The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Winter 2017 - Page 58

Große Migration zu Big Data- Plattformen der 2. Generation Joey Jablonski Aufgrund operativer Herausforderungen bei Rechen- zentren möchten viele Kunden jetzt native Services und Funktionen nutzen, die von den wichtigsten Public Cloud-Anbietern bereitgestellt werden. Bei der ersten Generation von Big Data-Plattformen handelt es sich in der Regel um lokale Implementierungen auf physischen Servern, auf denen oft ein Software-Stack von Cloudera, Hortonworks, DataStax oder ähnlichen Anbie- tern ausgeführt wird. Diese Plattformen der alten Welt stellen eine Reihe aus- gezeichneter Funktionen für Analysten zur Verfügung, die vielen Unterneh- men den Einstieg in neue Verfahren für die Datenanalyse ermöglichen. Mit diesen bahnbrechenden Big Data-Plattformen können Unternehmen in ver- schiedenen Märkten erfolgreich sein. Diese Systeme stellen zwar neue Funktionen zur Verfügung, verursachen jedoch häufig auch hohe Kosten. Diese Kosten umfassen sowohl Investitions- kosten für den Erwerb neuer Funktionen als auch die Kosten für den Betrieb dieser komplexen Plattformen. Im Vergleich zu den Anforderungen für den Betrieb von Public Cloud-Services sind für viele lokale Implementierungen dreimal so viele operative Ressourcen notwendig, um die Plattform zu warten, die Kapazität zu verwalten, Störungen zu beheben, Aktualisierungen zu ver- walten und die Benutzer der Plattform zu schulen. Jeder Mitarbeiter, der für die Wartung der Plattform eingesetzt wird (Abbildung 1), fehlt bei der Unter- stützung für Anwendungsentwickler und Datenwissenschaftler, die versu- chen, mithilfe der auf diesen Big Data-Plattformen gespeicherten Daten einen Mehrwert zu erzielen. Aufgrund dieser operativen Herausforderungen verschieben viele Kunden ihre Big Data-Workloads jetzt aktiv auf Plattformen der zweiten Generation, um native Services und Funktionen zu nutzen, die von den wichtigsten Public Cloud-Anbietern bereitgestellt werden. Sowohl die AWS als auch die Google und Azure Angebote umfassen Managed Services und PaaS-Funktionen, die schnell weiterentwickelt werden und sehr wettbewerbsfähig sind. Mit diesen können Organisationen ihre Ressourcen auf zentrale Geschäftsanforderungen und erweiterte Funktionen wie Datenintegration, Datenanalyse und Berichter- stellung konzentrieren. 56 | THE DOPPLER | WINTER 2017