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Internet of Things: Überraschungspaket Datenflut

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Enorme Datenmengen, flexibles Datenmanagement

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser
Bei der Wahl der Cloud geht es daher um viel. Das Thema Vertrauen spielt eine sehr wichtige Rolle. Für viele international tätige Unternehmen, für die funktionierende Supply Chains und die Logistik eine herausragende Rolle spielen, sind die bestehenden Datensätze und Anwendungen unternehmenskritisch. Diese einfach zu Cloud-Providern zu verlagern ist schwierig, wenn nicht gar unmöglich.

Darüber hinaus sind die Daten selbst unglaublich wertvoll. Natürlich sind die großen Cloud-Anbieter in der Lage, ihre IT-Sicherheit effektiver zu gestalten als einzelne Unternehmen; manche Unternehmen geben die Kontrolle aber trotzdem ungerne ab. Nachvollziehbar, will man doch informiert sein, wo die eigenen Daten gespeichert werden und wer Zugriff hat. Hinzu kommt, dass gerade Handel- und Logistikunternehmen den Druck neuer Marktteilnehmer, wie Amazon, spüren. Sie konkurrieren mit den gleichen Unternehmen, die ihnen ihre Cloud-Infrastruktur zur Verfügung stellen – keine einfache Situation.

Deshalb entscheiden sich Unternehmen mit hohen Anforderungen an das Supply Chain Management und die Logistik vorwiegend für den Einsatz einer Hybrid Cloud. Schätzungen der Analysten von Gartner zufolge werden rund 90 Prozent der Unternehmen bis 2020 auf ein hybrides Infrastrukturmanagement setzen. Gleichzeitig prognostiziert Gartner eine Steigerung der Gesamtausgaben für Cloud Computing auf 68,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020.

Enorme Datenmengen bergen enormes Potenzial
Je größer die Datenmenge, desto größer ist ihr Potenzial – aber auch die Komplexität des Datenmanagements. Gerade Logistikunternehmen verfügen über komplexe Netzwerke von Anwendungen, die intern Daten produzieren. Hinzu kommen die Unmengen an IoT-Daten. Führt man beide Datenbestände zusammen, bergen diese ein enormes Potenzial.

Allerdings ist dieser Schritt nicht einfach. Während Cloud-basierte Compute- und Storage-Services schnell skalierbar sind, um auch zunehmende Datenmengen zu bewältigen, gilt dies nicht auch automatisch für die Datenbank. Denn die meisten traditionellen Vertreter basieren auf Technologien, die für den Betrieb einzelner Instanzen oder kleinerer Cluster an einem einzigen Standort entwickelt wurden – aber definitiv nicht für die Cloud.

IoT Daten Logistik Bildquelle: © Data Stax

Cluster statt Master: In modernen Datenbanken ist jeder Knoten innerhalb eines Clusters identisch und kann eingehende Anforderungen autonom bedienen.

Flexibles Datenmanagement ist gefragt
Planen Unternehmen den Einsatz von IoT und damit eine Cloud-Lösung zu implementieren, reicht es nicht aus, einzelne Datenbankinstanzen in der Cloud zu hosten. Vielmehr gilt es, Datenbanken so zu konzipieren, dass sie nativ in der Cloud laufen. Hierfür müssen sie vollständig verteilt sein, auf beliebig vielen Knoten laufen können und nicht abhängig von einem traditionellen "Master-Knoten“ sein.

Des Weiteren muss eine Cloud-Datenbank heterogene Informationen verarbeiten können – sie bekommt es schließlich mit Daten zu tun, die Milliarden verschiedener Sensoren, Geräte und Personen ständig und weltweit verteilt über diverse Kanäle produzieren. Genau deshalb ist die Skalierbarkeit so wichtig, eine Datenbank muss sich flexibel den Gegebenheiten anpassen können.

Wichtig für Hybrid-Cloud-Umgebungen ist, dass sie unabhängig von der jeweils zugrunde liegenden Cloud arbeiten – sei es eine interne Private Cloud oder eine Public Cloud. Im Idealfall läuft das System über mehrere Public Clouds. So können Unternehmen die Vorteile derjenigen Provider nutzen, die in Sachen Standort und Service am besten zu ihnen passen – und überall aktiv sein. Lebt ein Unternehmen flexibles Datenmanagement, bewältigt es den Datenfluss spielend, den IoT-Projekte mit sich bringen.

Patrick Callaghan ist Solutions Architect bei DataStax