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Vier Technologien für IoT-Daten-Management


Vorteile von traditionellem Cloud- und Edge-Computing: In IoT-Projekten haben es Unternehmen häufig mit unstrukturierten Daten zu tun
Um hier ein ausgewogenes Data Tiering zu erreichen, eignen sich besonders Hybrid-Cloud-Strukturen

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Karsten Stöhr ist Data Architect bei DataStax

Laut einer Studie von Gartner planen 66 Prozent der befragten Unternehmen, 5G bis 2020 etabliert zu haben. Immerhin 59 Prozent wollen mit dem Einsatz des neuen Netzes auch Use Cases im Bereich Internet of Things (IoT) angehen. Nicht zu Unrecht. Denn der neue Kommunikationsstandard ebnet den Weg dafür, endlich vollumfänglich von den Daten zu profitieren, die neue Technologien generieren.

Smartphones, Smart Cities, Smart Homes und Smart Cars gestalten unsere digitale Welt neu und schaffen eine massive Infrastruktur aus sensorischen Daten. Und diese Masse an Daten wird mit dem Einsatz neuer Technologien weiter steigen – auf 175 Zettabytes in fünf Jahren, wie es IDC voraussagt. Jedoch machen wir auch unentwegt Fortschritte, was die Nutzung dieser Daten angeht. So stehen uns, nicht zuletzt dank 5G, schon heute Mittel dazu zur Verfügung, die noch vor fünf Jahren unvorstellbar gewesen wären. Vier solcher Schlüsseltechnologien, die ein leistungsfähiges Management von IoT-Daten in skalierbarer Form ermöglichen, werden im Folgenden beleuchtet:

1. Zeitreihen-Datenbanken
Zeitreihendaten machen in IoT-Projekten einen großen Teil der anfallenden Daten aus. Betrachtet man Produktionsergebnisse im Laufe der Zeit, lassen sich Aussagen über den Einfluss bestimmter Parameter treffen, Trends bewerten oder Muster in den Daten identifizieren. So könnten beispielsweise Temperaturschwankungen eines Brennofens die Qualität des Endprodukts beeinflussen. Die Einsichten entstehen hier aus der Analyse von Zeitreihendaten, also dem Abgleich von Werten über eine bestimmte Zeit hinweg. Datenbanken für das Management solcher Daten müssen meist eine große Menge an Schreibvorgängen unterstützen. Auch wenn die einzelnen Datensätze klein sein mögen, ergibt sich die Herausforderung durch die hohe Anzahl an Datensätzen, die über einen Zeitraum anfällt.

Der Ansatz, Zeitreihendaten zu verwalten, unterscheidet sich daher stark vom bekannteren relationalen Datenmodellierungsansatz. In einem Zeitreihen-Datenmodell speichert der Anwender Daten in Spalten und nicht in einem traditionellen zeilenbasierten Modell. Dies ermöglicht es der Datenbank, Daten effizient auf den Speicher zu schreiben und für Analysezwecke zu lesen. Zudem wird die Zeit bis zur Rückgabe einer Anfrage verkürzt. Weitere Vorteile von Zeitreihen-Datenbanken sind Nutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit sowie Features wie Komprimierung, Data-Lifecycle-Management und Datenverdichtung.

2. Echtzeit-Analyse dank Stream-Architektur
IoT-basierte Anwendungen verarbeiten in der Regel Millionen oder sogar Milliarden Datenpunkte am Tag. Einige davon erfordern eine umgehende Reaktion. Das gelingt nur, indem Unternehmen ein System zur Datenstromverarbeitung einsetzen. Denn Lösungen wie beispielsweise Apache Kafka leiten die Daten ab dem Zeitpunkt des Entstehens direkt in das Analysesystem. Im Gegensatz zu einer Batch-Verarbeitung, bei der Informationen über einen längeren Zeitraum gesammelt und dann gemeinsam analysiert werden, stehen die Einsichten aus den generierten Daten in Stream-basierten Architekturen in Echtzeit zur Verfügung. Dabei kann eine solche Architektur große Datenmengen nicht nur aus einer, sondern aus mehreren Quellen verarbeiten.

Das macht sie beispielsweise sehr effektiv für die Verwaltung von Clickstream-Analysen, also dem Sammeln von Besucherdaten auf Websites und deren Auswertung. In einem E-Commerce-Shop können anhand dieser Einsichten dann Angebote oder Produktempfehlungen für den Kunden im Handumdrehen personalisiert werden. Daher ist Echtzeit-Streaming ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug zur IoT-Datenverwaltung auf Unternehmensebene.

