Cloud-Datenbank
Was ist eine Cloud-Datenbank?
Eine Cloud-Datenbank sammelt Informationen, die sich auf einer Cloud-Infrastrukturplattform befinden. Sie ist funktionell nichts anderes als eine lokale Datenbank. Der einzige Unterschied besteht in ihrem Standort bzw. ihren Standorten.
Warum wechseln Unternehmen zu einer Cloud-Datenbank?
Die Daten in einer Cloud-Datenbank sind über zahlreiche Server und Standorte verteilt, wo sie von überall aus zugänglich sind und abgefragt oder geändert werden können. Wenn Sie die Cloud nutzen, können Big Data-Operationen von der gesteigerten Geschwindigkeit und Flexibilität profitieren, die die Cloud-Architektur zur Verfügung stellt.
Wie verändert sich der Zugang zu den Daten in einer Cloud-Datenbank?
Für den Benutzer oder die Anmeldung erscheinen die Informationen identisch mit einer vor Ort bzw. lokal gehosteten Datenbank. Die Geschwindigkeit, mit der Daten verwendet, abgefragt oder interpoliert werden können, wird augenscheinlich – vor allem bei den Datenmengen, die heute in Unternehmen verwendet werden.
Was sind die Vorteile der Umstellung auf eine Cloud-Datenbank?
Cloud-Datenbanken haben mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen lokalen Datenbanken. Mit einer Cloud-Datenbank können Unternehmen den steigenden Anforderungen an das Data Management gerecht werden, ohne die Infrastruktur ausbauen zu müssen. Sie können die Daten auch schnell bearbeiten – und beispielsweise effizient aufteilen, bereitstellen und ihren Benutzern näher bringen. Auch die nachstehenden Leistungen machen Cloud-Datenbanken zu einer leistungsstarken Lösung.
Geschwindigkeit des Datenverkehrs: Massive Netzwerke aus mobilen Nutzern und Remote-Geräten generieren riesige Mengen an Interaktions- und Anwendungsdaten. Dies kann die Skalierung und das Verfügbarkeitsmanagement für eine herkömmliche Datenbank schwierig und zeitaufwändig machen, da bei herkömmlichen Datenbanken Aktualisierungen über eine zentrale „Master“-Datenbank durchgeführt werden müssen. Da alle Aktivitäten durch diesen Flaschenhals laufen, leidet die Leistung und kann sogar aussetzen, wenn die Verbindung zur Master-Datenbank unterbrochen wird.
Einfacher Zugang: Wie bei jedem anderen Asset in der Cloud können Benutzer von jedem Ort, zu jeder Zeit und mit jedem Gerät auf die Datenbank zugreifen. Diese einfache Konnektivität sendet Datenabfragen effizienter als ein herkömmlicher LAN-Zugang, der eine begrenzte Anzahl von Optionen erforderlich macht.
Elastizität: Wenn das Datenvolumen schnell ansteigt, kann eine Cloud-Datenbank die Kapazität je nach Bedarf erweitern. Diese Art von Skalierbarkeit ist in einer herkömmlichen Datenbank nicht möglich, welche die Überwachung und Anpassung durch einen internen Mitarbeiter vornehmen will.
Wiederherstellung: Unabhängig von der Störung – Wetter, Geräteausfall, Stromausfall – sichern Cloud-Datenbanken die gehosteten Informationen über Remote-Server. So bleiben die Informationen sicher und stehen zur Verfügung, sobald die Benutzer wieder Zugang zum Internet haben.
Reichweite: Cloud-Datenbanken können Ihre Daten verwalten und Anfragen an jeden Ort der Welt senden, ohne auf Middleware angewiesen zu sein. Eine hybride Cloud-basierte Datenbank sammelt, repliziert, liefert und überträgt Ihre Daten ohne jeglichen Benutzereingriff an den Edge. Darüber hinaus kann die Hybrid Cloud-Datenbank Anwendungen direkt mit Ihrer Datenbank verbinden.
Sicherheit: Mit einer Cloud-Datenbank erhalten Sie eine sicherere Umgebung für Ihre Daten, denn die Cloud-Server befinden sich in stark bewachten Lagern außerhalb des Unternehmens, isoliert von internen und externen Benutzern. Außerdem sind die Daten selbst verschlüsselt, was es Kriminellen zusätzlich erschwert, sie zu hacken.
