{"id":21105,"date":"2019-01-16T08:51:26","date_gmt":"2019-01-16T07:51:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=14407"},"modified":"2022-09-27T08:28:30","modified_gmt":"2022-09-27T06:28:30","slug":"hybride-dwh-architekturen-cloud-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/","title":{"rendered":"Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 2)"},"content":{"rendered":"<div>K\u00fcrzlich wurde das Buch <a href=\"https:\/\/dpunkt.de\/produkt\/bi-analytics-in-der-cloud\/\">BI &amp; Analytics in der Cloud<\/a> im dpunkt-Verlag ver\u00f6ffentlicht, in dem von verschiedenen Fachautoren des TDWI die Besonderheiten zu Cloud Business Intelligence und Analytics erkl\u00e4rt werden. <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/content-pool\/publikationen\/\">Unseren Beitrag<\/a> \u201eMehrwerte von Cloud Services in hybriden DWH-Architekturen\u201c ver\u00f6ffentlichen wir ebenfalls als dreiteilige Blog-Serie. Teil 2 behandelt die Kombination hybrider Technologien im Data-Warehouse, erh\u00f6hte Agilit\u00e4t, schnelle Innovationszyklen der Hersteller sowie die Optimierung von Betriebskosten im Cloud-Kontext.<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<div><\/div>\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\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/#Kombination-hybrider-Technologien-im-Data-Warehouse\" >Kombination hybrider Technologien im Data-Warehouse<\/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\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/#Erhoehte-Agilitaet\" >Erh\u00f6hte Agilit\u00e4t<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/#Schnelle-Innovationszyklen-der-Hersteller\" >Schnelle Innovationszyklen der Hersteller<\/a><\/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\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/#Optimierung-von-Betriebskosten\" >Optimierung von Betriebskosten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\/#Weiterlesen\" >Weiterlesen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Kombination-hybrider-Technologien-im-Data-Warehouse\"><\/span>Kombination hybrider Technologien im Data-Warehouse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Neben dem im <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-1\/\">vorherigen Kapitel<\/a> beschriebenen Nutzen spezialisierter Dienste jeweils f\u00fcr einen Verwendungszweck bietet es sich besonders in der Cloud an, auch innerhalb eines gew\u00e4hlten Data-Warehousing-Schichtenmodells f\u00fcr die Datenpersistenz unterschiedliche Technologien intelligent miteinander zu kombinieren. Dies wird in der Abbildung <em>Kombination hybrider Technologien im Data-Warehouse<\/em> illustriert und soll in diesem Abschnitt noch einmal verdeutlicht werden.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14399 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Kombination-hybrider-Technologien.png\" alt=\"Kombination verschiedener Technologien im hybriden Data-Warehouse\" width=\"960\" height=\"540\" \/>Die Hersteller traditioneller relationaler Datenbanksysteme bieten inzwischen auch M\u00f6glichkeiten zur direkten Integration von Big-Data- und No-SQL-Systemen. So kann eine Landing Zone, in der die Daten aus den Quellsystemen zun\u00e4chst in Rohform angereichert werden, statt aus fix definierten Tabellen auch aus Textdateien auf Basis eines Hadoop Distributed File System (HDFS) bestehen. Die Inhalte des Ordners werden \u00fcber eine Struktur-Definition der Datenbank bekannt gemacht \u2013 vergleichbar mit einer View. Neue Daten stehen dem Datenbanksystem nach der Speicherung im HDFS f\u00fcr die Integration in Abfragen und die Weiterverarbeitung sofort zur Verf\u00fcgung. Die Query Optimizer sind dabei in der Regel so fortschrittlich, dass bei der Ausf\u00fchrung der Abfragen auch die Vorteile der unterschiedlichen Technologien ausgenutzt werden. Beispielsweise werden Filter bereits im Hadoop Layer parallelisiert angewendet und so nur die notwendigen Daten an das Datenbanksystem zur\u00fcckgegeben.<\/p>\n<p>Diese Art der Integration, die dem sogenannten \u201eSchema-on-Read-Pattern\u201c folgt, hat den Charme, dass der operative Integrationsaufwand f\u00fcr Daten \u00fcberschaubar ist und die Behandlung dateninh\u00e4renter Probleme erst zu dem Zeitpunkt erfolgen muss, an dem die Daten f\u00fcr die Analyse notwendig sind. Die Historisierung der Daten auf dem HDFS ist auch in der Cloud wesentlich g\u00fcnstiger als in einer relationalen Datenbank.