Ulrike Ostler

Das Darmstädter Rechenzentrum, kurz DARZ, Netapp und Helpium sind die Partner, die für Kunden ein Compute-Sourcing in multiple Hyperscale-Clouds ermöglichen. Die eigene IT mit privater Cloud und den Dimensionen von AWS, Azure und Softlayer verheiraten, das soll nun möglich sein. Helpium ist der erste Kunde.

Egal, ob Daten nun das neue Wasser oder das neue Öl sind – klar ist, dass Daten als Produktionsfaktor in praktisch allen Branchen an Bedeutung gewinnen. Damit einher geht eine ebenso steigende Relevanz des Datenmanagements für den Unternehmenserfolg. Eine von Rubrik beim Marktforschungsunternehmen IDC in Auftrag gegebenen Studie beleuchtet den Status quo des Datenmanagements in knapp 1.000 Unternehmen.

Digitalisierung steht nicht nur bei IT-Organisationen und Unternehmen ganz oben auf der To-do-Liste, sondern auch bei der Politik. Dennoch sind die erzielten Fortschritte überschaubar. Die Erwartungen bleiben hinter den Hoffnungen zurück. Das haben gerade die IT-Probleme zu Beginn der COVID-19-Pandemie gezeigt. Ein Grund für das Ruckeln und Zuckeln ist, dass zumeist nicht der Mensch im Mittelpunkt von IT-Innovationen steht.

Egal ob Daten nun das neue Wasser oder das neue Öl sind – klar ist, dass Daten als Produktionsfaktor in praktisch allen Branchen an Bedeutung gewinnen. Damit einher geht eine ebenso steigende Relevanz des Data Managements für den Unternehmenserfolg. Eine von Rubrik beim Marktforschungsunternehmen IDC in Auftrag gegebenen Studie beleuchtet den Status Quo des Daten-Managements in knapp 1.000 Unternehmen.

Die Risk-Management-Abteilung des Rückversicherungsriesen Swiss Re kämpfte mit einer steigenden Anzahl regulatorischer Anforderungen, die sich in längeren Durchlaufzeiten und sinkender Zufriedenheit der internen Kunden niederschlug. Beim Umbau der traditionellen Data-Warehouse-Architektur setzte Swiss Re auf die Datenvirtualisierungsplattform von Denodo.

Am 21. Oktober 2020 verleihen sieben Insider-Portale zum sechsten Mal in Folge die Leserpreise „IT-Awards“. Es gibt Silber, Gold und Platin zu gewinnen – in 43 Kategorien. Und die Leser können mitjubeln.

Die AI Foundation und ODPi der Linux Foundation fusionieren, um das wachsende Portfolio an Technologien zu unterstützen und die Open-Source-Zusammenarbeit über KI und Daten hinweg voranzutreiben.

Continental hat einen eigenen Supercomputer mit „Nvidia-DGX“-Technologie zum Training von KI-Systemen in Betrieb genommen, um die Entwicklungsleistung im Bereich des autonomen Fahrens zu steigern.

Der IT-Management-Spezialist USU hat sich als Technologiepartner dem EU-Forschungsprojekt HOBBIT („Holistic Benchmarking of Big Linked Data“) angeschlossen.

Die Marktforscher von IDC gehen davon aus, dass der globale Markt für Big Data und Business Analytics (BDA) bis zum Jahr 2022 ein Gesamtvolumen von rund 260 Milliarden US-Dollar pro Jahr erreicht.

Aktuellen Studien zufolge planen 70 Prozent der Unternehmen innerhalb der nächsten fünf Jahre den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in ausgesuchten Servicesegmenten. Das entspricht mehr als einer Verdopplung des aktuellen Anteils. Wie der Einsatz in der Praxis gelingen kann, zeigt der folgende Beitrag aus dem Hause USU am Beispiel des Forschungsprojektes „Service-Meister“.

Mit „HA-HDFS“ adressiert in der zweiten, gründlich überarbeiteten Generation des quelloffenen Frameworks „Hadoop“ das Bedürfnis nach Hochverfügbarkeit (HA) verteilter Datenbestände. Wie macht sich das bei Yahoo und 465 Petabyte an Daten bemerkbar?

In der IT dreht sich momentan alles um große und heterogene Datenbestände. „Hadoop“ macht Furore bei Ingenieuren und Infrastruktur-Architekten. Und das aus gutem Grund – denn das Open-Source-Framework ist bestens geeignet für den Einsatz im Rahmen von Big Data Analytics, die Hadoop für Geschäftsanwendungen produktiv macht.

