Cloud-basierte Big-Data-Umgebungen haben normalerweise die Nase vorn. Dennoch belegen Studien, dass zwei Drittel der zum Teil hochbetagten Hadoop-Infrastrukturen noch immer On Premises laufen. Als Pionier im Bereich Cloud Computing bietet tecRacer mit dem Whitepaper „Data Lakes & Big Data Analytics on AWS“ ein Dokument, das aufzeigt, wie Unternehmen mit Hilfe von Cloud-Architekturen unter anderem wertvolle Informationen gewinnen, Daten zentral verarbeiten und analysieren und dabei noch die Effizienz Ihrer Maschinen steigern können.
Das Whitepaper zeigt auf, wie Sie hoch verfügbare und beliebig skalierbare Data Lakes mit Hilfe von AWS Cloud-Bausteinen kostengünstig aufbauen und rasch nutzbar machen können – zum Vorteil für Ihre Kunden und Ihr Unternehmen.
Die Leistungsfähigkeit von Datenanalyse- und -verarbeitungs-Frameworks wie Apache Hadoop ist inzwischen weitgehend in das Bewusstsein der Führungskräfte in den Unternehmen eingedrungen. Sie stehen jedoch vor großen Herausforderungen bei der Implementierung und dem Betrieb dieser Frameworks in Data-Lake-Umgebungen, die On Premises bereitgestellt werden. Die Daten werden in einer Vielzahl von Applikationen, Datenbanken und Systemen produziert und gesammelt. Sie reichen teilweise Jahrzehnte zurück und liegen in vielen unterschiedlichen Formaten vor.
Die Cloud schlägt On Premises
Das wichtige Thema Skalierbarkeit ist für Unternehmen, die Hadoop vor Ort einsetzen, nur schwer und träge umzusetzen, da dafür zusätzliche Hardware angeschafft werden muss. Zudem ist es schwierig, Elastizität zu erreichen und Cluster über längere Zeiträume zu nutzen. Die mit den Workloads verbundenen Kosten steigen in einer Always-on-Infrastruktur immer weiter an. Der Ausweg ist naheliegend: Er liegt in der Cloud.
Aber warum gibt es dann noch so viele lokale Infrastrukturen? Eine Ursache liegt sicherlich darin, dass die Voraussetzungen für die erfolgreiche Implementierung von Cloud-First-Strategien in vielen Unternehmen noch nicht gegeben sind. Der vielzitierte Fachkräftemangel führt dazu, dass nicht ausreichend Mitarbeiter mit dem notwendigen Know-how zur Verfügung stehen, um erfolgreich Migrationsprojekte in die Cloud durchzuführen und den laufenden Betrieb in der Cloud im Anschluss sicherzustellen. Ein erfahrener Partner wie tecRacer kann hier hilfreich zu Seite stehen und Einstiegspunkte aufzeigen.
Mit tecRacer in die AWS-Cloud
IT-Entscheider stehen heute vor der Herausforderung, aus der Flut von Informationen einen Mehrwert für ihr Unternehmen und am Ende des Tages für ihre Kunden zu erzielen.
Unternehmen, die Hadoop On Premises einsetzen, haben mit hohen Kosten, starren Konfigurationen und begrenzter Skalierung zu kämpfen. Eine Migration von Analyse-, Datenverarbeitungs- und Data-Science-Workloads zu Amazon Web Services beziehungsweise Amazon EMR hilft Kosten zu sparen, die Flexibilität zu erhöhen und die Performance deutlich zu verbessern.
Vielleicht fehlt nur ein kleiner Anstoß, um das Projekt in Angriff zu nehmen. Im Whitepaper von tecRacer erfahren Sie, wie Sie die Komponenten und Arbeitsabläufe in Ihrer aktuellen Umgebung identifizieren und lernen Verfahren für die Migration dieser Workloads zu AWS kennen. Die Zukunft Ihrer Daten liegt definitiv in der Cloud.
Amazon EMR bringt Big Data in die Cloud
Mit Amazon EMR stellt AWS eine Cloud-Big-Data-Plattform für die Verarbeitung riesiger Datenmengen mit Hilfe von Open-Source-Tools bereit. Mit Amazon EMR lassen sich Big-Data-Umgebungen einfach einrichten, betreiben und skalieren. Zudem lassen sich Analysen in großem Maßstab zu geringeren Kosten ausführen und mit einer besseren Performance als im Rechenzentrum vor Ort.
Amazon EMR stellt ein Computing-Framework dar auf der Basis von Hadoop. Das eröffnet zudem die Möglichkeit, die gewohnten Hadoop-Tools wie Hive oder Spark für die Analyse in der AWS-Cloud zu nutzen. Amazon EMR übernimmt dabei sämtliche Aufgaben, die die Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur und der Software eines Hadoop-Clusters erfordern. Große Datenmengen lassen sich in kleinere Aufträge unterteilen und auf mehrere Rechenknoten in einem Hadoop-Cluster verteilen.
Amazon EMR verarbeitet die Daten innerhalb der Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Die dynamische Anpassung, erlaubt es, Ressourcen bei Bedarf zu erhöhen oder zu verringern. Amazon EMR startet bei Bedarf einen persistenten Hadoop-Cluster, der beliebig lange läuft. Oder Sie bevorzugen temporäre Cluster, die EMR nach Erledigung der Aufgabe automatisch entfernt. All das ermöglicht eine optimale Skalierung der Cluster.
Die zentrale Bereitstellung erlaubt es den Mitarbeitern in den Unternehmen, sich wieder darauf zu konzentrieren, geschäftliche Mehrwerte zu schaffen, statt mühsam Daten aus einer Vielzahl von Systemen und in einer Vielzahl von Formaten zu sammeln.
Whitepaper von tecRacer
Das Whitepaper „Data Lakes & Big Data Analytics on AWS“ von tecRacer zeigt unter anderem auf, wieso die Zeit reif ist für Data Lakes ist. Dazu bekommen IT-Führungskräfte einen Überblick, wie potenzielle Herausforderungen gemeistert werden können und wie ein typischer Projektablauf aussehen kann.
Quelle Titelbild: Adobe Stock / Tuomas Kujansuu