<\/p>\n<p>Der Einsatz spezialisierter Speicherformen findet weiter Anwendung im optimalen Vorhalten der Daten f\u00fcr die Datenanalyse in Online-Analytical-Processing-Systemen (OLAP). Dieses bietet neben der performanten in-memory Analyse auch die erleichterte Navigation durch definierte Hierarchien. Bei der Entscheidung f\u00fcr eine solche Technologie neben der relationalen Data-Warehouse-Basis tun sich die Systemverantwortlichen oft schwer, weil hier wiederum andere Patterns f\u00fcr den Betrieb notwendig sind als bei der klassischen Datenbank. Diese Hemmnisse entfallen bei Platform-as-a-Service-Angeboten, so dass die Entscheidung f\u00fcr den Einsatz mehrerer spezialisierter Technologien leichter f\u00e4llt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Erhoehte-Agilitaet\"><\/span>Erh\u00f6hte Agilit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die tendenziell \u00fcberlasteten EDV Abteilungen vieler Unternehmen \u2013\u00a0 besonders im Mittelstand \u2013 tun sich schwer mit der Infrastruktur f\u00fcr junge und hochkomplexe Technologien. Wenn in der Projekt-Ramp-Up-Phase zun\u00e4chst Hardware abgesch\u00e4tzt, bestellt und eingerichtet werden muss, stagniert die Systementwicklung f\u00fcr einige Zeit, was nat\u00fcrlich zu Konflikten mit den Stakeholdern f\u00fchrt.<\/p>\n<p>Die Bereitstellung auch gro\u00dfer verteilter Systeme geht bei Public-Cloud-Anbietern innerhalb von Minuten vonstatten. Sp\u00e4tere Anpassungen bzgl. Skalierung oder Auswahl der Komponenten sind schnell und unkompliziert m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Unabh\u00e4ngig davon spielt die schnelle und flexible Bereitstellung von Entwicklungsumgebungen zu Projektbeginn eine gro\u00dfe Rolle und schafft sp\u00e4ter zus\u00e4tzliche Sicherheit bei Upgrades oder Patches der Serverkomponenten und Entwicklertools. Die Provisionierung auch komplexer, mehrschichtiger Systeme kann \u00fcber Container-Technologien und Scripting wiederholbar eingerichtet werden. \u00dcber VPNs und Verzeichnissynchronisierungen k\u00f6nnen diese Umgebungen im Netzwerk der Unternehmen f\u00fcr Anwender:innen transparent eingebunden werden.<\/p>\n<p>Diese Optionen stellen eine erhebliche Entlastung f\u00fcr die IT-Abteilungen dar und f\u00fchren damit zu besseren Voraussetzungen f\u00fcr die Business-Intelligence-Entwickler:innen.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">In der Abbildung <em><span class=\"Kursiv\">Erh\u00f6hte Agilit\u00e4t durch Cloud Ressourcen<\/span><\/em> wird die typische Topologie von ausgewachsenen, mehrstufigen Business-Intelligence-Umgebungen aufgezeigt. Hier wurde das On-Premises-Netzwerk \u00fcber ein Site2Site VPN so mit der Cloud verbunden, dass die dortigen Dienste und Server f\u00fcr die Anwender wie im lokalen Netz nutzbar sind.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14397 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Erhoehte-Agilitaet.png\" alt=\"Typische Topologie von BI-Umgebungen im hybriden Data-Warehouse\" width=\"960\" height=\"540\" \/><\/p>\n<p>Die Entwickler:innen arbeiten auf einem geteilten Server, um die Entwicklertools zentral installieren und verwalten zu k\u00f6nnen. Der Ausfall einer solchen Entwicklungsinfrastruktur wird oft untersch\u00e4tzt und kann sehr teuer werden, da wertvolle Zeit f\u00fcr den Projektfortschritt verloren gehen kann. Deshalb gibt es in der Cloud noch weitere Versionen dieses Servers. Zum einen zur Vermeidung von Ausf\u00e4llen und auch um neue Software-Komponenten f\u00fcr die Unterst\u00fctzung der Entwicklung wie beispielsweise ein neues Plug-in f\u00fcr die Quellcodeverwaltung unter realen Bedingungen testen zu k\u00f6nnen. Das Gleiche gilt auch f\u00fcr die nebenstehenden Server-Umgebungen, die in der Cloud schnell ausgerollt und deren Leistung dabei je nach Anforderung angepasst werden k\u00f6nnen. Die Server k\u00f6nnen zur Kostenoptimierung auch nur bedarfsweise genutzt und sonst abgeschaltet werden.<\/p>\n<p>Da BI-Systeme in der Regel aus einer ganzen Reihe spezialisierter Server-Komponenten bestehen, sollte der Aufwand f\u00fcr den Rollout baugleicher Umgebungen nicht untersch\u00e4tzt werden. Hier gibt es in der Cloud sehr viele technische M\u00f6glichkeiten, allen voran neben virtualisierten Maschinen auch feingranulare Container-Technologien wie Docker.