3. Data Tiering
Je nach Anwendungsfall, bieten sich für die Ablage von Daten verschiedene Speicherstufen wie Flash-Speicher, traditionelle SAN/NAS-Speicher-Arrays, Objektspeicher oder die Cloud an. Data Tiering sorgt dafür, dass die Daten zwischen den Speicherstufen verschoben werden können, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen oder sich die Kosten erhöhen. So werden immer die richtigen Anforderungen in Bezug auf Speicherplatz, Geschwindigkeit und Kosten erfüllt.

In IoT-Projekten haben es Unternehmen häufig mit unstrukturierten Daten zu tun. Um hier ein ausgewogenes Data Tiering zu erreichen, eignen sich besonders Hybrid-Cloud-Strukturen. Denn sie kombinieren die Vorteile von traditionellem Cloud- und Edge-Computing: Sie bieten eine schnelle, aber sicherere Datenverarbeitung, die zudem näher an der Quelle und bei Bedarf auch in einem zentralen Repository stattfindet. Dies ermöglicht mehr Flexibilität beim Verschieben von Daten, beispielsweise in Public Clouds – die Kontrolle über die Daten bleibt jedoch beim Unternehmen. Zudem werden so Nachteile der alleinigen Nutzung der Public Cloud umgangen, wie hohe Bandbreitenkosten, Sicherheitsrisiken, Zugriffsmuster oder Performance-Probleme.

4. Erweiterte Replikation
Wird das Skalieren einer Datenbank nötig, ermöglicht Replikation den Aufbau einer verteilten Datenbank. Indem Daten aus einer Datenbank auf einem Computer oder Server in eine Datenbank auf einem anderen Rechner kopiert werden, lässt sich von zwei oder mehr Standorten simultan auf die gleichen Daten zugreifen. Das Wichtige: Der Informationsstand ist für alle Benutzer der gleiche. Er kann zudem beliebig oft kopiert werden, um neue Analysemodelle aufzusetzen. Anwendungen zur Datenreplikation werden daher für Analysen von IoT-Daten immer wichtiger. Denn sie erlauben die Analyse großer Datenmengen in komplexen, verteilten Umgebungen. Nur durch diese Analyseergebnisse können aber Unternehmen Nutzungsmuster leichter erkennen oder Schwachstellen in angeschlossenen Geräten identifizieren — was letztlich zur Entwicklung verbesserter vernetzter Produkte beiträgt.

Erweiterte Replikationsstrategien umgehen sogar weite räumliche Distanzen. In einem Hub-and-Spoke-Modell beispielsweise können Daten von entfernten Standorten zu einem zentralen Hub repliziert werden. Auf diese Weise werden im zentralen Hub alle entfernten Standorte nachgebildet, jeder Standort muss sich aber nur um seine eigenen Daten kümmern und keine Gedanken über die Übertragung machen. Gerade mit der Weiterentwicklung von Edge- und Near-Edge-Computing gewinnt dieses Modell stark an Bedeutung. Auch in IoT-Umgebungen wird diese erweiterte Datenreplikation künftig eine wichtige Rolle spielen. Denn so lässt sich eine konsistente Kopie der Daten über alle Knoten hinweg bereitstellen, was die Datenverfügbarkeit erhöht und die Verfügbarkeit sicherstellt.
(DataStax: ra)

eingetragen: 04.03.20
Newsletterlauf: 14.05.20

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Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Lektion zur Datensicherheit

    Da Schüler, Studenten, Lehrkräfte und Dozenten zunehmend digitale Inhalte, Cloud-Dienste und Online-Anwendungen nutzen, haben Bildungseinrichtungen mit einem exponentiellen Wachstum der von ihnen verarbeiteten Datenmengen zu kämpfen. Um dieser datenintensiven Situation gerecht zu werden, benötigen sie effiziente und zugleich erschwingliche Möglichkeiten, um ihren Speicherbedarf zu erweitern und die Datensicherung und -wiederherstellung zu verbessern. Um angesichts des extremen Budgetdrucks effizienter und kostengünstiger wirtschaften zu können, sucht der Bildungssektor nach neuen Wegen und Möglichkeiten. Inzwischen findet die Cloud dabei zunehmend mehr Beachtung. Die Bildungsbranche hat erkannt, dass die Cloud zusätzliche, leistungsfähige Funktionen bietet - und das äußerst kostengünstig. Denn wer sich auf die Cloud verlässt, muss kein großes IT-Team vorhalten oder gar ein eigenes Rechenzentrum betreiben. Deshalb wünschen sich Bildungseinrichtungen von der Cloud, dass sie so sicher wie möglich ist und dass der jeweilige Cloud-Anbieter die Verantwortung für den Schutz der Daten übernimmt.

