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Interview: Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?

Interview with Ross Perez, Senior Director, Marketing EMEA at Snowflake

Does Business Intelligence benefit from Cloud Data Warehousing?

Ross Perez is the Senior Director, Marketing EMEA at Snowflake. He leads the Snowflake marketing team in EMEA and is charged with starting the discussion about analytics, data, and cloud data warehousing across EMEA. Before Snowflake, Ross was a product marketer at Tableau Software where he founded the Iron Viz Championship, the world’s largest and longest running data visualization competition.

Data Science Blog: Ross, Business Intelligence (BI) is not really a new trend. In 2019/2020, making data available for the whole company should not be a big thing anymore. Would you agree?

BI is definitely an old trend, reporting has been around for 50 years. People are accustomed to seeing statistics and data for the company at large, and even their business units. However, using BI to deliver analytics to everyone in the organization and encouraging them to make decisions based on data for their specific area is relatively new. In a lot of the companies Snowflake works with, there is a huge new group of people who have recently received access to self-service BI and visualization tools like Tableau, Looker and Sigma, and they are just starting to find answers to their questions.

Data Science Blog: Up until today, BI was just about delivering dashboards for reporting to the business. The data warehouse (DWH) was something like the backend. Today we have increased demand for data transparency. How should companies deal with this demand?

Because more people in more departments are wanting access to data more frequently, the demand on backend systems like the data warehouse is skyrocketing. In many cases, companies have data warehouses that weren’t built to cope with this concurrent demand and that means that the experience is slow. End users have to wait a long time for their reports. That is where Snowflake comes in: since we can use the power of the cloud to spin up resources on demand, we can serve any number of concurrent users. Snowflake can also house unlimited amounts of data, of both structured and semi-structured formats.

Data Science Blog: Would you say the DWH is the key driver for becoming a data-driven organization? What else should be considered here?

Absolutely. Without having all of your data in a single, highly elastic, and flexible data warehouse, it can be a huge challenge to actually deliver insight to people in the organization.

Data Science Blog: So much for the theory, now let’s talk about specific use cases. In general, it matters a lot whether you are storing and analyzing e.g. financial data or machine data. What do we have to consider for both purposes?

Financial data and machine data do look very different, and often come in different formats. For instance, financial data is often in a standard relational format. Data like this needs to be able to be easily queried with standard SQL, something that many Hadoop and noSQL tools were unable to provide. Luckily, Snowflake is an ansi-standard SQL data warehouse so it can be used with this type of data quite seamlessly.

On the other hand, machine data is often semi-structured or even completely unstructured. This type of data is becoming significantly more common with the rise of IoT, but traditional data warehouses were very bad at dealing with it since they were optimized for relational data. Semi-structured data like JSON, Avro, XML, Orc and Parquet can be loaded into Snowflake for analysis quite seamlessly in its native format. This is important, because you don’t want to have to flatten the data to get any use from it.

Both types of data are important, and Snowflake is really the first data warehouse that can work with them both seamlessly.

Data Science Blog: Back to the common business use case: Creating sales or purchase reports for the business managers, based on data from ERP-systems such as Microsoft or SAP. Which architecture for the DWH could be the right one? How many and which database layers do you see as necessary?

The type of report largely does not matter, because in all cases you want a data warehouse that can support all of your data and serve all of your users. Ideally, you also want to be able to turn it off and on depending on demand. That means that you need a cloud-based architecture… and specifically Snowflake’s innovative architecture that separates storage and compute, making it possible to pay for exactly what you use.

Data Science Blog: Where would you implement the main part of the business logic for the report? In the DWH or in the reporting tool? Does it matter which reporting tool we choose?

The great thing is that you can choose either. Snowflake, as an ansi-Standard SQL data warehouse, can support a high degree of data modeling and business logic. But you can also utilize partners like Looker and Sigma who specialize in data modeling for BI. We think it’s best that the customer chooses what is right for them.

Data Science Blog: Snowflake enables organizations to store and manage their data in the cloud. Does it mean companies lose control over their storage and data management?

