Wie Big Data (große Datenmengen) die Bereiche Datensicherung und Datenspeicherung verändert

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1 I D C E X E C U T I V E B R I E F Wie Big Data (große Datenmengen) die Bereiche Datensicherung und Datenspeicherung verändert August 2012 Verfasst von Carla Arend Gesponsert von CommVault Einführung: Wie Big Data die Datenspeicherung verwandelt Omøgade 8 P.O.Box Copenhagen, Denmark P Big Data ist eine der Kräfte, die den Wandel in der heutigen IT- Industrie vorantreiben. Die Einstellungen zu Big Data reichen von sarkastisch bis enthusiastisch, aber IDC ist sich sicher, dass Big Data die Art und Weise ändern wird, wie wir IT konzipieren und verwenden; noch bedeutsamer jedoch ist, dass Big Data die Art und Weise verändern wird, in der geschäftliche Entscheidungen getroffen werden, da Big Data genauere Daten zeitnaher für die Entscheidungsfindung zur Verfügung stellt. Dieses Paper befasst sich damit, wie sich die neu entstehenden Anwendungsfälle von Big Data auf die IT Infrastruktur auswirken und diese verändern werden. Was ist Big Data? Big Data hat eine analytische Dimension und eine Speicherdimension. Ein Großteil der Diskussionen um Big Data konzentriert sich darauf, wie sich Unternehmen durch die Echtzeitanalyse von existierenden und neuen Datenquellen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Diese neuen Anforderungen auf der analytischen Seite haben auch einen Einfluss auf die Architektur der Speicherarchitektur. IDC definiert Big Data wie folgt: Big-Data-Technologien beschreiben eine neue Generation von Technologien und Architekturen, die konzipiert sind, auf wirtschaftliche Weise Wert aus großen Mengen vielfältiger Daten zu schöpfen, indem sie Hochgeschwindigkeitserfassung, -entdeckung und/oder -analyse ermöglichen. IDCEB11U

2 Abbildung 1 Die vier Elemente von Big Data Quelle: IDC, 2012 Big Data wird anhand der folgenden vier Elemente beschrieben: Menge. Die Herausforderung, immer größere Datenmengen zu handhaben, ist für Speicheradministratoren nichts Neues. Big Data könnte Unternehmen aber schneller an die Grenzen ihrer aktuellen Architektur bringen. Vielfalt. Big Data ermöglicht Organisationen, Daten zu analysieren, die außerhalb der Organisation generiert werden, wie etwa Daten sozialer Medien, Wetterdaten oder Daten, die von Sensoren, Kassensystemen, RFID-Tags, Videoüberwachungskameras usw. generiert werden. Diese neuen Datentypen werfen neue Fragen bezüglich der Informationskontrolle auf und tragen zur Menge an gespeicherten Daten bei. Geschwindigkeit. Mit zunehmender Geschwindigkeit werden in Organisationen Daten gesammelt und mit Big Data Analysewerkzeugen möchten Unternehmen diese in Echtzeit IDC

