The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Sommer 2017 - Page 54

Services wie Big Query von Google, IoT Gateway von AWS und Analysis Ser- vices von Azure beschleunigen die Arbeit der Entwickler enorm. Denn die komplexe IT-Klempnerei wird nur bei Bedarf ausgeführt und skaliert. Diese Services sind ebenfalls vollständig in die Plattform integriert und reduzieren damit Integrationsalbträume wie den Versuch, ein Dutzend verschiedener Punktlösungen miteinander zu kombinieren und zu verwalten, um den glei- chen Job vor Ort zu erledigen. Drei beliebte Stichwörter: Big Data, maschinelles Lernen & künstliche Intelligenz Alle großen Public Cloud-Anbieter (Amazon, Google, Microsoft) haben hervor- ragende Arbeit geleistet, indem sie Entwicklern einfache APIs zur Verfügung gestellt haben, die die Komplexität bei der Installation und Integration aller zugrunde liegenden Technologie-Stacks abstrahieren. Sehen Sie sich die Kom- plexität bei der Implementierung einer Big Data-Lösung an. Abbildung 1: Beispiel für eine Big Data-Architektur auf AWS Dies ist eine sehr komplexe Architektur, die erforderlich ist, um alle Unterneh- mens-, Sicherheits- und regulatorischen Compliance-Anforderungen eines typischen Großunternehmens zu erfüllen. Was Ihnen dabei vielleicht jedoch nicht auffällt, ist, dass jedes Symbol in diesem Diagramm ein Managed Service ist. Jeder Managed Service ist eine Abstraktion vieler zugrunde liegender Technologien. Ein Unternehmen, das versucht, diese Lösung in ein DIY-Modell zu implementieren, würde damit Wochen oder sogar Monate verbringen. Von dem Z[[\p[\Y\[K[HZY[YY\[YH[H[XH[YH\[[\[[\Z[[\ZY[ZX L\ N[ۘ]H[HX\[][\[Z]\0Y\ YHZH\[\Z\[Y]\Z[\X[[Z[]\Z]BXX[[HYH\H[[[ޙZ[HHZX[[\[KZH\[HX\[[[\[[\X[[[ BY[[Y[\0HZ[[\ZY[Z[H\YYHۈܘ[[Z[[[p[[HYHYܝ[HYY[[XY[H[\[Y[YKB[[YH[[HHZ[Y\[YH\ܙ\X[ [HYH\[YHHZ B[]\\H\[[[[ܛX][ۙ[H[X[[H\Z[X[H]ۙ[YHY P[Y]\XZY\[[Y\H\^]0[[\pX[\ܛX[\X[X\[[\\[[T\Z]KB\[[Y[H][[H\0X[][H\Y[[܈ZBLHTSQT M