{"id":21028,"date":"2016-09-07T08:00:46","date_gmt":"2016-09-07T07:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/\/?p=2000"},"modified":"2026-03-17T08:32:33","modified_gmt":"2026-03-17T07:32:33","slug":"cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/","title":{"rendered":"Cloud Wars: Data Storage und Analytics [Teil 4]"},"content":{"rendered":"<p>Die gro\u00dfen Public-Cloud-Anbieter locken inzwischen mit Platform-as-a-Service-Angeboten, die versprechen, Daten jeglicher Art performant und kosteneffizient zu speichern und zu verarbeiten. Neben unterschiedlichen Datenbanken gibt es dazu Dienste f\u00fcr Batch- und Realtime-Processing, die wir in diesem Artikel vergleichen.<!--more--><\/p>\n<figure id=\"attachment_2065\" aria-describedby=\"caption-attachment-2065\" style=\"width: 800px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-large wp-image-2065\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/prozesszenario-cloudplattformen-detail-1024x576.png\" alt=\"Azure vs. AWS vs. Google Cloud\" width=\"800\" height=\"450\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2065\" class=\"wp-caption-text\">Eine \u00dcbersicht der Tools, die wir im Rahmen dieser Serie beleuchten.<\/figcaption><\/figure>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Analytical-Data-Stores\" >Analytical Data Stores<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Analytische-Datenspeicher-bei-AWS\" >Analytische Datenspeicher bei AWS<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Einsatz-im-Use-Case\" >Einsatz im Use Case<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Analytische-Datenspeicher-bei-Azure\" >Analytische Datenspeicher bei Azure<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Einsatz-im-Use-Case-2\" >Einsatz im Use Case<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Analytische-Datenspeicher-bei-GCP\" >Analytische Datenspeicher bei GCP<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Einsatz-im-Use-Case-3\" >Einsatz im Use Case<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Bewertung-der-Dienste-fuer-Analytical-Data-Stores\" >Bewertung der Dienste f\u00fcr Analytical Data Stores<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Weiterlesen\" >Weiterlesen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/cloud-wars-data-storage-und-analytics-teil-4\/#Join-us\" >Join us!<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analytical-Data-Stores\"><\/span>Analytical Data Stores<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Alle drei betrachteten Cloud-Anbieter bieten Data-Warehouse-L\u00f6sungen, die nach der Massively-Parallel-Processing-Architektur aufgebaut sind. Durch eine Aufteilung der Berechnungen auf mehrere Rechner in einem Cluster, also die horizontale Skalierung, kann ein deutlicher Performance-Gewinn erzielt werden. Weitere Geschwindigkeitsoptimierungen werden bei den Herstellern durch spaltenorientierte Datenbanken, Komprimierung und In-Memory Caching erzielt.<\/p>\n<p>Die Data-Warehouse-L\u00f6sungen bieten in der Regel eigene ODBC\/JDBC-Treiber an, sodass auch g\u00e4ngige ETL Tools zur Beladung verwendet werden k\u00f6nnen. Auch Analyse-Tools und Visualisierungen lassen sich durch die standardisierte Schnittstelle verbinden. Aufgaben wie Einrichten, Betreiben und Skalieren werden vom Cloud Provider \u00fcbernommen und sind so stark vereinfacht.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-2061\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws-1024x178.png\" alt=\"aws\" width=\"800\" height=\"139\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-thumbnail wp-image-2001 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/aws_redshift-150x150.png\" alt=\"aws_redshift\" width=\"150\" height=\"150\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: #aaaaaa;\"><b>Redshift:<\/b> fully managed, petabyte-scale data warehouse service in the cloud.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analytische-Datenspeicher-bei-AWS\"><\/span>Analytische Datenspeicher bei AWS<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr die Analyse von strukturierten Daten bietet AWS mit Redshift ein skalierbares Data Warehouse f\u00fcr SQL-basierte Abfragen und BI Tools. Redshift ist eine auf einem Postgres Fork basierende, horizontal skalierende Data-Warehouse-L\u00f6sung. AWS Redshift wird lediglich serverseitig provisioniert, eine Entwicklungsunterst\u00fctzung im Web Interface sowie eine Entwicklungsumgebung fehlen.