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Data Warehousing leicht gemacht

Wer als Unternehmen Berichte und Analysen von großen, strukturierten Datenmengen vornehmen möchte, die langfristig gespeichert und mit BI-Tools abgefragt werden, kann dies auch in der Cloud tun. AWS etwa hat mit Amazon Redshift und Amazon RDS gleich zwei Online-Dienste im Angebot. Was sie unterscheidet und wie Sie Ihre Daten in den Service laden, erklären wir in diesem Tipp.
Amazon Redshift oder RDS? Wie immer kommt es auf den Anwendungsfall an.
Sowohl Amazon Redshift als auch Amazon RDS ermöglichen Ihnen bei Auslagerungen der Datenbankverwaltung den Betrieb herkömmlicher relationaler Datenbanken in der Cloud. Für Ihre Situation bietet sich Amazon Redshift an, denn der Service nutzt die Leistungsfähigkeit und Ressourcen mehrerer Knoten und eine Vielzahl von Optimierungen. Diese ermöglichen im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken für Berichterstellung und Analyse bei sehr großen Datenmengen deutliche Verbesserungen. Amazon Redshift bietet eine Option zur horizontalen Skalierung, sobald die Komplexität Ihrer Daten und Abfragen zunimmt oder Sie verhindern möchten, dass die Berichterstellungs- und Analyseverarbeitung die Leistung Ihrer OLTP-Verarbeitung (Online-Transaction Processing) stört.

Sie können Daten aus verschiedenen Datenquellen in Amazon Redshift laden, beispielsweise aus Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, AWS Data Pipeline und von SSH-fähigen Hosts in Amazon EC2 oder in lokalen Bereitstellungen. Amazon Redshift lädt die Daten parallel in die einzelnen Rechenknoten, um die Rate zu maximieren, mit der Daten in Ihrem Data-Warehouse-Cluster aufgenommen werden können. Indem Sie den COPY-Befehl verwenden, laden Sie Daten parallel aus Amazon EMR, Amazon DynamoDB oder jedem anderen SSH-fähigen Host direkt in Amazon Redshift. Darüber hinaus haben viele Anbieter von ETL-Lösungen Amazon Redshift für die Nutzung mit ihren Tools zertifiziert. Eine Reihe von ihnen bietet kostenlose Testversionen an, um Ihnen die ersten Schritte beim Laden Ihrer Daten zu erleichtern.

Weiterhin steht Ihnen mit Amazon QuickSight ein sehr schneller Business-Intelligence-Service auf Cloud-Basis zur Verfügung, mithilfe Sie Visualisierungen aufbauen, Ad-hoc-Analysen ausführen und schnell Geschäftserkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können. Amazon QuickSight verwendet eine neue, parallele In-memory Technologie, um leistungsfähige Berechnungen schnell auszuführen und Visualisierungen ohne Zeitverlust zu erstellen. Amazon Quick-Sight ist automatisch integriert mit AWS-Datenservices wie Amazon RDS, Amazon Redshift oder Amazon.
11.12.2016/ln

Tipps & Tools

Schneeball zur Datenübertragung [26.03.2017]

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Download der Woche: MariaDB [28.02.2017]

Spätestens als Wikipedia vor rund vier Jahren auf die Datenbank 'MariaDB' migrierte, war das Nischendasein des seit 2009 bestehenden MySQL-Forks beendet. Eines der Versprechen der Abspaltung war, dass MariaDB stets unter einer freien Lizenz verfügbar sein sollte. Doch auch unter der Haube gibt es zahlreiche technische Unterschiede. So etwa unterstützt der Fork deutlich mehr Storage-Engines als MySQL. Ein weiterer Pluspunkt ist die große Nähe zur Community. [mehr]

Fachartikel

Infrastrukturdesign für Big Data und Echtzeitanalysen (2) [22.03.2017]

Big Data und das Internet der Dinge sind mehr als nur Modeworte. Sie beschreiben komplexe Computertrends, die klassische Analyseplattformen wie Datenlager sowohl verdrängen als auch erweitern. Die damit verbundenen Ansprüche hinsichtlich Performance und Verfügbarkeit erhöhen den Druck auf die Storage-Systeme. Wie unser Beitrag zeigt, ist es selbst mit All-Flash-Arrays nicht immer einfach, die Anforderungen an Dichte und Kosten zu erfüllen. Im zweiten Teil des Fachartikels gehen wir konkret auf moderne Speicherarchitekturen ein, die im Zeitalter großer Datenmenge für Performance und Effizienz sorgen. Dabei werfen wir einen besonderen Blick auf Flash-Speicher und den aktuellen Technologiestand. [mehr]

Buchbesprechung

Datenschutz-Grundverordnung

von Niko Härting

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