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
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