Sie sind hier: Startseite » Markt » Hintergrund

Die richtige Datenbankplattform wählen


Programmieren im Jahr 2020: Spannende Aspekte kommen auf Software-Entwickler zu
Die Multi-Cloud steht seit einem Jahr ganz oben auf der Wunschliste von CIOs - Sie wollen mit dem Ansatz Public-Cloud-Dienste einführen und gleichzeitig die Kontrolle über die IT-Strategien ihrer Unternehmen behalten


Von Patrick McFadin ist Vice President of Developer Relations bei DataStax

Database-as-a-Service (DBaaS)-Angebote von Cloud Providern und Datenbankherstellern werden 2020 noch einfacher einzusetzen und zu managen sein. Sie unterstützen viele der zu programmierenden Anwendungen, erleichtern ihre Bereitstellung und das Datenmanagement. Die Auswahl für Entwickler an zu nutzenden Datenmodellen steigt. Doch für welche Applikationen eignen sich traditionelle, relationale Datenbanken, NoSQL, Graph- oder Zeitreihendatenbanken am besten? Entwicklern, die über Cloud- und Datenmanagement-Expertise verfügen, fällt es leichter, die jeweils richtige und schnell skalierende Datenbankplattform für ihre Projekte zu wählen. Sicher ist: NoSQL-Datenbanken werden populärer, um mit dem Tempo der eingehenden Daten Schritt halten zu können.

Der sichere Datenbankbetrieb im Fokus
Fehlkonfigurationen von Datenbankinstanzen bleiben auch 2020 ein Thema. Es gilt für Anbieter daher verstärkt, gehärtete Lösungen zu liefern, um ungesicherte Implementierungen standardmäßig auszuschließen. Unternehmen, die Datenbanktechnologie nutzen sowie Cloud-Provider, die diese als Managed Services zur Verfügung stellen, müssen zudem leicht umsetzbare Best Practices für den Sicherheitsfall ausarbeiten. Auf die Weise entsteht in den Unternehmen immer mehr Fachwissen rund um Datenbanken, und es ergeben sich umgekehrt Erkenntnisse für die Anbieter, die zu sicheren Services führen. Noch stehen wir hier aber am Anfang.

Graph-Technologie kommt im Mainstream an
Allgemein bildet die Graph-Technologie stark vernetzte Informationen über Knoten ab, die durch Kanten miteinander verbunden sind. Sie hat sich jedoch weiterentwickelt. Knowledge Graphs und Property Graphs vereinfachen es, Beziehungen zwischen Datenobjekten zu modellieren und zu analysieren. Die Veranschaulichung genau dieser Beziehungen zwischen Dingen, Standorten und Menschen brauchen Unternehmen im kommenden Jahr, um Probleme zu lösen. Das wird Graph-Technologie beliebter machen. Doch was sich 2020 zeigen wird: Das Verständnis für diese Technologie und Fachkräfte auf dem Gebiet fehlen noch. Das Marktwachstum durch neue Graph-Lösungen sowie eine "Relationship-First"-Mentalität werden 2020 dazu beitragen, dass die Einführung dennoch gelingt.

Multi Cloud: Von der Strategie zur Praxis
Die Multi Cloud steht seit einem Jahr ganz oben auf der Wunschliste von CIOs. Sie wollen mit dem Ansatz Public-Cloud-Dienste einführen und gleichzeitig die Kontrolle über die IT-Strategien ihrer Unternehmen behalten. Nach ersten Projekten wird es 2020 ernst: Nun gilt es, geschäftskritische Anwendungen über mehrere unabhängige und skalierbare Cloud-Services hinweg abzubilden. Dabei wird vielen klar werden, was Multi Cloud in Bezug auf Daten wirklich bedeutet: Es geht darum, bestimmte Cloud-Services mit Cloud-übergreifenden Datenbank-Designs zu kombinieren und aufeinander abzustimmen. Das wird eine Herausforderung.

Container und die Frage nach der Datenverwaltung
Immer mehr Anwendungen, die Entwickler als Microservice erstellt haben und die in Containern laufen, werden 2020 in Produktion gehen. Ohne vollständige Unterstützung durch Datenbanktechnologie funktioniert das aber nicht. Das bedeutet: Entwickler müssen mit ihren Teams im IT-Betrieb an Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Sicherheit der Daten arbeiten, die Microservices produzieren. Dabei hilft ihnen, von Anfang an die richtigen Datenbank- und Datenreplikationsansätze in das Design der Anwendungen zu integrieren.

