{"id":24147,"date":"2024-05-16T09:46:28","date_gmt":"2024-05-16T09:46:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.northcdatacenters.com\/de\/?p=24147"},"modified":"2024-11-22T14:43:23","modified_gmt":"2024-11-22T14:43:23","slug":"herausforderungen-bei-der-cloud-first-und-data-first-strategie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.northcdatacenters.com\/de\/wissen\/herausforderungen-bei-der-cloud-first-und-data-first-strategie\/","title":{"rendered":"Herausforderungen bei der \u00abCloud First\u00bb- und \u00abData First\u00bb-Strategie"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text css=““ lead=“true“]Immer mehr Unternehmen streben danach, „datengesteuert“ zu werden. Die Anzahl der Initiativen zum Sammeln und Analysieren von Daten w\u00e4chst rasant, darunter IoT (Internet der Dinge), KI (k\u00fcnstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen) usw. Zudem besteht ein gro\u00dfer Bedarf, Daten aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Clouds auf logische und zusammenh\u00e4ngende Weise zu analysieren. Doch wie k\u00f6nnen die Daten in diesen unterschiedlichen Silos miteinander verbunden werden? Und welche Strategie ist f\u00fcr das Rechenzentrum geeignet?[\/vc_column_text]\n \n \n \n \"Wie\n <\/picture>\n[vc_column_text margin_block_start=“large-block-start“ css=““]<\/p>\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, wie beispielsweise aufgrund der weit verbreiteten Nutzung von Microsoft 365<\/a> und Salesforce<\/a>. Au\u00dferdem werden immer mehr Arbeitslasten auf IaaS-Infrastrukturen wie Microsoft Azure<\/a> und Amazon Web Services (AWS)<\/a> ausgef\u00fchrt. Und nat\u00fcrlich befindet sich ein Gro\u00dfteil der Daten immer noch lokal oder in einer privaten Cloud in einem Colocation-Datacenter.<\/div>\n

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Herausforderungen aufgrund der Datenfragmentierung<\/h2>\n
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Diese Fragmentierung f\u00fchrt zu einer Reihe von Problemen, erkl\u00e4rt Alexandra Schless<\/a>, CEO von NorthC. „Die Kunden wissen nicht immer, wo sich ihre Daten befinden, insbesondere wenn es sich um datenschutzsensible Informationen von Kunden oder Mitarbeitern handelt. F\u00fcr diese Unternehmen gestaltet es sich daher schwierig, die Datenschutzgesetze einzuhalten.“<\/p>\n

Des Weiteren k\u00e4mpfen die IT-Abteilungen damit, sicherzustellen, dass alle Cloud- und anderen Datenbanken die gleichen hohen Standards in Bezug auf Qualit\u00e4t, Kontinuit\u00e4t und Sicherheit erf\u00fcllen. Kennen Sie viele Unternehmen, die beispielsweise ein Backup ihrer Microsoft 365<\/a> Umgebung erstellen?<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus ist es aufgrund der Datengravitation<\/a> oft schwierig, Daten aus den verschiedenen Silos zu extrahieren. Dies bezieht sich auf das wachsende Ph\u00e4nomen, 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.<\/p>\n<\/div>\n

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Data Lake in der Cloud<\/h2>\n
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Schless erkl\u00e4rt: „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 sein, 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.“<\/p>\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, diesen selbst in die Cloud zu legen. Da jedoch das Verschieben solch gro\u00dfer Datenmengen keine einfache Aufgabe ist, sollten auch die Analysetools in dieselbe Cloud platziert werden. Schless f\u00fcgt hinzu: „Was vielen Unternehmen nicht bewusst ist, sind die Netzwerkkosten, die eine solche Strategie mit sich bringt. Letztlich geht es darum, sehr gro\u00dfe Datenmengen in den Data Lake zu \u00fcbertragen.“<\/p>\n<\/div>\n

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Edge Computing liefert die Antwort<\/h2>\n
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Es ist daher 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. Au\u00dferdem 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 schlie\u00dflich 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 zum Beispiel im Gesundheitswesen von gro\u00dfer Bedeutung, wo Organisationen aufgrund der Art der von ihnen erbrachten Dienstleistungen \u00e4u\u00dferst datenschutzsensible Daten verarbeiten.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Einige Daten werden immer noch zentral ausgewertet<\/h2>\n
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Gleichzeitig bleibt der Wunsch bestehen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren. Deshalb ist es f\u00fcr CIOs (Chief Information Officers) und CDOs (Chief Digital Officers) ratsam, zu \u00fcberlegen, welche Daten f\u00fcr eine zentrale Verarbeitung geeignet sind und welche nicht. Welche Daten m\u00f6chten Sie ‚at the edge‘ analysieren, um sofort darauf reagieren zu k\u00f6nnen? Und welche Daten m\u00f6chten Sie zun\u00e4chst in den Data Lake verschieben, um Gesch\u00e4ftsprozesse zu optimieren oder neue Funktionalit\u00e4ten und Services zu entwickeln?<\/p>\n

Schless erkl\u00e4rt: „Wenn Sie Daten von einer Maschine mit IoT-Sensoren auslesen, m\u00fcssen Sie nicht alle Daten zentral sammeln. Die meisten davon m\u00f6chten Sie ‚at the edge‘, in unmittelbarer N\u00e4he, analysieren. Nur die Ergebnisse dieser Daten werden gespeichert – den Rest der Informationen ben\u00f6tigen 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.“<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Denken Sie \u00fcber die Datacenterlandschaft nach<\/h2>\n
Die Kombination von „Cloud first“ und „Data first“ bedeutet, dass Unternehmen ihre Datacenterlandschaft \u00fcberdenken m\u00fcssen. Einerseits haben sie es mit Daten in vielen verschiedenen SaaS-, PaaS- und IaaS-Silos zu tun, andererseits mit Daten, die idealerweise in Bezug auf Latenzzeiten und Netzwerkkosten so nah wie m\u00f6glich an der Quelle gespeichert und verarbeitet werden m\u00fcssen. Dies erfordert eine \u00fcberarbeitete Rechenzentrumsstrategie<\/a>. Die 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<\/a> in dem entstehenden \u00d6kosystem bereitzustellen.<\/div>\n

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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]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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