Trends im Data Management
Datenbanken wachsen zu Appliances
Black Box statt Schrauberei
Die meisten dieser Hersteller betrachten zudem die Datenbank nicht mehr isoliert, sondern sehen sie als Teil so genannter Data-Warehouse-Appliances. Solche Produkte kombinieren das DBMS mit eigener oder von Partnern ergänzter Speichertechnik (inklusive Datenkompression), Hardware und Management-Tools zu vorkonfigurierten Lösungen. Im Vergleich mit individuell konfigurierten Data-Warehouse-Lösungen soll dieser Ansatz ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis beim Aufbau einer Basis für Datenauswertungen bieten.
Dieses Versprechen lässt Unternehmen aufhorchen, da immer mehr von ihnen mit ihren bisherigen Data-Warehouse-Lösungen an Leistungsgrenzen stoßen und nach Auswegen suchen. Verursacher sind die rasant steigenden Datenmengen, die Integration des Data Warehouse in Geschäftsprozesse und Anwendungen (beworben unter Bezeichnungen wie "operational BI" und "Real-Time Data Warehousing"), ferner zunehmend komplexere Datenanalysen durch "Power User" sowie schließlich vielfältige Ad-hoc-Abfragen aus wachsenden Benutzergruppen. Das Tuning und die richtige Skalierung des Data Warehouse sind dadurch zur ständigen Herausforderung für die IT geworden und verschlingen die knappen Ressourcen.
Die Aussicht, durch schlüsselfertige Appliances, deren Installation und Wartung der Hersteller oder dessen Partner übernehmen, die technische Infrastruktur auch bei steigenden Anforderungen in den Griff zu bekommen, klingt daher verlockend. Tatsächlich bieten solche Lösungen eine Reihe von Vorteilen. So richtet sich der Preis nach der zu verwaltenden Datenmenge, auf die alle Appliance-Komponenten (Festplatte, CPUs, Speicher, Input-Output und Datenbanksystem) abgestimmt sind. Normalerweise rechnen Anbieter wie Teradata, IBM, Hewlett-Packard (HP), Sun Microsystems/Greenplum, Netezza oder DatAllegro dabei in Terabyte pro Rechnerknoten.