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Datentransfer zwischen Clouds

Data Movement: In Clouds kommt mehr Bewegung

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3. Datenabgleich und Transfer zwischen Clouds

Public Clouds werden in 2013 zunehmend für Big-Data-Projekte genutzt, wie eine Umfrage von CloudPassage ergab. Für Echtzeitanalysen steigt der Bedarf, Daten aus verschiedenen Cloud-Umgebungen in einer definierten Cloud zur Verfügung zu haben. Für notwendige Datentransfers zwischen Clouds bietet sich zum Beispiel eine Lösung wie Attunity CloudBeam Cloud-Cloud Replication an. Damit lassen sich automatisiert umfangreiche Datenmengen zwischen AWS S3-Umgebungen übertragen.

Ein weiterer Anwendungsfall für Cloud-Cloud-Datentransfers ist die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit, durch die automatische Replikation von Cloud-Daten in anderen Cloud-Umgebungen und durch die schnelle Wiederherstellung der Cloud-Daten im Fall eines Datenverlustes.

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4. Cloud Bursting

Wird kurzfristig eine größere Cloud-Kapazität benötigt, können bestehende Cloud-Umgebungen mittels Cloud Bursting erweitert werden. Zu einem plötzlich steigenden Bedarf an Cloud-Kapazitäten dürfte es gerade bei Big-Data-Projekten kommen. Für eine zeitnahe Datenanalyse müssen dann aber neben den standardmäßig verfügbaren Cloud-Umgebungen auch die kurzfristig ergänzten Public Cloud-Umgebungen schnell eingebunden werden können. Hierbei hilft zum Beispiel der Bright Cluster Manager 6.0. Die für eine Analyse erforderlichen Daten werden dann rechtzeitig vor Start der Analyseprozesse bereitgestellt, wenn diese nach einem definierten Zeitplan erfolgen (Data Aware Scheduling).

Big Data und die bewegliche Cloud

Große Datenmengen in Verbindung mit Cloud-Nutzung und der Wunsch nach Echtzeitanalysen machen automatisierte und extrem schnelle Datenbewegungen in die Cloud, zwischen Cloud-Umgebungen und aus der Cloud erforderlich. Insbesondere durch die SaaS-Lösungen für Datentransfers bei Clouds wird dies auch für kleinere und mittlere Unternehmen realisierbar. Big Data bleibt also nicht alleine den großen Unternehmen vorbehalten.

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