Dateninfrastruktur
Was ist Dateninfrastruktur?
Der Begriff Dateninfrastruktur bezieht sich auf die verschiedenen Komponenten einschließlich Hardware, Software, Netzwerke, Services, Richtlinien usw., die die Nutzung, Speicherung und gemeinsame Nutzung von Daten ermöglichen. Die richtige Strategie für die Dateninfrastruktur ist entscheidend für Unternehmen, die eine datenorientierte digitale Transformation vornehmen wollen.
Welche Rolle spielt die Dateninfrastruktur in einem Unternehmen?
Die Dateninfrastruktur bildet die Grundlage für die Erstellung, Verwaltung, Nutzung und Sicherung der Daten eines Unternehmens. Eine der wichtigsten Aufgaben ist es, dafür zu sorgen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Benutzer oder Systeme gelangen, um effektive datenorientierte Entscheidungen zu treffen. Um dieses Ziel zu erreichen, muss ein Unternehmen über eine solide Dateninfrastrukturstrategie verfügen, um den Datenfluss aufrechtzuerhalten, die Datenqualität zu schützen, redundante Daten zu minimieren und zu verhindern, dass wichtige Daten in Silos isoliert werden.
Warum ist die Dateninfrastruktur komplizierter geworden?
Die neuesten Technologien haben Dateninfrastrukturen komplexer gemacht. Während sich Unternehmen früher nur um ihre Rechenzentrumsinfrastruktur vor Ort kümmern mussten, haben die Entwicklung des Internets der Dinge (IoT), das Wachstum am Edge und die Einführung verschiedener Cloud-Computing -Plattformen die Dateninfrastrukturlandschaft erweitert und die Datenmenge erhöht, die diese Infrastruktur unterstützen muss.
Wie können Tools das Management der Dateninfrastruktur unterstützen?
Mit der Erweiterung der Landschaft wurde eine wachsende Zahl von Tools und Plattformen auf den Markt gebracht, um verschiedene Aspekte der Dateninfrastruktur zu überwachen. Diese Tools können zwar bestimmte Elemente der Dateninfrastruktur abdecken, aber die Beaufsichtigung und Verwaltung mehrerer Lösungen kann auch zu zusätzlicher Komplexität führen und die IT-Teams zusätzlich belasten. Die Konsolidierung und Standardisierung der gesamten Dateninfrastruktur bietet Unternehmen einen skalierbaren Zugriff auf Daten über Teams und Funktionen hinweg.
Was sind die Elemente der Dateninfrastruktur?
Die Dateninfrastruktur umfasst die physische Infrastruktur des Rechenzentrums, die Informationsinfrastruktur, die die Systeme und Umgebungen umfasst, welche Daten erstellen und unterstützen, sowie die Geschäftsinfrastruktur der übergeordneten Unternehmenssysteme.
Welche Elemente genau als Teil der Dateninfrastruktur gelten, kann sich von Unternehmen zu Unternehmen und sogar von Person zu Person innerhalb eines Unternehmens unterscheiden. Einige Möglichkeiten sind:
Physische Infrastruktur
- Speicher-Hardware
- Verarbeitungs-Hardware
- I/O-Netzwerke
- Einrichtungen des Rechenzentrums (einschließlich Stromversorgung, Rackspace und Netzanbindung)
Informationsinfrastruktur
- Unternehmensanwendungen
- Daten-Repositorys (einschließlich Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Data Marts und Data Lakehouses)
- Systemvirtualisierung
- Cloud-Ressourcen und -Services [einschließlich Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS), virtuelle Services]
Unternehmensinfrastruktur
- Business Intelligence (BI) Systeme
- Analysetools [einschließlich Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und Systeme für maschinelles Lernen (ML)]
Zu diesen Elementen gehören alle Mitarbeiter, Dienste, Richtlinien und Prozesse, die an der Erstellung, dem Verschieben, dem Schutz, der Verarbeitung, der Sicherung und der Bereitstellung von Daten im gesamten Unternehmen beteiligt sind, vom Kern über den Edge bis zur Cloud.
Warum ist Dateninfrastruktur wichtig?
Unternehmen haben erkannt, dass Daten ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sind, und sie versuchen zunehmend, den Wert ihrer Daten zu erschließen. Da die Menge der im Unternehmen vom Edge bis zur Cloud verfügbaren Daten sprunghaft ansteigt, ist eine gut durchdachte Strategie für die Dateninfrastruktur unerlässlich, um die Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.