Customers have complete control over their data, and in fact Snowflake cannot see, alter or change any aspect of their data. The benefit of a cloud solution is that customers don’t have to manage the infrastructure or the tuning – they decide how they want to store and analyze their data and Snowflake takes care of the rest.

Data Science Blog: How big is the effort for smaller and medium sized companies to set up a DWH in the cloud? Does this have to be an expensive long-term project in every case?

The nice thing about Snowflake is that you can get started with a free trial in a few minutes. Now, moving from a traditional data warehouse to Snowflake can take some time, depending on the legacy technology that you are using. But Snowflake itself is quite easy to set up and very much compatible with historical tools making it relatively easy to move over.

Was der BREXIT für die Cloud-Strategie bedeutet

Datensouveränität wird nach dem Brexit eine der größten Herausforderungen für Unternehmen sein. Geschäftsführer sind sich der Bedeutung dessen bewusst und fürchten die Gefahr eines „Data cliff edge“, wenn die Trennung Großbritanniens von der EU endgültig beschlossene Sache sein wird.

Ohne ein klares Gespür dafür zu haben, welche Vorschriften und Compliance-Anforderungen bald gelten werden, versuchen britische Unternehmen herauszufinden, wie sie ihre Daten bestmöglich schützen, Geschäftsverzögerungen verhindern und kostspielige Fehler vermeiden können. Die Vieldeutigkeit rund um den Brexit wirft mehr Fragen als Antworten auf, darunter: Wo sollten britische Unternehmen ihre Daten speichern? Sollten sie alle ihre Rechenzentren nach Großbritannien verlegen? Wie wirkt sich der Besitz von Rechenzentren auf den Datenschutz aus? Welche Bedrohungen bestehen, wenn nach Abschluss des Brexit Daten innerhalb oder außerhalb des Vereinigten Königreichs gespeichert werden?

Für Führungskräfte sind der Mangel an Antworten und die Angst vor dem Unbekannten frustrierend. In dieser ungewissen Zeit können smarte Geschäftsführer aber den Brexit für ihre Zwecke lenken, indem sie ihn als Chance und nicht als Hindernis für sich nutzen.

Die unsicher regulierte Zukunft

Für Unternehmen mit Sitz in Großbritannien, die Datenspeicherung und private Cloud-Dienste anbieten, ist vor allem der Ort, an dem sich die Daten befinden, von Belang. Die Gewährleistung der Sicherheit und Kontrolle über eigene Daten ist von zentraler Bedeutung. Gleichzeitig ist jedoch auch die Einhaltung unbekannter zukünftiger Vorschriften und Gesetze zum Datenschutz und zum Datentransfer ein Muss.

Grundlage ist die Einhaltung der Datenschutzverordnung (DSGVO) vom 25. Mai 2018, da das Vereinigte Königreich zu diesem Zeitpunkt noch immer Teil der EU war. Nach Angaben des Information Commissioner’s Office (ICO) des Vereinigten Königreichs – einer unabhängigen Behörde, die sich für die Wahrung von Informations- und Datenschutzrechten von Einzelpersonen einsetzt – bestätigte die britische Regierung, dass ein Austritt aus der EU keine Auswirkungen auf die DSGVO haben wird. Was in diesem Jahr, wenn sich Großbritannien und die EU endgültig voneinander trennen, passieren wird, kann man nur vermuten. Die Ratschläge von ICO sind richtungsweisend: „Bereiten Sie sich darauf vor, die Bestimmungen der DSGVO zu erfüllen und voranzukommen.“

Bemerkenswerterweise schreibt die DSGVO nicht vor, wo Unternehmen ihre Daten aufbewahren müssen. Es ist lediglich erforderlich, dass die EU-Organisationen ihre Daten innerhalb der EU speichern und außerhalb der EU unzugänglich machen müssen. Ausnahme: die Daten betreffen eine DSGVO-konforme Organisation. Wie sich dieses Mandat auf das Vereinigte Königreich auswirkt, muss noch gesehen werden. Denn das Vereinigte Königreich war ja zum Zeitpunkt der Ausarbeitung der Verordnung Teil der EU. Es ist unklar, ob das Vereinigte Königreich am Ende mit der DSGVO konform sein wird.

