Im Jahr 2022 sind Big-Data-Analysen unerlässlich, um die Cloud zu verstehen. Angesichts des heutigen hohen Rechenbedarfs und des Potenzials für eine skalierbarere Datengenerierung sind die Erfassung und Speicherung der Datenerfassung von entscheidender Bedeutung. Die Cloud-Speicherung kann auf einfach zu bedienenden Plattformen erfolgen, und die Technologie wird für Unternehmen, die auf analytische Daten zugreifen möchten, immer wichtiger. Da sich Unternehmen in Richtung Big Data as a Service (BDaaS) bewegen, werden cloudbasierte Big Data-Analysen die Probleme der Skalierung, Geschwindigkeit und Kosten angehen.
Aufgrund der hohen Nachfrage nach Daten benötigen die bestehenden Systeme neue Technologien, um große Datenmengen zu verarbeiten. Es besteht nach wie vor die Notwendigkeit, von Altsystemen auf neuere Systeme, wie die Cloud, zu migrieren. Die Cloud-Migration bringt Vorteile bei den Wartungskosten, dem Zugriff auf wichtige Daten, der verteilten Architektur, der Skalierbarkeit und den Zykluszeiten. In der Regel wird die Datenmigration durch die Notwendigkeit folgender Faktoren bestimmt: Austausch oder Upgrades von Server- und Speichergeräten, Konsolidierung der Website, Serverwartung und Verlagerung von Rechenzentren. Die Migration vorhandener Daten- und Big-Data-Workloads ist kein einfacher Prozess und beinhaltet Herausforderungen, mit denen gerechnet werden muss.
Implementierung von Big Data
Die Big-Data-Revolution begann 2010.Sie hat sich zusammen mit Smartphones, GPS-Sensoren, der Cloud und in jüngerer Zeit dem Internet der Dinge (IoT) entwickelt.
Im Folgenden sind einige der Gründe aufgeführt, warum die Implementierung von Big Data in den letzten zehn Jahren zugenommen hat:
- Das Hadoop-Ökosystem wurde entwickelt, um große Mengen strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten mit Standardhardware zu transformieren – all das ist mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS) unmöglich.
- Es bestand die Notwendigkeit, eine Infrastruktur zu schaffen, die horizontal skaliert werden konnte.
- Hadoop wurde in einer Zeit bekannt, in der die Cloud nur eine minimale Präsenz hatte.
Viele bestehende Kunden betreiben Hadoop-Cluster vor Ort, um ihre Big-Data-Workloads zu bewältigen. Diese Cluster müssen kontinuierlich überwacht und gewartet werden, um eine qualitativ hochwertige Leistung zu gewährleisten.
Die Ausführung von Diensten in der Cloud kann viele dieser Aufgaben verbessern und die Verantwortung auf den Drittanbieter übertragen, der die Dienste hostet.
Hier bieten Virtusa und Microsoft Azure Cloud Services an, um Big-Data-Workloads besser zu ermöglichen. Lesen Sie dieses Whitepaper, um mehr über die Migration von Big Data Analytics zu Azure Cloud Services zu erfahren – warum sie notwendig ist, wie sie durchgeführt wird und welche von Azure bereitgestellten Dienste Ihre Migrationslösung verbessern werden.