Mit „HA-HDFS“ adressiert in der zweiten, gründlich überarbeiteten Generation des quelloffenen Frameworks „Hadoop“ das Bedürfnis nach Hochverfügbarkeit (HA) verteilter Datenbestände. Wie macht sich das bei Yahoo und 465 Petabyte an Daten bemerkbar?

„Cisco überwacht derzeit 25 Millionen Flows live“, sagt René Raeber, Distinguished Engineer bei Cisco Systems, in dem Webcast „Digitaler Wandel: Was Sie wissen müssen, um zu bestehen“, den wir heute aufgezeichnet haben. Die Technik, mit der eine solch umfassende Rechenzentrums-Transparenz durch Echtzeitanalysen möglich wird, heißt „Cisco Tetration Analytics“.

„Splunk Enterprise 6.1“, eine Plattform für die Verarbeitung von Maschinendaten kann nun per Multi-Site-Clustering jedem Mitarbeiter im Unternehmen zur Verfügung stehen und unterstützt weitere Plattformen wie „zLinux“.„Splunk Hunk 6.1“ wartet mit besseren Reporting-Funktionen und Self-Service-Analysen auf. Außerdem lassen sich nun auch NoSQL-Daten streamen.

Am 6. August 2013 stellte IBM das „Open Power Consortium“ vor – das alsbald in eine Foundation umgewandelt wurde. In der vergangenen Woche fand der zweite „Open Power Summit“ statt. Damit kündigen sich neue Techniken und Entwicklungen an. Dazu gehört, dass die Open-Power-Mitglieder ihre Kräfte mit dem „Open-Compute“-Projekt bündeln wollen.

Nutanix hat seine Plattform um neue Funktionen für Big-Data- und Analytics-Anwendungen sowie die Speicherung unstrukturierter Daten erweitert. Die Produkte des Herstellers „HCI“, „Objects“ und eine „Splunk“-Zertifizierung sollen massive Skalierung sowie „One-Click“-Einfachheit ermöglichen.

Gigaspaces bietet Software für die Orchestrierung von Cloud-Application und In-Memory-Computing (IMC). Gestern hat das Unternehmen mit „XAP 12“ sein erstes Open-Source-Projekt ins Leben gerufen. Es dreht sich um ein High-Performance Data Grid.

Die Partnerschaft zwischen einem Anbieter von Cloud-Technik und einer Kreativberatung ist eine der ersten dieser Art. Zusammengetan haben sich die Marketing- und Technologie-Agentur Digitas LBI und Oracle. Sie haben die Digitas LBI OSG gegründet, eine Geschäftseinheit für digitales Business innerhalb der Agentur. Sie soll Kreativ- und Beratung auf Basis von Oracle-Technik bieten.

SAP entwickelt mit „HANA“ seit einigen Jahren eine neue technische Basis für ihre Anwendungen. Die Motivation dafür mag darin begründet sein, dass mit nicht flüchtigem Hauptspeicher (NVRAM – non volatile RAM) ein technologischer Paradigmenwechsel bevorsteht.

Die englischsprachige Fachpresse ist voll davon: Google senkt den Energieverbrauch im Rechenzentrum durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) seines Startup-Aufkaufs Deepmind. Der Energiebedarf für die Kühlung soll sich bereits um 40 Prozent reduziert haben.

Wissenschaftler des IBM-Forschungszentrums in Rüschlikon haben erstmals zufällig feuernde Neuronen aus Phase-Change-Material hergestellt. Diese Phase-Change-Neuronen können ähnlich wie ihre Vorbilder im menschlichen Gehirn Daten speichern und verarbeiten.

Künstliche Intelligenz benötigt gigantische Rechenleistung. KI-Spezialprozessoren sind direkt in ihrer Hardware für diese Anforderungen konzipiert, die einen mehr für Neuronale Netze, andere in Richtung Deep Learning, wieder andere für Maschinelles Lernen. Zu letzteren gehören die „C2“-Prozessoren von Graphcore. Die Roadmap der Neuro-Mathematiker aus Bristol sieht wie folgt aus.

Das Darmstädter Rechenzentrum, kurz DARZ, Netapp und Helpium sind die Partner, die für Kunden ein Compute-Sourcing in multiple Hyperscale-Clouds ermöglichen. Die eigene IT mit privater Cloud und den Dimensionen von AWS, Azure und Softlayer verheiraten, das soll nun möglich sein. Helpium ist der erste Kunde.

