Mehr Sicherheit und Skalierbarkeit
Big Data-Medienarchive mittels Object Storage bewältigen
Datenintegrität durch Erasure Codes, Datensicherheit durch Verschlüsselung
Neben der einfachen Adressierungslogik ist ein weiterer Vorteil von Object Storage, dass Daten global auf Rechenzentren an verschiedenen Standorten verteilt werden können, je nach Object Storage-System sogar über heterogene Disks und Knoten. Bei RAID hingegen müssen alle Daten lokal vorliegen. Üblichen Latenzen aufgrund großer Distanzen wird unter anderem durch lokales Caching, Netzwerkkomprimierung und Lastenausgleich entgegengewirkt.
Mittels HTTP-REST-Schnittstelle zur Cloud ist bei Object-Storage-Lösungen der flexible Zugriff auf Datenobjekte in Hochgeschwindigkeit möglich. Datenintegrität wird erreicht, indem Objekte über verschiedene Knoten mit entsprechender Redundanz mittels sogenannter Erasure Codes verteilt werden. Wie der Name "Erasure" schon andeutet, nutzen Object-Storage-Systeme Algorithmen zur Fehlerkorrektur, die sie in eindeutige Codes umwandeln.
Das Besondere: Sind die Codes zur Speicherung verteilt, reicht eine zufällige Teilmenge der Codes zum schnellen Abruf der Daten. Einzelne Codes werden automatisch getestet und im Fehlerfall durch Ersatzcodes ersetzt. Auf diese Weise werden verschwiegene Bitfehler vermieden. Durch Features wie Kompression und Verschlüsselung können Administratoren die Sicherheit ihrer Daten individuell anpassen und das Level der Datenintegrität selbst definieren.
- Trendthema Big Data
Von der Auswertung der riesigen Datenmengen, die täglich von IT-Systemen erfasst werden, versprechen sich Unternehmen, aber auch öffentliche Einrichtungen große Vorteile. - Vorteile von Big Data
Laut der Untersuchung von Barc erwarten sich Unternehmen von Big Data vor allem Vorteile auf strategischer Ebene. Doch das setzt voraus, dass Fachleute aus unterschiedlichen Bereichen Hand in Hand arbeiten: Business Manager, IT-Fachleute und Experten für das Sammeln und Auswerten von großen Datenbeständen. - Benno Zollner, Chief Information Officer von Fujitsu Technology Solutions
" Big Data Lösungen kombinieren Informationen aus unterschiedlichen Quellen und einer Vielzahl von Technologien. Deshalb müssen Big-Data-Fachleute interdisziplinäre Erfahrungen mitbringen." - Big Data: Wer analysiert?
Die Analyse der Daten, die im Rahmen von Big-Data-Projekten erfasst werden, erfolgt laut einer Studie von TCS vornehmlich durch die Fachabteilungen, die diese Informationen verwenden. Die IT-Abteilung spielt eine untergeordnete Rolle. - Kay Müller-Jones, Head of Global Consulting Practice bei Tata Consultancy Services:
"Neben technischen Fertigkeiten und fachlichem Wissen sollten Big-Data-Fachleute über ein hohes Maß an Fingerspitzengefühl im Umgang mit Kollegen verfügen. Denn gerade Big Data erfordert ein fachbereichsübergreifendes Denken, das Informationen aus vormals klar abgegrenzten Bereichen zusammenführt." - Big Data, die Probleme
Laut einer Studie des Marktforschungsinstituts Barc zählt fehlendes Fachwissen zu den größten Hemmnissen, mit denen sich europäische Unternehmen bei Big-Data-Projekten konfrontiert sehen. - Big Data: Wer ist zuständig?
Die Verarbeitung, das "Processing", von Big Data ist Aufgabe von IT-Fachleuten. Das können hauseigene Mitarbeiter sein, aber auch externe Spezialisten. - Analytische Infrastruktur für Big Data
Automatische Selbstheilung räumt Performance-Einbußen aus dem Weg
Wurden Object-Storage-Systeme ursprünglich für die Cloud mit entsprechenden Protokollen entwickelt, stehen heute Standardprotokolle wie CIFS und NFS zur einfachen Integration von Object Storage in die Betriebssystemumgebung zur Verfügung. Als Disk-basierte Speicherlösung kann Object Storage gegenüber Tape sofort mit dem Datenstreaming starten.
Ist der Austausch von Laufwerken oder die Implementierung in eine neue Umgebung nötig, werden mit den Funktionen der Selbstheilung- und Migration Objekte automatisch umgeschichtet - ohne Performance-Einbußen und Auswirkungen auf den Workflow. Geht es um Investitionen in eine neue Technologie, sind die Argumente Kapital- und Betriebskosteneinsparungen am überzeugendsten - heute ebenso wie noch vor 50 Jahren; wie im Falle der BBC.
Das Pro von Object-Storage-Lösungen: Aufgrund der robusten Algorithmen können kostengünstigere Disk-Laufwerke eingesetzt werden, die bekanntlich weniger Strom- und Kühlungsbedarf haben. Je nach Umfang der Infrastruktur versprechen Object-Storage-Lösungen jährliche Einsparungen von 10 bis 30 Prozent - bei Big-Data-Umgebungen ist dies ein entsprechend hoher Betrag. (cvi)