Aus globaler Sicht muss Großbritannien herausfinden, wie der Datenaustausch und der grenzüberschreitende Datenfluss reguliert werden können. Der freie Datenfluss ist wichtig für Unternehmen und Innovation, was bedeutet, dass das Vereinigte Königreich Vereinbarungen, wie die EU sie mit den USA getroffen haben, benötigt. Ein Privacy Shield, das den Austausch personenbezogener Daten zu gewerblichen Zwecken ermöglicht. Ob das Vereinigte Königreich Vereinbarungen wie den Privacy Shield umsetzen kann, oder neue Vereinbarungen mit Ländern wie den USA treffen muss, ist etwas, was nur die Zeit zeigen wird.

Wo sind die Daten?

Rechenzentren können heute durch freien Datenfluss, sowohl im Vereinigten Königreich als auch in der EU betrieben werden. Das Vereinigte Königreich unterliegt gleichem Schutz und gleichen Vorschriften wie die EU. Viele Spekulationen beinhalten allerdings, dass in naher Zukunft britische Kunden von einem in Großbritannien ansässigen Rechenzentrum bedient werden müssen, ebenso wie europäische Kunden ein EU-Rechenzentrum benötigen. Es gibt keine Garantien. Unklar ist auch, ob diese Situation die Anbieter von Rechenzentren dazu veranlassen wird, den Umzug aus Großbritannien in Betracht zu ziehen, um sich stärker auf den Kontinent zu konzentrieren, oder ob sie sich an beiden Standorten gleichzeitig niederlassen werden. Das Wahrscheinlichste: Die Anbieter tendieren zu letzterem, wie auch Amazon Web Services (AWS). Selbst nach dem Brexit-Votum hielt Amazon an seinem Wort fest und eröffnete Ende letzten Jahres sein erstes AWS-Rechenzentrum in London. Dies unterstreicht sowohl sein Engagement für Großbritannien als auch das unternehmerische Engagement.

Aus dem Brexit eine Geschäftsmöglichkeit machen

Die Automatisierung des IT-Betriebs und die Einführung einer Cloud-Strategie könnten die ersten Schritte sein, um die unbeantworteten Fragen des Brexit zu lösen und daraus einen Vorteil zu machen. Es ist an der Zeit, die Vorteile dessen zu erkennen, teure Hardware und Software von Unternehmen vor Ort durch den Umstieg auf die öffentliche Cloud zu ersetzen. Dies ist nicht nur die kostengünstigere Option. Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) ersparen in diesem politischen Umfeld sogar Unternehmen die Verwaltung und Wartung von Rechenzentren. Einige Unternehmen sind möglicherweise besorgt über die steigenden Raten von Public-Cloud-Anbietern, ihre Preisanpassungen scheinen jedoch an den relativen Wertverlust des Sterlings gebunden zu sein. Selbst bei geringen Erhöhungen sind die Preise einiger Anbieter, wie AWS, noch immer deutlich niedriger als die Kosten, die mit dem Betrieb von Rechenzentren und privaten Clouds vor Ort verbunden sind, insbesondere wenn Wartungskosten einbezogen werden. Wenn man diesen Gedanken noch einen Schritt weiterführt, wie kann der Brexit als eine Chance für Unternehmen betrachtet werden?Organisationen sammeln alle Arten von Daten. Aber nur eine Handvoll von ihnen verwendet effektive Datenanalysen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Nur wenige Unternehmen tun mehr, als ihre Daten zu speichern, da ihnen die Tools und Ressourcen fehlen, um nahtlos auf ihre Daten zuzugreifen, oder weil Abfragen teuer sind. Ohne ein für die Cloud konstruiertes Data Warehouse ist dieser Prozess bestenfalls eine Herausforderung, und der wahre Wert der Daten geht dabei verloren. Ironischerweise bietet der Brexit die Möglichkeit, dies zu ändern, da Unternehmen ihre IT-Abläufe neu bewerten und alternative, kostengünstigere Methoden zum Speichern von Daten suchen müssen. Durch den Wechsel zu einer öffentlichen Cloud und die Nutzung eines Data Warehouses für die Cloud können Unternehmen Beschränkungen und Einschränkungen ihrer Daten aufheben und diese für die Entscheidungsfindung zugänglich machen.