Das Geschäftsmodell der großen Internet-Unternehmen sieht den Umgang mit riesigen Datenbeständen vor. Wie das geht und was es bringt, lässt sich gut am Beispiel von Apple nachvollziehen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung sind ein Angstmacher-Pärchen, auch unter ITlern. Denn zu viel davon könnte bedeuten, dass den eigenen Job der Kollege Computer übernimmt. Die Arago AG, 1995 gegründet, beschäftigt sich mit beidem. Ihre Software soll komplexe IT-Systeme steuern, automatisch Fehler finden und beheben, Arbeit von Administratoren.

Algorithmen, Roboter und digitale Assistenten haben in deutschen Unternehmen Einzug gehalten: Gut 40 Prozent der Betriebe haben schon mit Künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, 88 Prozent planen dies in den kommenden zwölf Monaten. Doch die Unternehmen setzen KI vorwiegend zur Prozessoptimierung ein – und schöpfen dadurch ihr Potenzial nicht umfassend aus, so die These von Johannes Wagmüller, Netapp.

Suse und der IBM Business Partner Veristorm wollen kooperieren, um das das intelligente Sammeln und Analysieren von großen Datenmengen effizienter und preisgünstiger zu gestalten. Dazu ermöglichen sie das Installieren von für Suse Linux Enterprise zertifizierten Hochleistungs-Hadoop-Lösungen auf IBM Power- und -Z-Systemen.

Längst attackiert Intel mit seinen leistungsstarken E5- und E7-Prozessoren den angestammten Markt für RISC-Systeme, Systeme für geschäftskritische Anwendungen. Doch die jüngste Generation, „Xeon E7 v2“ – 8800/4800/2800 – kann die bekannten Leistungsgrenzen sprengen, sagt Intel. Insbesondere soll die Plattform Big-Data-Anwendungen und Echtzeit-Analysen ermöglichen.

Marktanalysten von Gartner warnen, Anwender könnten beim neuen Hype um „Data Lakes“ einem Trugschluss aufsitzen.

Was passiert, wenn Qualität „Made in Germany“ mit japanischem Know-how kombiniert wird? Es entsteht der Qualitätsstandort von Fujitsu in Augsburg. Mit seiner „Smart Factory“ kann das Unternehmen jederzeit individuelle Kundenanfragen bedarfsgerecht erfüllen.

Am vergangenen Freitag hat Huawei mit „Ascend 910“ den bisher leistungsfähigsten KI-Prozessor vorgestellt. Es ist bestimmt für das Training von Anwendungen Künstlicher Intelligenz. Außerdem hat der Konzern „Mindspore“ präsentiert, ein Framework, das es insbesondere Wissenschaftler erleichtern soll, KI-Anwendungen zu entwickeln – für alle KI-Hardware. Die Software soll 2020 Open Source werden.

Eine Studie des Ponemon Institute „The State of Data Centric Security“ belegt, dass Unternehmen häufig nicht wissen, wo ihre sensiblen Unternehmensdaten gespeichert werden, welchen Schutzbedarf diese Daten besitzen und wie diese Daten ausgetauscht werden. Eine Datenklassifizierung ändert das.

SkySQL bietet mit „MariaDB Enterprise 2“ und „MariaDB Enterprise Cluster 2“ Technik und Support an, mit denen sich performante Datenbank-Plattformen aufbauen lassen, die auch für komplexe Herausforderungen des Internets geeignet sind. Die Entscheidung zwischen SQL- und NoSQL-Techniken soll für die Anwender entfallen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Augmented und Virtual Reality, Cloud Computing sowie 5G zählen für Dell Technologies zu den wichtigsten Schlüsseltechnologien, mit denen Unternehmen im Jahr 2019 die Digitale Transformation vorantreiben.

IBM hat den neuen „IBM Power Systems Server“ mit seinem ebenfalls neu designten „Power9“-Prozessor speziell für rechenintensive KI-Workloads entwickelt. Mit ihm können die Trainingszeiten im Bereich Deep Learning um das bis zu Vierfache beschleunigt werden.

Eine neue Reihe von „Bullion“-Servern des Herstellers Bull soll die Realisierung von Big-Data- und Private-Cloud-Infrastrukturen beschleunigen. Die Systeme sind für den Einsatz in modernen Rechenzentren konzipiert.

Mit „Platform X4“ will Datenbankanbieter MariaDB Corporation Millionen von Entwicklern eine direkte Nutzung intelligenter Transaktionen ermöglichen, etwa Datenspeicherung nach dem Cloud-Native-Modell, auf die der Zugriff bisher ausschließlich über proprietäre Systeme erfolgen könne, teilt der Anbieter mit. Die Software steht ab heute zum Download bereit.

