{"id":3421,"date":"2017-07-27T08:47:16","date_gmt":"2017-07-27T07:47:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3421"},"modified":"2022-09-06T09:15:01","modified_gmt":"2022-09-06T07:15:01","slug":"mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/","title":{"rendered":"Mehrwerte von Cloud Services in hybriden DWH-Architekturen"},"content":{"rendered":"<p>Die Gr\u00fcnde, IT-Infrastruktur aus dem eigenen Rechenzentrum in eine (Public) Cloud zu verschieben, sind vielf\u00e4ltig und einleuchtend: Niedrigere Kosten, schnellere Time-to-market und Effizienz des Kapitaleinsatzes, um nur die Wichtigsten zu nennen. Die komplette Verlagerung eines Corporate Data Warehouse in die Cloud ist allerdings bislang eher die Ausnahme. Abgesehen von der gerade in Deutschland sehr ernsthaft gef\u00fchrten Datenschutz-Diskussion w\u00fcrde es viel Aufwand und Kosten bedeuten, die Daten aller relevanten Quellsysteme mit der Cloud zu synchronisieren oder alle Systeme des Unternehmens dorthin umzuziehen. Ein Zwischenweg stellen hybride DWH-Architekturen dar, welche selektiv Cloud-Dienste nutzen und dabei die On-Premises und Cloud-Datenbest\u00e4nde intelligent integrieren. Die Vorteile dieser Services f\u00fcr Data-Management- und Analytics-Aufgaben werden in den folgenden Abschnitten dargestellt. Im Anschluss werden einige typische Szenarien aus der Praxis vorgestellt.<!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 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\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Skalierbarkeit\" >Skalierbarkeit<\/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\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Chancen-durch-Technologievielfalt\" >Chancen durch Technologievielfalt<\/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\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-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-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-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-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-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-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#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-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Ausfallsicherheit\" >Ausfallsicherheit<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Szenario-1-Skalierbarkeit-in-der-Cloud-fuer-Massendaten\" >Szenario 1: Skalierbarkeit in der Cloud f\u00fcr Massendaten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Szenario-2-Technologievielfalt-fuer-die-Optimierung-der-Fertigung\" >Szenario 2: Technologievielfalt f\u00fcr die Optimierung der Fertigung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Szenario-3-Alle-Daten-im-Zugriff-%E2%80%93-Stretch-DB\" >Szenario 3: Alle Daten im Zugriff \u2013 Stretch DB<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mehrwerte-von-cloud-services-in-hybriden-dwh-architekturen-2\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Skalierbarkeit\"><\/span>Skalierbarkeit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dem stetig steigenden Hunger analytischer L\u00f6sungen auf mehr Rechen- und Speicherkapazit\u00e4t setzen die Public-Cloud-Anbieter das Angebot fast unendlicher Ressourcen entgegen. Das ist sowohl f\u00fcr horizontale als auch vertikale Skalierungsszenarien ein gro\u00dfer Vorteil gegen\u00fcber eigenen Rechenzentren, deren Ausstattung mit der Kapitalbindung f\u00fcr den Kunden einhergeht. Um diese Performance-Optionen einem breiten Publikum als Dienst anbieten zu k\u00f6nnen, wurden sie abstrahiert und in der Bedienung vereinfacht. So ist es teilweise \u00fcber die Oberfl\u00e4che m\u00f6glich die gew\u00fcnschte Performance per Schieberegler einzustellen.<\/p>\n<p>Dem im Zeitverlauf unterschiedlichen Ressourcenbedarf von Data-Warehouse-L\u00f6sungen kommt die automatisierbare zeit- oder auslastungsgesteuerte Allokation von Rechenleistung zugute. So kann beispielsweise die Infrastruktur nachts f\u00fcr rechenintensive Batch-Operationen und tags\u00fcber f\u00fcr Query Performance optimiert werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Chancen-durch-Technologievielfalt\"><\/span>Chancen durch Technologievielfalt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In der Cloud sind sehr viele unterschiedliche Technologien nur einen Mausklick entfernt. Das schafft den Freiraum, in Projekten auch technologisch neue Wege zu gehen mit weniger Einarbeitungs- und Bereitstellungsaufwand. Die Cloud ist gef\u00fchlt ein Baukasten f\u00fcr die Zusammenstellung von Software-Architekturen mit spezialisierten Komponenten, die \u00fcber lose gekoppelte Schnittstellen direkt miteinander kommunizieren. Ob Realtime- oder traditionelle Batch-Verarbeitung, es sind oft gleich mehrere PaaS-Dienste mit unterschiedlichen Schwerpunkten f\u00fcr die gleiche Aufgabe vorhanden. Das erm\u00f6glicht die Umsetzung von Best-of-Breed-Ans\u00e4tzen sehr viel einfacher als in On-Premises-Szenarien.