  • Cloud Security-Lösungen gegen APTs

    Mit der fortschreitenden Digitalisierung entwickeln sich auch die Geschäftsanforderungen rasant weiter. Dabei ist die schnelle Bereitstellung von Unternehmensanwendungen für die Einführung neuer, verbesserter Geschäftsabläufe zentral. Für viele Unternehmen ist die Auslagerung von Workloads in die Public Cloud dafür das Mittel der Wahl. Hochverfügbarkeit, Skalierbarkeit sowie Kosteneffizienz eröffnen die Möglichkeit, innovative betriebliche Entwicklungen mit geringem Aufwand umzusetzen. Was die Risikoeinschätzung für die dort gespeicherten Daten anbelangt, müssen viele Unternehmen jedoch umdenken.

  • Sicherheitsanforderungen der Kunden umzusetzen

    Einer aktuellen Bitkom-Studie zu Folge arbeitet momentan jeder zweite Arbeitnehmer mehr oder weniger freiwillig von zu Hause. In vielen Unternehmen wurden die situativ erforderlichen, oftmals neuen Arbeitsregelungen allerdings hastig und wenig vorbereitet eingeführt. Selbst dort, wo Homeoffice bislang gewährt wurde, stellt dieser Schritt eine einschneidende Entscheidung dar. Wo bislang nur manche Mitarbeitergruppen an einzelnen Tagen von zu Hause arbeiten konnten, wurden nun beinahe alle Mitarbeiter in die Heimarbeit geschickt. Daher überrascht es wenig, dass sich laut Bitkom fast 40 Prozent der Mitarbeiter nicht ausreichend für eine Arbeit daheim gerüstet sehen. Managed Service Provider können hier ihre Kunden mit flexiblen und dabei sicheren Lösungen unterstützen. Etwa, indem sie die Wartung der IT aus der Ferne übernehmen und so für eine sichere und stabile IT-Infrastruktur für die Arbeit im Homeoffice sorgen: Remote Monitoring und Management, sowie Cloud Security und Backup können dabei helfen, auch in Infrastruktur-belastenden Krisenzeiten produktive und sichere Arbeitsumgebungen bereitzustellen.

  • Gesundheit der Mitarbeiter oberste Priorität

    Die COVID-19-Pandemie hat Unternehmen weltweit dazu gezwungen, bestehende Unternehmensstrukturen und Arbeitsweisen zu hinterfragen und neu zu denken. Aktuell dominieren Spekulationen darüber, wann sich das Arbeitsleben und der tägliche Umgang miteinander wieder normalisieren - doch was wird nach der Krise "normal" sein? Bereits jetzt ist klar, dass es Veränderungen geben wird und neue, flexiblere Arbeitsweisen endgültig starre Routinen ersetzen. Daher müssen sich Unternehmen schon jetzt damit befassen, wie die Arbeitswelt nach COVID-19 aussehen wird und was ihre Mitarbeiter hierfür benötigen werden.

  • Für zuverlässige Endpoint-Security-Maßnahmen

    Eine entscheidende Maßnahme zur Verlangsamung der Ausbreitung von COVID-19 ist "Social Distancing". Deshalb erlassen viele kommunale und staatliche Einrichtungen jetzt verbindliche Anordnungen hinsichtlich der räumlichen Trennung von Personen. Das hat dazu geführt, dass IT-Teams praktisch über Nacht dafür sorgen müssen, dass die Mitarbeiter von Unternehmen aus dem Homeoffice arbeiten können. Da diese Situation weltweit auf Millionen von Menschen gleichzeitig zutrifft, erleben wir gerade das größte Remote-Working-Projekt aller Zeiten. Der Umzug von Mitarbeitern, deren Computern und ihren Daten aus einer sicheren Büroumgebung ins häusliche Umfeld birgt ein enormes Risiko für die Datensicherheit, technische Störungen, versehentliche Fehler oder gar Cyberattacken. Die nachfolgenden Schritte skizzieren, wie Unternehmen dafür sorgen können, dass langfristig ein sicheres Remote Working möglich ist.

