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Database-as-a-Service CrateDB Cloud über Azure Marketplace verfügbar

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Crate.io bietet seine CrateDB Cloud ab sofort als Managed Service über den Microsoft Azure Marketplace an. Das Database-as-a-Service-Angebot eignet sich vor allem für IoT- und Maschinendatenanwendungen.

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Die CrateDB von Crate.io ist ab sofort über Microsoft Azure verfügbar.
Die CrateDB von Crate.io ist ab sofort über Microsoft Azure verfügbar.
(Bild: Crate.io)

Bei CrateDB Cloud on Azure handelt es sich um einen hochskalierbaren SQL-Database-as-a-Service, der rund um die Uhr von Crate.io bereitgestellt wird. Azure-Kunden sollen damit unkompliziert Echtzeit-Backends für industrielle IoT-Anwendungen implementieren können, die von kleinen Gigabyte-Datenströmen bis hin zu umfangreichen Anwendungen im Terabyte-Bereich reichen. Die CrateDB ist dabei für die Verarbeitung komplexer Zeitreihen und relationaler Daten optimiert. Der Database-as-a-Service-Ansatz ermöglicht das Fokussieren auf die intelligente Datennutzung, ohne zunächst Zeit und Personal für die Verwaltung der Datenbank einsetzen zu müssen.

Vorteile der Azure-Integration

Laut Crate.io bietet die vollständige Integration von CrateDB Cloud in Azure eine Reihe an Vorteilen. Dazu zählt beispielsweise die dezentrale Erfassung massiver Datenmengen und deren zuverlässige Verarbeitung in Echtzeit. Zudem lässt sich der Service flexibel an individuelle Anwendungsszenarien und die benötigte Arbeitslast anpassen. Kosten fallen nur für tatsächlich genutzte Leistungen an, abgerechnet wird direkt über Azure.

Flexibel und vorausschauend

Die CrateDB Cloud on Azure ist ANSI-SQL-kompatibel, was Bedienung und Integration in benutzerdefinierte Anwendungen vereinfacht. Dynamische Schemata und ein ausgefeiltes JSON-Handling sollen die Datenbank auch für besonders hohe IIoT-Zeitreihen-Workloads rüsten. Umfassende Visualisierung und Überwachung der Daten ermöglichen die Steuerung und Optimierung der Produktion in Echtzeit. Große Datenmengen von einer Vielzahl an Geräten und Sensoren werden in Realtime-Dashboards erfasst, gespeichert und dargestellt.

Überwachung und Alarmierung gestatten die Behebung von Problemen, noch ehe diese vorhandene Prozesse beeinflussen. Die vorausschauende Speicherung von Daten ermöglicht außerdem die Erstellung von IoT Data Lakes, die sich von zukünftigen Anwendungen nutzen lassen. Parameterveränderungen sind in Echtzeit durchführbar, was die Implementierung rechenintensiver Anwendungsfälle und das Auslösen datengestützter Aktionen erlaubt.

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