Analytics in der Cloud. Das Beispiel Microsoft Azure

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1 Analytics in der Cloud Das Beispiel Microsoft Azure

2 Warum überhaupt Cloud Computing? Ein kleiner Blick in den Markt Microsoft : hat sein Geschäftsmodell komplett umgestellt vom Lizenzgeschäft auf Devices and Services Cloud-First Strategie SAP : Jüngste Umstrukturierungen begründen sich mit dem Wandel zur Cloud-Company (letzte geplante Übernahme: Concur für 6,5 Mrd ) Gemessen am Umsatz mit Cloud- Diensten ist SAP die Nummer zwei nach dem US-Konkurrenten Salesforce Oracle : verliert im ERP Segment zunehmend Marktanteile (4% Wachstum gegenüber 14% der gesamten Branche). Der Grund: laut Analysten hinkt Oracle im Cloudgeschäft hinterher 3

3 Agenda Eigenschaften von Cloud Computing Einführung in Azure Vorstellung der Analytics-Möglichkeiten in Azure Beispielszenarien für Analytics in der Cloud 4

4 Eigenschaften von Cloud Computing Der On-Premises Gemüsegarten 5

5 Eigenschaften von Cloud Computing Der Cloud Gemüsegarten 6

6 Eigenschaften von Cloud Computing Kosten und Effizienz 7

7 Eigenschaften von Cloud Computing Kosten und Effizienz Große Serverfarmen können effizient betrieben werden Ressourcen werden optimal ausgenutzt Komponenten optimal aufeinander abgestimmt Neue Dienste können schnell bereitgestellt werden Beispiel: Die Bereitstellung einer neuen VM dauert bei HMS 2 Tage 8

8 Eigenschaften von Cloud Computing Skalierbarkeit, Verfügbarkeit 9

9 Eigenschaften von Cloud Computing Skalierbarkeit, Verfügbarkeit On-Premises Lösungen können weniger schnell an sich ändernde Arbeitslast angepasst werden Bei On-Premises Lösungen ist es schwierig, das Optimum aus Kosten und Leistungsreserven zu finden Bei Cloud-Lösungen skalieren die Kosten mit der Arbeitslast 10

10 Eigenschaften von Cloud Computing Sicherheit 11

11 Eigenschaften von Cloud Computing Sicherheit Sicherheitsrisiken bei On-Premises Szenarien werden unterschätzt, z.b.: Faktor Mensch veraltete Sicherheitstechnik Systeme sind nicht auf dem aktuellsten Stand Beurteilung oft emotional geprägt (Analogie: Das Geld der Großmutter unter dem Kopfkissen) 12

12 Eigenschaften von Cloud Computing Sicherheit Pro Cloud Standardisierte Sicherheitsarchitektur von Experten entworfen Systeme werden auf dem aktuellsten Stand gehalten Große Konkurrenz zwischen den Anbietern. Wer in punkto Sicherheit Lücken offenbart, wird im Markt nicht bestehen können Faktor Mensch zum Teil ausgeschaltet Wo liegen die Daten? Keine emotionale Verbindung zwischen IT Personal und Organisation Contra Cloud Alle Daten nehmen den Weg durch das Internet Aber: Auch hier können VPN-Tunnel zwischen dem Standort und den Systemen in der Cloud aufgebaut werden (analog der Verbindung von 2 Standorten; Zugriff der Mitarbeiter auf interne Systeme über VPN) Nicht alles muss in der Cloud betrieben werden Man gibt seine Daten und Infrastruktur in fremde Hände Zugriff von Behörden auf die Datacenter der Cloud-Anbieter 13

13 Eigenschaften von Cloud Computing Sicherheit vor Datenverlust: Redundanz 15

14 Eigenschaften von Cloud Computing Sicherheit vor Datenverlust: Redundanz Redundanz in Cloud-Szenarien herzustellen ist ein Kinderspiel Auch Georedundanz ist einfach möglich 16

15 Eigenschaften von Cloud Computing Resümee Cloud-Computing bietet viele Chancen, aber auch Risiken Generell abhängig von der Verfügbarkeit des Internet, Bandbreite könnte gegen manche Cloudszenarien sprechen Bewertung muss differenziert und frei von Vorurteilen erfolgen 17

