
* Auswirkungen auf die Leistung berücksichtigen

## Problembehebung

### Häufige Probleme

1. **Leistungsabfall**
   * Tier-Auslastung prüfen
   * Platzierung der Workload überprüfen
   * I/O-Muster überwachen
2. **Kapazitätsprobleme**
   * Deduplizierungsraten überprüfen
   * Speicherplatzzuweisung prüfen
   * Tier-Verteilung überprüfen
3. **Hardwarefehler**
   * Laufwerkszustand überwachen
   * Fehlerprotokolle prüfen
   * Redundanz überprüfen

### Schritte zur Behebung

* Betroffene Tier und Workload identifizieren
* Systemprotokolle und Metriken prüfen
* Hardwarezustand überprüfen
* Konfigurationseinstellungen überprüfen
* Korrekturmaßnahmen ergreifen

## Integration mit anderen Funktionen

### Snapshots und Klone

* Tier-bewusste Snapshot-Erstellung
* Effiziente Klonverwaltung
* Speichereffiziente Vorgänge

### Replikation

* Tier-bewusste Replikation
* Bandbreitenoptimierung
* Konsistenter Datenschutz


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.verge.io/run-the-platform/de/speicher/storage-tiers.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
