Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

Vor- und Nachteile eines Database-as-a-Service


Data Warehouse aus der Cloud: Die Cloud wird heute in allen Unternehmen thematisiert
Ein Data Warehouse aus der Wolke bzw. Database-as-a-Service (DBaaS) ist aber in vielen Unternehmen noch umstritten, obwohl Kostenersparnisse sowie Flexibilität dafür sprechen


Die Themen Big Data und Cloud beschäftigen die Unternehmen in allen Branchen. Digitalisierung, Internet of Things, Social Media und Cloud-basierte Geschäftsmodelle produzieren massenhaft Daten, die verwertbar und überall zugänglich sein sollen. Doch wohin damit? Am besten wäre es doch, alle Daten je nach Bedarf in ein über die Cloud flexibel erweiterbares Data Warehouse abzulegen, also Database-as-a-Service zu nutzen. Experten mahnen hier aber zur Vorsicht.

Schnell anpassungsfähige Cloud Computing-Angebote wie Software-as-a-Service (SaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS) oder Database-as-a-Service (DBaaS), sozusagen ein Cloud-basiertes Data Warehouse (DWH), gewinnen in sämtlichen Branchen mehr und mehr an Bedeutung. In einer Studie zum Thema Hybrid-Cloud, einem Mix aus On-Premise- und Cloud Computing-Lösungen, wurden weltweit IT-Verantwortliche befragt. 85 Prozent der Unternehmen, die bereits eine sehr gut integrierte hybride IT-Infrastruktur aufweisen, gaben an, dass sie ihre Kosten durch den Cloud Computing-Einsatz signifikant reduzieren konnten.

Bei den Firmen mit weniger gut integrierter Hybrid-Cloud gelang dies gerade einmal der Hälfte. "Ob ein Data Warehouse aus der Cloud allerdings die richtige Lösung für ein Unternehmen darstellt, muss sorgfältig von Fall zu Fall geprüft werden", so Markus Ruf, Daten-Experte der mip GmbH.

Mehr Flexibilität: Data Warehouse als Cloud Computing-Service
Dabei arbeitet ein DWH eher im Hintergrund. Es sammelt strukturierte und unstrukturierte Daten, die gesäubert, analysiert und für die Weiterverarbeitung in anderen Systemen aufbereitet werden. Ein Schattendasein hat es jedoch nicht verdient: Denn um unternehmensrelevante Informationen gewinnen und auswerten zu können, müssen stets historische Daten sowie Muster für einen Vergleich herangezogen werden – und diese liefert das Data Warehouse.

"Deshalb arbeiten wir gerade mit unseren Kunden daran, Data Warehouse-, Echtzeit- und Big Data-Technologien stärker zu integrieren", meint Ursula Flade-Ruf, Gründerin und Geschäftsführerin der mip GmbH. "Die Kunden müssen schneller sowie flexibler auf neue Technologien und Entwicklungen in den Märkten reagieren können. Darum greifen sie vermehrt auf Cloud Computing-Produkte zurück, die sich rasch und ohne große Anfangsinvestition einbinden lassen."

Laut Flade-Ruf eignet sich die Cloud vor allem für Testzwecke oder zeitlich begrenzte Services: "Über die Cloud-Plattform Bluemix können beispielsweise Watson-Services bezogen werden – mithilfe des kognitiven Supercomputers lassen sich Datenpakete besonders schnell analysieren." Dieses bedarfsorientierte Vorgehen ist viel kosteneffizienter als die Installation von Watson im Unternehmen.

Alles immer noch eine Frage der Cloud-Sicherheit
Mit dem Cloud-Einsatz geben Unternehmen aber auch den Betrieb ihrer Software, teilweise sogar ihre komplette IT-Infrastruktur in die Hände der Cloud-Anbieter – und damit auch Performance und Datensicherheit. Eine Studie zeigt in diesem Zusammenhang, dass besonders die Sicherheitsbedenken sowohl bei Cloud-Verweigerern (83,6 Prozent) als auch bei Cloud-Befürwortern (68 Prozent) immer noch hoch sind. "Cloud-Provider können allerdings einen viel höheren und professionelleren Sicherheitsstandard anbieten, als etwa ein kleines mittelständisches Unternehmen", so Flade-Ruf.