Der Brexit dient also als Katalysator einer datengesteuerten Organisation, die Daten verwendet, anstatt sie für schlechte Zeiten zu speichern. Am Ende scheint die Prognose der Verhandlungen in Brüssel doch eine ziemlich stürmische zu sein.

Cloudera und Hortonworks vollenden geplante Fusion

Kombiniertes „ Open-Source-Powerhouse” wird die branchenweit erste Enterprise Data Cloud vom Netzwerk-Rand (Edge) bis hin zu künstlicher Intelligenz bauen.

München, Palo Alto (Kalifornien), 03. Januar 2019 – Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat den Abschluss seiner Fusion mit Hortonworks, Inc. bekanntgegeben. Cloudera wird die erste Enterprise Data Cloud bereitstellen, die die ganze Macht der Daten freisetzt, welche sich in einer beliebigen Cloud vom Netzwerk-Rand (Edge) bis zur KI bewegen –  all dies basierend auf einer hundertprozentigen Open-Source-Datenplattform. Die Enterprise Data Cloud unterstützt sowohl hybride als auch Multi-Cloud-Deployments. Unternehmen erhalten dadurch die nötige Flexibilität, um Machine Learning und Analysen mit ihren Daten, auf ihre Art und Weise und ohne Lock-in durchzuführen.

„Heute startet ein aufregendes neues Kapitel für Cloudera als führender Anbieter von Enterprise Data Clouds”, so Tom Reilly, Chief Executive Officer von Cloudera. „Das kombinierte Team und Technologieportfolio etabliert das neue Cloudera als klaren Marktführer mit der Größe und den Ressourcen für weitere Innovationen und Wachstum. Wir bieten unseren Kunden eine umfassende Lösung, um die richtige Datenanalyse für Daten überall dort bereitzustellen, wo das Unternehmen arbeiten muss, vom Edge bis zur KI, mit der branchenweit ersten Enterprise Data Cloud”.  

Ergänzend dazu stellte das Forschungsunternehmen Forrester fest1, dass „diese Fusion … die Messlatte für Innovationen im Big-Data-Bereich höher legen wird, insbesondere bei der Unterstützung einer durchgehenden Big-Data-Strategie in einer Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebung. Wir glauben, dass dies eine Win-Win-Situation für Kunden, Partner und Lieferanten ist.”

Cloudera wird weiterhin unter dem Symbol „CLDR” an der New Yorker Börse gehandelt. Die Aktionäre von Hortonworks erhielten 1,305 Stammaktien von Cloudera für jede Aktie von Hortonworks.

Das Cloudera-Management wird am 10. Januar 2019 um 19:00 Uhr ein Online-Meeting veranstalten, um zu diskutieren, wie das neue Cloudera Innovationen beschleunigen und die erste Enterprise Data Cloud der Branche liefern wird. Registrieren Sie sich jetzt. Die Veranstaltung wird am 14. Januar 2019 um 14:00 Uhr auch für die EMEA-Region stattfinden. Registrieren Sie sich hier für dieses Webinar.

1 „Cloudera And Hortonworks Merger: A Win-Win For All”, Beitrag von Noel Yuhanna im Forrester-Blog (4. Oktober 2018)

Über Cloudera

Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Cloudera stellt dafür eine Enterprise Data Cloud bereit – für alle Daten, jederzeit, vom Netzwerkrand (Edge) bis hin zu künstlicher Intelligenz. Mit der Innovationskraft der Open-Source-Community treibt Cloudera die digitale Transformation für die größten Unternehmen der Welt voran. Erfahren Sie mehr unter  de.cloudera.com/.

Cloudera und damit verbundene Zeichen und Warenzeichen sind registrierte Warenzeichen der Cloudera Inc. Alle anderen Unternehmen und Produktnamen können Warenzeichen der jeweiligen Besitzer sein.