<\/p>\n<p>Inzwischen gibt es auch BI-Komponenten, die speziell f\u00fcr die Cloud entwickelt wurden und exklusiv dort verf\u00fcgbar sind. Sie sind speziell auf diese Infrastruktur optimiert und bieten durch ihre Funktionalit\u00e4t ein Alleinstellungsmerkmal f\u00fcr bestimmte Cloud-Provider.<\/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 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 Entwicklung f\u00fcr einige Zeit, was zu Konflikten f\u00fchrt.<\/p>\n<p>Die Bereitstellung auch gro\u00dfer verteilter Systeme geht bei Public-Cloud-Anbietern innerhalb von Minuten vonstatten. Auch sp\u00e4tere Anpassungen bzgl. Skalierung oder Auswahl der Komponenten sind schnell und unkompliziert m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Die schnelle und flexible Bereitstellung von Entwicklungsumgebungen spielt zu Projektbeginn eine gro\u00dfe Rolle und schafft sp\u00e4ter Sicherheit bei Upgrades oder Patches. Die Provisionierung kann \u00fcber Container-Technologien und Scripting wiederholbar eingerichtet werden. \u00dcber VPNs und LDAP-Synchronisierungen k\u00f6nnen diese Umgebungen im Netzwerk der Unternehmen f\u00fcr die Anwender:innen transparent eingebunden werden.<\/p>\n<p>Diese Optionen stellen eine erhebliche Entlastung f\u00fcr die IT-Abteilungen dar und f\u00fchren guten Voraussetzungen f\u00fcr BI-Entwickler:innen.<\/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-BI-Produkten Jahre zwischen neuen Versionen, in der Cloud sind es teilweise nur wenige Wochen. Es ist einleuchtend, dass Deployments auf zentral verwalteten, hochautomatisierten Systemen des Cloud-Anbieters einfacher auszurollen sind als ein Release f\u00fcr die unterschiedlichen Systemumgebungen aller Kunden.<\/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>Da Cloud-Systeme vom Kunden gemietet werden, fallen nur minimale initiale Investitionskosten an. Entscheidungsprozesse f\u00fcr Budgetfreigaben gestalten sich so einfacher.<\/p>\n<p>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 jederzeit m\u00f6glich. Das vermeidet gerade bei gro\u00dfen Big-Data-Projekten finanzielle Risiken und auch potentiell zu bildende R\u00fcckstellungen.<\/p>\n<p>Die Synergieeffekte beim Einkauf der Hardware 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>Auch die bereits beschriebene M\u00f6glichkeit der zeitlich gesteuerten Skalierung zur Vermeidung von Leerlauf bietet dem Kunden viel Spielraum f\u00fcr Kostenoptimierung.<\/p>\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 viel mehr mobile Devices entstehen viele Daten dezentral. Meist sind f\u00fcr Data-Warehousing-Anwendungen nur Bruchteile oder Aggregate dieser Datenmenge notwendig. Dazu kommen als wichtiger 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. Es k\u00f6nnen daf\u00fcr aber \u00fcberall die gleichen Dienste und Verarbeitungs-Pattern (Laden, Cleansing etc.) angewandt werden. Das vereinfacht die Entwicklung und den Rollout der BI-Infrastrukturkomponenten. Die konsolidierten Betrachtungen sind dann entweder direkt \u00fcber SaaS Frontend Tools oder \u00fcber eine weitere zentrale analytische Datenbasis mit ausreichend Rechenpower m\u00f6glich.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ausfallsicherheit\"><\/span>Ausfallsicherheit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Disaster-Recovery-Pl\u00e4ne sind gerade f\u00fcr gro\u00dfe und komplexe BI-Systeme oft nur theoretisch vorhanden. Allerdings steigen diese Anforderungen proportional mit wachsender Bedeutung der Unternehmensdaten. Wichtig sind sie vor allem dann, wenn die Einbindung des Data Warehouse in operative Prozesse erfolgt ist. Die Cloud-Anbieter garantieren durch spezielle Replikations-Mechanismen sehr hohe Verf\u00fcgbarkeiten, die in der Cloud enthalten sind und in unterschiedlichen Service-Levels in Anspruch genommen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In den folgenden Abschnitten werden nun einige Anwendungsf\u00e4lle von hybriden DWH-Architekturen aus der Praxis