Hosting von Big Data auf Dedicated Servern
Immer mehr Unternehmen setzen auf Big-Data-Projekte, um wertvolle Einblicke rund um ihre Abläufe, Produkte und Kund:innen zu gewinnen. Die Arbeit mit modernen Big Data erfordert jedoch eine Hosting-Plattform, die skalieren und riesige Mengen unstrukturierter Daten unterstützen kann. Und sie muss die für eine effektive Verarbeitung nötige Geschwindigkeit und Leistung bieten. Hier erfahren Sie, warum Dedicated Server der beste Ansatz für Ihr Big-Data-Hosting sein könnten.
Was ist Big-Data-Hosting?
Das Big-Data-Hosting steht für die Nutzung von IT-Infrastrukturen und -Diensten zum Speichern, Verarbeiten und Verwalten großer Datenmengen, die für herkömmliche Datenmanagementsysteme zu komplex sind. Angesichts des riesigen Datenvolumens erfordert dieses Hosting spezifische Konfigurationen mit ausreichend Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, um Big-Data-Workloads und -Anwendungen effizient zu unterstützen. Das Big-Data-Hosting erfordert auch robuste Sicherheits- und Datenverwaltungslösungen, um sensible Daten vor böswilligen Aktivitäten zu schützen und die enorme Vielfalt und Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu bewältigen.
Was sind die 3 Arten von Big Data?
Es gibt drei Arten von Big Data, die basierend auf der Art der Daten selbst kategorisiert werden können. Die Kenntnis der einzelnen Typen kann Ihnen dabei helfen, die Art der Datenverarbeitung zu identifizieren, die möglicherweise erforderlich ist. Die drei Arten von Big Data sind:
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten sind so strukturiert, dass sie in einer Datenbank einfach gesucht werden können. Sie sind in einem strikten, vordefinierten Format angeordnet und können Zahlen, Datumsangaben und Zeichenfolgen enthalten, die sich problemlos in eine herkömmliche Datenbanktabelle einfügen lassen. Finanzdatensätze, Flugreservierungsdetails und Inventardaten enthalten beispielsweise numerische Daten, die in eine herkömmliche Datenbanktabelle passen.
Unstrukturierte Daten
Unstrukturierte Daten – z. B. im Fall von Big Data – folgen keiner bestimmten Struktur und sind in der Regel textlastig, können aber oft auch Zahlen, Datumsangaben und Fakten enthalten. Diese zu organisieren und zu analysieren ist viel schwieriger, da sie sich nicht so einfach in eine Datenbank einfügen lassen. So erfordern beispielsweise Social-Media-Beiträge, Medieninhalte und E-Mail-Inhalte eine komplexere Verarbeitung, um aufschlussreiche Erkenntnisse zu gewinnen.
Halbstrukturierte Daten
Halbstrukturierte Daten entsprechen nicht der formalen Struktur von Datenbanken, sondern enthalten Tags oder andere Marker, um semantische Elemente zu trennen und Datensatzhierarchien durchzusetzen. JSON-Dokumente, XML-Dateien und E-Mails mit strukturierten Headern sind Beispiele für teilweise strukturierte Daten.
Was spricht für Dedicated Server für das Big-Data-Hosting?
Unternehmen arbeiten seit Jahrzehnten mit Big Data, z. B. in den Bereichen Datenanalyse, Webanalyse, Visualisierung und Informationsmanagement. Allerdings sind herkömmliche Hardware, Software und Analysetools nicht imstande, die gewaltige Größe, Komplexität und unstrukturierte Natur des heutigen Big-Data-Hostings zu bewältigen. Diese neue Art von Daten erfordert leistungsstärkere Server sowie fortschrittliche Algorithmen, Speicher und Datenanalysetools, um das Potenzial von Big Data voll ausschöpfen zu können.
Big Data beinhaltet z. B. meist NoSQL- oder NewSQL-Technologie und eine verteilte Architektur zur Analyse unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen (auch Data Lake genannt). Ebenso müssen Unternehmen Big-Data-Speicherlösungen wie Apache Hadoop bereitstellen, um ihre Daten effizient zu verwalten und zu analysieren. Für einen effizienten Betrieb sind viel Speicherplatz, Skalierbarkeit und hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten erforderlich.
Die Lösung hierfür sind Dedicated Server. Dedicated Server bieten nicht nur eine skalierbare, sichere und zuverlässige Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen, sondern auch die Leistung, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Verfügbarkeit, die Sie für Ihr modernes Big-Data-Hosting benötigen. Dedicated Server können wachsende Datenmengen problemlos verarbeiten und sind gleichzeitig ein sicherer Ort für sensible Daten, die bestimmten Branchenvorschriften entsprechen müssen.
Was ist ein Big-Data-Server? Und worin liegt der Unterschied zu herkömmlichen Servern?
