So bauen Sie einen wachstumsorientierten Data Analytics -Stack für Data Analytics auf

Beim Aufbau eines wachstumsorientierten Data Analytics kommt es vor allem aufDeployment und die Unterstützung Cloud Lösungen an. Laut Gartner werden bis 2025 mehr als 85 % der Unternehmen ein Cloud verfolgen, doch sie werden ihre digitalen Strategien nur dann vollständig umsetzen können, wenn sie Cloud Architekturen und Technologien einsetzen. Cloud Technologien ermöglichen es Unternehmen, skalierbar Data Analytics modernen, dynamischen Umgebungen wie öffentlichen, privaten und hybriden Clouds aufzubauen und zu betreiben.

Deployment fürDeployment Cloud Deployment

Ihre Data Analytics sollteCloud Cloud Deployment unterstützen, um mehr Flexibilität, Effizienz und Datenschutz zu gewährleisten. Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die einzelnen Modelle und ihre Vorteile:

Cloud bedeutet einfach, dass ein Unternehmen mehrere verschiedene öffentliche Clouds wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud nutzt, anstatt nur eine. WarumCloud? Hier sind einige der überzeugenden Gründe:

• Die Fähigkeit, die am besten geeignete Technologie für ein Cloud auszuwählen.
• Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis erzielen, indem man Anbieter mit den niedrigsten Kosten auswählt und bei Preisverhandlungen eine starke Verhandlungsposition einnimmt.
• Ermittlung verschiedener geografischer Optionen für die Standorte von Cloud zentren.

Ein Hybrid Cloud nutzt eine Kombination aus öffentlichen Clouds, On-Premises und privaten Clouds in Ihrem Rechenzentrum, wobei diese Plattformen Orchestrierung . Deployment Cloud Deployment sinnvoll für Unternehmen, die nicht auf Cloud-Architekturen umsteigen können oder wollen. Beispielsweise möchten Unternehmen in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen sensible Daten möglicherweise On-Premises speichern, On-Premises dennoch elastische Clouds für ihre Advanced Analytics nutzen. Andere Unternehmen verfügen möglicherweise über Anwendungen, die einen zu kostspieligen Datentransfer in die und aus Cloud erfordern würden, wodurch On-Premises attraktiveren Option wird.

Cloud Technologien

Vorsicht: Auch wenn die meisten Analysedatenbanken heutzutage in der Cloud betrieben werden, gibt es große und wesentliche Unterschiede zwischen Cloud und Cloud“. Schauen wir uns einmal an, was Cloud bedeutet und welche Vorteile es bietet.

Die Cloud Computing Foundation definiert Cloud wie folgt:

Cloud Technologien ermöglichen es Unternehmen, skalierbar in modernen, dynamischen Umgebungen wie öffentlichen, privaten und Hybrid-Clouds zu entwickeln und zu betreiben. Container, Service Meshes, Microservices, unveränderliche Infrastruktur und deklarative APIs sind Beispiele für diesen Ansatz.“

„Diese Techniken ermöglichen lose gekoppelte Systeme, die widerstandsfähig, verwaltbar und überwachbar sind. In Kombination mit einer robusten Automatisierung ermöglichen sie es Ingenieuren, häufig und vorhersehbar wirkungsvolle Änderungen mit minimalem Aufwand vorzunehmen.“

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

Scalability

Die bedarfsgerechte elastische Skalierung ermöglicht eine nahezu unbegrenzte Skalierung von Rechenleistung, Speicherplatz und anderen Ressourcen.

Belastbarkeit

Ein Cloud Ansatz ermöglicht es der Cloud Datenbank, einen Systemausfall zu überstehen, ohne dass Daten verloren gehen.

Barrierefreiheit

Cloud nutzen verteilte Datenbanktechnologie, um den Zugriff auf die Datenbank zu vereinfachen.

Vermeiden Sie Lieferanten-Lock-in

Standardbasierte, Cloud Dienste unterstützen die Portabilität zwischen verschiedenen Clouds.

Geschäftliche Agilität

Cloud Anwendungen mit geringem Platzbedarf lassen sich leichter entwickeln, bereitstellen und weiterentwickeln.

Automatisierung

Cloud Datenbanken unterstützen DevOps-Prozesse und ermöglichen so Automatisierung und Zusammenarbeit.

Reduzierte Kosten

Bei einer Cloud Datenbank zahlen Sie nach tatsächlichem Verbrauch und nur für die Ressourcen, die Sie tatsächlich benötigen.

Erste Schritte mit der Actian Analytics AI-Plattform

Die Actian Analytics AI Platform bietet Data Analytics Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics auf einer zuverlässigen und flexiblen Plattform. Die Actian-Plattform erleichtert die Unterstützung vonCloud Deployment ist darauf ausgelegt, Kunden die vollen Vorteile Cloud Technologien zu bieten. Sie kann CPU , Arbeitsspeicher und Speicherressourcen schnell reduzieren oder erweitern, wenn sich Workload ändern. Bei steigender Nutzer werden containerisierte Server bereitgestellt, um den Bedarf zu decken. Der Speicher wird unabhängig von Rechenressourcen bereitgestellt, Rechenressourcen sowohl rechen- als auch speicherorientierte analytic workloads zu unterstützen. Integrationsdienste lassen sich entsprechend der Anzahl der Datenquellen und des Datenvolumens skalieren.

Über den Autor

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian und fördert die Bekanntheit der Integrations-, Verwaltungs- und Fähigkeiten 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 unterstützen, mit Daten neue Maßstäbe in Sachen Innovation und Umsatz zu setzen. Im Actian-Blog hebt Teresa den Wert analytikgestützter Lösungen in verschiedenen Branchen hervor. In ihren Beiträgen finden Sie Beispiele für reale Transformationsgeschichten.