<\/p>\n<p>SQL Tools wie SQLWorkbench\/J oder Squirrel Sql Client k\u00f6nnen den bereitgestellten Treiber nutzen und \u00fcber JDBC\/ODBC Querys absetzen. Die Abarbeitung der Anfragen wird auf die konfigurierten Nodes verteilt und parallel ausgef\u00fchrt. Durch die spaltenbasierte Speicherung sind Analysen in Redshift sehr schnell und ben\u00f6tigen keine Indices. Regelm\u00e4\u00dfige automatisierte Backups erh\u00f6hen die Datensicherheit.<\/p>\n<p>Redshift ist ein Postgres Fork \u2013 und diese Verwandtschaft merkt man ihm an einigen Stellen an. Eine unabh\u00e4ngige Skalierung von Speicher und Compute-Ressourcen wie beim Azure DWH ist nicht m\u00f6glich, da darunterliegende Instanzen gew\u00e4hlt werden m\u00fcssen<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einsatz-im-Use-Case\"><\/span>Einsatz im Use Case<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>F\u00fcr die <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/cloud-wars-microsoft-azure-vs-amazon-web-services-vs-google-cloud-platform-teil-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wetterdaten<\/a> wurde eine Zieltabelle in Redshift angelegt, die von Kinesis Firehose kontinuierlich mit den aktuellsten Daten bef\u00fcllt wird. Au\u00dferdem werden durch die regelm\u00e4\u00dfigen Ausf\u00fchrungen eines Hive Jobs voraggregierte Daten erstellt und vom Hadoop Cluster in eine Tabelle in Redshift \u00fcbertragen.<\/p>\n<p>Zun\u00e4chst zeigen wir das Anlegen und Konfigurieren eines Redshift Clusters in der Amazon Web Console:<\/p>\n<div style=\"width: 640px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-21028-1\" width=\"640\" height=\"403\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_create_cluster_small.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_create_cluster_small.mp4\">https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_create_cluster_small.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p>Dann demonstrieren wir das Anlegen von Tabellenstrukturen und nach dem Bef\u00fcllen \u00fcber Kinesis Firehose das Abfragen der Daten in einem SQL Query Tool:<\/p>\n<div style=\"width: 640px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-21028-2\" width=\"640\" height=\"369\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_query_small.mp4?_=2\" \/><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_query_small.mp4\">https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/aws_redshift_query_small.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-2062\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/azure-1024x178.png\" alt=\"azure\" width=\"800\" height=\"139\" \/><\/p>\n<div align=\"center\">\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-1990 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/azure_data_lake_analytics-150x150.png\" alt=\"Event Hubs\" width=\"100\" height=\"100\" \/> <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2002 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/azure_sql_dwh.png\" alt=\"Stream Analytics\" width=\"100\" height=\"100\" \/><\/p>\n<p style=\"width: 350px; color: #aaaaaa;\"><b>Azure Data Lake Analytics:<\/b> Analyse any kind of data of any size.<\/p>\n<p><b>Azure SQL Data Warehouse:<\/b> \u201eAn elastic data warehouse as a service with enterprise-class features.\u201c<\/p>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analytische-Datenspeicher-bei-Azure\"><\/span>Analytische Datenspeicher bei Azure<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Um Analysen auf gro\u00dfe Datenmengen auszuf\u00fchren, eignet sich das bereits im letzten Abschnitt vorgestellte Data Lake Analytics. Mit USQL als Abfragesprache und der Integration in Azure Data Factory und Power BI stellt es aber insbesondere f\u00fcr semi-strukturierte Daten eine gute Alternative zu rein relationalen Datenspeichern dar.\u00a0Die Kombination von TSQL und C# erh\u00f6ht zus\u00e4tzlich die Flexibilit\u00e4t und erm\u00f6glicht auch das Einbringen von komplexen Kontrollstrukturen.\u00a0Die Unterst\u00fctzung in Visual Studio erleichtert das Arbeiten und verbessert den Application Lifecycle.<\/p>\n<p>Die direkte Konkurrenz zu Amazon Redshift und Googles Big Query ist Microsofts SQL Data Warehouse. Hier sind auch ODBC\/JDBC-Treiber verf\u00fcgbar, sodass sich das DWH gut in die Systemlandschaft integriert. Das DWH sollte vor allem dann verwendet werden, wenn Informationen dauerhaft verf\u00fcgbar sein m\u00fcssen oder h\u00e4ufig von Nutzern oder interaktiven Report-Querys abgefragt werden.