16 Microsoft Azure Motivation Sehr gute Integrationsmöglichkeiten in eine bestehende firmeninterne Microsoft IT-Infrastruktur Stufenlose Verteilung auf interne und cloud-basierte System einfach möglich Microsoft ist einziger Cloudanbieter, der durch die EU in Bezug auf die Einhaltung der EU- Datenschutzrichtlinien zertifiziert wurde. 19

17 Microsoft Azure 20

18 Analytics-Möglichkeiten in Azure Azure SQL Database Relationaler Teil des SQL Server als SaaS Angebot Größen bis zu 500 GB Auch für Hybridlösungen geeignet, einfache Synchronisation zwischen On-Premises SQL Server DBs und Azure SQL SLA von 99,99% 21

19 Analytics-Möglichkeiten in Azure Virtuelle Maschinen In den Kosten sind die Lizenzen bereits enthalten Viele vorgefertigte Images (auch nicht-ms-systeme) VM Infrastruktur in Azure basiert auf Hyper-V Images können also einfach zwischen der Cloud und einem internen Hyper-V-Server hin- und hergeschoben werden Mit diesen VMs kann mit den bekannten Server Systemen von Microsoft (SQL Server, SharePoint) eine komplette BI- Infrastruktur aufgebaut werden Natürlich sind auch Hybrid-Szenarien möglich 22

20 Analytics-Möglichkeiten in Azure HDInsight Azure Adaption von Hadoop, basierend auf der Hortonworks Distribution Diese basiert zu 100% auf Apache Hadoop Datenspeicherung auf separatem Azure Speicher (Blob storage) Größe bis zu 40 Knoten, größere Cluster auf Anfrage Bietet u.a. Unterstützung für.net und Java Vorbereitete Verknüpfung zu Excel über PowerQuery 23

21 Analytics-Möglichkeiten in Azure Azure ML (Machine Learning) Dienst in Azure zum Erstellen und Verwalten von Vorhersagemodellen (beta Version) Bewährte ML-Algorithmen aus Xbox und Bing Unterstützung von R Thementisch: Datamining mit Microsoft Azure ML, um 13:15 24

22 Cloud-Analytics und Self Service BI Integration von Azure Diensten in Excel 2013 Veröffentlichen von SSBI Ergebnissen (z.b. über SharePoint, Stichwort Power BI) Mobile BI lässt sich über Analytics in der Cloud leicht umsetzen Workshop: Microsoft Self Service BI, um 13:15 25

23 Analytics in der Cloud Beispielszenario 1: Testen und Evaluieren Testen von Data Mining Algorithmen mit eigenen Daten (-> Azure ML) Testen von hardwareintensiven Szenarien (Hadoop Cluster -> HDInsight) Evaluieren von Software und Architekturen (SQL Server, SharePoint) 26

24 Analytics in der Cloud Beispielszenario 2: Testserver In Entwicklungsprozessen mit Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebung kann das Testsystem gut auf einer VM (in der Cloud) betrieben werden Wird nur sporadisch benötigt Kann von den Entwicklern verwaltet werden Wird normalerweise nicht mit Produktionsdaten betrieben 27

25 Analytics in der Cloud Beispielszenario 3: Datensicherung Daten in der Cloud (geo)redundant speichern 28

26 Analytics in der Cloud Beispielszenario 4: Hybrid Lösungen Daten On Premises, Reporting in der Cloud Hierfür VM mit SSRS einrichten Durch Single Sign On transparent für den Benutzer Erster Schritt zu mobile BI 29

27 Analytics in der Cloud Analyselösungen schlüsselfertig aus der Cloud? Aus: Success in the cloud: Why workload matters, Whitepaper von IBM,

28 Analytics in der Cloud Wegweiser Thementisch: Analysepower aus der Microsoft Cloud, 11:30 Thementisch: Datamining mit Microsoft Azure ML, um 13:15 Workshop: Microsoft Self Service BI, um 13:15 32

29 Analytics in der Cloud Johannes Schluchter Teamleiter / Senior Software Ingenieur HMS Analytical Software GmbH Rohrbacher Str Heidelberg HMS auf XING: https://www.xing.com/company/hmsanalyticalsoftwaregmbh 33

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