Welche Cloud-Datenbanken gibt es?
Aus den neuesten Marktberichten geht hervor, dass der US-Markt für Cloud-Datenbanken und DBaaS bis 2026 deutlich wachsen wird. Die steigende Nachfrage nach automatisiertem Cloud-Datenbankmanagement kommt aus Branchen wie BFSI und Gesundheitswesen – und ist auch abhängig von der sicheren, komplexen technologischen IT-Infrastruktur im Land.
Dennoch gibt es nach wie vor nur zwei Modelle für die Bereitstellung von Cloud-Datenbanken, die den Markt dominieren: unabhängig und Datenbank-as-a-Service.
Unabhängige Datenbank
Bei einer unabhängigen Datenbank handelt es sich um eine Datenbank, die ein Benutzer direkt selbst über ein Virtual Machine Image in der Cloud ausführt. Dies ist das Modell der Wahl für Unternehmen, die über ausreichend IT-Personal und die nötige Bandbreite verfügen, um die zugrundeliegende Infrastruktur, Datenintegrität und Sicherheit zu gewährleisten. Wenn Sie Ihre eigene Cloud-Datenbank betreiben, können Sie die Betriebskosten senken und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über das Management der Daten behalten.
DBaaS
DBaaS hingegen wird von einem Drittanbieter betrieben, der alle Verwaltungs-, Wartungs- und Sicherheitsaufgaben übernimmt. Das schließt auch die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit für Benutzer ein, die gleichzeitig auf die Datenbank zugreifen.
Mit DBaaS verwaltet der Anbieter die datenintensiven Anforderungen von Anwendungsentwicklern, Data Scientists, IT-Architekten und Analysten, die sofortige und konsistente Leistung benötigen. Darüber hinaus können die Benutzer die Aufgaben der End-to-End-Verschlüsselung und Zugangskontrolle sowie die Erfüllung der Datenschutzanforderungen wie der DSGVO abgeben.
Cloud-Datenbanklösungen
Es gibt im Wesentlichen zwei verschiedene Lösungen für die Verwaltung einer Datenbank in einer Cloud – die „relationalen“ Modelle der Structured Query Language (SQL) und die „nicht relationalen“ NoSQL-Modelle, die beide ihre jeweiligen Stärken haben.
Das SQL-Modell wird von Entwicklern und Administratoren gewählt, um schnell auf die Datenbank zugreifen, sie abfragen und darin schreiben zu können. Praktisch jede Funktion (sei es das Senden und Empfangen oder das Verändern von Daten in Datenbanken) kann in der Programmiersprache SQL ausgeführt werden. Und schließlich stellt das SQL-Modell Vorteile für die Datenmanipulation und als Business Intelligence Tool zur Verfügung.
Alternativ dazu kann das nicht relationale NoSQL-Modell sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichern. Eine NoSQL-Datenbank ist in der Lage, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, und nutzt die Vorteile der Cloud-Struktur komplett aus, sodass es nahezu keine Ausfallzeiten gibt. Das Ziel bei der Gestaltung dieser Lösung ist es, skalierbar zu sein und die Arbeit für Administratoren zu erleichtern.
Wie migrieren Sie Ihre Datenbank in die Cloud?
Wie bei jeder Umstellung auf die Cloud ist auch bei der Migration Ihrer Datenbanken in die Cloud eine intelligente, iterative Planung im Vorfeld die beste Voraussetzung für den Erfolg. Beurteilen Sie Ihre aktuelle Datenumgebung, ihre Risiken und Herausforderungen und welche Hindernisse möglicherweise im Weg stehen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Datenbanken, die aus Sicherheits- oder Compliance-Gründen vor Ort verbleiben müssen, nicht migriert werden. Das Erstellen einer Machbarkeitsstudie hilft Ihnen, potenzielle Herausforderungen und Risiken bei der Umstellung aufzuzeigen.
