Big Data Herausforderungen für Rechenzentren
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- Adrian Baumgartner
- vor 8 Jahren
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1 FINANCIAL INSTITUTIONS ENERGY INFRASTRUCTURE, MINING AND COMMODITIES TRANSPORT TECHNOLOGY AND INNOVATION PHARMACEUTICALS AND LIFE SCIENCES Big Data Herausforderungen für Rechenzentren RA Dr. Flemming Moos Norton Rose Germany LLP Partner, Fachanwalt für IT-Recht 16. Oktober 2012
2 Was ist Big Data Datenauswertung Datenvolumen Extremes Datenwachstum Datenübermittlung Geschwindigkeit Echtzeit-Analysen Traditionelle Datenanalyse Data Warehouse Business Intelligence Business Analytics Nutzer Steigerung der Nutzerzahlen Datenspeicherung Datenquellen Massiver Anstieg der Datenquellen Datengewinnung 2 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
3 Technologische Perspektiven Gartner, Hype Cycle for Emerging Technologies, Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
4 Das RZ-Umfeld von Big Data Datengewinnung Endgeräte, Mobile & Web Applications Location Aware Applications M2M Internet of Things Rechenzentrum Hosting / Speicherung von Daten Storage-Hardund Software, Datenbanken Big Data Übermittlung / Bereitstellung der Daten Netzwerke (WAN, LAN) Big Data Strukturierung / Auswertung der Daten BI, CRM Social Analytics Predictive Analytics 4 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
5 Big Data Hosting 5 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
6 Bedarf an zusätzlicher Speicherkapazität Quelle; Oracle Next Generation Data Center Index 6 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
7 Big Data Hosting Hosting / Speicherung von Daten Storage-Hardund Software, Datenbanken Big Data Wie können die riesigen Datenmengen effizient in den Storage- Systemen abgelegt und vorgehalten werden Erweiterung von Storage- Kapazitäten Anschaffung neuer DB-Tools Storage-Virtualisierung Deduplizierung durchgängige Priorisierung der Daten 7 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
8 Trend zur Inanspruchnahme externer RZ-Kapazität 8 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
9 Big Data Traffic Global Data Center IP Traffic Growth Quelle: Cisco Global Cloud Index 9 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
10 Big Data Traffic Übermittlung / Bereitstellung der Daten Netzwerke (WAN, LAN) Big Data Bedarf nach erheblich größeren Datenübermittlungskapazitäten Je weiter eine Niederlassung oder Außenstelle vom Rechenzentrum entfernt ist, desto höher sind die Verzögerungszeiten und desto länger dauert ein Datentransfer. Auch eine unzureichende Bandbreite kann die Übertragungszeiten extrem in die Höhe treiben. Limitierende Effekte aus begrenzter Bandbreite und Latenzzeiten minimieren 10 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
11 Strukturierung / Auswertung der Daten Strukturierung / Auswertung der Daten BI, CRM Social Analytics Predictive Analytics Auswertung von Daten aus sozialen Medien, insbesondere sozialen Netzwerken Datenquellen für erweitertes Data Mining (Predictive Analytics) Einsatz neuer Werkzeuge, um die Daten effizient zu klassifizieren, zu sortieren und auszuwerten. Auswahl des passenden Instrumentarium aus Datenbank, Data Warehouse und Analytics-Tools sowie Business-Intelligence- Software Zur Unterstützung von Entscheidungen in Echtzeit 11 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
12 Verstärkung des Cloud-Computing Trends Um die Datenmengen in den Griff zu bekommen, wird verstärkt auf Cloud Computing und Virtualisierung gesetzt Beispiel: Fujitsu Big Data Cloud Service: 12 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
13 Case Study: Energieversorgungswirtschaft Stromverbrauchskurve eines Testfilms auf LCD-TV-Gerät, aus Arbeitspapier FH Münster, Projekt DaPriM, So genannte Smart Meter sind intelligente, in ein Kommunikationsnetz eingebundene Strommesssysteme Auswertung des Stromverbrauchs ermöglicht Identifikation des eingeschalteten Programms / abgespielten Films Datenschutzrechtliche Implikationen! vgl. Auch schufalab@hpi 13 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
14 Fazit RZ-Betreiber müssen sich darauf einstellen, dass die bei ihnen verarbeiteten Datenmengen in der nächsten Zeit (weiter) stark steigen werden Unternehmen stoßen beim Handling von Big Data aber auch beim eigenen Know-how an Grenzen Trend zu zumindest vorübergehend stärkerer Inanspruchnahme externer Rechenzentren Big Data unterstützt Inanspruchnahme von Cloud Computing Ganzheitliche Betrachtung von Big Data im RZ-Umfeld notwendig Content / Storage Analytics Übertragung / Bandbreite Auch IT-Prozesse / Automatisierung von IT-Abläufen Beachtung rechtlicher Vorgaben (Datenschutz, Verträge, Service Level, etc.) 14 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
15 Fragen und Diskussion RA Dr. Flemming Moos Partner, Fachanwalt für IT-Recht Norton Rose Germany LLP Bleichenbrücke 10, Hamburg T.: 040 / F: 040 / E.: flemming.moos@nortonrose.com W.: 15 Datacenter Expert Summit: Big Data - Herausforderungen für Rechenzentren, Nürnberg 16. Oktober 2012
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