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Eine Dateninfrastruktur für OpenStack Private Cloud und Hadoop als Big-Data-Framework
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Klein anfangen und groß herauskommen – mit badenIT gelingt auch KMU der Einstieg in Big Data

badenIT ist ein führender Anbieter für Managed IT-Services im Südwesten Deutschlands und eine 100%ige Tochter des Freiburger Energieversorgers badenova. Bei badenIT erhalten Kunden Big Data als Service maßgeschneidert aus einer Hand und profitieren von datengetriebenen Entscheidungsmodellen für ihre Businessfragen. Die Beratungs- und Lösungskompetenz von badenIT, spezialisierte Partner wie DATAVARD und PSIORI und eine Infrastruktur von NetApp machen den Service erfolgreich. Wie badenova davon profitiert, zeigt die Kundenreferenz.

Big Data heißt Datenschätze heben. Entsprechend sicher, stabil und flexibel muss die Infrastruktur sein. Das sprach einmal mehr für NetApp.

Die virtualisierten Umgebungen der badenIT laufen seit Jahren auf einer NetApp Storage-Infrastruktur. Ihre Sicherheit, Stabilität und Flexibilität zahlt auf die nötige 24x7-Verfügbarkeit von Data Lakes ein, aber auch auf schnellen Aufbau und Verwerfen von Sandboxes für Data-Science-Anwendungen. Vorhandene Plug-ins sorgen für die reibungslose Anbindung an OpenStack und das NetApp Datenmanagement mit seinen Pluspunkten: schnelle SSDs oder kostengünstige HDDs je nach Bedeutung der Daten, integriertes Backup und Restore sowie Effizienz- und Kostenvorteile. Mit NetApp Shared Storage sind Sizing-Anpassungen unabhängig von der Rechenleistung und einfacher als bei serverbasiertem Speicher.

„Ob Data Warehouse oder Data-Driven-Business, wir kombinieren für den Kunden das Beste aus beiden Welten. Dass wir uns als badenIT zusammen mit Partnern und Kunden weiterentwickeln können, liegt auch daran, dass NetApp für neue Herausforderungen immer wieder eine Lösung hat.“

Dr.-Ing. Alexander Schätzle | System-Architekt im Business Development, badenIT

Zertifizierungen oder Validierungen machen NetApp Lösungen mit jeder führenden Analytics Software einsetzbar. badenIT kann so Data-Science-Tools je nach User- und Datentyp anbieten. Business-Analysten nutzen für Self-Service-Reporting einfach Business-Intelligence-Software wie Qlik. Data Scientists dagegen können mit Tools wie Python, Spark oder Jupyter auf rohe, kuratierte und andere Datenzustände im Hadoop Framework zugreifen.

Results

Data Lake, Data Science und Data Analytics aus nur einer Infrastruktur

Starke 75 % an Storage-Kapazität eingespart

Wettbewerbsfähige Preisstruktur

Auch Enterprise-Applikationen wie SAP integrierbar

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