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Schnelle-Innovationszyklen-der-Hersteller\"><\/span>Schnelle Innovationszyklen der Hersteller<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Unterschied zwischen Cloud und On-Premises-Software macht sich insbesondere bei der Rollout-Frequenz neuer Features bemerkbar. Oft liegen bei On-Premises-Produkten Jahre zwischen neuen Versionen, in der Cloud sind es teilweise nur wenige Wochen. Es ist einleuchtend, dass Deployments von Cloud Komponenten auf zentral verwalteten, hoch automatisierten Systemen des Anbieters einfacher auszurollen sind, als ein Release f\u00fcr die unterschiedlichen, abgeschotteten Systemumgebungen aller Kunden.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14401 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Schnelle-Innovationszyklen.png\" alt=\"Vergleich von Innovationszyklen in der Cloud und On-Premises\" width=\"960\" height=\"540\" \/><\/p>\n<p>In der Abbildung <em>Vorteil schneller Innovationszyklen am Beispiel DBMS Features<\/em> sieht man die Weiterentwicklung eines Datenbank-Systems des gleichen Herstellers in der gemanagten Cloud Version und der schon l\u00e4nger verf\u00fcgbaren On-Premises-Version \u00fcber den Zeitstrahl.<\/p>\n<p>Die erste Cloud-Version der Datenbank war auf Basis-Features beschr\u00e4nkt und nur geeignet f\u00fcr einfache Applikationen. Neben der Funktonalit\u00e4t mussten zun\u00e4chst auch die Kinderkrankheiten in der damals neu geschaffenen Public-Cloud-Welt geheilt werden, was zur Erweiterung der PaaS-Version auf spezielle Anforderungen wie Firewalling und der Storage-Architektur f\u00fchrte.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus entwickelte der Hersteller neue spezifische Features, die nur in der Cloud m\u00f6glich sind, so zum Beispiel das Up- und Downscaling der Datenbankleistung per Knopfdruck \u00fcber Microservices-Technologie.<\/p>\n<p>Von Anfang an waren in der Cloud aus den oben angef\u00fchrten Gr\u00fcnden wesentlich k\u00fcrzere Release-Zyklen m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Nach einer Phase der Evaluation folgte die Anpassung der internen Entwicklungsstr\u00e4nge, um Features nur noch einmal f\u00fcr beide Versionen zu entwickeln. Das wurde erm\u00f6glicht durch zus\u00e4tzliche Abstraktionsschichten auch im on-premises Produkt.<\/p>\n<p>Stand heute kommen neue Features f\u00fcr die Datenbank des Herstellers in der Regel zuerst in der Cloud zum Einsatz. Die Gr\u00fcnde sind neben dem schnellen Rollout auch die M\u00f6glichkeiten f\u00fcr schnelles Feedback durch erweitertes Monitoring und im Notfall f\u00fcr das schnelle Bugfixing.<\/p>\n<p>Die in der Public Cloud in sehr gro\u00dfer Menge vorhandenen Log-Daten \u00fcber die Nutzung der Datenbank eignen sich hervorragend als Trainingsdaten f\u00fcr Data-Science-Algorithmen, die vom Hersteller kontinuierlich zur Verbesserung der Datenbanken-Engine eingesetzt werden. Au\u00dferdem bekommen die End User intelligente Vorschl\u00e4ge f\u00fcr Anpassungen in der Datenbank. Das breite Feedback durch das gro\u00dfe Testfeld in der Cloud f\u00fchrt zur stetigen Verbesserung der Stabilit\u00e4t und Sicherheit des Produkts.<\/p>\n<p>Inzwischen gibt es auch schon Features f\u00fcr die hybride, gemeinsame Nutzung der on-premises und Cloud-Datenbanken, wie die kosteng\u00fcnstige Auslagerung historischer Daten in die Cloud, die im Abschnitt \u00fcber die Optimierung von Betriebskosten beispielhaft vorgestellt wird.<\/p>\n<p>Diese Entwicklung w\u00e4re f\u00fcr den Hersteller, dessen Datenbank in den letzten Jahren best\u00e4ndig Marktanteile gewonnen hat, nicht m\u00f6glich gewesen, ohne die schnellen Entwicklungszyklen, die durch Cloud-Plattformen erm\u00f6glicht wurden. Dieses Beispiel l\u00e4sst sich auf viele andere technische Bereiche, nicht nur im Business-Intelligence-Umfeld, \u00fcbertragen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Optimierung-von-Betriebskosten\"><\/span>Optimierung von Betriebskosten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"HaupttextAnfang\">Da Cloud-Systeme von den Kunden in aller Regel gemietet werden, fallen nur minimale initiale Investitionskosten an. Entscheidungsprozesse f\u00fcr Budgetfreigaben gestalten sich so meist einfacher.