„Big data, the cloud way“ Google erschafft cloud-basiertes Big-Data-Universum

Google kündigte an, mit seinen Big-Data-Lösungen einen großen Schritt nach vorn zu machen. Im offiziellen Google Cloud Platform Blog „Big data, the cloud way“ erläutert Product Manager William Vampenebe, was es genau bedeutet, Big Data auf die Cloud-Art zu nutzen und wie man sich Datenanalysen mit Google Cloud Platform vorstellen muss:

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Big Data verspricht einen besseren und schnelleren Einblick in Unternehmen. Allerdings wird daraus oft ein Infrastrukturprojekt. Aber warum? Zum Beispiel dadurch, dass eine Flut von Informationen gesammelt, verknüpft und angereichert werden muss, um Echtzeit-Erkenntnisse gewinnen zu können. Doch muss man jetzt davon ausgehen, dass solche Kraftakte naturgemäß mit einem enormen Aufwand in Sachen Ressourcenmanagement und Systemadministration verbunden sind? Auf keinen Fall. Nicht in der Cloud. Nicht, wenn Unternehmen Big Data auf die Cloud-Art nutzen.

Big Data auf die Cloud-Art zu nutzen, bedeutet produktiver bei der Erstellung von Applikationen zu sein, und zwar durch schnellere und bessere Einblicke und ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Genauer gesagt umfasst dies:

• NoOps: Der Cloud-Provider sollte eine skalierbare, zuverlässige Infrastruktur bereitstellen, verwalten und nach Bedarf aktualisieren. „NoOps“ bedeutet, dass die Plattform diese Aufgaben und Optimierungen abnimmt, sodass man sich voll auf die Analyse und Auswertung der Daten konzentrieren kann.

• Kosteneffizienz: Die „NoOps“-Lösung ist nicht nur benutzerfreundlich und flexibel, sie bietet auch eindeutige Kostenvorteile, da sie betriebliche Abläufe einspart. Und Big Data über die Cloud bietet noch weitere Kosteneinsparungen – die Plattform skaliert und optimiert automatisch die genutzte Infrastruktur und macht ungenutzte Ressourcen wie Idle Cluster überflüssig. Die Kosten können nach individuellen Kosten-Nutzen-Erwägungen über die Anzahl der Anfragen und die Latenzzeit der Prozesse gesteuert werden. Es ist nicht nötig, Systeme umzustellen, um die Kosten zu optimieren.

• Sichere, einfache Zusammenarbeit: Dateien können in Google Cloud Storage oder Tabellen in BigQuery mit Mitarbeitern innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens gemeinsam genutzt werden, ohne diese kopieren oder Zugriff auf die Datenbank gewähren zu müssen. Es gibt immer nur eine Datei zu kontrollieren und auf die nur autorisierte Nutzer zugreifen können, ohne dass dadurch Kosten entstehen oder der Ablauf der Prozesse beeinträchtigt wird.

Goggle hat den Big-Data-Weg für die gesamte Industrie gebahnt ‒ wenn Unternehmen also auf Google Cloud Platform setzen, dann heißt das auch, Big Data auf die Cloud-Art mit Hilfe hochmoderner Features zu nutzen. Google Cloud Dataflow ermöglicht standardmäßig die zuverlässige Verarbeitung von Daten in Echtzeit, ohne dass hierfür Extraarbeit nötig wäre. Aber eine einfache und zuverlässige Datenverarbeitung bedeutet nicht, dass es keine Option mehr gibt, Batch-Prozesse durchzuführen.

Dieselbe Prozess-Pipeline kann auch im Batch-Modus ausgeführt werden, den Unternehmen nutzen können, um Kosten zu senken oder historische Daten zu analysieren. Die konsistente Verarbeitung großer Datenmengen ist nun kein komplexes, mühsames Unterfangen mehr, das man nur in sehr kritischen Situationen auf sich nimmt. Mit Google Cloud Platform ist die Datenanalyse schnell, kostengünstig und einfach zu bewerkstelligen.

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