Algorithmen, Roboter und digitale Assistenten haben in deutschen Unternehmen Einzug gehalten: Gut 40 Prozent der Betriebe haben schon mit Künstlicher Intelligenz (KI) gearbeitet, 88 Prozent planen dies in den kommenden zwölf Monaten. Doch die Unternehmen setzen KI vorwiegend zur Prozessoptimierung ein – und schöpfen dadurch ihr Potenzial nicht umfassend aus, so die These von Johannes Wagmüller, Netapp.

Die Zeit für eine Fehlerbehebung soll um das Fünffache verkürzt, Insider-Bedrohungen reduziert und die Betriebskosten um 25 Prozent gesenkt werden. Diese hehren Ziele setzt CA Technologies derzeit für das Mainframe Computing mithilfe neuer Werkzeuge. Sie sollen insbesondere tiefere Einblicke, automatische Voraussagen von Performance-Problemen, verbesserten Schutz von Kundendaten, Steigerung von Agilität und Senkung von Kosten liefern.

„Hadoop ist das Big-Data-Betriebssystem.“ Die Aussage vom Forrester-Analysten Mike Gaultieri macht das Open-Source-Framework für die Haltung und Verarbeitung multi-strukturierter Daten zu einem must-have – eine Steilvorlage für den Distributor Hortonworks, der gerade frisches Kapital bekam und seinen „Hadoop Summit“ hielt.

Es muss nicht zur frustrierenden Suche nach der Nadel im Heuhaufen ausufern. Spezielle Tools systematisieren und erleichtern die Gewinnung von Informationen aus großen Datenmengen. Bisherige Anwender wollen ihre Nutzung ausweiten.

Eine neue Technologie schickt sich an, die IT von Grund auf umzukrempeln. Statt sich an Lösungen für Teilbereiche der Informationstechnologie zu versuchen, soll der Computer in Zukunft selbst erkennen und denken können - und damit eigenständig Probleme lösen.

Kennen Sie eigentlich MapR Technologies? Im Report „The Forrester Wave, Big Data Hadoop Solutions“ vom Frühjahr dieses Jahres vergaben die Analysten von Forrester Research die höchste Punktzahl für die Hadoop-Disribution. Jetzt erlangt das Unternehmen aus San José als einer der ersten Technologiepartner von Amazon Web Services den Status „Big-Data-Kompetenz “. Und was tut sich sonst?

Für Unternehmen geht es nicht mehr nur darum, ihre Produkte oder Fabrikanlagen digital zu vernetzen. Sie sehen sich inzwischen zunehmend mit einer noch viel größeren Herausforderung konfrontiert: dem Aufbau von IoT-basierten Geschäftsmodellen und Eco-Systemen.

Red Hat hat eine „Ansible Tower 3-App für „Splunk“ vorgestellt. Die neue Applikation integriert die Ansible-Technik mit „Splunk Enterprise“ und „Splunk Cloud“.

Auf dem Perform Summit in Barcelona früher im Jahr hatte es sich schon angedeutet: Dynatrace hat seine Software Intelligence Plattform zur Performance-Messung um Digital Business Analytics erweitert. Sie vereint nun Application Performance Management (APM), Cloud Infrastructure Monitoring, Digital Experience Management und AIOps.

KI & ML, Edge Computing, Automatisierung und die Rolle der Telcos sind die Themenkomplexe, die DataCenter-Insider aus dem Fundus an Vorhersagen für 2019 aus dem Hause Red Hat ausgewählt hat, um einen Eindruck zu vermitteln, womit sich die Community beziehungsweise die Kundschaft des Unternehmens sich beschäftigt oder auch beschäftigen muss.

Es dreht sich um mehr als Kühlschränke, die eigenständig neue Einkaufslisten erstellen, oder in der Wohnung installierte Beleuchtungs- und Heizungssysteme, die sich automatisch einschalten, sobald die Bewohner auf dem Weg nach Hause sind. Connected Health, Smart Retail- oder Smart City-Projekte rufen große Begeisterung hervor und gewinnen immer mehr an Bedeutung. Rechenzentren müssen diese Infos verarbeiten, doch liefern sie längst eigene.

In-Memory gilt als wesentlicher Baustein zur Bewältigung von Big Data. Doch das kostet: In den USA, wo derzeit die Technik am meisten verbreitet ist, kalkulieren die Unternehmen ein Budget zwischen 500.000 und einer Million Euro ein. Zwei von fünf Unternehmen rechnen mit Ausgaben von mehr als 1 Million Euro. Die Studie von TNS Infratest und T-Systems fand aber noch mehr heraus: