Trotz der zunehmenden Verbreitung von Big Data, Advanced Analytics und künstlicher Intelligenz (KI) kämpfen viele Unternehmen weiter mit dem Datenmanagement. Zu diesem Schluss kommt eine kürzlich vom Marktforschungsunternehmen Forrester Consulting veröffentlichte Studie, die von Intel in Auftrag gegeben wurde.
Auf die Frage nach den größten Herausforderungen im Bereich Data Analytics, rangierten unter den Top 5 zwei Themen, die mit der Datenverwaltung zusammenhängen, so Forrester (1). Ein Drittel der Befragten gab Datensicherheit als ein zentrales Thema an; 23 % der Unternehmen sahen in der mangelhaften Qualität und Integrität ihrer Daten eines der größten Probleme.
Zu den Schwierigkeiten im Datenmanagement kommt erschwerend hinzu, dass viele Unternehmen nicht über die entsprechende Infrastruktur verfügen, um Advanced-Analytics- und KI-Workloads einzusetzen. Die Legacy-Infrastruktur (Compute, Storage und Netzwerk) ist oft nicht in der Lage, die riesigen Datenmengen, wie sie heute üblich sind, zu verarbeiten.
Auf einen Blick: Datenmanagement und Analytics in der Hybrid Cloud (Quelle: Intel)
Probleme im Datenmanagement mit der Hybrid Cloud lösen
Dass Unternehmen bis Ende 2018 53 % ihrer Anwendungen auf Private oder Public Clouds laufen lassen würden, war schon länger absehbar (2). Das zeigt, dass ihnen die Vorteile einer hybriden Cloud-Umgebung durchaus bewusst sind. Forrester zufolge sind die Hauptgründe für den Einsatz von Hybrid-Cloud-Lösungen eine höhere Sicherheit und Compliance sowie erweiterte Funktionen zur Datenverwaltung.
„Um ihren digitalen Konkurrenten immer einen Schritt voraus zu sein, setzen Unternehmen auf Hybrid-Cloud-Modelle, da diese beständiger, sicherer und agiler sind als eine Public oder Private Cloud für sich allein genommen”, so Forrester.
Mit modernen hybriden Tools die Möglichkeiten von Analytics ausschöpfen
Legacy-Infrastrukturen können die Anforderungen heutiger Analytics-Workloads in Bezug auf Datenintegration, High-Performance-Computing, Data Warehousing und Storage nicht erfüllen. Durch den Wechsel zu Hybrid-Cloud-Infrastrukturen der neuen Generation können Unternehmen bessere Colocation- und Caching-Strategien implementieren und die Vorteile Cloud-basierter Workload-Controller und erstklassiger High-Speed-Verbindungen nutzen.
Außerdem können sie auf die neuesten Business-Intelligence-Tools zugreifen und Anbieter auswählen, die möglichst nah an ihrem Rechenzentrum sitzen, um Latenzzeiten zu verkürzen.
Empfehlungen zum sicheren und effizienten Einsatz von Analytics-Workloads
Unternehmen, die eines oder mehrere der im Folgenden genannten Analytics-Projekte planen, sollten sowohl die aktuellen als auch die zukünftigen Anforderungen an die Infrastruktur prüfen:
- Prädiktive und deskriptive Modellierung
- Data Mining
- Text Analytics
- Forecasting
- Maschinelles Lernen
- Deep Learning
- Simulation und Modellierung
- Experimentelles Design
Was die Anforderungen dieser Workloads an Leistung, Geschwindigkeit, Agilität und Speicher angeht, stößt die Infrastruktur der meisten Unternehmen schnell an ihre Grenzen. Deshalb setzen viele Unternehmen auf Public- und Private-Cloud-Lösungen, um Zugang zur notwendigen Infrastruktur zu erhalten.Um die Leistungsfähigkeit einer Infrastruktur einschätzen zu können, müssen sowohl die der Public Cloud zugrunde liegende Hardware als auch die Komponenten vor Ort geprüft werden. Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren wurden speziell für rechenintensive Analytics-Anwendungen entwickelt. Sie sind außerdem in hohem Maße energie- und kosteneffizient. Weitere Intel® Technologien, vor allem Intel® Optane™ Solid-State-Laufwerke (SSDs) und Intel® Optane™ DC Persistent Memory, können die Performance von Analytics-Workloads zusätzlich optimieren.
Das Ausloten aller Optionen und die Wahl der richtigen Kombination sind relativ aufwendig. Die Intel® Select Solutions bieten deshalb vorkonfigurierte, Workload-optimierte Rechenzentrumslösungen mit vorhersehbarer Performance an. Mit diesen einsatzbereiten Lösungen können Sie die Empfehlungen der Forrester-Studie einfach umsetzen und die Chancen des Hybrid-Cloud-Modells nutzen. Forrester empfiehlt u.a.:
- realistische Anforderungen an Rechen- und Speicherleistung zu formulieren;
- die Infrastruktur zu modernisieren und für die nächsten Stufen der digitalen Transformation auszurüsten;
- die Hybrid-Cloud-Strategie sowohl für konstante Workloads als auch für solche mit hohen Lastschwankungen anzupassen;
- die Produktivität von Data-Science- und KI-Spezialisten durch gezielte Unterstützung zu erhöhen.
Mehr darüber, wie Sie mit einer Hybrid-Cloud-Umgebung und Intel® Technologien ihre Daten optimal verwalten und die Möglichkeiten von Advanced Analytics ausschöpfen können, finden Sie in der Studie „Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud“ (Mit der Hybrid Cloud Ihre Analytics-Ziele erreichen) (3)
(1) „Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud“ (Mit der Hybrid Cloud Ihre Analytics-Ziele erreichen), Studie von Forrester Consulting im Auftrag von Intel, November 2018 https://plan.seek.intel.com/2018_Reaching-Analytics-Goals_REG. Alle folgenden Statistiken in diesem Artikel stammen aus derselben Studie, sofern nicht anders angegeben.
(2) „Move Your Big Data into the Public Cloud“ (Übertragen Sie Ihre Big Data in die Public Cloud), Forrester Research, Inc., 20. Juni 2017.
(3) Durch Technologien von Intel ermöglichte Funktionsmerkmale und Vorteile hängen von der Systemkonfiguration ab und können entsprechend geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern. Die Leistung kann je nach Systemkonfiguration unterschiedlich ausfallen. Kein Computersystem bietet absolute Sicherheit. Informieren Sie sich beim Systemhersteller oder Fachhändler oder auf intel.de. Alle hierin gemachten Angaben können sich jederzeit ohne besondere Mitteilung ändern. Wenden Sie sich an Ihren Ansprechpartner bei Intel, um die neuesten Produktspezifikationen und Roadmaps zu erhalten. Intel, das Intel Logo, Xeon und Optane sind Marken der Intel Corporation oder ihrer Tochtergesellschaften in den USA und/oder anderen Ländern. *Andere Marken oder Produktnamen sind Eigentum der jeweiligen Inhaber.