Cloudera beschleunigt die KI-Industrialisierung mit Cloud nativer Machine-Learning-Plattform

Neues Cloudera-Angebot vereinfacht Machine-Learning-Workflows mit einer einheitlichen Erfahrung für Data Engineering und Data Science auf Kubernetes.

München, Palo Alto (Kalifornien), 5. Dezember 2018 – Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat eine Vorschau auf eine neue, Cloud-basierte Machine-Learning-Plattform der nächsten Generation auf Basis von Kubernetes veröffentlicht. Das kommende Cloudera Machine Learning erweitert das Angebot von Cloudera für Self-Service Data Science im Unternehmen. Es bietet eine schnelle Bereitstellung und automatische Skalierung sowie eine containerisierte, verteilte Verarbeitung auf heterogenen Rechnern. Cloudera Machine Learning gewährleistet auch einen sicheren Datenzugriff mit einem einheitlichen Erlebnis in lokalen, Public-Cloud- und hybriden Umgebungen.

Im Gegensatz zu Data-Science-Tools, die nur Teile des Machine-Learning-Workflows adressieren oder nur für die Public Cloud verfügbar sind, kombiniert Cloudera Machine Learning Data Engineering und Data Science, auf beliebigen Daten und überall. Darüber hinaus werden Datensilos aufgelöst, um den kompletten Machine-Learning-Workflow zu vereinfachen und zu beschleunigen. Unternehmen können ab sofort hier Zugang zu einer Vorabversion von Cloudera Machine Learning anfragen.

Container und das Kubernetes-Ökosystem ermöglichen die Agilität der Cloud in verschiedenen Umgebungen mit einer konsistenten Erfahrung und ermöglichen die Bereitstellung skalierbarer Services für die IT in hybriden und Multi-Cloud-Implementierungen. Gleichzeitig sind Unternehmen bestrebt, komplette Machine-Learning-Workflows zu operationalisieren und zu skalieren. Mit Cloudera Machine Learning können Unternehmen Machine Learning von der Forschung bis zur Produktion beschleunigen. Benutzer sind in der Lage, Umgebungen einfach bereitzustellen und Ressourcen zu skalieren und müssen so weniger Zeit für die Infrastruktur und können mehr Zeit für Innovationen aufwenden.

Zu den Fähigkeiten gehören:

  • Nahtlose Portierbarkeit über Private Cloud, Public Cloud und Hybrid Cloud auf Basis von Kubernetes.

  • Schnelle Cloud-Bereitstellung und automatische Skalierung.

  • Skalierbares Data Engineering und Machine Learning mit nahtloser Abhängigkeitsverwaltung durch containerisiertes Python, R und Spark-on-Kubernetes.

  • Hochgeschwindigkeits-Deep-Learning mit verteiltem GPU-Scheduling und Training.

  • Sicherer Datenzugriff über HDFS, Cloud Object Stores und externe Datenbanken hinweg.

„Teams produktiver zu machen, ist entscheidend für die Skalierung von Machine Learning im Unternehmen. Modelle konsistent über eine hochskalierbare, transparente Infrastruktur zu erstellen und einzusetzen und dabei überall auf Daten zuzugreifen, erfordert aber eine neuartige Plattform”, sagt Hilary Mason, General Manager, Machine Learning bei Cloudera. „Cloudera Machine Learning vereint die kritischen Funktionen von Data Engineering, kollaborativer Exploration, Modelltraining und -bereitstellung in einer Cloud-basierten Plattform, die dort läuft, wo Sie sie benötigen – mit den integrierten Sicherheits-, Governance- und Managementfunktionen, die unsere Kunden nachfragen.”

„Bei Akamai haben wir ausgereifte Web-Sicherheitssysteme auf der Grundlage einer umfassenden Datenanalyse und -verarbeitung aufgebaut. Dabei ist uns bewusst geworden, dass Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend für die Erkennung von Anomalien im Internet sind”, sagt Oren Marmor, DevOps Manager, Web Security bei Akamai. „Die Agilität, die Docker und Kubernetes Apache Spark verleihen, ist für uns ein wichtiger Baustein, sowohl für Data Science als auch für Data Engineering. Wir freuen uns sehr über die Einführung der kommenden Cloudera Machine Learning Plattform. Die Möglichkeit, mit der Plattform das Abhängigkeitsmanagement von Betriebssystemen und Bibliotheken zu vereinfachen, ist eine vielversprechende Entwicklung.”


