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Die Big-Data-Infrastruktur der Zukunft: virtualisiert, erweiterbar und automatisiert

| Autor / Redakteur: Advertorial HDS / Advertorial

(Bild: HDS)

Big Data ist längst keine Vision mehr, sondern ein mächtiger Trend. Zusammen mit der Digitalen Transformation und Cloud Computing steht es für eine große Chance.

Drei wichtige Entwicklungen sind dabei aktuell zu beobachten: Zuerst einmal erzeugen immer mehr Menschen immer mehr Daten, etwa durch Interaktionen in den Sozialen Netzwerken oder durch die mobilen Plattformen mit all ihren Anwendungen. Zweitens hat das rege Interesse an einer Monetarisierung dieser Daten eine heiße Phase der Innovationen rund um Datenmanagement und Analysetechniken gefördert. Und drittens werfen die Fortschritte ein neues Licht auf andere Datentypen, die bisher noch unerschlossen waren zum Beispiel durch das Internet der Dinge.

Mit Big Data Lösungen lassen sich Daten analysieren, um daraus Neues zu lernen, Theorien mit Fakten zu untermauern oder neue Produkte und vor allem Dienstleistungen zu schaffen. Analysen versprechen Erkenntnisse für fundierte geschäftliche Entscheidungen, Wettbewerbsvorteile, bessere Kundenbeziehungen sowie ganz neue Angebote. Von den Ergebnissen profitieren sowohl Firmen als auch Endkunden.

Abstraktion, Erweiterbarkeit und Automatisierung

Basis für jedes Big-Data-Projekt ist jedoch zuerst einmal die richtige IT-Infrastruktur, die idealerweise virtualisiert, erweiterbar und automatisiert sein sollte.

Virtualisierung ist die Abstraktion von Infrastruktur und anderen IT-Ressourcen. Servervirtualisierung ist weithin akzeptiert als Möglichkeit, physikalische Server deutlich effizienter und flexibler zu nutzen. Dies gilt ebenfalls für Big-Data-Infrastrukturen. Durch Erweiterbarkeit und Automatisierung lassen sich die IT-Ressourcen den jeweils gerade herrschenden Anforderungen der Anwendungen anpassen.

So erreicht die Nutzungsrate von gut verwalteten, virtualisierten Servern und Speicher nahezu 100%, was für entsprechende Kosteneffizienz sorgt.

Das man bei Big Data gleich groß anfangen muss, ist ein weit verbreiteter Irrglauben. Man kann durchaus klein anfangen und dann größer werden. Das “Big” in Big Data betrifft eben nicht nur die reine Menge der Daten, sondern vor allem die Vielfalt und/ oder Geschwindigkeit ihrer Entstehung und Verarbeitung. Aus diesem Grund ist die Möglichkeit der Skalierung für die Kapazität und Leistung ein wichtiger Faktor für eine Big-Data-Infrastruktur.

Distributed Computing und konvergente Infrastrukturen

Distributed Computing bezieht sich auf die Möglichkeit, anspruchsvolle Workloads wie Big-Data-Analysen auf Cluster zu verteilen. Jeder Cluster oder Knoten enthält Prozessor (CPU), Arbeitsspeicher und Zugriff auf Storage, dabei kann die Rechenressource physikalisch oder virtuell sein. Das Ergebnis ist eine Ansammlung unabhängiger Computing-Ressourcen, die für die Anwendung oder den Anwender als ein einziges, kohärentes System erscheinen. Die Open-Source-Technologie Hadoop beispielsweise macht sich verteilte Rechenumgebungen und die damit verbundene Erweiterbarkeit zunutze.

Konvergente Infrastrukturen bieten Server, Speicher, Netzwerk, Software und Verwaltung als eine einzige Lösung. Sie sind vorintegriert, können Ressourcen-Pools verwenden und werden weitgehend automatisch verwaltet. Damit halten sie auch das Versprechen geringer Betriebskosten. Es ist also nicht nötig, mit einer Big-Data-Infrastruktur alles bisherige an IT-Ressourcen zu ersetzen und bei Null anzufangen. Vielmehr lässt sich die vorhandene Infrastruktur um neue Software und eventuell Hardware erweitern und so “ready for Big Data” zu machen.

Hitachi Data Systems bietet Ihnen optimale Flexibilität

Die Informationsinfrastruktur für Big Data von Hitachi Data Systems bietet Plattformen für eine virtualisierte Infrastruktur, objektbasiertem Content, Big-Data-Services und die Integration von Analysetools. Also im Prinzip alles aus einer Hand.

Mit Hitachi Unified Compute Platform (UCP) existiert eine konvergente Infrastrukturlösung, die Speicher, Server, Netzwerk und Softwareverwaltung kombiniert und mit nahezu allen relevanten Komponenten und Herstellern zusammenarbeitet. Mit ihr lassen sich nahezu jede bestehende Anwendung und Hardware in ein großes Ganzes zusammenfügen und mittels einer Software verwalten. Die Hitachi Content Platform (HCP) ist eine objektbasierte Content-Plattform, die sich ideal für das Big-Data-Management eignet. Unstrukturierte Daten lassen sich damit ganz einfach durchsuchen und analysieren. UCP und HCP nutzen Schnittstellen (APIs) zu Cloud Computing, so dass ganz leicht auf Big Data aus Social Media und anderen externen Quellen zugegriffen werden kann. Last but not least bietet Hitachi die Speichervirtualisierung mittels der Hitachi Virtual Storage Platform an.

Mit einem stabilen Virtualisierungs-Ökosystem, extrem belastbaren Architekturen und einem hoch entwickelten Datenmanagement hat Hitachi die richtige Infrastruktur für Big-Data-Plattformen und -Anwendungen, einschließlich moderner Analyse-Engines.

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