"Jedoch stellt sich immer die Frage, ob die Anbieter überhaupt Interesse daran haben, für eine maximal mögliche Cloud-Sicherheit zu sorgen." Die großen Provider suggerieren dabei oft ein Gefühl von Sicherheit. Cyber-Attacken und Datendiebstähle, wie etwa der jüngst bekannt gewordene Hacker-Angriff auf Microsoft-, Google- und Yahoo-Konten belegen aber immer wieder das Gegenteil. Zudem haben die Rechtsstreitigkeiten von Apple mit der US-Regierung gezeigt, dass Staaten wie die USA weiterhin unter bestimmten sicherheitsrelevanten Bedingungen auf Daten von US-Firmen zugreifen können. "Dabei ist egal, in welchem Land die Daten gespeichert sind", konstatiert Flade-Ruf. "Wir beobachten, dass die deutschen Unternehmen hier immer noch zögerlich sind, ihre sensiblen, für Auswertungen relevanten Daten in die Cloud zu legen."

Keine Performance-Garantie über die Cloud
Ein anderer Nachteil der Cloud sind Performance-Probleme, die etwa beim Verschieben von großen Datenmengen auftreten. "Im Gegensatz zu einem operationalen System, das nur nacheinander Transaktionen abwickelt, sind Data-Warehouse- und auch künftige Big Data-Anwendungen nach wie vor stark Input/Output-lastig", erklärt Flade-Ruf. "Beim Thema Cloud und Übertragungsgeschwindigkeit sind wir in Deutschland auf den letzten Metern, selbst in Großstädten, einfach noch nicht schnell genug." Ruf ergänzt: "Cloud-Provider werden niemals eine bestimmte Leistung oder I/O-Werte garantieren.

Derartige Service Level Agreements auf Performance oder auf eine bestimmte Anzahl an CPU-Kernen, RAM- und Festplatten-Speicher gibt es nicht." Dieses Thema wird in der medialen Diskussion umgangen, da bisher niemand genau messen kann, wo der Geschwindigkeitsverlust entsteht: Verliert der Rechner selbst die Zeit oder wird die Zeit auf dem Weg dorthin eingebüßt?

"Der Cloud-Kunde erhält daher nur eine virtuelle Maschine", erläutert Ruf. "Diese bekommt bestimmte Prozessoren zugewiesen, die aber over provisioned sind, sprich: die Prozessoren sind mehreren Rechnern zugewiesen. Nur wenn eine Bare-Metal-Maschine angemietet wird, lassen sich vorgegebene Leistungsparameter in etwa einhalten. Diese werden aber seltener angeboten und sind natürlich dementsprechend teurer."

Information for everybody
Für flexible und schnelle Hilfe bei Analysen oder für Testzwecke sind Cloud- und DBaaS-Angebote schon heute sehr gut geeignet, weil keine eigene kostenintensive Infrastruktur aufgebaut werden muss. "Zudem werden die Menschen in Zukunft sicher auch etwas lockerer mit ihren Daten umgehen, wie Facebook, Twitter und Co es bereits andeuten – ganz nach dem Motto: Information for everybody", so Flade-Ruf. "Aber hier benötigt es noch ein wenig Zeit. Zu klären ist unter anderem auch die Frage, wie belastbar die Rechtslage rund um die Cloud einzuschätzen ist." Ansonsten werden deutsche Unternehmen zumindest in Bezug auf ihre sensiblen, erfolgsrelevanten Daten weiterhin einen Bogen um das Data Warehouse in der Cloud machen. (mip Management Informationspartner: ra)

eingetragen: 02.08.16
Home & Newsletterlauf: 17.08.16

mip Management Informationspartner: Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Was Unternehmen beachten müssen

    Künstliche Intelligenz gehört für immer mehr Unternehmen ganz selbstverständlich zum Geschäftsalltag dazu. Insbesondere die generative KI (GenAI) erlebt einen Boom, den sich viele so nicht vorstellen konnten. GenAI-Modelle sind jedoch enorm ressourcenhungrig, sodass sich Firmen Gedanken über die Infrastruktur machen müssen. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt, warum die Cloud der Gamechanger für generative KI ist.

