Wie man einen auf Wachstum ausgerichteten Data Analytics Tech Stack aufbaut

Beim Aufbau eines wachstumsorientierten Data Analytics geht es vor allem um Flexibilität beiDeployment und Cloud Unterstützung. Laut Gartner werden bis 2025 mehr als 85 % der Unternehmen das Prinzip Cloud anwenden, aber sie werden nicht in der Lage sein, ihre digitalen Strategien vollständig umzusetzen, wenn sie nicht Cloud Architekturen und Technologien verwenden. Cloud Technologien ermöglichen es Unternehmen, skalierbar Data Analytics in modernen, dynamischen Umgebungen wie öffentlichen, privaten und hybriden Clouds aufzubauen und auszuführen.

Deployment

Ihre Data Analytics sollte Cloud und hybrideDeployment unterstützen, um mehr Flexibilität, Effizienz und Datenschutz zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie einen kurzen Überblick über jedes Modell und seine Vorteile:

Cloud bedeutet einfach, dass ein Unternehmen mehrere verschiedene öffentliche Clouds wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud nutzt, anstatt nur eine. Warum Cloud? Im Folgenden finden Sie einige der überzeugenden Gründe:

• In der Lage sein, die am besten geeignete Technologie für ein Cloud auszuwählen.
• Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis durch die Wahl des Anbieters mit den niedrigsten Kosten und die Möglichkeit, bei Preisverhandlungen ein Druckmittel einzusetzen.
• Verschiedene geografische Optionen für die Standorte von Cloud erhalten.

Ein hybrides Cloud verwendet eine Kombination aus öffentlichen Clouds, On-Premises und privaten Clouds in Ihrem Rechenzentrum mit Orchestrierung zwischen diesen Plattformen. Die hybrideDeployment ist für Unternehmen nützlich, die nicht auf Cloud umsteigen können oder wollen. Unternehmen in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen möchten beispielsweise sensible Daten On-Premises speichern, aber dennoch elastische Clouds für ihre advanced analytics nutzen. Andere Unternehmen haben möglicherweise Anwendungen, die zu viele teure Datenbewegungen in die und aus der Cloud erfordern würden, so dass On-Premises eine attraktivere Option ist.

Cloud Technologien

Aber Vorsicht: Auch wenn die meisten Analysedatenbanken heute in der Cloud laufen, gibt es große und signifikante Unterschiede zwischen Cloud und Cloud. Lassen Sie uns kennenlernen was Cloud bedeutet und welche Vorteile es hat.

Die Cloud Native Computing Foundation definiert Cloud Native als:

"Cloud Technologien ermöglichen es Unternehmen, skalierbar Anwendungen in modernen, dynamischen Umgebungen wie öffentlichen, privaten und hybriden Clouds zu erstellen und auszuführen. Container, Service Meshes, Microservices, unveränderliche Infrastrukturen und deklarative APIs sind Beispiele für diesen Ansatz."

"Diese Techniken ermöglichen lose gekoppelte Systeme, die widerstandsfähig, verwaltbar und beobachtbar sind. In Kombination mit robuster Automatisierung ermöglichen sie es Ingenieuren, mit minimalem Aufwand häufig und vorhersehbar Änderungen vorzunehmen, die sich stark auswirken."

Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile einer Cloud Analysedatenbank gegenüber einer Cloud Analysedatenbank aufgeführt.

Skalierbarkeit

Die elastische Skalierung nach Bedarf bietet eine nahezu unbegrenzte Skalierung von Rechen-, Speicher- und anderen Ressourcen.

Resilienz

Ein Cloud Ansatz ermöglicht es der Cloud Datenbank, einen Systemausfall ohne Datenverlust zu überstehen.

Erreichbarkeit

Cloud verwendet eine verteilte Datenbanktechnologie, um die Datenbank leicht zugänglich zu machen.

Lieferanten-Lock-in vermeiden

Auf Standards basierende Cloud Dienste unterstützen die Übertragbarkeit zwischen verschiedenen Clouds.

Geschäftliche Agilität

Cloud Anwendungen mit geringem Platzbedarf sind einfacher zu entwickeln, bereitzustellen und zu optimieren.

Automatisierung

Cloud Datenbanken unterstützen DevOps-Prozesse, um Automatisierung und Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Reduzierte Kosten

Eine native Cloud ermöglicht es Ihnen, nach Bedarf zu zahlen und nur für die Ressourcen zu bezahlen, die Sie benötigen.

Starten Sie mit der Actian Data Platform

Die Actian Data Platform bietet Datenintegrations-, Datenmanagement- und Datenanalysedienste in einer zuverlässigen und flexiblen Plattform. Die Actian Plattform erleichtert die Unterstützung von Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Implementierungen und ist so konzipiert, dass sie den Kunden die vollen Vorteile von Cloud-nativen Technologien bietet. Sie kann CPU-Kapazität, Arbeitsspeicher und Speicherressourcen schnell verkleinern oder vergrößern, wenn sich die Arbeitslastanforderungen ändern. Wenn die Benutzerlast steigt, werden die containerisierten Server entsprechend der Nachfrage bereitgestellt. Der Speicher wird unabhängig von den Rechenressourcen bereitgestellt, um rechen- oder speicherzentrierte analytische Workloads zu unterstützen. Die Integrationsdienste können entsprechend der Anzahl der Datenquellen und Datenmengen skaliert werden.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian und sorgt für die Bekanntheit der Integrations-, Management- und Funktionen der Actian Data Platform. Sie verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Marketing für Analyse-, Sicherheits- und Cloud bei Branchenführern wie Cisco, McAfee und VMware. Teresa konzentriert sich darauf, Kunden dabei zu helfen, mit Daten ein neues Innovations- und Umsatzniveau zu erreichen. Im Actian-Blog hebt Teresa den Wert von analytischen Lösungen in verschiedenen Branchen hervor. In ihren Beiträgen finden Sie Geschichten aus der Praxis.