Laut einer neuen Studie des Marktforschungsunternehmens Forrester Consulting, räumen die meisten Unternehmen Advanced Analytics eine hohe Priorität ein. 98 % der Befragten hielten Analytics-Technologien für „relativ wichtig“, um Unternehmensziele voranzutreiben(1). Diese Technologien können unterschiedliche Formen annehmen. Der Studie zufolge stehen Internet-of-Things-(IoT-)Technologien, Predictive Analytics, künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierungssoftware im Mittelpunkt des Interesses.
Man könnte meinen, dass die meisten Analytics-Workloads aus Sicherheits- und Latenzgründen vor Ort ausgeführt werden. Die Studie von Forrester ergab jedoch, dass sich die klassische Infrastruktur vor Ort zwar für einige Datenbanken, Workloads und Anwendungen besser eignet, dass viele neue Analytics-Workloads aber in die Cloud verschoben werden. Dabei müssen Unternehmen nicht zwischen Private und Public Cloud wählen; mit einer Hybrid-Cloud-Strategie können die Infrastruktur der Cloud und diejenige vor Ort optimal genutzt werden, sodass sich beide ergänzen. Gerade angesichts der jüngsten Fortschritte bei Business-Intelligence-(BI-) und Sicherheits-Tools wird die Hybrid Cloud zum integralen Bestandteil jeder wirksamen Analytics-Strategie.
Auf einen Blick: Analyse in der Cloud (Quelle: Intel)
Das Beste aus beiden Welten
Forrester zufolge konzentrieren sich die Bemühungen von Unternehmen bei der Optimierung ihrer Daten- und Analytics-Infrastruktur auf drei zentrale Bereiche: Leistung, Kosten und Sicherheit. Mit der Cloud ist all das möglich, und noch dazu ist sie schneller skalierbar als traditionelle Infrastrukturen. In manchen Fällen ist es allerdings sinnvoller, sensible Anwendungen oder Daten weiter auf der Infrastruktur vor Ort laufen zu lassen. Governance- und regulatorische Vorschriften können beispielsweise ein Unternehmen daran hindern, seine Daten in eine externe Cloud zu übertragen.
Die Möglichkeit, Workloads intelligent auf der richtigen Infrastruktur zu platzieren und sie nahtlos von einer Private in eine Public Cloud und umgekehrt zu verschieben, macht gerade den Reiz einer ganzheitlichen Hybrid-Cloud-Strategie aus. In den vergangenen Jahren haben Analytics-Fachleute verstärkt versucht, die Nutzung Cloud-basierter Big-Data-Services auszubauen (2). Die Cloud bietet die skalierbaren Ressourcen, mit denen sich die ständig wachsenden Datenberge und Analytics-Workloads bewältigen lassen, und die notwendige Flexibilität, um mit den stetig wechselnden Anforderungen der Unternehmenswelt Schritt zu halten.
Neue Technologien machen Hybrid-Cloud-Analytics praxistauglich
Die oben genannten Aspekte – Leistung, Kosten und Sicherheit – sind genau jene Schwerpunkte, die sich Intel bei der Entwicklung innovativer Technologien setzt. Intel entwickelt leistungsstarke Tools, die die nahtlose Integration zwischen Private und Public Cloud unterstützen und Cloud-basierten Analytics-Anwendungen den Zugriff auf lokale Datenbanken mit extrem niedriger Latenzzeit ermöglichen.
Advanced-Analytics-Anwendungen erfordern naturgemäß komplexe, hochparallele Matrixberechnungen. Solche Anwendungen, wie beispielsweise Deep-Learning-Algorithmen, können nur auf branchenüblichen Hochleistungs-CPUs ausgeführt werden, die diese Art von Berechnungen unterstützen. Im Verbund mit Intel® Optane™ Solid-State-Laufwerken (SSDs) und Intels erstklassigen Produkten für Hochgeschwindigkeitsverbindungen lassen sich mit den leistungsstarken skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren Rechengeschwindigkeit, Daten-Caching und Datentransferraten erhöhen. Sicherheits-Features, die vom Silizium bis zum Netzwerkrand reichen, und eine schnelle und uneingeschränkte Verschlüsselung sorgen für zusätzlichen Schutz. Darüber hinaus wird bereits an BI-Tools gearbeitet, die zuverlässige Hybrid-Funktionen und Integrationsmöglichkeiten bieten.
In dem Maße, in dem immer mehr Daten aus IoT-Geräten und anderen Quellen einströmen, werden auch die Anforderungen an die IT-Infrastruktur weiter wachsen. All diese Daten müssen gespeichert und analysiert werden, häufig sogar in Fast-Echtzeit. Je länger Data-Science-Spezialisten auf die Ergebnisse warten müssen, desto länger benötigt man auch für die darauf basierenden Entscheidungen. Das Anzapfen schneller, umfangreicher Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen in einer Hybrid Cloud kann die Advanced Analytics beschleunigen und Unternehmen so einen wertvollen Wettbewerbsvorteil gegenüber der digitalen Konkurrenz verschaffen.
Mehr darüber, wie zukunftsorientierte Unternehmen mit der Hybrid Cloud für eine höhere Zuverlässigkeit, Sicherheit und Agilität sorgen, erfahren Sie in der Studie „Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud“ (Mit der Hybrid Cloud Ihre Analyseziele erreichen) (3).
(1) „Reach Your Analytics Goals with Hybrid Cloud“ (Mit der Hybrid Cloud Ihre Analyseziele 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.
