Globale+Big+Data+Architekturen

Sobald mehrere Standorte vorhanden sind, stellt sich darüber hinaus die Frage, ob ein zentraler Cluster alle Anforderungen erfüllen kann oder mehrere lokale Cluster erforderlich sind. Begrenzte Bandbreiten zwischen Standorten und verschiedene nationale Datenschutzanforderungen erfordern gegebenenfalls den Betrieb verteilter Architekturen, was sich wiederum auf die übergreifenden Analysemöglichkeiten der Daten auswirkt.

Unternehmen mit mehreren Standorten können entweder alle Daten in einen zentralen Data Lake laden oder mehrere lokale Cluster betreiben. Um Redundanzen zu vermeiden und die Datenkonsistenz sicherzustellen sollte es möglichst vermeiden werden Daten zwischen mehreren Data Lakes zu synchronisieren. Weitergehend sind zwingende Anforderungen an landesspezische Datenschutzregeln zu beachten.

Diese Architekturentscheidung hängt stark davon ab, wo sich die Quelldaten für den Data Lake befinden. Wenn sich z.B. 80% der zu analysierenden Daten in der Unternehmenszentrale oder im Internet befinden ist es oftmals besser, die restlichen Daten in einen zentralen Cluster zu laden. Falls einzelne Standorte aber größere Datenmengen produzieren oder sich in anderen Ländern befinden und die Daten diese Länder nicht verlassen dürfen, macht es Sinn separate Cluster in den Standorten zu betreiben. Dabei stellen sich weitergende Fragen:

» Müssen Daten zwischen Standorten synchronisiert werden, um sie überall auswerten zu können?
» Welche Potentiale ergeben sich damit für den IT-Betrieb?

Als Hortonworks Partner und Linux-Experten unterstützen wir Sie bei der Konzeption und Umsetzung globaler Hadoop Architekturen und der Integration von Cloud-Lösungen in Ihre bestehende Umgebung unter Betrachtung fachlicher und monetärer Aspekte.

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