Start Cloud Werden Cloud-Datenprogramme die Zukunft von DataOps?

Werden Cloud-Datenprogramme die Zukunft von DataOps?

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Cloud-Zugriff

In Unternehmen werden Legacy-Plattformen an den Rand gedrängt, da moderne datengesteuerte Plattformen die bevorzugte Wahl für Datenteams werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind leistungsstarke Lösungen für Big Data, die Unternehmen ermutigen, ihre digitale Transformation in Richtung Cloud zu beschleunigen. Kein Wunder also, dass laut Cisco bis 2021 vier Prozent der Workloads in Cloud-Rechenzentren gehostet werden. Trotzdem gibt es bei Unternehmen eine gewisse Zurückhaltung, ihre Datenprogramme mit diesen Lösungen aufzubauen. Unabhängig davon ist das Ignorieren der Cloud eine wichtige Aufsichtsbehörde für Unternehmen, die die riesigen Mengen strukturierter, halbstrukturierter oder unstrukturierter Daten in ihren Netzwerken sinnvoll analysieren möchten. Noch besorgniserregender sind jedoch die kritischen Erkenntnisse, die von Unternehmen, die auf Legacy-Software angewiesen sind, übersehen oder ganz verpasst werden.

Die Cloud beginnt sich de facto eindeutig als die erste Wahl für Investitionen in Big Data zu bezeichnen. Canalys schätzt, dass die Cloud-Investitionen bis 2020 143 Mrd. Der Begriff „Digitale Transformation“ ist mehr als nur ein Schlagwort für Unternehmen, sondern verspricht große ROIs und noch größere Datenpipelines. Dies hat zu einer Kultur geführt, in der umfangreiche, vollständige Produktionsworkloads eine greifbare Realität und nicht nur ein fernes Ziel sind.

Was kann die Cloud Big Data bieten?

Die von modernen Datenanwendungen verarbeiteten Workloads erfordern eine elastische Skalierung. Das bedeutet, dass sich Speicher- und Computing-Anforderungen oft unabhängig voneinander ändern. Für solche Workloads ist die Elastizität der Cloud ein entscheidender Vorteil. Cloud-Umgebungen können sicherstellen, dass Datenpipelines unabhängig von diesen sich schnell ändernden Anforderungen optimal funktionieren. Für Datenanwendungen der nächsten Generation ist dies keine Nischenanforderung mehr, sondern eine Notwendigkeit. Zum Beispiel für soziale Medien oder Dating-Sites, bei denen es zu bestimmten Zeiten Spitzenverkehr und zu anderen Zeiten minimalen Verkehr gibt, ist Elastizität unerlässlich. In einer Cloud-Umgebung kann zusätzliche Rechenleistung schnell bereitgestellt und dort zurückgesetzt werden, wo sie benötigt wird. Ob diese Spitzen täglich, wöchentlich oder monatlich auftreten – die Agilität der Cloud kann von lokalen Umgebungen nicht erreicht werden.

Die Herausforderung „bursty data“

Unvorhersehbare Änderungen von Datenvolumen, Geschwindigkeit und Vielfalt stellen eine einzigartige Herausforderung für Datenverarbeitungs- und Analysetools dar. Dies wird vielleicht am deutlichsten von E-Commerce-Händlern gezeigt, die während großer Einkaufsereignisse wie Black Friday und Cyber ​​Monday beispiellose Verkehrsspitzen verzeichnen. Während des normalen Betriebs verwenden E-Commerce-Händler Datenverarbeitungs- und Analysetools, um gezielte Einblicke in Echtzeit für Kunden zu generieren. Während dieser Veranstaltungen wird die lokale Infrastruktur, die für diese Aktivitäten verwendet wird, überlastet. Um den Betrieb aufrechtzuerhalten, müsste der Einzelhändler normalerweise mehr physische Server bereitstellen, um diesen Anstieg zu bewältigen, der an den anderen 364 Tagen des Jahres nicht genutzt werden würde. In einer Cloud-Umgebung sind Unternehmen jedoch in der Lage, die Skalierung bei Bedarf zu erhöhen, um den Verkehrsspitzen gerecht zu werden. Grundsätzlich ist ein Cloud-Datenprogramm billiger und erfordert weniger manuelle Konfiguration.

Hybrid ist wirklich das Beste aus beiden Welten

Während die Vorteile der Cloud klar sind, gibt es einige Fälle, in denen eine On-Premise-Umgebung besser geeignet ist. Dies gilt insbesondere für Organisationen mit sensiblen, personenbezogenen Daten auf ihren Servern. Für diejenigen, die sich Sorgen um die Integrität der Cloud-basierten Sicherheit machen, ermöglicht ihnen das Hybrid-Cloud-Modell, das Beste aus beiden Welten zu genießen. Ein hybrider Ansatz kombiniert die Elastizität und Skalierbarkeit der Cloud, während die sensiblen Workloads lokal gehalten werden. Diese Methode gewinnt bei Unternehmen bereits an Bedeutung. 56 Prozent der US-amerikanischen IT-Entscheider setzen laut einer aktuellen Umfrage eine Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Strategie ein.

Für Unternehmen, die an längerfristigem Datenwachstum, Flexibilität und Kosteneinsparungen interessiert sind, sollten Investitionen in eine Cloud-Infrastruktur die erste Überlegung sein. Sie müssen auch wichtige Entscheidungen treffen, ob ihre Cloud-Strategie ihre langfristigen Ziele unterstützt und ob sie von einem Hybrid-Cloud-Setup profitieren könnten. Unabhängig davon, welcher Ansatz gewählt wird, wird die Cloud eine integrale und zentrale Rolle in zukunftsorientierten Unternehmen spielen.

Bildnachweis: Chaiyapop Bhumiwat / Shutterstock

Kunal Agarwal ist CEO und Mitbegründer von Daten entschlüsseln. Seine bisherige Erfahrung umfasst Tours of Duty, die den Vertrieb und die Implementierung von Oracle-Produkten bei mehreren Fortune-100-Unternehmen leitete und Sun Microsystems beim Betrieb seiner Grid Computing Engine unterstützte. Begann seine unternehmerische Reise mit der Mitbegründung von Yuuze.com, einem Pionier der E-Commerce-Personalisierung.



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