Big Data Infrastructure

Big Data Infrastructure

Big Data Infrastruktur: Kaufen oder selbst entwickeln – was sind die Vorteile?

Vicky Falconer, Big Data Solutions Lead, Oracle Australia @vrfalconer


Wie Sie Ihre Big Data Ressourcen einführen, stellt wirklich Weichen. Komplettlösungen zu kaufen kann sich sehr wohl auszahlen.

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Viele Unternehmen finden, dass es eine attraktive Sache ist, ihre Big Data Ressourcen von Grund auf selbst aufzubauen. Sie halten das für die Möglichkeit, die ganze Technik maßgeschneidert für ihren Bedarf hinzubekommen. Ihre IT-Leute hätten dann den absoluten Durchblick und die Kontrolle über alle Abläufe und Ressourcen.

Das muss nicht unbedingt falsch sein – aber wenn es Ernst wird, steckt dieser Ansatz voller Probleme: Die Umsetzung von Geschäftszielen braucht länger, sie gelingt nicht richtig oder gar nicht.

Vicky Falconer

Vicky Falconer, Big Data Solutions Lead, Oracle Australia

In diesem Beitrag wollen wir Ihnen die Herausforderungen bei Do-it-yourself-Lösungen für Big Data vor Augen halten und daneben aufzeigen, wie Sie das mit einem vorgefertigten System besser hinkriegen können, bei dem Sie die Ressourcen als Paket kaufen.

Zeit ist Geld

Es ist die ewig alte Leier für IT-Abteilungen: Wie kann man mit weniger mehr erreichen? Das gilt verschärft beim Umgang mit Big Data, der für viele Unternehmen neu ist. Die meisten IT-Abteilungen haben kaum Erfahrung und Wissen, wenn sie erstmals mit Big Data zu tun bekommen. Genau das macht es umso problematischer, Ressourcen mit technischen Komponenten aufzubauen, die von verschiedenen Anbietern kommen.

Und mit der Errichtung der Infrastruktur allein ist es ja nicht getan – hinzu kommen Evaluierung, Integration und Abstimmung. Das frisst alles Zeit, und zwar noch deutlich mehr, wenn eben das Wissen nicht adäquat ist.

Auch längerfristig ist Expertise auf diesem Gebiet ein Thema. Die Techniker, die die Big Data Ressourcen geschaffen haben, sind möglicherweise nach ein paar Jahren weg. Und ihr erworbenes Wissen dann auch – ausgerechnet dann, wenn eine Organisation es bräuchte, um etwas weiter zu entwickeln.

 während auch gut konzipierte Do-it-yourself-Einführungen vielleicht erst nach Monaten in Betrieb gehen, kann Oracle Big Data Appliance innerhalb von Stunden vor Ort eingerichtet sein und laufen.  

Zusätzlich kommt es leicht vor, dass für bestimmte Aufgaben die Ressourcen von Anfang an zu knapp sind. Projekte brauchen dann einfach länger. Genau der Vorsprung, den Unternehmen mithilfe von Big Data erringen sollen, schmilzt dann wieder zusammen. Wenn auch noch Probleme mit der Einführung der neuen Technik auftreten, führt das zu weiteren Komplikationen und Verzögerungen – und noch einmal geht viel Zeit und Geld den Bach hinunter.

Geringe Netzwerkleistung zum Beispiel: Es kann Monate dauern, wenn man versucht, das in Eigenregie zu beheben; besonders wieder dann, wenn unterschiedliche Anbieter im Spiel sind. Bei einem vorgefertigten System ist ein einziger Anbieter dafür verantwortlich, das Problem zu identifizieren und zu lösen, und zwar schnell.

Die Option, die Ressourcen zu kaufen, wird einfach für viele Unternehmen die günstigere sein. Wenn Sie in eine Suite von Big Data Technologien als Paketlösung investieren, ob nun innerbetrieblich installiert oder in der Cloud, dann können Sie diese ganze Zeit für die Wertschöpfung einsetzen.

Denn die Technik ist erprobt, integriert und für das Einsatzgebiet optimiert. Der Anbieter stellt Expertise und Support (die sich mit der Technologie weiterentwickeln muss) zur Verfügung, soweit das die IT-Abteilung überfordert.

Und während auch gut konzipierte Do-it-yourself-Einführungen vielleicht erst nach Monaten in Betrieb gehen, kann Oracle Big Data Appliance innerhalb von Stunden vor Ort eingerichtet sein und laufen.

