Silent Data Corruption
Können Daten tatsächlich vergammeln?
Ursachen, Auswirkungen und Präventionsstrategien eines unterschätzten Risikos
Silent Data Corruption (SDC) – auch „bit rot“ genannt, aus dem Englischen von „verrotten“ – ist in der Tat eine schleichende Gefahr für Ihren Datenbestand. Bei diesem Phänomen werden die Daten in einem Computersystem beschädigt oder verfälscht, ohne dass der Administrator oder gar das Storage-System selbst etwas davon mitbekommt.
In der Folge kann diese Art der Datenverfälschung schwerwiegende Auswirkungen nach sich ziehen. So könnten wichtige Mediendaten unwiederbringlich beschädigt werden. In Bereichen, in denen eine hohe Datenintegrität von entscheidender Bedeutung ist – wie etwa der Finanzbranche, im Gesundheitswesen oder bei sicherheitskritischen Anwendungen – verursacht SDC mitunter sogar noch verheerendere Auswirkungen.
Was verursacht Silent Data Corruption?
- Hardwarefehler
Fehlerhafte Hardwarekomponenten wie Festplatten, RAM-Module oder Prozessoren - Elektrische Störungen
Stromschwankungen, elektromagnetische Interferenzen und ähnliche Phänomene - Softwarefehler
Fehlerhafte Programme oder Treiber - Speicherfehler
Bitfehler oder Speicherleckagen - Strahlungseinflüsse
Hochenergetische Teilchen wie etwa Alpha-Teilchen
Mögliche Auswirkungen von Silent Data Corruption:
- Dateninkonsistenz: Korrupte Daten führen zu Fehlern bei Berechnungen, Analysen oder anderen Verarbeitungsaufgaben der Daten.
- Verlust von Unternehmensdaten: SDC kann zu Fehlinterpretationen von Daten und in Folge zu finanziellen Verlusten führen – Rufschädigung inklusive.
- Sicherheitsrisiken: Sogar die Integrität von sicherheitskritischen Daten könnte durch SDC gefährdet werden und weiterhin zu Datenschutzverletzungen oder Angriffen auf sensible Informationen führen.
- Rechtliche Konsequenzen: In einigen Branchen gibt es gesetzliche Anforderungen für die Datenintegrität. SDC kann zu Verstößen gegen Vorschriften führen und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.
Präventionsstrategien, um Silent Data Corruption entgegenzuwirken
- Fehlererkennung und Fehlerkorrektur (ECC): ECC-Speicher oder ECC-Algorithmen können Fehler in Speichermedien oder Übertragungskanälen erkennen und korrigieren.
- SAS bevorzugen: Eine recht einfach anzuwendende Strategie wäre es auf SAS statt auf SATA zu setzten, denn das SAS-Interface bietet eine bessere Fehlererkennung und -korrektur.
- Datenintegritätsprüfung: Regelmäßige Überprüfung der Datenintegrität durch Hash-Funktionen oder Checksummen kann Korruption frühzeitig erkennen.
● T10 DIF (Data Integrity Field): Mittels T10 DIF wird jedem Datenblock ein zusätzliches Feld hinzugefügt, um Integritätsinformationen zu speichern. Dieses Feld enthält eine Prüfsumme oder einen Hash-Wert. Beim Lesen der Daten wird die Prüfsumme berechnet und mit dem im DIF-Feld gespeicherten Wert verglichen.
● T10 PI (Protection Information): T10 PI ist eine Weiterentwicklung von T10 DIF. Neben der Prüfsumme enthält sie auch eine sequentielle Nummer. Letztere ermöglicht eine Erkennung von Reihenfolgefehlern oder verlorenen Datenblöcken.
(Sowohl T10 DIF als auch T10PI müssen in Hard- und Software integriert sein.) - Data Scrubbing: Der Begriff steht für Datenbereinigung und steht für eine regelmäßig Überprüfung der Daten im Hintergrund. (RAID Scrubbing, Btrfs Scrubbing und ReFS Data Scrubbing).
- Prüflesen: Erweitere Funktionen in den Redundanzmechanismen bei RAID-Arrays oder Replikation kann Datenverlust durch SDC vermeiden.
- Fehlerisolierung: Virtualisierungstechnologien oder kontrollierte Umgebungen minimieren mögliche Fehlerquellen und isolieren ihre Auswirkungen.
- Schutzmechanismen auf Betriebssystemebene: Fortschrittliche Dateisysteme wie beispielsweise ZFS (OpenZFS) oder Btrfs vermeiden durch Copy-on-Write (CoW) sich vererbende Softwarefehler und erhöhen damit die Stabilität des Systems.
Was ist zu tun, wenn man einen Datenträger oder RAID-Set SDC verdächtig sein sollte?
- Eine vermeintlich befallene Festplatte lässt sich recht einfach identifizieren: Der Anwender kopiert dazu eine große Datei mit bereits bekannter Prüfsumme immer wieder innerhalb dieses Datenträgers. Sollte beim Lesen der kopierten Datei ein falsches Bit zurückgeliefert werden, hat sich logischerweise auch die Prüfsumme verändert.
- In einem RAID-System gestaltet sich die Identifikation eines korrupten Datenträgers hingegen schwieriger. Ein gangbarer Weg wäre es das RAID-Set zu löschen und das Array in zwei halb so große Sets aufzuteilen.
Durch sich wiederholende Kopiervorgänge identifiziert der Administrator dann wiederrum aus den beiden Laufwerksgruppen das RAID-Set mit dem korrupten Datenträger. Dieses RAID-Set teilt er erneut auf und checkt in den Tests wiederholt die Prüfsumme. Dieses Teilen des Sets führt er dann solange durch, bis am Ende nur eine Platte übrigbleibt.
Fazit
Silent Data Corruption stellt in der Tat eine ernsthafte Bedrohung für die Datenintegrität in Ihrem IT-Systemen dar. Um Silent Data Corruption zu vermeiden, sind Präventionsstrategien wie Fehlererkennung und Fehlerkorrektur, Datenintegritätsprüfung, Redundanz und Fehlerisolierung unerlässlich. Durch die Implementierung dieser Strategien kann die Integrität Ihrer Daten gewährleistet und potenzielle Schäden minimiert werden.
