Dezentrale Rechenzentren – warum Datenbankdesign so wichtig ist

Storage als Teil der Cloud-Strategie

| Autor / Redakteur: Patrick McFadin* / Dr. Jürgen Ehneß

Für viele Unternehmen sinnvoll: Cloud-Speichern als Teil einer Gesamtstrategie.
Für viele Unternehmen sinnvoll: Cloud-Speichern als Teil einer Gesamtstrategie. (Bild: © BillionPhotos.com - stock.adobe.com)

Neben herkömmlichen Rechenzentren gewinnt die Cloud für Unternehmen vermehrt an Bedeutung. Im Rahmen eines entsprechend angepassten Datenmanagements spielt die Datenspeicherung eine entscheidende Rolle.

Die Ausgaben für die Cloud steigen weiter an. Das Marktforschungsunternehmen IDC schätzt die Aufwendungen für Public-Cloud-Services und -Infrastruktur in Unternehmen im Jahr 2018 weltweit auf über 160 Milliarden US-Dollar. Das entspräche einem Anstieg von mehr als 23 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich diese Entwicklung 2019 verlangsamen wird. Das Wachstum der Public Cloud wird vor allem von zwei Faktoren getrieben: der Entwicklung neuer Anwendungen in der Cloud und der Migration bestehender Anwendungen.

Aber wie werden sich diese beiden Trends auf Rechenzentrumsstrategien auswirken? Werden sie massive Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse haben, oder bleibt doch alles beim Alten? Und vor allem: Müssen Applikationen grundlegend neu designt oder gar neu geschrieben werden?

Der Wechsel in die Cloud

Die prognostizierte Schlagzahl deutet auf eine starke Verschiebung der Infrastrukturausgaben hin. Dies wird zu massiven Veränderungen in der Bereitstellung führen. Neue Anwendungen, die in Software-Containern integriert sind oder auf serverlosen Funktionen laufen, können durch ihre On-Demand-Skalierbarkeit die Vorteile der Cloud nutzen. Anstatt komplette Betriebssysteme unter jeder Anwendungskomponente zu benötigen, können also Container eingerichtet werden, die stattdessen nur die notwendigen Elemente enthalten – also deutlich weniger Ressourceneinsatz für den gleichen Arbeitsaufwand. Sie zerlegen Anwendungen in handliche Komponenten, die ausschließlich ihre zugewiesene Rolle innerhalb von Applikationen ausführen. Die Aufteilung in kleinere Bausteine macht die Anwendungen damit deutlich skalierbarer. Wenn mehr Ressourcen benötigt werden, können dafür einfach zusätzliche Container-Images verwendet werden.

Die Basis für diese Prozesse sind Daten. Der erhöhte Datendurchsatz dieser Anwendungen und die damit generierten Informationen müssen in sinnvolle Wege geleitet werden. Während Computing leichter verteilt und in hybride oder Multi-Cloud-Umgebungen verschoben werden kann, waren die Probleme der Datenspeicherung und -verwaltung bisher nicht so einfach zu lösen. Containermanagementsysteme wie Kubernetes werden deshalb immer beliebter, um das Hybrid- und Multi-Cloud-Management zu vereinfachen. Denn die Fähigkeit, mehrere Container zu betreiben und mit Kubernetes an unterschiedlichen Orten zu verwalten, schafft gleichzeitig eine gewisse Unabhängigkeit von dedizierten Cloud-Providern. Dies gilt allerdings nur für die Anwendungsseite, nicht für die Daten an sich.

Dezentrales Datenmanagement und Rechenzentrumsdesign

Für Unternehmen, die entweder in der Cloud arbeiten oder eine Anwendung auf einen Multi-Cloud-Ansatz umstellen wollen, setzt die erfolgreiche Implementierung einer hybriden Cloud-Datenbank voraus, dass sie in Grundzügen verstehen, wie ihre Rechenleistung zu verteilen ist. Bei Anwendungen mit einem Hauptknotenpunkt werden alle Operationen von einem zentralen Standort aus gesteuert und verwaltet, und weitere Knoten sind diesem untergeordnet. Dieses System funktioniert in Umgebungen wie „traditionellen“ Rechenzentren, da es das gesamte lokale Netzwerk einschließt.