Schauen Sie auf jeden Cent

Manche Organisationen betrachten eigene Lösungen auch unter dem Aspekt, Kosten zu senken, weil sie das billigste Angebot für jede Komponente im System aushandeln können. Sie glauben, dass sie den Aufwand eines Anbieters – nämlich die Technik für ein ausgereiftes System zu konfigurieren – extra zahlen. Das stimmt aber nicht. Eine Studie der Enterprise Strategy Group (ESG), die Oracle in Auftrag gegeben hat, zeigt: Wenn Sie Ihre Big Data Ressourcen aufstocken, ist es wahrscheinlich, dass Sie mit einem vorgefertigten System Geld sparen – und zwar beträchtlich!

 weil diese Ressourcen bei Oracle bereits für die Cloud vorbereitet sind, können sie von Organisationen auch leicht in der Cloud erprobt und dann zur betriebsinternen Infrastruktur migriert werden, wenn die Zeit dafür reif ist . 

Eine 45-prozentige Kostenersparnis gegenüber einem „Eigenbau“ hat die ESG-Studie z. B. für ein mittelgroßes Big Data Projekt, das auf Hadoop aufbaut, ermittelt.

Ein Beispiel für die Kostenvorteile einer vorgefertigten Lösung: Oracle rechnet die jährliche Lizenzgebühr für Cloudera Enterprise als Teil der vollständig erprobten und integrierten Hardware- und Softwarelösung bereits ein. Beim Kauf derselben Cloudera-Lizenz würde dagegen eine jährliche Nutzungsgebühr aufgeschlagen. Das erhöht natürlich die Gesamtkosten für die Inhaberschaft.

Kaum drei Monate brauchte die belgische Mediengruppe De Persgroep, um ihr Big Data Projekt mit einer gekauften Lösung zum Einsatz zu bringen. Ihr Big Data Instrument erwies sich auch als kosteneffizienter als ein intern entwickeltes Apache Hadoop Cluster, das mehrere Server und Softwarelizenzen benötigt hätte, ganz abgesehen von höheren Wartungskapazitäten.

De Persgroup konnte damit das Kundenverhalten analysieren, z. B. Interaktionen auf der Website und Zahlungsverhalten, und sie waren damit in der Lage, Abokündigungen im Zeitungsgeschäft mit einer 92%-Genauigkeit vorauszusagen.

Thema Zukunftsfähigkeit

Die Weiterentwicklung von Open Source Technologien für Big Data passiert derzeit unglaublich schnell. Organisationen müssen inzwischen in der Lage sein, neue Open Source Projekte laufend zu re-evaluieren und neu zu integrieren, während sie zugleich auf Businessebene Plattformen und Services liefern – jedenfalls, wenn sie bei Big Data Technologien im Spitzenfeld bleiben wollen.

Momentan findet z. B. eine Entwicklung hin zum Apache Spark Cluster als Rechenumgebung statt. Für Nutzer von Hadoop bedeutet das erheblichen Aufwand für Migration und Integration, um gewährleisten zu können, dass die geeignetste Technologie zum Einsatz kommt. Mit der Auslieferung von Cloudera für Hadoop als Teil der Oracle Big Data Appliance ist es möglich, die Technologie im Zuge der technischen Entwicklung leicht und rasch upzudaten. Der Aufwand für Erprobung, Integration und Support gehört bei Oracle bereits zum Leistungsumfang für die Kunden.

Und weil diese Ressourcen bei Oracle bereits für die Cloud vorbereitet sind, können sie von Organisationen auch leicht in der Cloud erprobt und dann zur betriebsinternen Infrastruktur migriert werden, wenn die Zeit dafür reif ist . Im Gegensatz dazu ist dieser Prozess bei selbstgemachten Systemen ungeheuer kompliziert und zeitraubend.

Vorgefertigte Systeme von Oracle wie Big Data Appliance oder Big Data Cloud Service vermeiden solche Dinge, die bei Organisationen immer wieder auftreten, wenn sie ihre Big Data Ressourcen selbst zusammenstellen. Zugleich bieten die fertigen Systeme eine Reihe von Vorteilen. Wertschöpfung passiert nicht durch den Aufbau von Big Data Strukturen – erst der Einsatz von Analytics leistet das. Wenn Sie die Option eines vorgefertigten Systems wählen, machen Sie praktisch Zeit zu Geld, senken Ihre Kosten und sichern Ihre Ressourcen für die Zukunft. Auf diese Weise können Sie sicher sein, dass Ihre Big Data Strategien heute und morgen Erfolg haben.


Dieser Artikel über Big Data wurde von Oracle und Intel® für Sie erstellt.

Intel® und das Intel-Logo sind Marken der Intel Corporation in den USA und anderen Ländern.


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