Starnberg, 10. Febr. 2021 - Huawei-Gastbeitrag: Moderne scale-out Massendaten-Speicher vereinfachen die Datenverwaltung in Hybriden- und Multi Cloud-Umgebungen...
Zum Hintergrund: Ob personalisierte Werbung, Tracking von Lieferungen mit Hilfe des Internet of Things (IoT) oder die Optimierung von Abläufen innerhalb von Lieferketten: Daten entstehen mittlerweile überall, vom Smartphone bis zur digital vernetzten Industriemaschine. Diese Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, gewinnbringend einzusetzen und zu speichern – und das am besten flexibel sowie kosteneffizient und hochverfügbar – ist eine zentrale Herausforderung für Unternehmen.
Die Anforderungen an das Datenmanagement steigen
Zum Gastbeitrag: „Dass Unternehmen zunehmend unterschiedliche Cloud-Modelle einsetzen, macht das Datenmanagement noch komplexer: Über die Public Cloud managen Unternehmen Dienste wie E-Mail, Customer Relationship Management (CRM) oder Office-Anwendungen. Private Clouds können Unternehmen nach ihren individuellen Bedürfnissen einrichten und dort sensible Daten wie Informationen über Mitarbeiter und Dienstleister oder Produktionsdaten speichern. Die Hybrid Cloud verbindet Private und Public Cloud. So können Unternehmen beispielsweise Lastspitzen ausgleichen und Speicher- und Rechenressourcen je nach Bedarf hinzu- und wieder abschalten.
Eine Umfrage von IDC unter 200 Organisationen mit mehr als 100 Mitarbeitern aus dem Juni 2020 zeigt: Rund ein Viertel (27 Prozent) nutzt die Hybrid Cloud. In Zukunft geht der Trend hin zu Multi Clouds, die mehrere Public und Private Clouds vereinen. 87 Prozent der Umfrageteilnehmer betreiben bereits Multi-Cloud-Umgebungen oder planen dies (Quelle: IDC Studie zu Cloud Computing 2020+). Dabei müssen Daten reibungslos und schnell zwischen Private und Public Cloud transportiert werden, um beispielsweise Echtzeit-Analysen in der Industrie, das Tracking von Flotten in der Logistik oder Next-Day-Delivery im E-Commerce zu gewährleisten. Die Folge: Daten müssen schnell zu unterschiedlichen Cloud-Providern und wieder zurück verschoben werden.
So steigt auch die Herausforderung an das Datenmanagement. Doch laut der Studie Data Management & Data Quality 2020 vom Marktforschungsunternehmen IDG haben lediglich ein Fünftel der befragten deutschen Unternehmen eine eigene Strategie für ihr Datenmanagement. (1) Hinzu kommt, dass Unternehmen vermehrt Daten mit IoT-Sensoren in Echtzeit sammeln und diese mit KI-Anwendungen analysieren, beispielsweise um Maschinendaten auszuwerten und Prozesse zu optimieren. Wird die KI über Maschinelles Lernen trainiert, nutzt sie zusätzlich zu aktuellen auch historische Daten – das erzeugt wiederum große Datenmengen.
Erfolgsfaktor: Daten zuverlässig speichern
Gefordert sind Konzepte und Technologien, die transparent abbilden, welche Daten an welchen Stellen der hybriden Infrastruktur verarbeitet und gespeichert werden. Damit sich die Datenmengen aus der Private- und Public Cloud reibungslos in die Speicherprozesse einbinden lassen, lohnen sich leistungsfähige und effiziente Scale-out-Storage-Systeme wie die OceanStor Pacific Series von Huawei. Solche Massendaten-Speicher funktionieren sowohl mit On-Premises-Speicherumgebungen als auch in Private Clouds. Und enthalten Standardschnittstellen sowohl für Block-, Objekt- und Dateispeicher als auch für Big-Data-Analysen auf Basis des Hadoop Distributed File System HDFS.
KI erfordert ein neues Datenmanagement. Historische/Archivdaten müssen online auf performantem Speicher abgelegt werden, um KI-Modell-Training und Big-Data-Prozesse zu ermöglichen. Das passt hervorragend zu <1ms Latenzzeit, HDFS und DPC (Distributed Parallel Client).
Abb 1: Daten müssen heute reibungslos und schnell zwischen Private und Public Cloud transportiert werden, um beispielsweise Next-Day-Delivery im E-Commerce zu gewährleisten. Bildquelle: https://www.pexels.com/de-de/
Um diese Datenberge zu beherrschen, muss die IT-Infrastruktur des Unternehmens entsprechend ausgelegt sein. Eine optimale Storage-Strategie muss die Daten jederzeit für den unmittelbaren Zugriff vorhalten. Um eine KI mit Archivdaten zu füttern und zu trainieren, sind moderne Storage-Systeme mit SSD- oder Flash-Speicher nötig – ob On-Premises oder in der Cloud.“
Fazit: Erfolgreiche Unternehmen müssen heute ihre wachsende Datenflut intelligent managen. Gleichzeitig liegen viele Daten in verschiedenen Public und Private Clouds. Intelligente Massenspeicher unterstützen Unternehmen dabei, ihre Daten transparent, automatisch und sicher bereitzustellen.
Links & Quellenangabe:
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Die Evolution in deutschen Unternehmen geht weiter > https://storageconsortium.de/content/content/hochparallele-datenverarbeitung-maschinelles-lernen-ki-mit-hilfe-von-licht-beschleunigen
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(1) IDG Studie "Data Management & Data Quality 2020"
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OceanStor Pacific Series Intelligent Distributed Storage > https://e.huawei.com/de/products/storage/distributed-storage/oceanstor-pacific-series
Querverweis: