Menü

Was ist Cloud Analytics?

graue Lupe, auf der Seite liegend

In Cloud-Analysen wird die Applikation der Analysealgorithmen in der Cloud anhand der Daten in einer Private oder Public Cloud beschrieben, um dann ein gewünschtes Ergebnis zu liefern. Cloud-Analysen umfassen die Implementierung von skalierbarem Cloud-Computing mit leistungsstarker Analysesoftware, um Muster in Daten zu identifizieren und neue Einblicke zu erlangen. Immer mehr Unternehmen setzen auf Datenanalysen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, die wissenschaftliche Forschung voranzutreiben oder das Leben in vielerlei Hinsicht zu verbessern. Datenanalysen werden deshalb zu einem immer wertvolleren Tool, da die Menge und der Wert der Daten weiter steigen.

Cloud-Analysen steht oft in Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML)und Deep Learning (DL). Und es wird häufig in Branchenapplikationen eingesetzt, wie z. B. in wissenschaftlichen Forschungen in den Bereichen Genomik oder in der Öl- und Gasbranche, Business Intelligence, Sicherheit, Internet of Things (IoT) und vielen anderen. In der Tat kann jede Branche von Datenanalysen profitieren, um die Unternehmensleistung zu verbessern und einen Mehrwert zu schaffen.

Mithilfe von KI- und anderen Analyseansätzen können Unternehmen aller Größen schnell Daten-fokussierte Entscheidungen treffen und die Effizienz ihrer Produkte und Services steigern. Die Cloud ist eine unverzichtbare Plattform, die schnelle Ideenexperimente durch Proof of Concept (PoCs) ermöglicht und ein umfassendes Software-Ecosystem für den Aufbau von KI-Applikationen und das Training von DL-Modellen bietet.

KI wird zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt, um wichtige Geschäftsanforderungen zu unterstützen, beispielsweise die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Bereitstellung kognitiver Einblicke durch Datenanalyse sowie die Interaktion mit Kunden mit der natürlichen Sprachverarbeitung. DL, die nächste Stufe von ML, ist effektiv beim Lernen aus großen Mengen von Daten, um die Mustererkennung des menschlichen Gehirns nachzuahmen (z. B. Bilder, Sprache und Text).

Bei Cloud-Infrastrukturanalysen, einem Teilbereich von Cloud-Analysen, liegt der Schwerpunkt auf der Analyse von Daten, die für die IT-Infrastruktur, On-Premises oder in der Cloud erforderlich sind. Ziel ist es, I/O-Muster zu ermitteln, die Applikations-Performance zu bewerten, Richtlinien-Compliance zu ermitteln und das Kapazitätsmanagement und die Flexibilität der Infrastruktur zu unterstützen.

Wie Cloud-Analysen für mehr Wachstum und Skalierbarkeit sorgen

Data Analytics ist kein neues Konzept. Der Begriff „Big Data“ wurde Ende der 90er-Jahre eingeführt, um große Datensätze zu beschreiben, die häufig in bestimmten Branchen wie Energie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Raumfahrt und anderen wissenschaftlichen Disziplinen zu finden sind. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und aus ihnen Erkenntnisse zu gewinnen (Datenanalyse), beschleunigte sich mit der Einführung von Analysesoftware wie z. B. Apache Hadoop. Als Analysetechnologien und Workloads in die Cloud verschoben wurden, wurden sie unter dem Namen Cloud Analytics bekannt. Cloud Analytics hat die Benutzerfreundlichkeit, Verfügbarkeit und Funktionen komplexer Datenanalysen bei sehr großen Datensätzen rasch erhöht.

Cloud Analytics ist aus verschiedenen Gründen besonders interessant:

  • Die Menge der weltweit gesammelten Daten wächst rasant, und ein Großteil der Daten wird in der Cloud oder an IoT-Endpunkten erstellt und in einem Pool zusammengefasst.
  • In der Cloud bereitgestellte Services sind viel einfacher zu implementieren, da sie als automatisierter Service bereitgestellt werden und keine Bereitstellung und Wartung von physischer Hardware erfordern.
  • Das Cloud-Geschäftsmodell erlaubt Anwendern, Services nach Bedarf ein- und auszuschalten. Dieser Verbrauchsansatz ermöglicht es Kunden, nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu bezahlen. Dadurch entfällt die Verantwortung für die Beschaffung und das Management von Investitionskosten sowie die Reduzierung des Datacenter-Platzbedarfs.
  • Die Cloud ermöglicht Benutzern, die richtige Menge an IT-Ressourcen bereitzustellen, um das jeweilige Problem zu lösen. Die dynamische Anpassung von Ressourcen bedeutet, dass Anwender Computing- und Storage-Ressourcen einfach anwenden und nach Bedarf skalieren können. Die Anwender sparen also die Notwendigkeit, für alle Datenanalyseprojekte eine feste Kapazität der physischen IT-Ausrüstung zu beschaffen.
  • Die Erstellung einer Hybrid-Analyselösung ist für Benutzer geeignet, die die Cloud nutzen möchten, um ein neues Analyseprojekt als POC zu testen, bevor sie ihre Investitionen in On-Premises-Systeme ansetzen.

Cloud Analytics bietet Unternehmen folgende Vorteile:

  • Testen Sie Genomdaten, um genetische Krankheiten besser zu verstehen und Heilmethoden anzubieten.
  • Identifizieren Sie Muster in Sprache, Bildern und Videos, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und den Kundenservice zu verbessern.
  • Untersuchen Sie das Kaufverhaltens zur Verbesserung von Produktverfügbarkeit und -bereitstellung.
  • Erkennen von Mustern der Krankheitsberichterstattung zur Verbesserung der Verfügbarkeit von Medikamenten und Impfstoffen.
  • Durch Analysen von Hybrid-Cloud-Infrastrukturen verbessern Sie die Applikations-Performance und optimieren die IT-Kosten.

Cloud-Analyselösungen von NetApp

NetApp bietet Lösungen, die für die Verbesserung der Performance, des Managements und der Sicherung von Daten konzipiert wurden. Daten sind die Grundlage jedes Analyseprojekts. NetApp bietet IT-Lösungen zur Beschleunigung der Datenanalyse und zur Verbesserung der Datenverfügbarkeit in allen Bereichen der Hybrid Cloud.

Cloud Volumes

NetApp Cloud Volumes ist ein cloud-nativer Fileservice mit NFS- und SMB-Protokollen. Es bietet hohe I/O-Performance, hohe Verfügbarkeit und Benutzerfreundlichkeit mit fortschrittlichen Funktionen wie effizienten Snapshots und Klonen. Der Service ist auf AWS, Azure und Google Cloud verfügbar und eignet sich ideal für anspruchsvollste Analyse-Workloads.

Amazon FSx für NetApp ONTAP

Die AWS Infrastruktur ermöglicht hervorragende Performance durch Analyse, Compliance, Computing-Optimierung und Dateneffizienz der Enterprise-Klasse. Amazon FSX für NetApp ONTAP ist ein vollständig gemanagter, nativer AWS Fileservice und vereint die Agilität von AWS mit den bewährten Datenmanagement-Funktionen von NetApp. So erhalten Sie eine Unified Storage-Plattform für all Ihre Daten.

Azure NetApp Files

Azure NetApp Files ist ein benutzerfreundlicher nativer Microsoft-Fileservice, der im Azure-Cloud-Portal verfügbar ist. Azure NetApp Files bietet mit fortschrittlichem Datenmanagement und der Integration in Azure-Services eine außergewöhnliche Performance und unterstützt damit die meisten performance-abhängigen Datei-Workloads.

Cloud Volumes Service für Google Cloud

In NetApp Cloud Volumes für Google Cloud Platform, einem Cloud-nativen File-Storage-Service mit extremer Performance und erweiterten Datenmanagementfunktionen, vereinigen sich die Stärken von NetApp und Google Cloud.

Cloud Insights

NetApp Cloud Insights ist ein SaaS-basiertes Produkt mit Monitoring, Fehlerbehebung und Kostenoptimierung in Echtzeit für eine globale IT-Infrastruktur eines Kunden. Dank ihrer Skalierbarkeit von kleinen bis hin zu großen IT-Implementierungen wurde Cloud Insights speziell für moderne dynamische Cloud-Technologien entwickelt, um hohe Performance und Kostenoptimierung zu gewährleisten.

Weitere Informationen zu NetApp Cloud-Analysen