Analytics in der Cloud – Chancen und Herausforderungen
Unternehmen erkennen seit geraumer Zeit den Mehrwert, den das Sammeln und die Analyse von internen und externen Daten bietet. Allerdings verursachen Anpassungen eines bestehenden On-Prem Data Warehouses (DWH) an stark steigende Datenvolumina in der Regel hohe Lizenz-, Hardware- und Personalkosten. Dazu kommt, dass On-Prem-Systeme in der Regel so konzipiert werden, dass sie auch den rechenintensivsten Anwendungsfall abdecken können. Für eine Vielzahl weiterer Anwendungsfälle sind diese Systeme dann überdimensioniert.
Doch wird Cloud Computing im analytischen Kontext seinem Ruf als häufig angepriesenes Allheilmittel tatsächlich gerecht? Was ist dran an den Vorteilen, die hier immer wieder genannt werden?
Was bringt die Cloud für Analytics wirklich?
Anbieter von Cloud-Analytics-Lösungen versprechen eine Vielzahl an Vorteilen bei den Bereitstellungs- und Ausführungszeiten sowie eine schnelle und nahezu grenzenlose Skalierbarkeit der Services. Des Weiteren soll die nutzungsbasierte Abrechnung zu erheblichen Einsparungen auf der Kostenseite führen.
Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten analytischer Lösungen in der Cloud. Darüber hinaus werden sowohl die Vorteile als auch die Nachteile der Cloud Services kritisch gegenübergestellt. Zu Beginn geht es um die Möglichkeiten und Hindernisse, die mit Analytics in der Cloud in der Praxis verbunden sind. Anschließend werden drei wichtige Architekturkomponenten vorgestellt, auf denen Cloud Services in der Regel basieren und konkrete Services sowie deren Anbieter beispielhaft vorgestellt. Den Abschluss bildet eine Zusammenfassung und ein Resümée.
*Dieser Artikel erschien im E-Book Big Data des IT-Verlags
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