<\/p>\n<p>Das SQL DWH basiert auf \u00a0dem relationalen Datenbankmodul von SQL Server, ist aber durch die verteilte Ausf\u00fchrung auf mehreren Knoten und (optional) spaltenbasierte Speicherung auf Analysen ausgerichtet. Die Skalierung von Speicher und Computerressourcen erfolgt sehr schnell und unabh\u00e4ngig voneinander. Microsoft verspricht den ann\u00e4hernd vollen T-SQL Umfang. Hinsichtlich Skalierung und Funktionalit\u00e4t ist Azures SQL DWH gegen\u00fcber Redshift \u00fcberlegen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einsatz-im-Use-Case-2\"><\/span>Einsatz im Use Case<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die von Azure Stream Analytics in den Data Lake Analytics Store gespeicherten Daten k\u00f6nnen nun mittels Data Lake Analytics mit U-SQL verarbeitet werden. F\u00fcr die Verarbeitung der Daten mit Azure Data Factory und die Visualisierung der Daten in Power BI gibt es direkte Schnittstellen. Azure SQL DWH wurde f\u00fcr den Anwendungsfall nicht getestet.<\/p>\n<p>Nachfolgend zeigen wir das Ausf\u00fchren einer Query auf dem geladenen csv File \u00fcber die Abfragesprache U-SQL in der Entwicklungsumgebung Visual Studio 2015. Dateien k\u00f6nnen in Visual Studio wie Tabellen in einer Preview betrachtet werden. Das USQL Script besteht aus dem bereits typisierten Input im oberen Teil des Scripts, der Query f\u00fcr die Aggregation der Wetterdaten sowie dem Pfad f\u00fcr die Zieldatei. Beim Start der Abfrage (Submit) kann der Grad der Parallelisierung \u00fcber einen Schieberegler angegeben werden, was sich nat\u00fcrlich auf die Performance auswirkt. Es folgt eine Status\u00fcbersicht der Verarbeitungsschritte und eine Art Ausf\u00fchrungsplan, der je nach Komplexit\u00e4t des Statements auch ausf\u00fchrlicher aussieht kann als in dem Beispiel:<\/p>\n<div style=\"width: 640px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-21028-3\" width=\"640\" height=\"369\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/azure_data_lake_analytics_small.mp4?_=3\" \/><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/azure_data_lake_analytics_small.mp4\">https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/azure_data_lake_analytics_small.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-2063\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/google-cloud-1024x178.png\" alt=\"google-cloud\" width=\"800\" height=\"139\" \/><\/p>\n<figure id=\"attachment_2213\" aria-describedby=\"caption-attachment-2213\" style=\"width: 150px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-2213\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/08\/google-bigquery-150x150.png\" alt=\"Google Bigquery\" width=\"150\" height=\"150\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2213\" class=\"wp-caption-text\"><strong>Google Big Query:<\/strong> Fully managed data warehouse.<\/figcaption><\/figure>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analytische-Datenspeicher-bei-GCP\"><\/span>Analytische Datenspeicher bei GCP<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Zur Verarbeitung von Daten bietet Google Big Query eine zum SQL-Standard konforme L\u00f6sung. Wie auch bei der Konkurrenz handelt es sich dabei um eine massiv parallele spaltenbasierte L\u00f6sung, die sich gut f\u00fcr Data Warehouse Workloads eignet. Google verbirgt allerdings jegliche Umsetzungdetails und Hardware vor dem Kunden, auch die Skalierbarkeit. Bezahlt wird nach der Menge der Daten, die von Big Query verarbeitet werden. F\u00fcr Kunden ist das finanziell dann interessant, wenn nur sporadisch Querys abgesetzt werden. JDBC\/ODBC-Treiber sind verf\u00fcgbar.\u00a0Praktisch ist zudem der Zugriff \u00fcber das Web Interface, in dem sich Tabellen als Vorschau anzeigen oder ganze Querys ausf\u00fchren lassen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einsatz-im-Use-Case-3\"><\/span>Einsatz im Use Case<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>F\u00fcr die Wetterdaten wurden geeignete BigQuery Tables angelegt, die von dem Dataflow Programm gef\u00fcllt werden.<\/p>\n<p>Im folgenden Video zeigen wir die Weboberfl\u00e4che f\u00fcr Google Big Query, in der zun\u00e4chst in einem\u00a0Projekt\u00a0die gew\u00fcnschte Tabelle mit ihren Metadaten dargestellt wird. Auch hier gibt es eine praktische Preview-Funktion f\u00fcr einen ersten Einblick in die Daten. Die Abfrage erfolgt dann unter \u201eQuery Data\u201c inklusive Syntax Highlighting.