{"id":21106,"date":"2019-01-21T09:01:54","date_gmt":"2019-01-21T08:01:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=14413"},"modified":"2022-09-27T08:29:46","modified_gmt":"2022-09-27T06:29:46","slug":"hybride-dwh-architekturen-cloud-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-3\/","title":{"rendered":"Hybride DWH-Architekturen: Mehrwerte von Cloud Services (Teil 3)"},"content":{"rendered":"<p>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. Dieser letzte Artikel behandelt Szenarien mit global verteilten Daten, Ausfallsicherheit in der Cloud,\u00a0Edge Computing,\u00a0Herausforderungen und Risiken und liefert das Fazit des Autors.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\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-3\/#Global-verteilte-Daten\" >Global verteilte Daten<\/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-3\/#Ausfallsicherheit-in-der-Cloud\" >Ausfallsicherheit in der Cloud<\/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-3\/#Edge-Computing\" >Edge Computing<\/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-3\/#Herausforderungen-und-Risiken\" >Herausforderungen und Risiken<\/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-3\/#Fazit\" >Fazit<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-3\/#Literaturverweise\" >Literaturverweise<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Global-verteilte-Daten\"><\/span>Global verteilte Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Durch weltweit verteilte Standorte von international operierenden Konzernen und noch mehr mobile Devices aller Nutzerschichten entstehen inzwischen viele Daten dezentral. Die Konsolidierung und Nutzung dieser Daten f\u00fcr Analysen und Vergleiche kann wertvoll sein. Oft sind f\u00fcr Data-Warehousing-Anwendungen nur ein Bruchteil oder Aggregate dieser Datenmenge notwendig. Dazu kommen als wichtige Filter die Vorschriften zum Datenschutz der einzelnen L\u00e4nder.<\/p>\n<p>Die gro\u00dfen Public-Cloud-Anbieter haben Rechenzentren in vielen Regionen, die f\u00fcr die dezentrale Sammlung und Vorverarbeitung dieser Daten genutzt werden k\u00f6nnen. Dabei kommen jeweils die gleichen Dienste und Verarbeitungs-Patterns (Laden, Cleansing etc.) zum Einsatz. Das vereinfacht die Entwicklung und den Rollout der Business-Intelligence-Infrastrukturkomponenten.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14398 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Global-verteilte-Daten.png\" alt=\"Erfassung von Sensordaten f\u00fcr Predictive Maintenance \" width=\"960\" height=\"540\" \/><\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">In der Abbildung <em><span class=\"Kursiv\">Global verteilte Daten sammeln und nutzen \u2013 Predictive Maintenance<\/span><\/em> ist das Beispiel eines Maschinenbauers dargestellt, der die Laufzeit seiner Maschinen beim Kunden durch die Analyse von Sensordaten optimiert. Die Anlagen funken best\u00e4ndig Sensordaten in Public-Cloud-Rechenzentren. Dabei werden die Daten aus Gr\u00fcnden der Latenz zun\u00e4chst in \u201elokalen\u201c Cloud-Rechenzentren gespeichert. Diese Rechenzentren auf L\u00e4nder- oder Kontinent-Ebene sind bei den gro\u00dfen Public-Cloud-Anbietern \u00fcber au\u00dferordentlich schnelle Leitungen miteinander verbunden und erm\u00f6glichen auf Wunsch den zentralen Zugriff auf alle Daten. Die Data Scientists des Maschinenherstellers nutzen diese sehr gro\u00dfe Datenbasis f\u00fcr das Training von Algorithmen, die im n\u00e4chsten Schritt als Modell f\u00fcr die Vorhersage von Ausf\u00e4llen und Empfehlung entsprechenden Ma\u00dfnahmen dienen und wertvolle Hinweise zur Verbesserung der Leistung an den Maschinenbetreuer des Kunden liefern.<\/p>\n<h2 class=\"HaupttextFolge\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ausfallsicherheit-in-der-Cloud\"><\/span>Ausfallsicherheit in der Cloud<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"HaupttextAnfang\">Disaster-Recovery-Pl\u00e4ne sind gerade f\u00fcr gro\u00dfe und komplexe Business-Intelligence-Systeme oft nur theoretisch vorhanden. Allerdings steigen diese Anforderungen proportional mit der wachsenden Bedeutung der Unternehmensdaten. Wichtig sind sie umso mehr, wenn die Einbindung des Data Warehouse in operative Prozesse wie beispielsweise eine Provisionsabrechnung erfolgt ist. Die Cloud-Anbieter garantieren durch spezielle Replikationsmechanismen sehr hohe Verf\u00fcgbarkeiten, die in der Cloud enthalten und in unterschiedlichen Service-Levels in Anspruch genommen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14394 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud.png\" alt=\"3 Typen von Datenspeichern: automatische Backups, 3 Kopien auf unterschiedlichen Knoten und Geo-Replikation\" width=\"960\" height=\"540\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud.png 960w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud-300x169.