  • SAP mit umfassender Cloud-Strategie

    Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.

  • Warum steigende IT-Kosten das kleinere Übel sind

    Es gibt Zeiten, in denen sind CIOs wirklich nicht zu beneiden. Zum Beispiel dann, wenn sie der Unternehmensführung wieder einmal erklären müssen, warum erneut höhere Investitionen in die IT nötig sind. Eines der größten Paradoxe dabei: Kosten steigen auf dem Papier auch dann, wenn eigentlich aus Kostengründen modernisiert wird. Der Umstieg vom eigenen Server im Keller in die Cloud? Mehrkosten. Neue SaaS-Lösungen?

  • Optimierung von Java-Workloads in der Cloud

    Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.

  • Wer Cloud sagt, muss Datensouveränität denken

    Die Cloud hat sich längst zu einem neuen IT-Standard entwickelt. Ihr Einsatz bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich - insbesondere im Hinblick auf geopolitische Risiken und die Gefahr einseitiger Abhängigkeiten. Klar ist: Unternehmen, Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen benötigen eine kompromisslose Datensouveränität. Materna Virtual Solution zeigt, welche zentralen Komponenten dabei entscheidend sind.

  • Fünf Mythen über Managed Services

    Managed Services sind ein Erfolgsmodell. Trotzdem existieren nach wie vor einige Vorbehalte gegenüber externen IT-Services. Die IT-Dienstleisterin CGI beschreibt die fünf hartnäckigsten Mythen und erklärt, warum diese längst überholt sind.

  • KI-Herausforderung: Mehr Daten, mehr Risiko

    Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert weiterhin die Geschäftswelt und hilft Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen in großem Umfang voranzutreiben. Doch es bleiben Fragen offen, vor allem wenn es um die Art und Weise geht, wie KI-Lösungen Daten sicher verarbeiten und bewegen. Einem Bericht von McKinsey zufolge gehören Ungenauigkeiten in der KI sowie KI-Cybersecurity-Risiken zu den größten Sorgen von Mitarbeitern und Führungskräften.

  • Sichere Daten in der Sovereign Cloud

    Technologie steht im Mittelpunkt strategischer Ambitionen auf der ganzen Welt, aber ihr Erfolg hängt von mehr als nur ihren Fähigkeiten ab. Damit Dienste effektiv funktionieren, braucht es eine Vertrauensbasis, die den Erfolg dieser Technologie untermauert und eine verantwortungsvolle Speicherung der Daten, Anwendungen und Dienste gewährleistet.

  • Integration von Cloud-Infrastrukturen

    Cloud-Technologien werden zum Schlüsselfaktor für Wachstum und verbesserte Skalierbarkeit über das Kerngeschäft hinaus - auch bei Telekommunikationsanbietern (Telcos). Auch hier ist der Wandel zur Nutzung von Produkten und Dienstleistungen "On-Demand" im vollen Gange, sodass Telcos ihre Geschäftsmodelle weiterentwickeln und zunehmend als Managed-Service-Provider (MSPs) und Cloud-Service-Provider (CSPs) auftreten.

  • Acht Einsatzszenarien für Industrial AI

    Artificial Intelligence (AI) entwickelt sich zunehmend zur Schlüsselressource für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie. Doch wie weit ist die Branche wirklich? Laut einer aktuellen Bitkom-Befragung setzen bereits 42?Prozent der Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes in Deutschland AI in ihrer Produktion ein - ein weiteres Drittel (35?Prozent) plant entsprechende Projekte.

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