Es ist wahr: Die Cloud kommt für jeden IT-Ansatz eines Unternehmens in Frage. Es gibt jedoch keine einheitliche Lösung, wenn es um das Design der Analyseinfrastruktur geht. Bei der Bewertung von Cloud-Providern ist entscheidend, dass das jeweilige Angebot zu den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens passt.
Es gibt unzählige Cloud-Anbieter mit einer ganzen Reihe von Möglichkeiten und Preismodellen. Da kann die Auswahl des richtigen Angebots für Ihre Anforderungen eine Herausforderung sein. Viele Cloud-Technologien kommen rasant auf den Markt, wobei aktuell die Erwartungen an "Cloud-native" Anbieter besonders hoch sind.
Es ist wahr: Die Cloud kommt für jeden IT-Ansatz eines Unternehmens in Frage. Es gibt jedoch keine einheitliche Lösung, wenn es um das Design der Analyseinfrastruktur geht. Wenn Sie eine Offerte bewerten, die für die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten geeignet scheint, sollten Sie sich folgende sieben Fragen stellen:
1. Werden sie tatsächlich Geld sparen?
Viele Cloud-Anbieter versprechen niedrige Vorlaufkosten und schnelle Bereitstellung. Eine Cloud-native Lösung ist jedoch möglicherweise gar nicht mal so günstig, insbesondere wenn Sie es mit großen Workloads zu tun haben. Rein Cloud-basierte Anbieter skalieren Hardware in Form von umfangreichen Clustern, das wird auf Hyperscale-Ebene ineffizient und teuer.
Suchen Sie nach Lösungen mit
Verbrauchspreis-Modellen, bei denen Sie keine Vorabverpflichtungen eingehen, dafür aber ausschließlich pro Zeiteinheit bezahlen. Sie sollten nur für die tatsächlich genutzte Datenspeicherung und -verarbeitung zur Kasse gebeten werden. Vermeiden Sie langfristige Verträge, die Sie für Monate oder Jahre binden. Sie sollten sich zudem keine Gedanken über Auslastungsraten, Kapazitätsgrößen oder Grenzwerte machen müssen. Darüber hinaus ist es vorteilhaft, Nutzungstransparenz zu erhalten. Nur so können Sie Kosten nach Abteilung zuordnen und Schwellenwert-Warnungen festlegen.
2. Ist die Bereitstellung maximal flexibel?
In einer Umfrage unter Teradata-Kunden aus dem Jahr 2016 gaben 90 Prozent der Befragten an, dass sie bis 2020 sowohl on-premise als auch in der Cloud bereitstellen
wollen. Und das aus gutem Grund: Die Flexibilität, analytische Workloads über verschiedene Optionen hinweg auszuführen und zu migrieren, bietet eine enorme betriebliche Agilität. Sie reduziert auch die Architekturentscheidungen der Kunden, indem sie eine Anpassung an künftige Workloads garantiert. Flexibilität und Portabilität bewahren Kunden darüber hinaus vor dem Lock-in, da sie sich jederzeit bewegen können.
3. Ist Compute und Storage getrennt?
Sie können ein Problem bekommen, wenn ein Cloud-Provider Speicher- und Rechenlösungen gleichzeitig skaliert. Unternehmen entscheiden sich manchmal für diese Methode, um riesige Datenmengen zu verwalten. Sie gehen dabei in der Annahme, dass sie die Leistung maximieren und gleichzeitig die Kosten senken.
Es ist jedoch wichtig, diese Funktionen unabhängig voneinander skalieren zu können. Wenn Daten schnell einströmen, kann die Skalierung von Rechenknoten auf der gleichen Ebene wie der Speicher die Kosten in die Höhe treiben, zumal wenn der Wert der Daten überschaubar ist. Andererseits kann eine hohe Nachfrage dafür sorgen, dass die Datenverarbeitung skaliert werden muss, die Menge der gespeicherten Daten aber gleich bleibt.
