Prognose für 2018 von Rubrik: Datenmanagement hat viele Gesichter

Cloud-Tools, strengerer Datenschutz und mehr KI

| Autor / Redakteur: Carsten Wunderlich / Rainer Graefen

(Bild: Allen-Penton_Adobestock)

Die Unternehmens-IT verändert sich. Der Trend geht von E-Mail zu Instant Messaging mit Slack und von relationalen Datenbanken zu NoSQL. Container, API-first-Architekturen und „Cloud-native“ Anwendungen bestimmen die IT-Strategien.

Künftig dürften Unternehmen von Cloud-Tools weitaus mehr profitieren. Diese Anwendungen generieren Daten, die es zu sichern und zu schützen gilt, denn die Datenmanagementumgebung wächst in die öffentliche Cloud hinein. Bei den drei großen Cloud-Anbietern ist eine Erweiterung des Angebots, teils im Rahmen von technologischen Partnerschaften, im Gange: Microsoft Azure Stack, Google Cloud Platform mit Nutanix und AWS mit VMware.

Dabei geht es darum, ein umfassendes Serviceportfolio zu etablieren, um On-Premise-Bereitstellungen in privaten Rechenzentren und Zweigstandorten zu ergänzen. Der Trend hin zu einer integrierten Lösung für das Management des verteilten Datenbestands in Hybrid-Cloud-Umgebungen ist daher ebenso naheliegend wie vielversprechend.

DSGVO verändert Anforderungen an das Datenmanagement

Datenmanagement war noch nie so anspruchsvoll wie heute. Mit der Umsetzung der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) der EU am 25. Mai 2018 werden die Anforderungen erneut deutlich steigen. Unternehmen müssen daher Maßnahmen ergreifen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden und gegebenenfalls ihre Datenstrategie ändern. Sie benötigen Lösungen, um ihre Daten effektiv zu indexieren und sie durchsuchbar zu machen.

Was die DSGVO angeht, ist „Sicherheit durch Design“ unerlässlich. Die Vorschrift fordert Unternehmen auf, Lösungen zu verwenden, bei denen der Datenschutz bereits in die Entwicklung integriert ist und nicht erst zu einem späteren Zeitpunkt ergänzt wird. Die Anforderungen gelten für On-Premise- und Cloud-Umgebungen sowie für Maßnahmen, die durch Mitarbeiter verursachte Verstöße verhindern sollen.

Ziel ist es, dass die Daten unabhängig von ihrem Standort auf sichere und verantwortungsvolle Weise verwaltet werden. Dies wird erreicht durch End-to-End-Verschlüsselung für alle Umgebungen, ohne Nachteile für die operative Performance, wie es modernes Cloud Data Management ermöglicht.

Von klassischem Backup & Recovery zu modernem Cloud Data Management

Backup und Recovery sind die klassischen zentralen Aufgaben des Datenmanagements. Die meisten Unternehmen erwarten heute aber, ihre Backup- und Recovery-Plattform für zusätzliche Anwendungsfälle nutzen zu können: Archivierung in der Cloud, Test/Dev-Umgebungen, Migration in die Cloud und vieles mehr. Gleichzeitig dürfen diese neuen und oftmals sekundären Anwendungsfälle den primären Zweck nicht beeinträchtigen, eine problemlose und schnelle Wiederherstellung muss stets gewährleistet sein.

Cloud Data Management – als neuerer, zeitgemäßer Ansatz des Datenmanagements – ist darauf ausgelegt, geschäftskritische Anwendungsdaten über private und öffentliche Clouds zu verteilen. Dabei werden Backup, Instant Recovery, Replikation, Suche, Analytik, Archivierung, Compliance und Copy Data Management in einer flexibel skalierbaren Struktur („Fabric“) miteinander verwoben. Diese Scale-out-Fabric nutzt eine Cloud-unabhängige Plattform, so dass eine aus Kompatibilitätsgründen erzwungene Bindung an einen bestimmten Cloud-Anbieter vermieden wird.

Eine solche Lösung, die von Haus aus für die Cloud-Generation entwickelt wurde, kommt ohne die zunehmende Komplexität von herkömmlichen Systemen aus. Eine automatisierte Policy-Engine verwaltet dabei die Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.

Immer mehr Unternehmen setzen auf KI, ML und moderne Datenanalytik

Weitere Veränderungen werden das Datenmanagement in diesem Jahr stärker in den Fokus rücken. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und moderne Datenanalytik halten bereits Einzug in innovationsorientierte Unternehmen, die von vorhandenen Daten geschäftlich stärker profitieren wollen. Der Trend dürfte sich im Laufe des Jahres bemerkbar machen und über 2018 hinaus an Dynamik gewinnen.

Um den Fortschritt im alltäglichen Geschäft nutzbar zu machen, benötigen Unternehmen eine solide Cloud-Data-Management-Strategie. Es geht darum, alle ihre Daten konsistent zu speichern, damit diese für KI-, ML- und Analytik-Anwendungen schnell zur Verfügung stehen. Daher ist die kontinuierliche Verfügbarkeit, lineare Skalierbarkeit und Einfachheit im Betrieb einer Datenumgebung entscheidend.

Das Datenmanagementsystem muss so aufgebaut sein, dass es große Datenmengen handhaben, Repliken von Daten über Nodes verteilen und operative Prozesse mit geringer Latenz ausführen kann. Auch dies ist durchaus realisierbar mit einer modernen Plattform für Cloud Data Management, die auch zukünftig zu erwartenden Anforderungen gerecht werden dürfte, wenn sich alles noch mehr um Daten drehen wird.

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