2 Data Lakes (auf Englisch) sind eine attraktive und praktische Option für Organisationen, die mit enormen (und exponentiell wachsenden) Mengen unstrukturierter (auf Englisch) Daten umgehen müssen. Doch wer nicht aufpasst, dem verwandeln sich diese Seen schnell in Sümpfe – und man muss sich durch den Morast kämpfen, um die benötigten Daten zu finden. Das ist zeitaufwendig und teuer und kann Ihr Unternehmen zudem neuen Sicherheitsrisiken aussetzen. Wie verhindern Sie, dass Ihr Data Lake (auf Englisch) zum Sumpf wird? Objektspeicher sorgt dafür, dass Ihre Daten leicht auffindbar und nutzbar bleiben – und schützt sie zugleich vor Bedrohungen. Data Lake vs. Data Swamp: Was ist der Unterschied? Im Grunde ist ein Data Lake ein System oder Repository für Daten in verschiedenen Formaten aus vielen Quellen. Gartner geht in seiner Definition weiter und beschreibt einen Data Lake als „ein Konzept, das aus einer Sammlung von Speicherinstanzen verschiedener Daten-Assets besteht. Diese Assets werden in einer nahezu exakten – oder sogar exakten – Kopie des Quellformats gespeichert und existieren zusätzlich zu den ursprünglichen Datenquellen.“ Ein Data Swamp dagegen ist ein Haufen Morast: eine Ansammlung von Daten, die ohne Kategorisierung oder Taxonomie an einem Ort abgeladen wurden. Wenn Sie etwas daraus brauchen, müssen Sie sich mit gedrückten Daumen durch den Schlamm wühlen. Dieser Ansatz ist offensichtlich weder effizient noch sicher. Wenn Sie nicht wissen, welche Daten Sie haben oder wo sie liegen, ist es nahezu unmöglich, sie zu schützen. Natürlich will niemand einen Data Swamp – doch leider kann sich ein Data Lake allzu leicht in etwas verwandeln, das dem Okefenokee-Sumpf Konkurrenz macht. Der Schlüssel, um das zu verhindern, ist Sauberkeit und Ordnung im Data Lake – und hier kann Objektspeicher eine wichtige Rolle spielen. Wie Objektspeicher Ihnen hilft, einen Data Swamp zu vermeiden Ohne Struktur (ohne Metadaten) ist Ihr riesiger „Datenkörper“ kein See, sondern ein Sumpf. Sie finden nicht nur nicht, was Sie brauchen – Sie wissen vielleicht nicht einmal, wo Sie überhaupt suchen sollen. Stellen Sie sich vor, Sie waten durch einen echten Sumpf, um etwas zu finden, das Sie fallen gelassen haben – dann haben Sie eine ziemlich gute Vorstellung von der Situation. Objektspeicher glänzt hier, weil er Informationen in flexibel große Container – sogenannte Objekte – organisiert. Jedes Objekt enthält die Daten selbst sowie zugehörige Metadaten und hat eine global eindeutige Kennung statt eines Dateinamens und Pfads (wie bei Dateispeicher). Diese Systeme lassen sich um benutzerdefinierte Attribute für zusätzliche dateibezogene Informationen ergänzen, was das Finden der benötigten Informationen noch einfacher macht. Bildlich gesprochen müssen Sie sich nicht mehr durch eine dicke Brühe aus Schlamm und Dreck kämpfen. Bei Objektspeicher gibt es keine Begrenzung des Datenvolumens – wichtig, da Data Lakes schnell den Petabyte-Bereich und mehr erreichen können. Sie brauchen eine Lösung, die enorme Kapazitäten bewältigt und nahtlos horizontal skaliert, während immer mehr Daten aus verschiedenen Quellen hinzukommen. Der Wettbewerbsvorteil von Objektspeicher für Data Lakes Es geht nicht nur darum, dass Daten schwerer zu finden und zu identifizieren sind, wenn sich der Data Lake in Richtung Sumpf entwickelt. Sie verschenken auch wertvolle Erkenntnisse. Ob Sie das volle Potenzial der Geschäftseinblicke in Ihrem Data Lake ausschöpfen können, hängt sowohl von den Analytics-Tools als auch vom Speicher-Repository ab, in dem die Daten liegen. Das Repository muss Daten aus verschiedenen Quellen mit genau der richtigen Performance verarbeiten können – und es muss bei Performance und Kapazität skalieren, damit Anwendungen, Tools und Nutzer auf die Daten zugreifen können. Objektspeicher erfüllt diese Anforderung. Die richtige Lösung bietet die Skalierbarkeit, Flexibilität und niedrigeren Kosten, die Unternehmen brauchen, um ihren Data Lake sauber zu halten und zahlreiche weitere Vorteile daraus zu ziehen. Praxisbeispiele für Objektspeicher: Lesen Sie, wie wir HPE geholfen haben, einen intelligenten Data Lake zu betreiben, und wie Scality RING einen Meilenstein bei Dauerbetrieb und Recovery Point Objective (RPO) für eine große US-Bank erreicht hat. Speicher, für den Sie keine Gamaschen brauchen (und der frei von Alligatoren ist!) Die Sumpf-Metapher mag etwas albern sein, aber sie veranschaulicht gut, wie schwierig es sein kann, Daten zu finden, zu nutzen und vor lauernden Bedrohungen zu schützen, wenn man keinen strategischen Ansatz hat. Vorausplanen und den Überblick behalten ist schwer, wenn die Datenmenge in Ihrem Unternehmen ständig wächst und nicht alle Daten dieselbe Form, Größe und dasselbe Format haben. Genau deshalb eignet sich Objektspeicher so gut für Data Lakes. Er speichert unstrukturierte und strukturierte Daten zugänglich und organisiert, sodass Sie keine wertvollen Ressourcen für die Suche aufwenden müssen. Und wenn Sie genau wissen, welche Daten Sie haben und wo sie liegen, können Sie sie richtig schützen und nützliche Erkenntnisse daraus gewinnen. Wenn es um etwas so Wertvolles wie Daten geht, ziehe ich glasklar jederzeit trüb vor – und Sie?Scality hilft Organisationen, die Herausforderungen großer Datenmengen ein für alle Mal zu lösen. RING bietet unbegrenzte, unabhängige Scale-out-Skalierung von Kapazität und Durchsatz. Erfahren Sie mehr darüber, wie Scality RING Ihnen hilft, den Sumpf zu umgehen und einen angenehmen Data Lake zu schaffen, den Sie gern besuchen.