4. Bieten sie flexible und kostengünstige Datenspeicherung?
In den letzten Jahren haben sich viele Unternehmen dafür entschieden, Daten auf
Hadoop zu abzulegen. Damit war die Hoffnung auf Kosteneinsparungen und größere Flexibilität verbunden. Immer mehr Unternehmen stellen jedoch fest, dass Hadoop das komplette Gegenteil bietet. Es beschränkt sie auf die lokale Verarbeitung von Daten. Zwar macht Hadoop die Übertragung von Daten in das System eines Unternehmens einfach, es ist aber ziemlich schwierig, diese Daten im Bedarfsfall wieder herauszubekommen.
Ihr Anbieter sollte nativen Objektspeicher bereitstellen, mit dem Sie alle Ihre Daten zu geringeren Kosten und Aufwand nutzen können. Suchen Sie nach Object Storage mit unbegrenzter Skalierbarkeit, bei dem nativ gespeichert wird. Das führt zu einer einfacheren Verwaltung und besseren Leistung.
5. Werden genügend Elastic Scaling-Optionen angeboten?
Einige Cloud-Provider werben mit der Fähigkeit, elastisch zu skalieren. Aber bekommen Sie auch eine breite Palette von Skalierungsoptionen? Die werden Sie benötigen. Dazu können folgende gehören:
- Skalieren nach oben und unten – Ändern Sie mit nur einem Neustart die Instance-Größe, z. B. von kleinen zu mittleren oder großen Instances, ohne dass eine Datenumverteilung erforderlich ist.
- In and Out Skalieren – Passen Sie die Anzahl der Compute-Instances an, ohne den Speicher zu beeinträchtigen und ohne die Daten neu zu verteilen.
- Stopp/Start – Deaktivieren Sie Compute-Instanzen, um Kernvorgänge für einen bestimmten Zeitraum anzuhalten oder erneut zu starten. Das hilft beim Optimieren Ihrer Ausgaben.
6. Gibt es eine zentrale analytische Produktionsplanung?
Unternehmen entwerfen gerne Cloud-Lösungen nur für das Testen und Entwickeln neuer Produkte. Aber ohne eine zentrale analytische Produktionsplanung fehlt diesen Unternehmen die Grundlage für echte Innovation. Ziehen Sie nur Kernfunktionen, die End-to-End-Sicherheit und eine feste Basis für eine ausgereifte Produktionsplanung bieten, in Betracht.
7. Werden Anbieter und Tools effektiv integriert?
Ein Unternehmen muss eine Vielzahl von Datentypen, Tools und sogar Cloud-Plattformen unterstützen können. Nur so ist es in der Lage, mit dem heutigen Innovationstempo Schritt zu halten. Die harmonische Integration verschiedener Ansätze macht Ihre Lösung leistungsfähiger.
Suchen Sie nach einer Lösung, die Data Lake, Data Warehouse und Analysen effektiv zusammenbringt. Stellen Sie sicher, dass alle Benutzer in Ihrem Unternehmen und Open-Source-Ecosystem problemlos eine Verbindung zur Plattform über APIs herstellen können. Sie sollten auch in der Lage sein, über eine einzige nahtlose Schnittstelle auf eine einzige vertrauenswürdige Datenquelle zuzugreifen. Eine solche Plattform ist nötig, um robuste Analysen durchzuführen.
Ihre Lösung sollte zudem mehrere Clouds unterstützen. Die native Integration mit Cloud-Services ermöglicht es, erweiterte Analysen auf Basis von Daten aus anderen Quellen wie Amazon S3 oder Azure Blob durchzuführen.
Das Rennen um die Bereitstellung flexibler, kostengünstiger Analyselösungen in großem Maßstab ist gestartet. Sie müssen sich jedoch nicht auf Cloud-native oder rein Cloud-Plattformen beschränken – denken Sie umfassender darüber nach, was Ihr Unternehmen in Zukunft benötigt und erreichen möchte. Und gehen Sie auf Ihrem Weg zur richtigen Lösung keine Kompromisse ein.
Sie dürfen sich nicht mit Wenig zufriedengeben, wenn es um Ihre Cloud-Plattformlösung geht.
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