Matt Brandwein, Senior Director of Products bei Cloudera, erläutert im Video, wie die neue Cloudera Plattform Teams in die Lage versetzt, Machine Learning im Unternehmen zu entwickeln und einzusetzen.

Mit Cloudera Machine Learning sowie der Forschung und fachkundigen Beratung durch die Cloudera Fast Forward Labs bietet Cloudera einen umfassenden Ansatz zur Beschleunigung der Industrialisierung von KI.

Um Kunden dabei zu unterstützen, KI überall zu nutzen, hat das Applied Research Team von Cloudera kürzlich Federated Learning eingeführt, um Machine-Learning-Modelle von der Cloud bis zum Edge einzusetzen, gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten und den Aufwand für die Netzwerkkommunikation zu reduzieren. Der Bericht bietet eine detaillierte, technische Erläuterung des Ansatzes sowie praktische technische Empfehlungen, die sich mit Anwendungsfällen in den Bereichen Mobilfunk, Gesundheitswesen und Fertigung befassen, einschließlich IoT-gesteuerter Predictive Maintenance.

„Federated Learning beseitigt Hindernisse für die Anwendung von Machine Learning in stark regulierten und wettbewerbsorientierten Branchen. Wir freuen uns sehr, unseren Kunden helfen zu können, damit Starthilfe für die Industrialisierung der KI zu erhalten”, so Mike Lee Williams, Forschungsingenieur bei Cloudera Fast Forward Labs.


Mike Lee Williams, Research Engineer bei den Cloudera Fast Forward Labs, erklärt im Video, wie Machine-Learning-Systeme mit Hilfe von Federated Learning ohne direkten Zugriff auf Trainingsdaten aufgebaut werden können. 

Über Cloudera

Bei Cloudera glauben wir, dass Daten morgen Dinge ermöglichen werden, die heute noch unmöglich sind. Wir versetzen Menschen in die Lage, komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Wir sind die moderne Plattform für Machine Learning und Analysen, optimiert für die Cloud. Die größten Unternehmen der Welt vertrauen Cloudera bei der Lösung ihrer herausforderndsten, geschäftlichen Probleme. Weitere Informationen finden Sie unter de.cloudera.com/.

Hyperkonvergenz: Mehr Intelligenz für das Rechenzentrum

Wer heute dafür verantwortlich ist, die IT-Infrastruktur seines Unternehmens oder einer Organisation zu steuern, der steht vor einer ganzen Reihe Herausforderungen: Skalierbar, beliebig flexibel und mit möglichst kurzer „time-to-market“ für neue Services – so sollte es sein. Die Anforderungen an Kapazität und Rechenpower können sich schnell ändern. Mit steigenden Nutzerzahlen oder neuen Anwendungen, die geliefert werden sollen. Weder Kunden noch Management haben Zeit oder Verständnis dafür, dass neue Dienste wegen neuer Hardwareanforderungen nur langsam oder mit langem Vorlauf ausgerollt werden können.

Unternehmen wollen deshalb schnell und flexibel auf neue Anforderungen und Produkterweiterungen reagieren können. Dabei kommt in der Praxis häufig sehr heterogene Infrastruktur zum Einsatz: On-Premise-Systeme vor Ort, externe Data Center und Cloud-Lösungen müssen zuverlässig, nahtlos und insbesondere auch sicher die Services bereit stellen, die Kunden oder Mitarbeiter nutzen. Wichtig dabei: die Storage- und Computing-Kapazität sollte flexibel skalierbar sein und sich auch kurzfristig geänderten Anforderungen und Prioritäten anpassen können. Zum Beispiel: Innerhalb von kurzer Zeit deutlich mehr virtuelle Desktopsysteme für User bereit stellen.