Kubernetes im "Tal der Enttäuschungen"?
Die vergangenen Jahre liefen wirklich gut für das Kubernetes-Projekt, wofür der große Hype und die hohen Meetup-Zahlen stehen. 2020 stehen reale Einsätze auf dem Programm, die das Projekt erden werden. Es greift der typische Lebenszyklus eines Projektes, und das lässt sich als ein gutes Zeichen für eine starke Zukunft werten. Wir dürfen uns auf eine rege Diskussion einstellen: Zum einen neue Projekte, die Verbesserungen aufzeigen werden. Den Gegenpart übernehmen Zweifler, die sich fragen, warum sie jemals ein Projekt mit Kubernetes gestartet haben. Insgesamt wird die Community, die Kubernetes für umfassende Einsätze in Betracht zieht, bei neuen Projekten sehr sorgfältig abwägen.

Mit 5G steigen die Datenwachstumsraten
Der 5G-Ausbau steckt noch in den Kinderschuhen. Die ersten Implementierungen werden im nächsten Jahr folgen, wobei das Interesse vor allem skalierbaren IoT-Anwendungen gilt. Für Unternehmen, die sich auf IoT konzentrieren, bereitet 5G den Weg zur expansiven Datennutzung. Das Erfassen von mehr Daten pro Gerät sowie das häufigere Abfragen eines Gerätes hat Konsequenzen: Beispielsweise erhalten Logistikunternehmen zwar einen genaueren Einblick in ihr Geschäft und ihre Leistung. Anderseits explodieren die Datenmengen, die gespeichert und gemanagt werden müssen. Dem lässt sich nur mit dem Skalieren von Anwendungen und Datenbankimplementierungen begegnen. Unterm Strich erhöhen sich so die Kosten für das Design von IoT-Diensten.

Apache Cassandra 4.0 wird Upgrade-Welle auslösen
Apache Cassandra, eine spaltenorientierte und auf Java basierende NoSQL-Datenbank, verarbeitet vor allem riesige Datenmengen für Big-Data-Anwendungen oder speichert Daten von transaktionsintensiven Online-Anwendungen in Echtzeit. In dem Release 4.0 stecken nun jede Menge Korrekturen und Tests zur Verbesserung der Stabilität. Eigentlich dauert es Jahre, bis eine Datenbank Stabilitätsfehler bereinigt hat. Einige der subtilsten Fehler lassen sich nur schwer finden. Das Projekt gibt es jetzt über zehn Jahre, dennoch schafft es Cassandra wohl in kürzester Zeit, den Meilenstein Ultrastabilität zu erreichen.

Bewährt hat sich eine inoffizielle Regel bei Cassandra: Erst sechs Monate nach einem größeren Release denkt man überhaupt darüber nach, dieses in der Produktion einzusetzen. Der Fokus des Projektkomitees und der Programmierer lag darauf, dass die Datenbank am Tag Null einsatzbereit ist. Daran besteht kein Zweifel. Wir werden große und sich rasch vollziehende Implementierungen im Laufe des nächsten Jahres sehen. Projekte, die Cassandra nacheifern, können von so einem Anspruch nur träumen. Deshalb ist es verständlich, warum wir eine sehr stolze Cassandra-Community haben – weit über 2020 hinaus. (DataStax: ra)

eingetragen: 29.12.19
Newsletterlauf: 13.03.20

DataStax: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Kostenloser PMK-Verlags-Newsletter
Ihr PMK-Verlags-Newsletter hier >>>>>>



Meldungen: Hintergrund

  • Anwendungsfälle für KI

    Unternehmen erleben heute mit der Künstlichen Intelligenz (KI) einen Déjà-vu-Moment. Ähnlich wie bei früheren Technologiesprüngen - dem Aufkommen des PCs, des Internets oder der Cloud-Technologie - stehen sie an einem Wendepunkt, an dem die breite Einführung von KI die Unternehmenslandschaft transformiert.