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud-768x432.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud-400x225.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud-720x406.png 720w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Ausfallsicherheit-in-der-Cloud-360x203.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/>Im Diagramm <em><span class=\"Kursiv\">Ausfallsicherheit in der Cloud<\/span> <\/em>sieht man drei im analytischen Bereich oft genutzte Datenspeicher. <b><i><\/i><\/b><\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Bei relationalen Datenbanken im Platform-as-a-Service-Modus ist ein automatisches Backup in der Regel im Funktionsumfang enthalten. Es k\u00f6nnen St\u00e4nde auf die Minute genau bis zu Zeitpunkten lange in der Vergangenheit wiederhergestellt werden, ohne dass ein IT-Verantwortlicher des Kunden sich jemals Gedanken \u00fcber Wiederherstellungsszenarien, Zeitpl\u00e4ne oder gar Bandroboter gemacht hat.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Bei managed Data Lake Services und sogar bei den Standard-Storages einiger Public-Cloud-Anbieter werden bei der Ingestion von Dateien sofort 3 Kopien auf unterschiedlichen Speicherknoten angelegt. Die Gefahr eines Datenverlustes durch Hardware-Ausfall ist hier sehr gering.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Es gibt inzwischen neben den bekannten Open-Source-basierten noSQL Datenbanken auch einige spezialisierte Cloud-basierte Alternativen, die es erm\u00f6glichen, Daten mit sehr geringer Latenz sogar kontinent\u00fcbergreifend zu replizieren. So stehen die Daten den Nutzern sehr schnell global zur Verf\u00fcgung \u2013 ohne teure eigene Infrastrukturen \u2013 und sind nat\u00fcrlich im Katastrophenfall ebenfalls gesichert.<\/p>\n<h2 class=\"HaupttextFolge\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Edge-Computing\"><\/span>Edge Computing<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr einige analytischen Szenarien gerade im Bereich des Internet-of-Things sind die Latenzzeiten f\u00fcr Antworten aus der Cloud zu hoch. Gemeint sind nicht Basisfunktionen, die innerhalb einer Maschinensteuerung gel\u00f6st werden k\u00f6nnen, sondern die Echtzeitidentifikation von kritischen Problemen aus einem komplexen Zusammenhang von Daten, die dann zum Ausl\u00f6sen von Aktionen vor Ort f\u00fchren sollen (z.B. das Stoppen einer Maschine). Auch in diesem Bereich wird inzwischen mit Data-Science-Algorithmen und trainierten Modellen gearbeitet. Wichtig ist hier vor allem die Reaktionszeit, aber auch nur im Kontext des gerade aktuellen Datenstandes.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-14396 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/Edge-Computing.png\" alt=\"Hybride DWH-Architektur f\u00fcr Edge Computing\" width=\"960\" height=\"540\" \/><\/p>\n<p>In der Cloud werden diese Technologien wie bereits in <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-1\/\">anderen<\/a> <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/hybride-dwh-architekturen-cloud-2\">Kapiteln<\/a> angeschnitten oft zur Analyse von gesammelten historischen Daten verwendet, um beispielsweise Vorhersagen zu Abnutzung oder Ausf\u00e4llen von Maschinen zu machen.<\/p>\n<p>So kann es allerdings vorkommen, dass Teile der Algorithmen von On-Premises und Cloud sich inhaltlich zwar \u00fcberlagern aber separat in unterschiedlicher Technologie implementiert werden m\u00fcssen, was duplizierten Code zur Folge hat.<\/p>\n<p>Einige Hersteller bieten zur L\u00f6sung solcher Probleme inzwischen die M\u00f6glichkeit des zentralen Managements von Edge-Knoten aus der Cloud, i.d.R. \u00fcber Container-Technologien. So k\u00f6nnen auch in der Cloud trainierte Machine-Learning-Modelle auf die Edge-Konten verteilt werden.<\/p>\n<p>In der Abbildung zu <em>Edge Computing<\/em> sieht man ein typisches Predictive Maintenance Szenario. Die Sensordaten der Maschinen und F\u00f6rderanlagen werden \u00fcber einen Field Gateway zun\u00e4chst gesammelt und von diesem aus in die Cloud sowie an die Edge Node(s) verteilt. Auf die M\u00f6glichkeiten in der Cloud wurde bereits oben eingegangen. Wichtig in diesem Zusammenhang ist lediglich, dass die cloud-basiert generierten Ergebnisse nicht im (Sub)-Sekundenbereich zu Ma\u00dfnahmen f\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Die Edge Nodes dagegen reagieren sehr schnell vor Ort im Kundennetzwerk auf ung\u00fcnstige Korrelationen, die aus den Daten erkenntlich sind mit dem Ausl\u00f6sen von Aktionen, um gr\u00f6\u00dfere Sch\u00e4den an Werkst\u00fccken, Maschinen oder gar die Gef\u00e4hrdung von Menschen abzuwenden. Die Verwaltung von Inhalten der Edge Nodes kann dabei auf Wunsch auch wie oben erl\u00e4utert durch spezielle Cloud-Dienste erfolgen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Herausforderungen-und-Risiken\"><\/span>Herausforderungen und Risiken<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"HaupttextAnfang\">Wo Licht ist, ist nat\u00fcrlich auch Schatten. Einige Probleme mit Cloud-Diensten im Kontext Data-Warehousing und Analytics werden in diesem Abschnitt diskutiert.