Redaktionsbeitrag

6 Gründe für ein Cloud-basiertes Data Warehouse

Veröffentlicht am 23.07.2019

Die Verwaltung des Data Warehouse ist kompliziert – einige Unternehmen haben Probleme mit Speicher, Dateiformaten oder Übersichtlichkeit. Rackspace zeigt durch 6 Gründe, warum der Wechsel zu einem Data Warehouse in der Cloud diese Probleme löst und weitere Vorteile bringt.

6 Gründe für ein Cloud-basiertes Data Warehouse

Ein Data Warehouse, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst, um sie analysieren und darauf reagieren zu können, ist heute entscheidend für den Geschäftserfolg. Denn es verarbeitet schnell die enormen Datenmengen, die sich heute in Unternehmen ansammeln. Darauf basierend können Führungskräfte zuverlässige datenbasierte Entscheidungen treffen.

Allerdings halten es fast zwei Drittel der kürzlich befragten Experten für „schwierig“ oder „sehr schwierig“, ihre Data-Warehouse-Lösung zu verwalten. So entwickeln sich Cloud-basierte Data Warehouses aufgrund der steigenden Komplexität und Menge der Daten zur effizientesten Möglichkeit, diese Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die zunehmend geforderte Agilität, Sicherheit und Performance zu gewährleisten.

Unternehmen nutzen vor allem aus folgenden Gründen ein Cloud-basiertes Data Warehouse:

1. Große Datenmengen bewältigen

Cloud-basierte Data Warehouses bieten die nötige Flexibilität, um den Speicherplatz unabhängig von den Serverkapazitäten zu erweitern. Dies ermöglicht die Aufnahme großer Datenmengen, ohne die entsprechenden Rechenkosten zu erhöhen. Durch die Umstellung auf ein Cloud-basiertes Data Warehouse können Unternehmen auch die Ressourcen innerhalb weniger Minuten oder sogar Sekunden anhand der Schwankungen des Datenwachstums skalieren. Die Steuerung ist über APIs und Dashboards auf einfache Weise möglich. Daher müssen Unternehmen nicht mehr vorplanen, Vorausbeschaffungen tätigen oder sich um Speicherplatzmangel sorgen.

2. Viele Datenformate unterstützen

Die in Unternehmen anfallenden Daten sind nicht alle strukturiert. Daher unterstützen Cloud-basierte Data Warehouses verschiedene semi-strukturierte Datentypen wie JSON und CSV sowie eine Vielzahl anderer Formate. Einige Dienste unterstützen auch die Abfrage von unstrukturierten Daten auf externem Speicher. Durch den Support mehrerer Abfrage- und Datenformate können Cloud-basierte Data Warehouses halb- und unstrukturierte Daten verarbeiten, die für große Daten-Workloads typisch sind. Der zusätzliche Vorteil für Big Data Workloads besteht darin, dass die meisten Cloud-basierten Lösungen langfristige Cold-Storage-Optionen bieten. Dann sind die Daten zu niedrigeren Speicherkosten und mit minimierten Geschäftsauswirkungen leicht zugänglich.

3. Die Nutzung vereinfachen

Ein Cloud-basiertes Data Warehouse unterstützt Ad-hoc- und parallele Abfragen auf demselben Datensatz ohne Beeinträchtigung der Performance bestehender Workloads. So können Anwender die Daten mit sehr geringen Einschränkungen untersuchen. Darüber hinaus reduzieren vereinfachte Mechanismen zur Datenerfassung sowie ELT (Extraktion/Laden/Transformation)-Verarbeitung den Aufwand für die Anwender zur Wartung komplexer ETL-Pipelines. Benutzer können gleichzeitig viele Abfragen über Terabyte von Daten ausführen und erhalten Antworten in nur wenigen Sekunden.

4. Den TCO reduzieren

Cloud-basierte Dienste bieten Pay-per-Use-Abrechnungsmodelle, die auch Data-Warehouse-Lösungen nutzen. Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses trennen Speicher- und Serverleistungen aufgrund von Performance- und Skalierungsanforderungen. Durch die Cloud-Kostenstruktur können Unternehmen Speicher- und Rechenleistungen sowohl einzeln als auch gebündelt bezahlen, aber basierend auf dem jeweiligen Nutzungsgrad. Mit Cloud-basierten Data Warehouses lassen sich Hardwarekosten senken, da keine Erweiterungen mehr nötig sind, und Wartungsaufwand reduzieren. So fallen keine Kosten mehr für die entsprechenden Mitarbeiter, Lizenzen und Hardware an.

5. Die Sicherheit verbessern

Cloud-basierte Data Warehouses verwenden hardwarebeschleunigte AES-128 oder eine höhere Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand. Alle Daten, die zwischen Servern, Regionen oder Diensten übertragen werden, sind TLS-verschlüsselt. Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses unterstützen virtuelle private Netzwerke mit Verbindungen zu lokalen Netzwerken durch standardisierte IPsec-VPNs. Die meisten Unternehmen würden eigene interne Teams benötigen, um Lösungen auf diesem Sicherheitsniveau zu verwalten. Doch in den meisten Fällen könnten selbst interne Lösungen nicht mit dem Niveau an Sicherheitskontrollen einer Cloud-Umgebung mithalten – sowohl in Bezug auf Funktionalität als auch Einfachheit der Nutzung.

6. Disaster Recovery und Business Continuity gewährleisten

Die meisten Cloud-basierten Data Warehouses trennen Speicher und Server, um eine asynchrone Replikation des Speichers über verschiedene Regionen hinweg zu unterstützen – ohne die vorhandenen Rechenkapazitäten und Abfragen zu beeinträchtigen. Backups und Snapshots werden automatisch erzeugt und innerhalb der jeweiligen Region bereitgestellt. Einige Anbieter nutzen ihre eigenen privaten Backend-Netzwerke zwischen den Regionen, um die Latenzzeiten weiter zu reduzieren, die Zuverlässigkeit und Sicherheit zu erhöhen und die Verfügbarkeit zu verbessern. Dabei gehen während des Wiederherstellungsprozesses nur wenige bis keine Daten verloren. Zur Disaster Recovery lassen sich schnell die überregional replizierten Daten nutzen, indem die Verarbeitungskapazität erhöht wird, wobei die Verfügbarkeit von sofort bis zu einigen Minuten reicht. Bestimmte Systeme unterstützen die sofortige Abfrage eines Teils der Daten, während der Rest im Hintergrund geladen wird. Diese Funktionen können lokale Data Warehouses nicht bieten.


Fazit

Cloud-basierte Data Warehouses eröffnen viele Vorteile für Unternehmen: Sie können effizienter arbeiten sowie interne Teams von Wartungs- und Betriebsaufwand entlasten. Allerdings sollten sie die Komplexität der Einführung und Anpassung an ihre spezifischen Bedürfnisse nicht unterschätzen. Und die Vorteile sind auch nicht umsonst. Denn Unternehmen müssen Strukturen und Prozesse für Cloud-basierte Data Warehouses aufbauen sowie neue Nutzungs- und Preismodelle verstehen.

Professional Services-Teams können Unternehmen bei der Umsetzung unterstützen. Sie helfen auch bei der Planung, Bereitstellung, Migration und Verwaltung von Cloud-basierten Data Warehouses. Dabei stellen sie sicher, dass Kunden den größtmöglichen Nutzen aus ihrer digitalen Transformation ziehen.


Autor: Nirmal Ranganathan, Principal Architect bei Rackspace und Leiter der Data Transformation Services als Teil der Professional Services Organisation von Rackspace

Nirmal Ranganathan

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