Smarte Software für Rechenzentren

Der beste Weg für den CIO und die IT-Abteilung, diese neuen Herausforderungen zu lösen, sind „Hyperkonvergenz“-Systeme. Dabei handelt es sich um kombinierte Knoten für Storage und Computing-Leistung im Rechenzentrum, die dank smarter Software beliebig erweitert oder ausgetauscht werden können. Hierbei handelt es sich um SDS-Systeme („Software defined Storage“) – die Speicherkapazität und Rechenleistung der einzelnen Systeme wird von der Software smart abstrahiert und gebündelt.

Das Unternehmen Cisco zeigt, wie die Zukunft im Rechenzentrum aussehen wird: die neue Plattform HyperFlex setzt genau hier an. Wie der Name andeutet, bietet HyperFlex eine Hyperkonvergenz-Plattform für das Rechenzentrum auf Basis von Intel® Xeon® Prozessoren*. Der Kern ist hier die Software, die auf dem eigenen Filesystem „HX Data Platform“ aufsetzt. Damit erweitern Kunden ihr bestehendes System schnell und einfach. Diese Hyperkonvergenz-Lösung ist darauf ausgelegt, nicht als Silo parallel zu bereits bestehender Infrastruktur zu stehen, sondern zu einem Teil der bestehenden Hard- und Software zu werden.

Denn die Verwaltung von HyperFlex-Knoten ist in Ciscos bestehendem UCS Management integriert. So dauert es nur wenige Minuten, bis neue Nodes zu einem System hinzugefügt sind. Nach wenigen Klicks sind die zusätzlichen Knoten installiert, konfiguriert, provisioniert und somit live in Betrieb. Besonders hilfreich für dynamische Unternehmen: HyperFlex macht es sehr einfach möglich, im Betrieb selektiv Storage-, RAM-c oder Computing-Kapazität zu erweitern – unabhängig voneinander.  Sollten Knoten ausfallen, verkraftet das System dies ohne Ausfall oder Datenverlust.

Weiterführende Informationen zu den Cisco HyperFlex Systemen finden Sie mit einem Klick hier.

Dieser Sponsored Post entstand in Zusammenarbeit mit Cisco & Intel.

*Intel, the Intel logo, Xeon, and Xeon Inside are trademarks or registered trademarks of Intel Corporation in the U.S. and/or other countries.

Die Risiken der Datenverwaltung in der Cloud

Die externe Cloud lockt als Alternative zu eigenen Servern, weil sie standardisierte und sofort nutzbare Dienste ohne Investitionskosten bietet. Immer mehr Unternehmen adoptieren webbasierte Technologien in ihren täglichen Aktivitäten und es scheint, dass eben jene webbasierte Applikationen und Business-Tools unsere Zukunft vorgeben. Diesen Vorteilen stehen jedoch auch Risiken gegenüber, die ein Unternehmen bedenken sollte, bevor der Schritt in die Cloud gewagt wird.

Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick über die drei größten Probleme beim Cloud Computing, um die Risiken gegenüber den Chancen besser abwägen zu können.

Datensicherheit – Der Schutz vor Datenverlust

In erster Linie ist eine externe Cloud immer noch nicht so sicher, wie Ihre eigene professionell gewartete IT-Infrastruktur. Die Übertragung der Daten über die externen Netzwerke ist vergleichsweise langsam und grundsätzlich riskant, sofern nicht aufwändig verschlüsselt wird. Viele Skandale rund um das Thema Datensicherheit traten im Grunde durch diese Vulnerabilität der Datenübertragung über dritte Netze auf. Was für unkritische Maschinendaten vielleicht noch akzeptabel sein mag, ist für Personendaten höchst kritisch. Für Unternehmen, die mit extrem sensiblen Daten arbeiten, ist dieser Faktor insofern ein großer Nachteil, als dass dieser zumindest durch Verschlüsselung entschärft werden muss.