  • Vom Kreditinstitut zur Technologie-Oase

    Wir schreiben das Jahr 2035: Sie wachen auf und überprüfen Ihre Finanzen über einen sprachaktivierten digitalen Assistenten, der als Hologramm von Elvis erscheint. Nach der Authentifizierung durch Stimm- und Fingerabdruck-Biometrie liefert Ihnen der verstorbene King of Rock'n'Roll einen Überblick über Ihre Ausgaben, Ersparnisse und Investitionen in einem personalisierten Dashboard, das alle Ihre Konten und Finanzdaten an einem Ort zusammenfasst.

  • Cloud-Drucklösungen spielen eine große Rolle

    Heutzutage lässt sich technischer Fortschritt kaum mehr mit dem bloßen Auge erkennen. Selten vergeht ein Tag ohne eine weitere Innovation, die für mehr Effizienz sorgt. Diese Entwicklung macht auch vor Druckern nicht Halt. Cloud-Lösungen ermöglichen zentrale Administration und Kosteneinsparungen bei lokalen Servern. Doch in diesem Zusammenhang geht die Tendenz eher in Richtung langsamer Wechsel in die Wolke. Warum ist das so? "In vielen Unternehmen - insbesondere aus Branchen, in denen sensible Daten auf der Tagesordnung stehen - herrschen Sicherheits- und Datenschutzbedenken.

  • Finanzbranche steht vor einem Wendepunkt

    Immer mehr traditionelle Banken erkennen endlich die Vorteile des Outsourcings, um ihren Weg zur Digitalisierung zu beschleunigen und so ihre Effizienz und Kundenzufriedenheit zu optimieren. In Deutschland bremsen jedoch regulatorische Anforderungen das Tempo der Transformation. Karl im Brahm, CEO von Objectway DACH, betont, dass Banken diese Hürden nur durch Kooperationen mit Fintechs überwinden können.

  • CPUs und DSAs für Cloud- und KI-Erfolg

    Die Chimäre ist in der griechischen Mythologie eine Kreuzung aus Löwe, Ziege und Schlange. Sie hat den Kopf des Löwen, den Körper der Ziege mit einem weiteren Ziegenkopf auf dem Rücken und den Schwanz der Schlange

  • Vertrauen gegenüber Generative AI schwindet

    Im letzten Jahr zeigten sich deutsche Unternehmen wenig beeindruckt von den Sicherheitsrisiken von ChatGPT und Co. Sie vertrauten den vielversprechenden Generative-AI-Anwendungen und ihren Vorteilen bedingungslos. Nun legen die Ergebnisse einer aktuellen Gigamon-Studie* jedoch nahe, dass die Skepsis gegenüber diesen Tools in den vergangenen zwölf Monaten zugenommen hat.

  • Bedeutung der Cyber-Sicherheit

    Wie in jedem Jahr, so hat auch in diesem die Firma IBM zusammen mit dem Ponemon Institute die Studie Cost of a Data Breach 2024 veröffentlicht. Die Ergebnisse sprechen Bände: Mit 4,88 Millionen US-Dollar (rund 4,50 Millionen Euro) je Sicherheitsverletzung im weltweiten Durchschnitt liegen diese Kosten 10 Prozent über dem Jahr 2023 mit 4,5 Millionen US-Dollar (rund 4,16 Millionen Euro) und erreichen ein Rekord-Hoch.

  • Sicherheit in der Cloud

    Der Cloud Computing-Markt wächst beständig weiter und ein Ende dieses Aufwärtstrends scheint nicht in Sicht zu sein. Laut Prognosen könnte er bis 2032 die Marke von gut 2,29 Milliarden US-Dollar knacken. Das würde einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,5 Prozent entsprechen.

  • Demokratisierung der Künstlichen Intelligenz

    Open Source basiert auf Zusammenarbeit und Transparenz. Dank dieser beiden unbestreitbaren Vorteile haben Open-Source-Lösungen das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie KI-Systeme entwickelt und eingesetzt werden. Ein offener Ansatz für Künstliche Intelligenz ist unerlässlich.

  • Wie KI den Customer Service revolutioniert

    Die IT-Branche ist ein Umfeld des ständigen Wettbewerbs. CIOs treiben heute die digitale Transformation voran und investieren in digitale Technologien, um die Effizienz und Rendite ihres Unternehmens zu maximieren. Da sie dafür nur wenig Zeit und Ressourcen für IT-Services aufwenden möchten, wenden sie sich immer mehr der generativen KI zu.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen