The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Winter 2017 - Page 60

Abbildung 1 – Vereinfachung der Betriebsabläufe durch Cloud-native Services Auch bei Big Data-Plattformen der zweiten Generation gibt es Herausforde- rungen in Bezug auf Datenqualität, Modellpräzision und Datenintegration. Aber jetzt können die Mitarbeiter sich darauf fokussieren, diesen zu begegnen und die Daten an den Geschäftsanforderungen auszurichten, anstatt sich mit den operativen Aspekten der Implementierung von Services und Gewährleis- tung der Stabilität auf der Plattform zu beschäftigen. Die Cloud-Anbieter haben zwei grundlegende Modelle für Big Data-Services zur Verfügung gestellt: Managed – Services wie AWS Elastic Map Reduce (EMR) werden auf Instanzen ausgeführt; stellen jedoch auch fertige Betriebssystem-Images bereit, bei denen die gesamte erforderliche Software vorab getestet und integriert wurde. Managed Services bieten eine hohe Flexibilität, da Administratoren und Benut- zer einige Konfigurationen auf dem Hostbetriebssystem verwalten können, während Aktualisierungen von den Plattformanbietern ausgeführt werden. Managed Services stellen ein Minimum an Interaktion und Konfiguration zur Verfügung, wodurch Betriebsteams und Analysten eine umfassendere Visibili- tät in die Plattform gewinnen. In hochgradig regulierten Umgebungen kann auf diese Weise häufig die erforderliche Visibilität erzielt werden. PaaS – Platform-as-a-Service-Angebote wie BigQuery von Google stellen Benutzern eine Schnittstelle für die Herstellung der Verbindung und die Über- mittlung von Abfragen bereit. Der Benutzer führt keinerlei administrative Tätigkeiten aus. Es gibt keine Möglichkeit, sich bei den Instanzen anzumelden, die die Services ausführen. Ebenso wenig hat der Benutzer Einblick in die internen Abläufe des Service in Bezug auf seine Skalierbarkeit und Zuverlässig- keit. Mit PaaS-Services können Servicefunktionen genutzt werden, ohne dass Betriebsteams vorhanden sind, die mit der Implementierung und dem Betrieb 58 | THE DOPPLER | WINTER 2017