Internet of Things

Relationale und NoSQL-Datenbanken wachsen zusammen

| Autor / Redakteur: Sascha Scholing* / Nico Litzel

Foreign Data Wrappers (FDW) verbinden externe Datenspeicher mit PostgreSQL-Datenbanken, sodass Nutzer SQL-Abfragen für externe Datenquellen lesen und schreiben können, als wären sie Teil der eigenen Postgres-Tabelle.
Foreign Data Wrappers (FDW) verbinden externe Datenspeicher mit PostgreSQL-Datenbanken, sodass Nutzer SQL-Abfragen für externe Datenquellen lesen und schreiben können, als wären sie Teil der eigenen Postgres-Tabelle. (Bild: EnterpriseDB)

Denkt man über die Möglichkeiten nach, die das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) in Aussicht stellt, fallen einem gleich unterschiedlichste Lösungsplattformen und Datentechnologien ein. Was man aber in der Regel nicht ganz oben auf der Liste findet, ist eine relationale Datenbank.

Stattdessen scheint das Potenzial einer vernetzten Welt voller intelligenter Geräte, die miteinander kommunizieren, nach völlig neuen Lösungen und Wegen zu verlangen, um den wachsenden Strom immer neuer, teils unstrukturierter Datentypen – „Big Data“ – effizient nutzen zu können. Solche Lösungen werden meist mit dem Schlagwort „NoSQL“ in Verbindung gebracht.

Über all diese Überlegungen sollte aber nicht vergessen werden, dass sich die Grundlagen trotz des IoT-Siegeszugs und vieler innovativer NoSQL-Lösungen nicht ändern, egal wie viele neue Geräte plötzlich die Datenübertragung via Internet beginnen. Daten müssen auch weiterhin in einem breiteren Kontext verstanden werden – ob sie durch einen intelligenten Kühlschrank, Smartphone-Anwendungen oder städtische Bahnübergänge erzeugt werden. Sowohl CEOs als auch Data Scientists müssen sich immer noch damit beschäftigen, wie vom Internet der Dinge erzeugte Daten mit anderen Unternehmensdaten im Zusammenhang stehen.

Mehr heißt nicht immer besser

Die schiere Explosion mobiler und maschinengenerierter Datenströme sowie von Datenströmen aus den sozialen Medien sorgt bereits dafür, dass Datenspezialisten ihre Lösungsportfolios erweitern. Ein typisches Rechenzentrum bietet heute in puncto Datenmanagement-Technologien ein Flickenteppich-Bild: Von relationalen Datenbanken für den professionellen Unternehmenseinsatz über eigenständige reine NoSQL-Nischenlösungen für einige wenige Spezialaufgaben bis hin zu spezialisierten Erweiterungen – das Arsenal zur Verwaltung von Daten ist vielfältiger geworden.

NoSQL-Lösungen wie MongoDB und Hadoop stellen in so einem Umfeld zwar ein potentes Werkzeug für unstrukturierte Daten dar, dem aber meist die komplexen transaktionalen Fähigkeiten von relationalen-Datenbanken fehlen, um die Daten auch effektiv den eigenen Bedürfnissen entsprechend zu bearbeiten. Außerdem besitzen viele NoSQL-Lösungen keine ACID-Konformität – das bedeutet ein großes Risiko für die Konsistenz der Datensätze und kann Datensilos erzeugen.

Auf der anderen Seite wird immer noch eine leistungsfähige, robuste relationale Kern-Datenbank benötigt, mit der sich traditionelle strukturierte Unternehmensdaten zuverlässig und sicher – also ACID-konform – verwalten lassen. In solchen Datenbanken fehlten aber meist die speziellen Features zur Bewältigung der unstrukturierten neuen Datentypen, die das IoT dem modernen Rechenzentrum zuführt.

Anwender wollen eine Lösung für alle Datentypen

Die kürzlich von Forrester Consulting veröffentlichte Fallstudie „Relational Databases are Evolving to Support New Data Capabilities“ fasst diese Umstände in konkrete Zahlen: Mehr als die Hälfte der Befragten gaben an, nicht verhindern zu können, dass Entwickler neue Applikationen auf separaten NoSQL-Datenbanken einsetzen. Gleichzeitig sagten 42 Prozent, dass sie Probleme mit dem Management eben solcher in ihren Infrastrukturen eingesetzten NoSQL-Datenbanken haben.

Für 85 Prozent der Befragten sind Planungs-, Budgetierungs- und Prognose-Daten für die allgemeine Geschäftsstrategie am wichtigsten, 72 Prozent nannten hier auch transaktionale Daten aus Business-Applikationen. Solche Daten werden normalerweise durch die Anwendung relationaler Qualitäten aufgewertet, was für den Einsatz einer relationalen Datenbank als Standardlösung im Unternehmen spricht.