3 nutzen. Folglich ist die Leistungsfähigkeit ein Hauptelement der zugrundeliegenden IT-Infrastruktur. Wert. Big-Data-Analysen werden durchgeführt, um Organisationen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, zum Beispiel durch ein besseres Verständnis der Präferenzen ihrer Kunden, sodass sie ihre Kunden granularer segmentieren und spezifische Angebote zu präzisen Segmenten anvisieren können. Doch auch Organisationen des öffentlichen Sektors benutzen Big Data, um Betrug zu verhindern, Steuerzahlern Geld zu sparen und Bürgern bessere Dienstleistungen zu bieten, so zum Beispiel auch im Gesundheitswesen. Anwendungsfälle von Big Data entstehen gerade in jeder einzelnen Branche was sie gemeinsam haben, sind Enthusiasmus und Kreativität. Insgesamt gesehen, kann man bei Big Data zwei Ansätze unterscheiden: Bei dem einen werden aktuelle Daten und Analyseprozesse mittels neuer Technologien optimiert, während bei dem anderen Technologie angewandt wird, um Organisationen neue Geschäftsmöglichkeiten zu eröffnen und um über den Tellerrand zu blicken. Von Big Data geschaffene Speicherherausforderungen Während in jeder Branche Big Data Anwendungsfälle entstehen, durch Anwender, die neue Geschäftsmöglichkeiten erschliessen, werden Speichermanager herausgefordert, ihren gegenwärtigen Ansatz zu Speicher und Datensicherung neu zu überdenken, da Big Data Technologien möglicherweise die gegenwärtigen Storageprozesse sprengen und neue erfordern. Wie verändern diese vier Parameter den Bedarf an Datensicherung?Welchen Herausforderungen sehen sich IT-Manager gegenüber? Menge. Immer größere Datenmengen sind für Speichermanager die am häufigsten auftretende Herausforderung. Aufgrund der größeren Datenmengen kämpfen sie mit immer kleiner werdenden Backup-Fenstern, aber immer längeren Backup- Zyklen. Sie kämpfen auch mit Anforderungen für kürzere Wiederherstellungsprozesse. Big Data beschleunigt diese Herausforderungen und stellt die Frage nach der Neugestaltung von Backup-Prozessen wie auch Fragen zum Wert von Daten, und ob alle Daten gleich behandelt werden sollten. Vielfalt. Verschiedene Datentypen, von denen nicht alle innerhalb der Organisation generiert werden, stellen die Frage nach Informationskontrolle. Wie schützt man Daten, die in sozialen Medien generiert wurden? Wie kann man Richtlinien bei Daten anwenden, die in der Cloud leben und in der Cloud analysiert werden, aber die Basis für wichtige Geschäftsentscheidungen bilden? Geschwindigkeit. Schnelligkeit ist ein Hauptattribut von Big Data, und eine kürzere Zeit zur Entscheidungsfindung ist einer ihrer Vorteile. Dies erhöht die Anforderung nach Leistungsfähigkeit der Speicherinfrastruktur IDC 3

4 Wert. Das Ziel der Big-Data-Analyse besteht darin, zusätzlichen Wert für die Organisation zu schaffen. Damit stellt sich die alte Frage nach dem Wert von gespeicherten Daten. Die Differenzierung von Daten stellt weiterhin eine Herausforderung dar und wegen des Fehlens einer effizienten Alternative behandeln viele Unternehmen alle Daten gleich. Eine weitere Dimension von Wert besteht darin, die relevanten Daten zu finden und für den Entscheidungsprozess verfügbar zu machen, vor allem unstrukturierte Informationen. Vorteile von Big Data Wie kann Storage dazu beitragen, dass aus Daten Wert und Wettbewerbsvorteile gewonnen werden? Obwohl die meisten Wettbewerbsvorteile auf Fortschritte im Analytikbereich zurückzuführen sind, spielt auch der Speicher eine wichtige Rolle bei der Befähigung von Big Data, und zwar durch: Die Bereitstellung eines auf Richtlinien basierenden Datenmanagements. Informationsarchitektur und Informationskontrolle sollten überprüft werden, wenn Organisationen Big Data integrieren. Daten durch intelligente Indexierung durchsuchbar machen. Eine weitere Methode der Wertsteigerung besteht darin, Daten für die Geschäftsführung und zur Entscheidungsfindung zu finden und verfügbar zu machen. Die Sicherstellung von Speicherleistung. Leistungsfähigkeit ist ein Hauptparameter innerhalb von Big Data, da der Wert aus der Echtzeitanalyse von Daten kommt. Ein effizientes Datenmanagement stellt eine optimale Speicherleistung sicher. Die Speicherung von Daten auf sehr effiziente Weise, um den Datenumfang zu begrenzen (Deduplizierung, Single Instancing, Komprimierung, Thin Provisioning, Snapshots). Die Speichereffizienz ist eines der Hauptmittel, um der Organisation Wert hinzuzufügen. Wenn Daten auf effizienteste Weise gespeichert werden, kann der Datenumfang auf ein Mindestmaß begrenzt werden und die Organisation kann Mittel und Gelder freimachen, die für Innovationen eingesetzt werden können. Die Bereitstellung eines Datenzugangs für Mobilgeräte. Immer häufiger wird von mobilen Arbeitnehmern und über mobile Smart-Geräte auf Daten zugegriffen. Dies trifft insbesondere auf Daten zur Entscheidungsfindung zu. IT-Manager müssen dies in ihre Planung einbeziehen. Die Benutzung von Cloud-Speichern, falls angemessen. Manche große Datenmengen werden in der Cloud erstellt, analysiert und gespeichert. Das Verschieben von großen Datenmengen über Netzwerke bleibt weiterhin eine Herausforderung an die Leistungsfähigkeit, weswegen die Cloud-Speicherung, wo angemessen, ein Teil der Speichermischung sein muss IDC