Wenn jedoch mehrere Clouds parallel verwendet werden, ist dieser Ansatz eher ungeeignet – beispielsweise ist es schwierig, über eine bestimmte Ebene von Anfragen hinaus zu skalieren, da ein einziger Knoten die gesamte Anwendung koordinieren muss. Bei geografisch verteilten Apps beeinträchtigt diese Koordinationslatenz die Performance noch mehr. Egal, wo sich Kunden oder Nutzer befinden, sie müssen immer auf denselben Server zugreifen. Das kann Anwendungen im Ernstfall dank hoher Ping-Zahlen fast unbrauchbar machen.

Der alternative Ansatz – „masterlos“ und vollständig dezentral – kann diese Probleme lösen. Dezentrales Computing bedeutet die Verwaltung von Prozessen an mehreren Standorten; für eine funktionale Hybrid Cloud müssen die gleiche Datenschicht (data layer) oder Datenbankplattformen an allen Standorten verfügbar sein. Für einen vollständig Cloud-basierten, nativen Datenbankservice müssen alle Optionen ohne Veränderung des Serviceniveaus oder Änderungen an den Anwendungen ausführbar sein.

Außerdem muss dieser Ansatz einen vollständigen Datentransfer unterstützen. Auch wenn man jetzt mit der Datenmanagementplattform eines Anbieters zufrieden ist, sollten Unternehmen sich trotzdem die Möglichkeit vorbehalten, ihre Daten zu einem späteren Zeitpunkt in andere Cloud- oder Rechenzentrumsstandorte zu übertragen. Und auch hier sollte keine grundsätzliche Neuentwicklung der eigenen Anwendungen nötig sein. Die eigene Cloud-Datenbank und Infrastruktur anbieterunabhängig zu gestalten, beugt einigen potenziellen Problemen vor. Unternehmen können so weiterhin die Vorteile der internen und bestehenden Rechenzentrumsinfrastruktur erhalten und die Cloud flexibel dort einsetzen, wo es für sie sinnvoll ist. Diese Vorteile für Architektur und Anwendungsentwicklung zahlen sich langfristig aus. Außerdem ist man nicht abhängig von einer sich möglicherweise ändernden Preisstruktur oder dem Angebot eines einzigen Providers.

Kontrolle über die eigene Datenstrategie behalten

Für IT-Entscheider bedeutet die Auseinandersetzung mit diesen Problemen, dass sie ein Gewirr aus Speicher-, Datenbank- und Anwendungsinfrastrukturkomponenten so arrangieren müssen, dass das Endergebnis die eigenen Anwender und Entwickler bestmöglich unterstützt. Die Koexistenz alter und neuer IT-Komponenten und organisch gewachsene Strukturen erschweren dies oft. Auch ein vollständiger Umzug in die Cloud ist selten praktikabel oder sinnvoll. Stattdessen sollten Unternehmen prüfen, wie APIs und Anwendungen erfolgreich miteinander verknüpft und ineinander integriert werden können, um als durchdachtes großes Ganzes bestmögliche Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Patrick McFadin, Vice President Developer Relations bei Datastax.
Patrick McFadin, Vice President Developer Relations bei Datastax. (Bild: Datastax)

Interne Rechenzentren werden (erst einmal) nicht verschwinden. Auch wenn Unternehmen vermehrt die Vorteile der Public Cloud für sich entdecken, können oder wollen doch längst nicht alle ihre IT vollständig in die Public Cloud verlagern. In großen Unternehmen schiebt die Verflechtung traditioneller Anwendungen wie ERP, die durch Integration und APIs miteinander verbunden sind, dem einen Riegel vor. Stattdessen wird sich der standortübergreifende Betrieb im Hybrid- und Multi-Cloud-Modus als das go-to für die Bereitstellung von Anwendungen und Applikationen durchsetzen. Unternehmen, die mit dieser Entwicklung Schritt halten möchten, sollten sich ernsthaft mit verteiltem Computing und Datenbankdesign auseinandersetzen. Denn nur dann können sie die eigene Datenautonomie gewährleisten.

*Der Autor: Patrick McFadin, Vice President Developer Relations bei Datastax

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