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Outsourcing und Data Layer


Data-Layer-Management: Was spricht für Outsourcing?
Das Outsourcing gewinnt im Hinblick auf den Data Layer deshalb auch zunehmend an Bedeutung, vor allem in Form von Managed-Platform-Modellen


Für die Verarbeitung großer Informationsmengen auf dem Data Layer benötigen Unternehmen zuverlässige Betriebsumgebungen. Instaclustr, Managed-Service-Anbieter für Open-Source-Technologien, nennt die Gründe, die dabei für ein Outsourcing sprechen. Die zu verwaltende Datenmenge steigt unaufhaltsam. Folglich benötigen Unternehmen leistungsstarke Data-Layer-Technologien. Dabei stellt sich die Frage, in welcher Betriebsumgebung das Data-Layer-Management erfolgen soll: im Outsourcing oder im Inhouse-Betrieb. Einige Unternehmen – gerade in stark regulierten Branchen wie im Finanzdienstleistungssektor oder im Gesundheitswesen – setzen dabei auf On-Premises-Lösungen, da sie alle Daten intern hosten und verwalten müssen oder wollen.

Hier bieten sich vor allem Managed-Platform-Modelle an, die eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität sowie Kosteneinsparungen bieten. Sie können in der Cloud, in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen und eben auch on-premises genutzt werden. Eine hohe Sicherheit ist garantiert, da bei Managed Platforms die Kontrolle über den Data Layer immer und zu jeder Zeit beim Unternehmen und nicht beim Anbieter der Dienstleistung verbleibt.

Für viele Unternehmen ist aber die komplette Auslagerung der Datenschicht-Verwaltung die optimale Variante, da sie viele Vorteile verspricht: von der einfachen Administration mit benutzerfreundlichen Konsolen für die Bereitstellung und Konfiguration von Clustern bis zum fachkundigen Support.

Das Outsourcing gewinnt im Hinblick auf den Data Layer deshalb auch zunehmend an Bedeutung, vor allem in Form von Managed-Platform-Modellen. Zu den zentralen Vorteilen gehören:

1. Hohe Zuverlässigkeit
Anbieter von Managed Platforms können fast immer ein höheres Maß an Zuverlässigkeit bieten, als dies intern möglich ist. Durch die Kombination von Managementsystemen mit integrierter Technologie, ausgereiften Prozessen und fundiertem Fachwissen der Mitarbeiter können Managed Services strikte Service-Level-Agreements (SLAs) für Verfügbarkeit und Latenz einhalten.

2. Einfache Nutzung
Eine Managed Platform bietet Kunden ein Toolset für die vereinfachte Verwaltung der Data-Layer-Cluster. Sie können so einfach Cluster einrichten und wieder deaktivieren oder Knotentypen und -größen ändern, ohne dass sie einen Code verändern müssen.

3. Niedrige Kosten
Die Verwaltung von Data-Layer-Technologien erfordert Manpower und Experten-Know-how – verbunden mit entsprechenden Personalkosten. Eine Auslagerung kann Unternehmen hier Kostenvorteile bringen. Dabei muss vor allem auch berücksichtigt werden, dass ein externer Provider neue Patches oder Funktionserweiterungen automatisch in eine Umgebung einpflegt, wodurch die laufenden Kosten für die Verwaltung der Data-Layer-Lösungen erheblich gesenkt werden.

4. Bessere Nutzung interner Ressourcen
Wenn ein Unternehmen keine Ressourcen für die Verwaltung der Datenschicht vorhalten muss, kann es diese Ressourcen für andere Projekte nutzen. Das Outsourcing verschafft den einzelnen Mitarbeitern mehr Zeit für die Konzentration auf höherwertige Aufgaben und Innovationen im Bereich der Kerngeschäftsfelder.

5. Kontinuierlicher Zugriff auf Expertenwissen
Bei einer internen Verwaltung besteht immer die Möglichkeit, dass Mitarbeiter und Experten das Unternehmen verlassen. Diese Gefahr eines plötzlichen Personalmangels in einem wichtigen Bereich existiert bei der Auslagerung des Data-Layer-Managements nicht.
6. Hohe Skalierbarkeit
Das Outsourcing der Data-Layer-Verwaltung bietet eine Reihe von Vorteilen in Bezug auf die Skalierbarkeit. Sie betreffen zunächst die Bereitstellung. Wenn ein Unternehmen ein neues Projekt initiiert, kann ein einfacher Cluster innerhalb von Minuten in Betrieb genommen werden. Outsourcing erleichtert auch die dynamische Skalierung der Infrastruktur in Abhängigkeit der Datenmengen. Mit bewährten Prozessen, hochgradig automatisierten oder sogar Self-Service-Tools kann ein Managed Service viel einfacher nach oben oder unten skaliert werden, wenn der Bedarf steigt oder sinkt.

"Bei jeder IT-Entscheidung spielen Faktoren wie Budgetbeschränkungen, der Verwaltungsaufwand, flexible Anpassungsmöglichkeiten oder der Bedarf an Fachwissen eine wichtige Rolle. Es betrifft auch die Auswahl und das Management von Data-Layer-Technologien. Dabei ist wichtig, dass ein Unternehmen nicht nur die Anforderungen der aktuellen Architektur berücksichtigt, sondern auch den langfristigen Architekturbedarf in Bezug auf die Branchentrends", erklärt Ralph Völter, VP Sales EMEA bei Instaclustr. "Um maximale Flexibilität bei minimalen Kosten zu erreichen, setzen Unternehmen dabei verstärkt auf Outsourcing, und zwar konkret auf Managed Platforms, die eine hohe Flexibilität, Skalierbarkeit und Sicherheit bieten. Wollen Unternehmen nicht den Weg des kompletten Outsourcings einschlagen, können sie Managed Platforms auch on-premises nutzen und damit von den gleichen Vorteilen profitieren." (Instaclustr: ra)

eingetragen: 05.02.22
Newsletterlauf: 28.03.22

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Meldungen: Tipps und Hinweise

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    Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases - es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.

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    Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.

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    Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.

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