5 Bewährte Speichermethoden zur Unterstützung von Big Data Von den aktuell bekannten Anwendungsfällen können wir einige aufkommende bewährte Methoden für das Datenmanagement von Big Data hervorheben: Überprüfen Sie Ihre Speicherarchitektur. Einige Big-Data- Datensätze erfordern mehrere aktive Kopien, die mit Replikation anstatt traditionellem Backup geschützt sind. Viele Unternehmen benutzen eine Mischung aus Snapshots, Replikation und Backup, um Big-Data-Datensätze zu schützen. Legen Sie einen Startpunkt in Ihrer aktuellen Speicherinfrastruktur fest und verstehen Sie, wie sie diesen entwickeln können, indem Sie von einer neuen Architektur oder neuen Technologien Gebrauch machen. Verstehen Sie Ihre Daten. Speziell bei Big Data sind nicht alle Daten gleich wichtig und benötigen nicht den gleichen Schutz. Wenn man sich den Big-Data-Prozess ansieht, dann müssen sicherlich die meisten Eingabedaten gespeichert werden, doch in einigen Fällen sind sie flüchtig und durchlaufen die Organisation, ohne dass sie behalten werden. Die Algorithmen sind in der Regel der wertvollste Teil, weil sie für jede Organisation ein einmaliges Unterscheidungsmerkmal darstellen. Die Ergebnisse der Analysen müssen nicht unbedingt gespeichert werden, da einige Datensätze schneller neu erstellt als wiederhergestellt werden können. Datenkontrolle wird immer komplexer. Wenn verschiedene Datentypen im Analytikmix verwendet werden, müssen Organisationen die Datenschutzbestimmungen bezüglich dieser Daten verstehen. Dies gilt nicht nur für Daten, die außerhalb der Organisation generiert werden, sondern auch für Daten, die in der Cloud leben. Fazit: Big Data wird die Datenspeicherung verwandeln Wie können Sie davon profitieren? Big Data werden in ganz Europa übernommen werden und Organisationen müssen ihre Speicherinfrastrukturen entwickeln. Viele der von Big Data geschaffenen Speicherherausforderungen sind jedoch gut bekannt und werden gut verstanden, allerdings noch in geringerem Umfang. Es wird Organisationen also geraten, ihre Speicherinfrastruktur zu entwickeln und nicht das, was sie haben, herauszureißen und zu ersetzen. Speicheranbieter liefern ständig Innovationen, um die aufkommenden Herausforderungen zu bewältigen, und bei einigen von ihnen ist Big Data schon eingeplant. Beraten Sie sich mit Ihrem Speicheranbieter und fragen Sie ihn, was seine Vision für den Big-Data-Markt ist. IDC empfiehlt zudem die Nutzung von Architektur-Dienstleistungen, um die Auswirkungen der Benutzung von Big Data in Ihrer Organisation zu verstehen. Die Anwendungsfälle von Big Data unterscheiden sich stark je nach Industrie und Unternehmensgröße, ebenso wie der Wert der für Analysen herangezogenen Daten. Das Verständnis der Wertschöpfung innerhalb des ganzen Prozesses hilft, eine effiziente Speicherinfrastruktur aufzubauen IDC 5

6 COPYRIGHT-VERMERK Die Analystenmeinung, -analyse und Forschungsergebnisse, die in diesem IDC Executive Brief präsentiert werden, stammen direkt von den detaillierteren Studien, die in IDC Continuous Intelligence Services veröffentlicht wurden. Alle IDC-Informationen, die in Werbung, Pressemitteilungen oder als Werbematerial benutzt werden sollen, erfordern die vorherige schriftliche Genehmigung von IDC. Kontaktieren Sie IDC Go-to-Market Services unter oder rufen Sie die GMS-Informationsauskunft unter der Nummer an, um die Genehmigung einzuholen, IDC zu zitieren oder als Quelle zu benutzen oder um weitere Informationen über IDC Executive Briefs anzufordern. Besuchen Sie um mehr über die Abonnement- und Beratungsdienste von IDC zu erfahren, oder um mehr über IDC Go-to-Market Services zu erfahren. Copyright 2012 IDC. Vervielfältigung ist nur mit Genehmigung erlaubt IDC

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