Ein weiteres Problem von Unternehmen, die webbasierte Software aus externen Clouds verwenden, ist, dass sie nicht wissen, wo ihre Daten aufbewahrt werden. Die Unternehmen wissen oft nicht, in welchen Ländern die Rechenzentren lokalisiert sind, auf welchen Servern und mit welcher Hard- und Software ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden. Gerade der Aspekt der nationalen Gesetzgebung und der eingesetzten Hard- und Software bedeutet ein Risiko der Verletzung von Datenschutzvorschriften. So können hinsichtlich des Datenschutzes Probleme enstehen, wenn Daten – auch nur anteilig – außerhalb der EU gespeichert werden.

Nur wenige Cloud-Dienste sichern glaubhaft und nachvollziehbar zu, dass die Daten in Deutschland oder der Schweiz verbleiben. Das Fehlen dieser Zusicherung ist mit dem Verlust der Datenkontrolle gleichzusetzen und sollte daher für besonders sensible Informationen gegeben sein.

Angriffe auf externe Clouds

Sämtliche Daten oder Systeme, die sich in der Cloud befinden, sind ein potenzielles Ziel für Hacker und könnten durch einen Angriff enthüllt werden. Externe Cloud-Systeme sind deshalb ein solch beliebtes Ziel für Hacker, da diese nicht nur von Ihnen, sondern auch von anderen Unternehmen, Instituten oder Privatpersonen genutzt werden. Auch der Cloud-Anbieter selbst kann angegriffen werden, so dass Ihre Daten in Gefahr sind, obwohl Sie eigentlich gar nicht das direkte Ziel des Hackers waren.

Besonders beliebt bei Cyberkriminellen, die sich Cloud-Service-Provider als Ziel festgesetzt haben, sind Attacken auf Web-Anwendungen. Die Versuche des Hackers, Sicherheitslücken von Web-Anwendungen auszunutzen sind deswegen viel zu oft von Erfolg geprägt, da es vielzählige Möglichkeit der Angriffe gibt, beispielsweise über SQL-Injection oder Session-Hijacking.

Spätestens seit dem NSA- und BND-Skandal sollten Sie auch hinsichtlich staatlicher Institute als Organe der Wirtschaftsspionage sensibilisiert sein. Sie wissen nie, wer außer Ihnen die Cloud-Dienste Ihres Anbieters noch nutzt oder deren Hard- bzw. Software anzapft.

Verzögerungen

Während sich die Risiken der Datensicherheit durch den Einsatz von internen Cloud statt externen Clouds noch recht gut vermeiden lässt, gilt ein Problem als Cloud-universell: Die Geschwindigkeit im alltäglichen Betrieb.

In Business ist Zeit bekanntlich Geld wert. Webbasierte Lösungen und externe Cloud sollten theoretisch Zeit einsparen, und in vielerlei Hinsicht tun sie das auch, beispielsweise bei der Ersteinrichtung. Im operativen Geschäft sieht das dann jedoch anders aus, denn webbasierte Lösungen kämpfen mit Latenzzeiten, Ladezeiten und Verzögerungen durch die Darstellung im Webbrowser. Es kommt auch heute immer noch vor, das sich Seiten nicht aufbauen und Informationen nicht abrufen lassen. Und wenn so was passiert, ist es Ihren Mitarbeitern nicht möglich, Ihre Arbeit fortzusetzen, der Prozess stoppt.

Desweiteren sind gute Offline-Modi immer noch eine Herausforderung für jeden Service-Anbieter, so dass Ihre Mitarbeiter stets online sein müssen, was sie wiederum an anderer Stelle zu einem leichten Ziel für Hacker werden.

Fazit – Die Abwägung zwischen Cloud und Nicht-Cloud

Stand heute haben webbasierte Dienstleistungen das Niveau der traditionellen Software noch nicht erreicht. Während die Cloud jeden Tag immer mehr Zugkraft gewinnt, hat die traditionelle Software jedoch noch lange nicht ausgedient. Jedes Unternehmen muss die Vor- und Nachteile der Cloud verantwortlich für sich und seine Stakeholder abwägen, um diese existenzgefährdenden Risiken im Vorfeld zu vermeiden und die beste Entscheidung für das Unternehmen zu treffen.

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