Gleichzeitig gaben über die Hälfte der Befragten an, dass auch neue Datentypen eine wichtige Rolle spielen. Daher wünscht sich mit 78 Prozent die überwiegende Mehrheit aller befragten Studienteilnehmer eine gemeinsame Lösung, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datentypen unterstützt.

Das Getrennte verbinden

Die große Herausforderung, die sich aus der IoT-Entwicklung für das Rechenzentrum ergibt, ist damit die Integration von Datentypen aus verschiedensten Quellen – erst dann lassen sie sich wirklich analysieren und verstehen sowie gemeinsam mit bestehenden Daten aus langjährigen Lösungen nutzen. Mit anderen Worten: Daten aus Hadoop-Clustern oder MongoDB-Implementierungen müssen mit relationalen Tabellen in Einklang gebracht werden, um das komplette Gesamtbild zu sehen oder aussagekräftige Momentaufnahmen zu erhalten.

FDWs – die flexiblen Datenintegratoren

Das Open-Source-basierte relationale Datenbankmanagementsystem (DBMS) PostgreSQL besitzt bereits die erforderliche Technologie zur Einbindung unterschiedlichster Datenquellen und entwickelt so die Integration traditioneller strukturierter sowie unstrukturierter Datentypen weiter. Denn ein Feature, mit dem sich künftig die Datenherausforderungen des Big-Data-Zeitalters vor dem Hintergrund der fortschreitenden IoT-Entwicklung lösen lassen könnten, sind die sogenannten Foreign Data Wrappers (FDW).

Mit ihnen können sich Daten aus unterschiedlichsten Quellen wie MongoDB, Hadoop und MySQL in Postgres integrieren. Sie verbinden externe Datenspeicher mit PostgreSQL-Datenbanken, sodass Nutzer SQL-Abfragen für externe Datenquellen lesen und schreiben können, als wären sie Teil der eigenen Postgres-Tabelle. So lassen sich die Grenzen zwischen Datensilos innerhalb von heterogenen Datenbank-Landschaften aufbrechen und Anwendern wird ein ganzheitlicher Einblick in ihre Daten gewährt.

Gemeinsam mit dem JSON-Datentyp für NoSQL-Funktionen erlauben es FDWs, das relationale DBMS als zentralen Datenbank-Hub im Unternehmen zu betreiben. Mit JSON / JSONB werden unstrukturierte und semi-strukturierte Implementierungen unterstützt, deren Datentypen erkannt und die Daten mit relationalen Tabellen kombiniert. Da dabei aus einer Postgres-Tabelle heraus gearbeitet wird, geschieht das unter Einhaltung der ACID-Grundsätze relationaler Technologien sowie zentraler Regeln der Geschäftsabwicklung und der Logik.

Dieser Ansatz aus dem Open-Source-Umfeld zeigt beispielhaft, wie sich unterschiedlichste Datenbanktechnologien für ein einheitliches Datenumfeld zusammenführen lassen. In Zukunft können Unternehmen sowohl ihre herkömmlichen als auch neuen Datentypen effizient bearbeitet und damit zu jeder Zeit die Konsistenz und Sicherheit ihrer Unternehmensdaten gewährleisten.

Evolution statt Revolution

Die relationale Datenbank wird neben den vielen neuen NoSQL-Lösungen weiterhin eine zentrale Rolle spielen. Denn ACID-Konformität, Datenkonsistenz und -sicherheit sind und bleiben auch in Zukunft unverzichtbare Grundpfeiler jeder Unternehmensdatenbank, egal wie viele unterschiedliche Datentypen es zu verarbeiten gilt. Schöpft das relationale DBMS sein Potential zur Weiterentwicklung seiner Funktionen und zur Integration fremder Datenquellen weiter aus, kann es sogar zum sprichwörtlichen neuralgischen Knoten des Rechenzentrums im Zukunftszeitalter des Internet der Dinge werden.

Unternehmen profitieren dabei neben der umfassenden Übersicht über wirklich all ihre Daten auch von interessanten Spareffekten, denn die zeit- und kostenintensive Verwaltung vieler unterschiedlicher, voneinander getrennter Spezial-Datenbanken entfällt. Entscheidende Ressourcen und Budgets werden so dann wieder für Kernaufgaben im Unternehmen wie strategische Investitionen und erfolgsentscheidende Transformationen frei.

* Sascha Scholing ist Sales Director für Zentral- und Osteuropa und die Türkei bei EnterpriseDB.

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