Moderne Analytics-Architektur, Hybrid und Multi Cloud.

Blicken Sie in die Wolken. Was sehen Sie?

Diogenes E Santo
Diogenes E Santo
26. Oktober 2020 3 min Lesezeit

Als Kind liebte ich es, in den Himmel zu blicken und die Form der Wolken zu deuten. Das tu ich immer noch gerne.

Als professioneller Erwachsener muss ich verstehen, was in der Analytics-Branche passiert. Nur so kann ich Kunden dabei unterstützen, Geschäftsergebnisse aus ihrem analytischen Ecosystem zu ziehen. Dafür muss ich Trends antizipieren und es den Kunden ermöglichen, das Beste aus modernen Architekturen in der Cloud herauszuholen.

Als Teil dieses laufenden Prozesses – alles zusammenfassen und verstehen, was mit Analytics in der Cloud zu tun hat – habe ich einige wichtige Funktionen in modernen Cloud-Analytics-Architekturen ausgemacht, über die Ihr Unternehmen unbedingt verfügen sollte:

Hybrid Cloud – mehr als Multi Cloud

Eine Multi Cloud-Vision als Teil Ihrer Daten- und Architekturstrategie wird Ihnen helfen, das Beste aus der Cloud herauszuholen, ganz ohne Lock-in, dafür mit hoher Verfügbarkeit. Es ist jedoch wichtig, die Bedeutung der Daten und wie Sie zu einem Hybrid Cloud-Ansatz führen können, zu verstehen – durch eine Mischung aus Analytics in der Cloud und on-Premises. Unternehmen wollen ihre jahrzehntelangen Investitionen schützen, benötigen für ihre digitale Transformation aber auch Innovationen. Daher sollten sie nur Technologien in Betracht ziehen, die auch ohne Umkodierung passen.

Seien Sie modular und trennen Sie Computing und Storage

Elastische Skalierbarkeit bietet die Flexibilität, die sich Anwender vom Wechsel in die Cloud erhoffen. Sie können Ihre Ziele durch Kosteneinsparungen und Self Service-Analysen in der Cloud erreichen. Dabei geht es nicht nur darum, Scale-In/Out-, Up/Down-, Start/Stop-Steuerungen zu aktivieren, sondern die Anwender diese auch nutzen zu lassen, ganz ohne jemand anderen zu fragen.

Integration mit Cloud Services von Cloud Providern

Es kommt nicht darauf an, eine eigenständige Plattform zu besitzen. Es geht vielmehr darum, Ihr Ecosystem so zu gestaltet, dass Sie durch die Kombination von Cloud Services in Multi Cloud-Umgebungen das Beste aus dieser Analytics-Plattform herausholen. Nutzen Sie Dienste über Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform hinweg. Einige Beispiele dafür sind Amazon EBS, Glue, Lambda, SageMaker, S3 und Azure Blob Storage, Databricks, Data Factory, ML Studio und Power BI.

Es geht nicht nur um strukturierte Daten

Neue Datenformate tauchen in Ihrem Unternehmen aus den verschiedensten Quellen auf. Eine moderne Analytics-Plattform muss nicht nur strukturierte Daten verarbeiten, sondern auch neuere halbstrukturierte und unstrukturierte Datentypen. Ihre Analyseinitiativen werden bessere Ergebnisse liefern, wenn Sie alle neuen Daten aus Pipelines wie JSON, Avro, Parquet und XML berücksichtigen.

Seien Sie inklusiv

Sie sollten keine Anwender zwingen, mit ungewohnten Sprachen und Tools umzugehen. Seien Sie offen! Moderne Plattformen müssen flexibel sein, um den Umgang mit komplexen Algorithmen zu unterstützen. Außerdem sollten sie skalieren können, um traditionelle sowie neuere Analysetechniken (Machine Learning, Deep Analytics, Künstliche Intelligenz) zu ermöglichen.

Nein, Sie kommen nicht ohne eine dynamische Ressourcenzuweisung aus

Eine moderne Analytics-Plattform muss über eine dynamische Ressourcenzuweisung verfügen. Nur so können Sie die verschiedenen analytischen Workloads unterstützen, die ins Ecosystem eingespeist werden. Da haben Sie keine Wahl. Wegen der Time-to-Market müssen Geschäftsanwender selbst bei elastischer Skalierung Service Level-Agreements (SLAs) garantieren. Versichern Sie dem Business, diese SLAs einhalten zu können.

Sie werden diese kritische Funktion kaum zusammen in einer modernen Architektur finden, nur Teradata Vantage kann das liefern. Vantage ist nicht nur die beste SQL-Engine für Analytics. Es wurde auch entwickelt, um eine schöne neue Welt der Daten- und Analyseherausforderungen zu erschaffen. Vantage bietet eine flexible dynamische Ressourcenzuweisung, erlaubt den Einsatz neuer Sprachen und Tools, unterstützt junge Datentypen, stellt neue Anwendungen und Systeme bereit, integriert coole Services in der Cloud, skaliert dank der Trennung von Computing und Storage elastisch und kann überall eingesetzt werden – in der Cloud, in mehreren Clouds, on-Premises oder in einer Kombination davon.

Willkommen in der Zukunft.

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Infos Diogenes E Santo

Diogenes “Dio” E Santo is an Ecosystem Architect for Teradata. He has 25 years of extensive expertise in the computer industry, delivering business outcomes through Analytics, Data Warehousing, Decision Support, and Customer Management for distinct industries in Brazil and Latin America. 

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