Datastax Enterprise auf Azure

Cassandra-Spin-off will Always-on-Ökonomie beflügeln

| Autor / Redakteur: Karin Johanna Quack / Nico Litzel

Robin Schumacher, Vice President Products bei Datastax
Robin Schumacher, Vice President Products bei Datastax (Bild: Datastax)

Der Operational-Database-Spezialist Datastax will sich künftig noch mehr darauf konzentrieren, sein Kernprodukt „Datastax Enterprise“ (DSE) einfacher und anwenderfreundlicher zu gestalten – unter anderem durch einen Upgrade-Service. Aktuell hat das Venture-Capital-finanzierte Unternehmen aus dem texanischen Austin Microsoft als Reseller seiner Managed Services gewonnen.

„Die Cassandra-Community ist nicht mehr auf uns angewiesen“, konstatiert Robin Schumacher, Vice President Products bei Datastax. Das Open-Source-Projekt Apache Cassandra Foundation, das vor etwa sieben Jahren auf Anregung von Facebook initiiert wurde, bildet die Grundlage des operationalen Datenbank-Systems DSE.

Wie Schumacher beteuert, hatte Datastax großen Anteil an der Ausgestaltung des Projekts. Unter anderem habe man die Weiterentwicklung von „TinkerPop“, einer Connectivity-Software für Graph-Datenbanken, komplett in die Community zurückgespielt. Aber jetzt sollen sich die rund 480 Mitarbeiter des Unternehmens auf die Weiterentwicklung des kommerziellen Produkts fokussieren.

Gemanagte Datenschicht spart Aufwand

DSE umfasst den Cassandra-Kern, den Datastax mit einer Reihe von Zusatzfunktionen – häufig wiederum aus Open-Source-Projekten – aufgepeppt und komplettiert hat. Dazu zählen vor allem Sicherheits-Features sowie Management-Tools, aber auch eine tief gehende Integration der Analytics-Engine Sparc. „Wir haben halt ergänzt, was der Anwender in einer Produktionsumgebung braucht“, fasst Schumacher zusammen.

Vor allem aber ist DSE nicht nur ein Produkt, sondern eine gemanagte Datenschicht. Sie soll es den Kunden ermöglichen, ihre Energie in die Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen statt in die Datenverwaltung zu investieren. Sicherung und Wiederherstellung, Upgrades, Security-Patches und Performance-Optimierung können sie dem Anbieter überlassen. Hybride und verteilte Umgebung lassen sich über eine zentrale Datenschicht mit den jeweils benötigten APIs oder Microservices handhaben. Die Daten selbst bleiben dadurch „autonom“.

Automatisches Upgrade-Service

Dieses Produkt will Datastax künftig noch komfortabler in der Handhabung machen. Zum Beispiel plant das Unternehmen, seinen On-Premise-Anwendern einen automatischen Upgrade-Service anzubieten. Wie man dort weiß, hassen es die Anwender, Betriebs- oder Datenbanksysteme aktualisieren zu müssen. Diese Abneigung gelte in besonderem Maße für verteilte Datenhaltungssysteme.

Deshalb will Datastax seiner Klientel demnächst ein Upgrade auf Knopfdruck anbieten, wie es für Cloud-Anwendungen gang und gäbe, für On-premise-Installation aber ungewöhnlich ist. Die Umstellung soll jeweils als Rolling Restart geschehen, also für jedes System separat und zeitversetzt, sodass die Gesamtanwendung nicht runtergefahren werden muss.

Cloud-Anbieter unterstützen den Vertrieb

Neben der Weiterentwicklung des Produkts kümmert sich Datastax offenbar auch um die Optimierung des Vertriebs. Dessen verlängerten Arm sollen die Anbieter der marktführenden Cloud-Plattformen bilden. Mit Amazon wurde die Pionierarbeit geleistet: Der Web-Gigant verkauft bereits die DSE-Nutzung mit den zugehörigen Managed Services für die hauseigene Plattform AWS (Amazon Web Services).

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Ein ähnliches Abkommen hat Datastax nun mit Microsoft bezüglich „Azure“ geschlossen. „Gemeinsam stellen wir unseren Kunden eine hochmoderne Kombination aus Datenschicht und Cloud-Infrastruktur zur Verfügung“, so John Chirapurath, General Manager Data Platform Marketing bei Microsoft. Auch Oracle steht auf der Datastax-Wunschliste.

Geld zählen – oder machen?

Bei vielen Datastax-Kunden sind immer noch relationale Datenbank-Management-Systeme im Einsatz, wie Oracle sie seit den 80er-Jahren des vergangenen Jahrhunderts vermarktet hat. Das stört Datastax indes kaum: Beide Techniken haben ihre Berechtigung und können deshalb nebeneinander laufen, räumt Schumacher ein – auch wenn er etwas despektierlich hinterherschickt: „Relationale Datenbanksysteme sind gut, um Geld zu zählen, unser Produkt ist gut, um Geld zu machen.“

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DSE eignet sich laut Schumacher für den dynamischen und flexiblen Umgang mit mobilen, sprich: schnelllebigen Informationen. Der Datastax-Produktchef nennt fünf Merkmale, in denen sich das eigene Angebot von anderen unterscheiden soll. Diese Eigenschaften lassen sich in dem Akronym CARDS zusammenfassen: Das C steht für „contextual“, also Kontext-sensitiv, das A für „always on“ und das R für „realtime data“; verteilt oder „distributed“ ist im D präsent und „scalable“ im S.

Einige der Datastax-Mitbewerber, zu denen sicher Hortonworks, Cloudera und MapR zählen, könnten zwei oder drei dieser Eigenschaften vorweisen, aber keiner alle, sagt Schumacher. Dem eigenen Angebot am nächsten komme das Produkt MongoDB, das jedoch nicht so hoch skalierbar sei. Allerdings schläft die Konkurrenz auch nicht, und hier liegt wohl der Grund, warum Datastax sein Engagement im Cassandra-Projekt offenbar etwas zurückfahren möchte.

Nützlich für KI-Anwendungen

Zu den Datastax-Kunden zählen viele große Unternehmen, die Bedarf für die Echtzeit-Verarbeitung von Daten unterschiedlichen Typs mit komplexen Verknüpfungen in hochgradig verteilten Umgebungen haben. Schumacher nennt diese Klientel „Right Now Companies“. Dazu zählen beispielsweise Netflix und eBay, aber auch die Automobilindustrie mit ihren „Connected-Car“-Konzepten. Allerdings sieht der Datenbankexperte die potenzielle Kundschaft nicht auf die Großkonzerne beschränkt: „Das ist keine Frage der Größe, sondern eine des jeweiligen Geschäftsmodells.“

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Mit seiner Fähigkeit zu Updates in Echtzeit eignet sich DSE auch für Anwendungen aus dem Bereich der „Künstlichen Intelligenz“, also der selbstlernenden Systeme. Als Beispiele nennt Schumacher personalisierte Empfehlungen, wie Netflix sie seinen Kunden vermittelt. Auch für die Aufdeckung von Kreditkartenbetrügereien werde die Software eingesetzt, weil sich mit ihrer Hilfe schnell untypische Transaktionen des Besitzers entdecken lassen.

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