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Das Thema Datenschutz ist insbesondere dann problematisch, wenn es um die Speicherung sensibler Daten in Cloud-Angeboten vor allem im au\u00dfereurop\u00e4ischen Ausland mit anderer Rechtsprechung geht. Innerhalb der EU gelten mit Inkrafttreten der Datenschutzgrundverordnung (DSVGO) nun einheitliche Regeln, denen sich auch die Cloud-Anbieter unterwerfen werden m\u00fcssen.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Viele der Cloud-Business-Intelligence-Angebote sind noch relativ jung und deshalb im Vergleich funktional noch nicht so ausgereift wie die seit Jahrzehnten verf\u00fcgbaren und stets weiterentwickelten On-Premises-Business-Intelligence-Angebote.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Die notwendige Abstraktion der Infrastruktur vereinfacht zwar viele Dinge, aber sie schafft auch neue Probleme wie Intransparenz und dadurch erschwerte Fehlersuche.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Die Innovationsgeschwindigkeit der gro\u00dfen Cloud-Anbieter ist grunds\u00e4tzlich sehr hoch, aber im hochdynamischen Open-Source-Bereich h\u00e4ngen die installierten Versionen der PaaS-Dienste den neuesten Bug-Fixes und Releases immer etwas hinterher. Da diese Projekte von der Community und nicht von den Cloud-Providern weiterentwickelt werden, m\u00fcssen sie nach dem Release zun\u00e4chst auf die Anforderungen der eigenen Cloud angepasst und getestet werden.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Das sogenannte \u201eEvergreening\u201c von Cloud-Diensten, also die f\u00fcr den Anwender sp\u00fcrbar st\u00e4ndige Weiterentwicklung von Features kann auch insbesondere im SaaS-Bereich Probleme verursachen. Die Anwender sind teilweise verwirrt, wenn sich ihre Applikationen ohne Ank\u00fcndigung \u00e4ndern und sie den Button f\u00fcr eine Funktion nicht mehr dort finden, wo er gestern noch war.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Das Outsourcen von Infrastruktur und deren Betrieb bedeutet f\u00fcr die Unternehmens-IT gleichzeitig auch weniger Kontrolle und mehr Abh\u00e4ngigkeit vom Cloud-Betreiber.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Gerade spezialisierte Dienste, die als Alleinstellungsmerkmal gelten, k\u00f6nnen vom Kunden ebenso als Vendor-Lock-In mit zu hoher Bindung an die Plattform f\u00fcr die Zukunft gesehen werden. Diesem Umstand kann ggf. \u00fcber die Entwicklung und den Einsatz generischer Docker-Container entgegengewirkt werden, die auch auf anderen Plattformen einsetzbar w\u00e4ren.<\/p>\n<p class=\"HaupttextFolge\">Die Kosten von Cloud Services h\u00e4ngen meist von volatilen Parametern der Nutzung ab. Das f\u00fchrt auch dazu, dass diese Kosten in der Cloud zwar geringer, aber in der Regel nicht so linear planbar sind wie abschreibbare Investitionen in Hardware. Das f\u00fchrt zu Unsicherheit und der Notwendigkeit neuer, agiler Methoden der IT-Projektfinanzierung und des Controllings.<\/p>\n<h2 class=\"HaupttextFolge\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"HaupttextAnfang\">Cloud-Technologie erweitert das Business-Intelligence-Spielfeld um viele M\u00f6glichkeiten, die auf Wunsch schnell zur Verf\u00fcgung stehen. Das kommt dem Prinzip der agilen Software-Entwicklung zugute, da das Ausprobieren von neuen Technologien mit weniger Kosten und Einarbeitung verbunden ist. Der Innovationsdruck der im harten Wettbewerb stehenden Cloud-Anbieter freut die Kunden, die neben der schnelleren Weiterentwicklung analytischer Systeme bei niedrigen Anfangsinvestitionen auch ein hohes Ma\u00df an Skalierbarkeit und Verf\u00fcgbarkeit einkaufen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Literaturverweise\"><\/span>Literaturverweise<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul>\n<li>[Pe01] <a href=\"https:\/\/www.sigs-datacom.de\/uploads\/tx_dmjournals\/peinl_OTS_Microservices_Docker_16.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Peinl, R.: \u00dcberblick \u00fcber Docker-Cluster-Technologien \u2013 Tools und Trends<\/a>, 20.04.2018<\/li>\n<li>[Wa01] <a href=\"http:\/\/www.funkschau.de\/telekommunikation\/artikel\/130928\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wanner, W.: Cloud- versus Edge-Computing<\/a>, 06.06.2016<\/li>\n<li>[Ke01] <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/hbase-and-phoenix-on-azure-adventures-in-abstraction\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kenworthy, A.: HBase and Phoenix on Azure: adventures in abstraction<\/a>, 29.08.2016<\/li>\n<\/ul>\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. 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