<\/p>\n<div style=\"width: 640px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-21028-4\" width=\"640\" height=\"376\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/gcp_big_query.mp4?_=4\" \/><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/gcp_big_query.mp4\">https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/gcp_big_query.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bewertung-der-Dienste-fuer-Analytical-Data-Stores\"><\/span>Bewertung der Dienste f\u00fcr Analytical Data Stores<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Mit ihren horizontal skalierenden L\u00f6sungen haben die Anbieter \u00e4hnliche Anwendungsf\u00e4lle etwas unterschiedlich gel\u00f6st. Redshift und Azure DWH sind klassische DWH-L\u00f6sungen die mit ihren eigenen ODBC\/JDBC-Treibern in g\u00e4ngige Tools integriert werden k\u00f6nnen. Beim IaaS-Marktf\u00fchrer AWS l\u00e4uft die Bezahlung strikt nach Hardware, wohingegen bei Big Query und Data Lake Analytics Kosten entsprechend der Query anfallen.<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Amazon Redshift<\/b><\/td>\n<td><b>Azure Data Lake<\/b><\/td>\n<td><b>Big Query<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Bedienung: \u2606+<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lifecycle Management: \u2606\u2606<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6glichkeiten: \u2606\u2606<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Bedienung: \u2606\u2606\u2606<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lifecycle Management: \u2606\u2606\u2606<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6glichkeiten: \u2606\u2606\u2606<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Bedienung: \u2606\u2606+<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lifecycle Management: \u2606\u2606<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6glichkeiten: \u2606\u2606<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Weiterlesen\"><\/span>Weiterlesen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Im n\u00e4chsten Artikel widmen wir uns dem Thema Data Presentation\u00a0mit den Cloud-basierten Visualisierungs-Tools Amazon Quicksight, Microsoft Power BI und Google Data Studio 360. Au\u00dferdem pr\u00e4sentieren wie unser Gesamtfazit zur Studie der drei gro\u00dfen Cloud Provider!<\/p>\n<p>Bis dahin lohnt sich ein Blick auf <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">unsere Website<\/a>, wo wir unser komplettes Dienstleistungsportfolio rund um den Themenbereich Analytics vorstellen. Bei Fragen freuen uns auch \u00fcber direkten Kontakt in den Kommentaren, per Mail an <a href=\"mailto:info@inovex.de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">info@inovex.de<\/a> oder telefonisch unter <a href=\"tel:+497216190210\">+49 721 619 021-0<\/a>.<\/p>\n<p>Die Blog-Serie im \u00dcberblick:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/cloud-wars-microsoft-azure-vs-amazon-web-services-vs-google-cloud-platform-teil-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einleitung, Vergleich des Look &amp; Feel sowie Vorstellung von Use Case &amp; Architekturen<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/cloud-wars-collection-und-storage-teil-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Collection und Storage<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/cloud-wars-computation-teil-3\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Computation<\/a><\/li>\n<li>Analytical Data Stores (dieser Artikel)<\/li>\n<li>Data Presentation und Fazit<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Join-us\"><\/span>Join us!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wir suchen Verst\u00e4rkung f\u00fcr unser Analytics-Team! Egal ob Business Intelligence Entwickler (m\/w\/d) oder Werkstudent (m\/w\/d) im Bereich Data Management &amp; Analytics oder Software Entwickler (m\/w\/d) mit Schwerpunkt Big-Data-Technologien: Wir freuen uns auf Bewerbungen!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die gro\u00dfen Public-Cloud-Anbieter locken inzwischen mit Platform-as-a-Service-Angeboten, die versprechen, Daten jeglicher Art performant und kosteneffizient zu speichern und zu verarbeiten. 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