des Autors vorgestellt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Szenario-1-Skalierbarkeit-in-der-Cloud-fuer-Massendaten\"><\/span>Szenario 1: Skalierbarkeit in der Cloud f\u00fcr Massendaten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Im Internet entstehende Massendaten wie Social-Media- oder Clickstream-Analysen werden in der Cloud mit horizontal skalierenden Big-Data-Systemen verarbeitet und in einem relationalen MPP DWH f\u00fcr das Berichtswesen bereitgestellt. Traditionelle Workloads sowie Analysen und Dashboards laufen weiterhin On-Premises \u00fcber das Standard-BI-Tooling. Nicht-sensible Daten werden \u00fcber ein Data Gateway im Cloud DWH angereichert, das nun auch konsolidiertes Reporting \u00fcber alle Daten mit SaaS-BI-Frontend-Applikationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Es sind keine Vorab-Investitionen in Hardware f\u00fcr die Big-Data-Systeme notwendig. Der Projektverlauf wird durch schnelle Provisionierung der Cloud-Systeme ohne den sonst vorab notwendigen intensiven Aufbau von Infrastruktur-Know-How beschleunigt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Szenario-2-Technologievielfalt-fuer-die-Optimierung-der-Fertigung\"><\/span>Szenario 2: Technologievielfalt f\u00fcr die Optimierung der Fertigung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bestimmte Sensordaten aus den global verteilten Fertigungsanlagen unterschiedlicher Standorte eines Unternehmens werden \u00fcber Field Gateways in die Cloud gesendet. Berechnungen werden direkt im Stream vorgenommen und die Daten durch Machine-Learning-Modelle mit Optimierungsvorschl\u00e4gen angereichert. Die Persistenz der Ergebnisse erfolgt gleichzeitig in mehreren spezialisierten Datenbanken wie SQL und non-SQL DBs f\u00fcr unterschiedliche Zwecke. Au\u00dferdem findet das Streaming der Daten in Echtzeit-Dashboards zur \u00dcberwachung der Fertigungslinien statt, die dann direkt an den Linien angezeigt werden. Die R\u00fcckkopplung der zu optimierenden Parameter f\u00fcr den Maschinenpark wird \u00fcber Data Gateways an alle Standorte \u00fcbertragen und dient so der kontinuierlichen Verbesserung der Industriestra\u00dfen.<\/p>\n<p>Hier wird besonders der Nutzen der Vielf\u00e4ltigkeit von Diensten in Public Clouds sowie der dezentralen Verf\u00fcgbarkeit deutlich. Die Kosten f\u00fcr Cloud Computing und Datentransfer werden schnell amortisiert durch gesparte Betriebskosten und Kapitaleinsatz f\u00fcr Hardware.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Szenario-3-Alle-Daten-im-Zugriff-%E2%80%93-Stretch-DB\"><\/span>Szenario 3: Alle Daten im Zugriff \u2013 Stretch DB<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>On-Premises entstehen oft hohe Betriebskosten f\u00fcr das Vorhalten historischer Daten im Data Warehouse. 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. Zur L\u00f6sung von Fragestellungen, die auch \u00e4ltere Daten beinhalten, m\u00fcssen die Daten dann ad-hoc relativ m\u00fchsam zusammengestellt werden.<\/p>\n<p>Im Cloud-Szenario werden die \u00e4lteren Daten ab einem definierten Alter automatisch aus dem On-Premises Data Warehouse in ein 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\u00e4ngendes Record Set zur\u00fcckgegeben.<\/p>\n<p>Dadurch sind historische und aktuelle Daten immer im Zugriff, transparent f\u00fcr Berichte und Applikationen. Bei den historischen Daten sind h\u00f6here Latenzen akzeptabel. Die Funktionalit\u00e4t wird gerade bei schnell wachsenden Datenmengen \u00fcber die Cloud L\u00f6sung bei geringeren Kosten als On-Premises realisiert. Bei Bedarf ist das Hochskalieren des Cloud Data Warehouse kein Problem.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Cloud-Technologie erweitert das BI-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<p>Dieser Artikel erschien zuerst in der TDWI-Brosch\u00fcre <a href=\"https:\/\/www.tdwi.eu\/wissen\/studien-buecher\/vereinspublikationen\/bi-und-analytics-in-der-cloud.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BI und Analytics in der Cloud<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Gr\u00fcnde, IT-Infrastruktur aus dem eigenen Rechenzentrum in eine (Public) Cloud zu verschieben, sind vielf\u00e4ltig und einleuchtend: Niedrigere Kosten, schnellere Time-to-market und Effizienz des Kapitaleinsatzes, um nur die Wichtigsten zu nennen. Die komplette Verlagerung eines Corporate Data Warehouse in die Cloud ist allerdings bislang eher die Ausnahme. 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