Für Ihr Team stehen ETL-Tools (extrahieren, transformieren, laden) zur Verfügung, mit denen sich die überflüssigen Aufgaben, die den Umstellungsprozess verlangsamen, automatisieren lassen. Diese können auch personenbezogene Informationen entfernen und Fehler erkennen, während die Daten in die Cloud-Umgebung geladen werden. Die Überprüfung und Bereinigung der Daten vor dem Laden in die Cloud ist die perfekte Möglichkeit, eine saubere Grundlage für die Arbeit bereitzustellen. Das kann ein langwieriger Prozess sein, aber es ist wichtig, dass alle Daten nach der Übertragung in die neue Umgebung mit Ihrer IT-Governance konform sind.
Je nach Umfang und Größe der Datenbank eines Unternehmens kann das erste Laden in die Cloud Tage in Anspruch nehmen. Danach müssen die Daten erneut auf ihre Gültigkeit, Genauigkeit und Vollständigkeit überprüft werden. Einer der letzten Schritte ist die Migration Ihrer Berechtigungen und Sicherheitseinstellungen. Während der Cloud-Anbieter für die Sicherheit der Umgebung verantwortlich ist, trägt das Unternehmen die Verantwortung für die Integrität der enthaltenen Daten.
Die Umstellung auf die Cloud ist ein langwieriger und mitunter komplizierter Prozess. Aber mit intelligenter Planung, Vorbereitung und häufigen Kontrollpunkten auf dem Weg dorthin muss es nicht schwierig sein, die Integrität Ihrer Daten und Ihres Unternehmens zu wahren.
HPE Cloud-Datenbanklösungen
In vielen Unternehmen werden Hochleistungsdatenbanken durch traditionelle Infrastrukturen unterstützt. Der isolierte Betrieb von Datenzentren macht das Datenbankmanagement Ihres IT-Teams jedoch zu einer großen Herausforderung. Das Managen getrennter Workloads führt zu mühsamen manuellen Prozessen, hohen Wartungskosten, ausufernden Datenbanken und gesteigerten Sicherheitsrisiken. Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform bietet mehrere Optionen, um diese Probleme zu lösen.
HPE GreenLake mit Nutanix Era für Datenbanken vereinfacht den Datenbankbetrieb vor Ort, wodurch die Bereitstellung und Verwaltung von Datenbanken praktisch per Mausklick funktionieren. Auf der Grundlage der von Ihnen gewählten HPE Referenztechnologie konsolidieren Sie Ihre getrennten Workloads in einer einzigen, vereinfachten Managementplattform, mit der Sie Ihre Datenbank in wenigen Minuten bereitstellen, klonen, patchen, aktualisieren und sichern können.
HPE GreenLake für SAP HANA bietet eine SAP®-zertifizierte Infrastruktur mit Konfigurationen Ihrer Wahl – Appliance oder TDI, Betriebssystem und enthaltene Services – zur Erfüllung Ihrer Zielsetzungen in Bezug auf Workload, Leistung und Verfügbarkeit. Mit der neuen Kundenedition von SAP HANA Enterprise Cloud mit HPE GreenLake profitieren Sie auch von den Leistungsmerkmalen der Cloud und behalten dabei Ihre lokale SAP-Landschaft, sodass sich die Umstellung auf SAP S/4HANA® noch einfacher gestaltet.
Mit HPE GreenLake können Sie auch Ihre Erfahrung mit einer Open Source-Datenbankplattform mit EDB Postgres vereinfachen und so Ihre Gesamtbetriebskosten erheblich senken. EDB Postgres bietet die Leistungsfähigkeit, die erforderlich ist, um strukturierte und unstrukturierte Daten mit mehreren Modellen zu verwalten, mit bestehenden Systemen zu verbinden und zügig in verschiedenen Umgebungen einzusetzen. Sie ist außerdem die erste integrierte Open Source-Plattform für das operative Datamanagement, die alle erforderlichen Komponenten, die für die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten erforderlich sind, in einem gemeinsamen Modell vereint.
HPE GreenLake für Microsoft SQL Server ist eine Workload-optimierte Platform-as-a-Service-Lösung, die eine schnellere Time-to-Value mit einem sofort nutzbaren Cloud-Erlebnis vor Ort bietet. Die Lösungen in vorgefertigten Konfigurationen wurden entwickelt, um ein hohes Maß an Verfügbarkeit, Leistung, Funktionalität und Kosten zu bieten, um eine Reihe von Anforderungen zu erfüllen.