{"id":24589,"date":"2024-03-06T14:45:55","date_gmt":"2024-03-06T14:45:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.northcdatacenters.com\/ch-de\/?p=24589"},"modified":"2026-04-21T13:11:09","modified_gmt":"2026-04-21T13:11:09","slug":"herausforderungen-bei-der-cloud-first-und-data-first-strategie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.northcdatacenters.com\/ch-de\/datacenter\/herausforderungen-bei-der-cloud-first-und-data-first-strategie\/","title":{"rendered":"Herausforderungen bei der «Cloud First»- und «Data First»-Strategie"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text lead=»true»]Immer mehr Unternehmen wollen «datengesteuert» werden. Die Zahl der Initiativen zum Sammeln und Analysieren von Daten w\u00e4chst schnell: IoT (Internet der Dinge), KI (k\u00fcnstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen), usw. Ausserdem besteht ein grosser Bedarf, Daten aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Clouds auf logische und zusamenh\u00e4ngende Weise zu analysieren. Doch wie lassen sich die Daten in diesen verschiedenen Silos miteinander verbinden? Und was ist die geeignete Strategie f\u00fcr das Rechenzentrum?[\/vc_column_text]\n \n \n \n \"Wie\n <\/picture>\n[vc_column_text margin_block_start=»large-block-start»]<\/p>\n

<\/h2>\n

Daten in vielen verschiedenen Clouds<\/h2>\n
Aufgrund der Beliebtheit der Cloud stehen Unternehmen vor einer zus\u00e4tzlichen Herausforderung: Wie lassen sich die Daten in den verschiedenen Clouds miteinander verbinden? Viele Daten sind in SaaS-Anwendungen gespeichert – beispielsweise aufgrund der Beliebtheit von Microsoft 365 und Salesforce. Ausserdem gibt es immer mehr Arbeitslasten, die auf IaaS-Infrastrukturen wie Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS) laufen. Und nat\u00fcrlich befindet sich ein Grossteil der Daten immer noch vor Ort oder in einer privaten Cloud in einem Colocation-Datacenter.<\/div>\n

[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n

Herausforderungen aufgrund der Datenfragmentierung<\/h2>\n
Diese Fragmentierung f\u00fchrt zu einer Reihe von Problemen, sagt Alexandra Schless, CEO von NorthC. «Die Kunden wissen nicht immer, welche Daten sich wo befinden. Dazu k\u00f6nnen datenschutzsensible Daten von Kunden oder Mitarbeitern geh\u00f6ren. F\u00fcr diese Unternehmen ist es daher schwierig, das Datenschutzgesetz einzuhalten.»<\/div>\n
<\/div>\n
Dar\u00fcber hinaus haben die IT-Abteilungen Schwierigkeiten zu gew\u00e4hrleisten, dass alle Cloud- und anderen Datenbanken denselben hohen Standards in Bezug auf Qualit\u00e4t, Kontinuit\u00e4t und Sicherheit entsprechen. Oder kennen Sie viele Unternehmen, welche ein Backup ihrer Microsoft 365 Umgebung erstellen?<\/div>\n
<\/div>\n
Hinzu kommt, dass es aufgrund der Datengravitation<\/a> oft schwierig ist, Daten aus den verschiedenen Silos zu extrahieren. Damit ist das wachsende Ph\u00e4nomen gemeint, dass Daten Anwendungen und Dienste anziehen, einfach weil es einfacher ist, die Anwendung oder den Dienst dorthin zu verlagern, wo die Daten sind, als andersherum.<\/div>\n

[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n

Data Lake in der Cloud<\/h2>\n
Schless: «Diese drei Aspekte bedeuten, dass die Analytik innerhalb einer Anwendung gut funktioniert, zum Beispiel die Analyse von Kundendaten in Salesforce. Aber es wird eine Herausforderung, die Daten aus Ihrem CRM-System mit beispielsweise den ERP-Daten in einer anderen Cloud zu kombinieren. Man kann zwar die Ergebnisse der einzelnen Analysen kombinieren, aber nicht die zugrunde liegenden Datens\u00e4tze.»<\/div>\n
<\/div>\n
Aus diesem Grund entscheiden sich immer mehr Unternehmen f\u00fcr einen «Data Lake»: einen zentralen Ort, an dem alle Daten in unstrukturierter Form gespeichert werden. Dies erm\u00f6glicht es, Daten aus verschiedenen Quellen gemeinsam zu analysieren. Angesichts der enormen Datenmengen im Data Lake liegt es nahe, den Data Lake selbst in die Cloud zu legen. Und da man diese enormen Datenmengen nicht so einfach verschieben kann, sollte man auch die Analysetools in dieselbe Cloud stellen. Schless: «Was vielen Unternehmen nicht bewusst ist, sind die Netzwerkkosten, die eine solche Strategie mit sich bringt. Schliesslich geht es darum, sehr grosse Datenmengen in den Data Lake zu verschieben.»<\/div>\n