  • Ursachen für das Scheitern von Cloud-Migrationen

    Die Digitalisierung führt in Unternehmen zu einem beispiellos hohen Datenaufkommen. SQL Server-Datenbanken aus Microsoft Azure oder Amazon Web Services (AWS) zu betreiben, sehen viele Unternehmen daher als geeigneten Weg an, um angesichts wachsender Datenflut und komplexeren Analyseanforderungen Performanz und Leistung der IT sicherstellen zu können. Die anfängliche Hoffnung, durch den Wechsel in die Cloud kosteneffizienter arbeiten zu können, erfüllt sich für manche allerdings nicht. Eine bedeutende Ursache dafür könnte darin bestehen, dass Datenbestände vorab nicht für die neue Cloud Computing-Umgebung optimiert wurden. Die Migration sollte deshalb erst nach eingehender Vorbereitung vollzogen werden. Bei der Migration in die Cloud verhält es sich ähnlich wie bei einem Wohnungsumzug: Während man Regale ausräumt und seine Besitztümer in Augenschein nimmt, tauchen Gegenstände auf, von denen man sich gar nicht mehr bewusst war, dass man sie besitzt. Die Frage, die sich dabei unweigerlich aufdrängt, ist: Hat der gesamte Hausstand in der neuen Wohnung noch Relevanz? Oder ist der Zeitpunkt gekommen, einige Bestandteile auszusortieren?

  • Umsetzung einer Cloud-Strategie

    Die Sicherung von Innovations- und Wettbewerbsstärke steht üblicherweise in jedem Lastenheft von Unternehmenslenkern. Doch auch die Entwicklung von Strategien zur Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs in weniger rosigen Zeiten nimmt an Bedeutung zu. Die jüngsten Ereignisse zeigen, dass dies für viele Unternehmen bedeutet, die Digitalisierung mit Nachdruck voranzutreiben und dabei auch die eigene IT-Strategie auf den Prüfstand zu stellen.

  • Nach dem Homeoffice kommt das Aufräumen

    Digitalisierung und Remote Arbeiten haben drastisch an Akzeptanz gewonnen: Nach einer aktuellen Bitkom-Studie haben im ersten Quartal 2020 neun Millionen Arbeitnehmer erstmals von Zuhause aus gearbeitet. Die schiere Zahl legt nahe, dass nicht alle von langer Hand darauf vorbereitet waren: "Ich vermute, dass viele Cloud Computing-Lösungen genutzt haben, um Dokumente auszutauschen - und die virtuellen Desktops der Mitarbeiter überfüllt sind", meint Norbert Gronau, Professor am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Prozesse und Systeme der Universität Potsdam. Das könnte erheblichen Zusatzaufwand für die Unternehmen bedeuten, rechnet Sven Kaiser vom ECM-Spezialisten Optimal Systems vor: Nach sechs Wochen improvisierter Heimarbeit geschätzte neun Millionen Manntage für das Suchen, Ablegen und korrekte Archivieren der im Homeoffice erzeugten und bearbeiteten Dateien.

  • Daten in der Cloud zu schützen

    Die Cloud bringt eine Fülle von Vorteilen für Unternehmen mit sich, darunter reduzierte Kosten und flexible Skalierung, bietet Cyberkriminellen jedoch auch eine große Angriffsfläche, da enorme Datenmengen an einem Ort gespeichert sind. Cloud Account Hijacking auf Unternehmensebene ist besonders verheerend, wenn dadurch vertrauliche oder geschäftskritische Daten durchsickern oder gefälscht werden. Dies kann erhebliche Kosten, rechtliche Konsequenzen und Reputationsschäden verursachen. Cloud Account Hijacking ist eine gängige Taktik, bei der Cyberkriminelle gestohlene Kontoinformationen eines Opfers missbrauchen. Beispielsweise für das Auspionieren von Unternehmensaktivitäten und Finanztransaktionen, Datenmanipulation und Datendiebstahl sowie weiterführende Spear Phishing-Angriffe auf Kollegen und Geschäftspartner.

  • Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität

    In der aktuellen Situation ist das Homeoffice für viele Arbeitgeber und Arbeitnehmer die beste Lösung. Doch wenn alle auf einmal von zuhause aus arbeiten, sorgt das nicht nur für organisatorische, sondern auch für technische Herausforderungen. In diesen schwierigen Zeiten ist es besonders wichtig, die Geschäftskontinuität aufrecht zu erhalten. Das stellt Organisationen jedoch teilweise vor große Herausforderungen. Zusätzlich geraten im Krisenmodus Lösungsmöglichkeiten schnell aus dem Blick, die sonst alltäglich sind. Steht beispielsweise ein Unternehmen im Normalfall vor einer Aufgabe, für deren Lösung externe Expertise notwendig ist, holt es sich diese Expertise. Das sollte jetzt genauso oder umso mehr gelten, stellen doch die aktuellen Entwicklungen und Maßnahmen besondere Anforderungen an die IT. Obwohl derzeit vieles eingeschränkt wird, stehen den Unternehmen auch weiterhin verlässliche Partner zur Verfügung, an die sie die Aufgaben delegieren können, die sie nicht alleine zu bewältigen in der Lage sind. Was Entscheider auch bedenken sollten: Partner reagieren ebenfalls auf die aktuelle Situation und richten sich auf eine höhere oder spezielle Nachfrage ein.