Eine der grundlegenden Fragen bei jedem Projekt zur digitalen Transformation ist die Sicherstellung, dass die Dateninfrastruktur des Unternehmens richtig auf den gewünschten zukünftigen Zustand abgestimmt ist. Die Abwägung zwischen den Speicher- und Analyseanforderungen und den Kosten der einzelnen möglichen Lösungen ist ein wichtiger Aspekt. Eine falsche Infrastrukturstrategie kann die Geschäftsagilität behindern und das Unternehmen daran hindern, neu entstehende Geschäftsmöglichkeiten zu nutzen und neue Kundenanforderungen zu erfüllen. Wenn Daten in Silos gefangen und für die Benutzer oder Systeme, die sie benötigen, unzugänglich sind, wird die Fähigkeit, wirksame Entscheidungen zu treffen, beeinträchtigt, was das Risiko und die Kosten erhöht. Und wenn die richtigen Sicherheits- und Governance-Kontrollen nicht konsequent unternehmensweit angewandt werden, ist das Unternehmen potenziellen behördlichen Maßnahmen und einer Schädigung seines Rufs ausgesetzt.
Herkömmliche Infrastruktur
Bei der herkömmlichen Infrastruktur wird jedes Element der Gesamtlösung einzeln ausgewählt und gekauft. Diese Option bietet zwar das größte Maß an Auswahl und Anpassungsmöglichkeiten an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens, aber der Kauf und das Management dieser Art von Infrastruktur sind oft komplex.
Converged Infrastructure
Converged Infrastructure ist ein Modell, bei dem die Infrastruktur als komplettes System von einem einzigen Anbieter erworben wird, wobei alle Hardware- und Softwarekomponenten für die Zusammenarbeit validiert sind.
Hyperconverged Infrastructure
Hyperconverged Infrastructure (HCI) ist ein softwaredefinierter Ansatz, der die Infrastruktur flexibler und besser verwaltbar machen soll. Sie vereint alle Speicher-, Rechen-, Netzwerk- und Virtualisierungsfunktionen eines Unternehmens in einer einzigen integrierten Lösung.
Cloud
Die Cloud stellt den Nutzern viele Elemente der Dateninfrastruktur über das Internet zur Verfügung. Sie bietet Zugang zu Systemressourcen auf Abruf, ohne dass die physischen Infrastrukturelemente direkt gewartet werden müssen.
HPE Lösungen für die Dateninfrastruktur
HPE Storage ist seit langem bewährter Marktführer im Bereich Unternehmensspeicher. Jetzt haben wir das Daten- und Infrastrukturmanagement für ein neues Datenerlebnis namens Unified DataOps umgestaltet.
Dieser Ansatz schafft einen Mehrwert für alle, vom IT-Manager bis zum Dateninnovator. Anstatt die Infrastruktur einzustellen und zu warten, können IT-Manager Cloud-Services mit sofortiger Anwendungsbereitstellung liefern. Entwickler und Data Scientists erhalten bei Bedarf einen optimierten Zugriff und müssen nicht warten, bis sie auf die benötigten Daten zugreifen können. Und Datenmanager können mit einem einzigen Mausklick Schutzrichtlinien festlegen, unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind – vom Edge bis zur Cloud.
Der Unified DataOps-Ansatz umfasst Daten, Cloud und KI, um das Datenerlebnis durch datenzentrierte Richtlinien und Automatisierung, Cloud-native Kontrolle und Operationen sowie KI-gesteuerte Erkenntnisse und Intelligenz neu zu gestalten. Ganzheitliche datenzentrierte Richtlinien und Automatisierung lassen Silos verschwinden und vereinheitlichen die Workflows über den gesamten Lebenszyklus der Daten. Durch die Abstrahierung der Daten- und Infrastrukturkontrolle von der physischen Infrastruktur können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe von der Cloud aus verwalten und orchestrieren, wo auch immer sich die Daten befinden, und erhalten über Cloud-Services schnelleren Zugriff auf Funktionen. Und mit KI, die tief in den Datenbetrieb integriert ist, können Störungen vermieden und die Anwendungsleistung verbessert werden.
Unified DataOps mit der intelligenten Datenplattform liefert eine einzige Datenplattform, die Anwendungen mit Infrastruktur-Innovatoren und Datenrichtlinien verbindet, welche in der Cloud nahtlos und einheitlich automatisiert werden, wo immer sich die Daten befinden.
Durch die Kombination von Data Services Cloud Console, HPE Alletra und HPE InfoSight, die als Service über die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform bereitgestellt werden, ermöglicht die Intelligent Data Platform eine neue Datenerfahrung, die Silos zwischen Menschen, Prozessen und Technologien auflöst und so Daten, Agilität und Innovation für Unternehmen freisetzt.