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Falls die ausgew\u00e4hlten Software-Komponenten sich wider Erwarten nicht optimal f\u00fcr die Aufgaben eigenen, ist ein Umr\u00fcsten auf andere Dienste oder sogar der komplette Ausstieg aus der gemieteten Infrastruktur m\u00f6glich. Das vermeidet gerade bei gro\u00dfen Big-Data-Projekten finanzielle Risiken.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Die Synergieeffekte beim Einkauf der Hardware auf Seiten der Cloud-Anbieter und der hohe Automatisierungsgrad der Cloud Infrastrukturen f\u00fchren zu niedrigen Kosten, die an den Endkunden weitergegeben werden. Damit k\u00f6nnen On-Premises-Rechenzentren preislich kaum konkurrieren.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Auch die bereits beschriebene M\u00f6glichkeit der zeitlich gesteuerten Skalierung zur Vermeidung von Leerlauf bietet dem Kunden viele Spielraum f\u00fcr Kostenoptimierung.<\/p>\n<p>Als Beispiel daf\u00fcr, wie Kosten gespart werden k\u00f6nnen, dient das Szenario in der unten stehenden Abbildung <em>Optimierung von Betriebskosten \u2013 bei gleicher Daten-Verf\u00fcgbarkeit<\/em>. Bei On-Premises-DWHs entstehen oft hohe Betriebskosten f\u00fcr das Vorhalten historischer Daten. Deshalb wird aus Kostengr\u00fcnden oft unterschieden zwischen historischen Daten, die gel\u00f6scht oder offline archiviert werden, und aktuellen Daten, die im Data Warehouse f\u00fcr den schnellen Zugriff zur Verf\u00fcgung stehen.\u00a0 Zur L\u00f6sung von Fragestellungen, die auch \u00e4ltere Daten beinhalten, m\u00fcssen die Daten dann ad-hoc m\u00fchsam zusammengestellt werden.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14400 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Optmierungen.png\" alt=\"Schema eines hybriden Data Warehouse, das durch Einsatz von Cloud Services Betriebskosten einspart\" width=\"960\" height=\"540\" \/><\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">In dem Use Case werden die \u00e4lteren Daten ab einem definierten Zeitpunkt automatisch aus dem On-Premises-Data-Warehouse in ein fast baugleiches Cloud-Data-Warehouse verlagert. Bei Abfragen werden die historischen und aktuellen Daten automatisch aus den Datenspeichern kombiniert und den Nutzer:innen als ein zusammenh\u00e4ngender Datensatz zur\u00fcckgegeben.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Dadurch sind historische und aktuelle Daten immer im Zugriff \u2013 transparent f\u00fcr die Berichte und Applikationen. Bei den historischen Daten sind h\u00f6here Latenzen meist akzeptabel. Die Funktionalit\u00e4t wird gerade bei schnell wachsenden Datenmengen \u00fcber die Cloud-L\u00f6sung bei geringeren Kosten on-premises realisiert. Bei Bedarf ist das Hochskalieren des Cloud-Data-Warehouse kein technisches Problem, sondern lediglich eine Kostenfrage.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Weiterlesen\"><\/span>Weiterlesen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Im <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-1\/\">1. Artikel dieser Serie<\/a> geht es um Connectivity in die Cloud sowie Skalierbarkeit und Chancen durch Technologievielfalt. Teil 3 wird Szenarien mit global verteilten Daten, Ausfallsicherheit in der Cloud,\u00a0Edge Computing,\u00a0Herausforderungen und Risiken behandeln sowie ein Fazit des Autors bieten. Stay tuned!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcrzlich wurde das Buch BI &amp; Analytics in der Cloud im dpunkt-Verlag ver\u00f6ffentlicht, in dem von verschiedenen Fachautoren des TDWI die Besonderheiten zu Cloud Business Intelligence und Analytics erkl\u00e4rt werden. Unseren Beitrag \u201eMehrwerte von Cloud Services in hybriden DWH-Architekturen\u201c ver\u00f6ffentlichen wir ebenfalls als dreiteilige Blog-Serie. Teil 2 behandelt die Kombination hybrider Technologien im Data-Warehouse, erh\u00f6hte [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":27,"featured_media":14943,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"tags":[71],"service":[446,414],"coauthors":[{"id":27,"display_name":"Stefan Kirner","user_nicename":"skirner"}],"class_list":["post-21105","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","tag-cloud","service-business-intelligence","service-cloud"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 2)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wie lassen sich hybride Technologien im Data-Warehouse kombinieren? 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