[\/vc_column_text]\n \n \n \n \"\"\n <\/picture>\n[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

Edge Computing liefert die Antwort<\/h2>\n
Es ist also keine \u00dcberraschung, dass Edge Computing<\/a> auf dem Vormarsch ist. Warum sollten Sie Daten, die weit entfernt vom zentralen Rechenzentrum gesammelt werden (z. B. durch IoT-Sensoren), zur Verarbeitung an einen zentralen Ort transportieren, wenn Sie dies auch lokal tun k\u00f6nnen? Zum Beispiel in einem regionalen Rechenzentrum. Es gibt eine Reihe von Gr\u00fcnden, die f\u00fcr eine lokale Analyse in einem regionalen Rechenzentrum sprechen. Erstens ist bei Echtzeitanwendungen die Latenzzeit<\/a> ein wichtiges Kriterium. Je n\u00e4her die Daten an der Quelle verarbeitet werden, desto geringer ist die Latenzzeit. Ausserdem sind die Netzwerkkosten wesentlich geringer, wenn die Daten nahe an der Quelle in einem regionalen Rechenzentrum gespeichert und verarbeitet werden. Dieses Argument wird immer wichtiger, da das Internet der Dinge durch das Hinzuf\u00fcgen datenintensiver Ger\u00e4te wie \u00dcberwachungskameras rasch w\u00e4chst. Und schliesslich ist es aufgrund von Gesetzen und Vorschriften m\u00f6glicherweise nicht w\u00fcnschenswert oder gar m\u00f6glich, Daten in einer zentralen Cloud zu speichern. In vielen F\u00e4llen verlangen die Gesetze, dass die Daten in der Schweiz oder zumindest in der EU verbleiben. Dies ist z. B. im Gesundheitswesen von grosser Bedeutung, wo Organisationen aufgrund der Art der von ihnen erbrachten Dienstleistungen mit \u00e4usserst datenschutzsensiblen Daten umgehen.<\/div>\n

[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n

\n

Einige Daten werden immer noch zentral ausgewertet<\/h2>\n
Gleichzeitig bleibt der Wunsch bestehen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren. Deshalb sind CIOs (Chief Information Officers) und CDOs (Chief Digital Officers) gut beraten, sich zu \u00fcberlegen, welche Daten f\u00fcr eine zentrale Verarbeitung geeignet sind und welche nicht. Welche Daten wollen Sie ‚at the edge‘ analysieren, um dort sofort darauf reagieren zu k\u00f6nnen? Und welche Daten wollen Sie zun\u00e4chst in den Lake verschieben, weil Sie damit Gesch\u00e4ftsprozesse optimieren oder neue Funktionalit\u00e4ten und Services entwickeln k\u00f6nnen? Schless: «Wenn Sie Daten von einer Maschine mit IoT-Sensoren auslesen, m\u00fcssen Sie nicht alle Daten zentral sammeln. Das meiste davon werden Sie ‚at the edge‘, in unmittelbarer N\u00e4he, analysieren wollen. Nur die Ergebnisse dieser Daten werden gespeichert – den Rest der Informationen brauchen Sie nicht mehr. Wenn jedoch eine Maschine defekt ist, m\u00f6chten Sie die Daten verwenden k\u00f6nnen, um die Ursache des Fehlers zu ermitteln. Diese spezifischen Daten m\u00fcssen zentral gespeichert und ausgewertet werden.<\/div>\n<\/div>\n

[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n

Denken Sie \u00fcber die Datacenterlandschaft nach<\/h2>\n
Die Kombination von «Cloud first» und «Data first» bedeutet, dass Unternehmen \u00fcber ihre Datacenterlandschaft nachdenken m\u00fcssen. Denn zum einen haben sie es mit Daten in vielen verschiedenen SaaS-, PaaS- und IaaS-Silos zu tun, zum anderen mit Daten, die im Hinblick auf Latenzzeiten und Netzwerkkosten idealerweise so nah wie m\u00f6glich an der Quelle gespeichert und verarbeitet werden m\u00fcssen. Dies erfordert eine andere Rechenzentrumsstrategie. \u00a0Die Antwort von NorthC auf diese Herausforderung ist ein regionales, Cloud- und Carrier-neutrales Rechenzentrum, das beide Arten von Umgebungen schnell und sicher zusammenf\u00fchrt, um eine Konnektivit\u00e4tsdrehscheibe in dem jetzt entstehenden \u00d6kosystem zu bieten.<\/div>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=»stretch_row» north_c_background_color=»bg-gray-200″][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

Expertenaustausch<\/h3>\n

Tauschen Sie sich mit unseren Experten aus und stellen Sie sicher, dass Ihre Datacenterstrategie auf einem soliden Fundament steht.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=»stretch_row» north_c_background_color=»bg-gray-200″][vc_column]

\n
\n
\n \n <\/picture>\n <\/div>\n\n
\n
<\/h6>\n

Sie ben\u00f6tigen eine Beratung f\u00fcr Ihre spezifische Situation?<\/h3>\n
\n \n