Die Datenflut schwappt über

Mit Giga- und Terabytes stehen wir noch ganz am Anfang. Die richtige Datenflut kommt erst noch. Multimedia wird mehr und mehr zum Standard, Audio-Files, hochauflösende Fotos oder HD-Videos erscheinen unverzichtbar. Und ­alles bedingt gigantische Datenmengen. Dazu kommen noch die Daten, die mit der fortschreitenden Digitalisierung von technischen Prozessen entstehen.

Bisher konnte man das Datenwachstum in der Regel problemlos durch zusätzliche Speicher-, Verarbeitungs- und Übertragungskapazitäten auffangen, nicht zuletzt, weil die Speichermedien ständig billiger wurden. Die kommende Datenflut wird über diesen Lösungsansatz hinwegschwappen. Das Problem besteht ja nicht darin, die Daten irgendwie und irgendwo zu speichern, sondern sie mit vertretbarem Aufwand verarbeiten und verwalten zu können.

„Big Data“, die wirklich großen Datenmengen, ist natürlich nicht nur eine Herausforderung für die hauseigne IT. So beobachten Serviceprovider schon seit Längerem, dass ein Datenaufkommen, das bei ihren Kunden früher nur als Spitzenbelastung auftrat, mittlerweile als ganz normale Beanspruchung gilt. Auch gehostete Anwendungen machen intensiv von grafischen Darstellungen sowie von Audio- und Video-Elementen Gebrauch. Außerdem entsteht mit den wachsenden Datenmengen bei Unternehmen der Wunsch, diese irgendwo abzuladen. Hier werden gezielt sehr große Datenmengen einem Provider zum Backup oder zur Langzeitarchivierung übergeben.

Serviceprovider müssen sich darauf einstellen, dass die bei ihnen verarbeiteten Datenmengen (weiter) stark steigen werden. Je mehr Unternehmen beim Handling von Big Data an die Grenzen der eigenen Ressourcen, aber auch des eigenen Know-hows stoßen, desto eher werden sie auf Partner zurückgreifen, die ihnen nicht nur zeigen können, wie es geht, sondern die ihnen den Datenwust am besten gleich ganz abnehmen. Und in den nächsten Jahren werden viele Unternehmen an diese Grenzen stoßen. Serviceprovider müssen dafür Vorsorge treffen und eine entsprechend leistungsfähige Infrastruktur betreiben; das bedeutet also zunächst mehr Systeme, mehr Aufwand für Kühlung und einen Ausbau der Netzwerktechnik.

Big Data darf allerdings nicht nur unter quantitativen Aspekten gesehen werden. Das Hosting von Big Data hat auch eine qualitative Seite. Um die Datenflut aufzufangen, sollten nicht einfach nur immer mehr Systeme aufgetürmt werden. Gefragt sind intelligente Lösungen, die für eine effizientere Nutzung der Technik sorgen. So lässt sich das Datenaufkommen für gehostete E-Commerce-Lösungen ohne Einschränkung der Leistungen drastisch reduzieren, wenn Big Data bereits in der Architektur und in der Ablauflogik berücksichtigt wird.

So nutzen z.B. viele Onlineshops hochauflösende Fotos für die Artikelübersicht; man hatte im Lauf der Zeit alte Bilder einfach durch neue ersetzt, der Ablauf wurde jedoch nicht an die neuen speicherhungrigen Bilder angepasst. Hier würde es genügen, reduzierte Bilder für die Übersicht zu verwenden und die hochauflösenden Bilder oder das Video für die vom Kunden tatsächlich angeklickten zu reservieren. Durch eine solche Optimierung müsste nicht auf die Multimedia-Inhalte verzichtet werden, und für den Kunden würde es sogar eine Verbesserung sein, weil die Wartezeiten für das Nachladen der Bilder wegfallen.

Derartige Optimierungen für gehostete Big-Data-Anwendungen setzen voraus, dass der Provider nicht nur Hosting- und Cloud-Experte ist und über einen hochgerüsteten Maschinenpark verfügt. Er muss auch sehr gut mit den Geschäftsprozessen seiner Kunden vertraut sein. So verschiebt sich auch mit Big Data der Schwerpunkt der Leistungen der Serviceprovider von der Bereitstellung eines Maschinenparks in Richtung eines umfassenden Lösungsangebots.