Ein Big-Data-Server ist speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert, denen herkömmliche Datenmanagementsysteme nicht mehr gewachsen sind. Diese Server sind für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und die Verwaltung einer Vielzahl von Datentypen aus verschiedenen Quellen optimiert. Big-Data-Server sind in Umgebungen entscheidend, in denen Unternehmen mithilfe von Big-Data-Analysetools Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen gewinnen müssen.
So unterscheiden sich Big-Data-Server von herkömmlichen Servern:
Hardwarespezifikationen
Big-Data-Server: Diese Server sind mit fortschrittlicher Hardware ausgestattet, um intensive Computing-Anforderungen zu bewältigen. Hierzu zählen mehrere Hochleistungs-CPUs, große Mengen an RAM und umfangreiche Speicherfunktionen, die in der Regel in verteilten Architekturen wie Clustern konfiguriert werden, um die Verarbeitungsleistung und Datenredundanz zu erhöhen.
Herkömmliche Server: Sie bieten in der Regel eine weniger robuste Konfiguration und sind für allgemeine Computing-Aufgaben konzipiert. Herkömmliche Server unterstützen möglicherweise nicht den gleichen Grad an Parallelverarbeitung oder können die schnellen Ein-/Ausgabevorgänge, die für das Big-Data-Hosting erforderlich sind, nicht bewältigen.
Skalierbarkeit
Big-Data-Server: Diese Server sind hochgradig skalierbar und darauf ausgelegt, mit Ihren Datenanforderungen zu wachsen. Big-Data-Server nutzen oft Lösungen, die eine dynamische Skalierung (vertikal in beide Richtungen) ohne Ausfallzeiten ermöglichen, wie Cloud-Computing-Plattformen oder verteilte Datenverarbeitungstools wie Hadoop.
Herkömmliche Server: Bei diesen Servern ist die Skalierbarkeit tendenziell eingeschränkter. Eine Skalierung erfordert häufig physische Upgrades oder zusätzliche Server und kann manchmal erhebliche Ausfallzeiten für Wartungsarbeiten zur Folge haben.
Datenverarbeitung
Big-Data-Server: Sie sind speziell für das Management großer Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten neben den strukturierten Daten konzipiert. Auf Big-Data-Servern wird in der Regel Software ausgeführt, mit der Daten in großen verteilten Systemen verarbeitet und analysiert werden können.
Herkömmliche Server: Im Fokus steht hier in der Regel die Unterstützung strukturierter Daten innerhalb eines herkömmlichen relationalen Datenbankmanagementsystems (RDBMS). Diese Server sind nicht für das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit des Datenhostings in Big-Data-Szenarien konzipiert.
Software und Ökosystem
Big-Data-Server: Nutzen Sie eine Vielzahl von Tools und Plattformen, die für Big-Data-Workflows optimiert sind, z. B. Apache Hadoop für die verteilte Speicherung und Verarbeitung, Apache Spark für die In-Memory-Verarbeitung und NoSQL-Datenbanken für den flexiblen Umgang mit unstrukturierten Daten.
Herkömmliche Server: In der Regel werden klassischere Softwareanwendungen und Datenbanken ausgeführt, die für die Datenverarbeitungs- und Speicheranforderungen im Rahmen des „Business as usual“ entwickelt wurden.
Use Cases
Big-Data-Server: Eignen sich gut für Anwendungen, die Echtzeit-Analysen, Machine Learning oder das Training von AI-Modellen, Data Mining im großen Maßstab und die Verarbeitung großer Datenströme aus mehreren Quellen erfordern.
Herkömmliche Server: Eignen sich am besten für alltägliche Geschäftsanwendungen, Webhosting, Dateiserver und Unternehmensdatenbanken, bei denen die Datenumgebung in der Regel stabil und vorhersehbar ist.
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Dedicated Server vs. Cloud-Lösungen für das Big-Data-Hosting
Überlegen Sie, welcher Big-Data-Hosting-Typ sich für Ihr Unternehmen eignet. Für Start-ups und Entwickler:innen, die Big-Data-Analysen erst einmal ausprobieren möchten, ist für den Einstieg eine kosteneffiziente Public-Cloud-Lösung wahrscheinlich die beste Option. Für die Big-Data-Projekte von Großunternehmen hingegen ist eine Dedicated-Server-Konfiguration oder ein Hybrid-Cloud-Ansatz meist besser geeignet, denn ein dedizierter Big-Data-Server bietet die höchste Leistung. Sie profitieren von einer dedizierten Hosting-Umgebung, die nicht mit anderen Kunden geteilt wird und in der Sie Ihre Big Data speichern, verwalten und analysieren können. Diese Umgebung bietet die Kontrolle, die Sicherheit, die Hochverfügbarkeit, die hohen Verarbeitungsgeschwindigkeiten und den skalierbaren Speicher, die Sie für die Anforderungen Ihres Unternehmens in Sachen Big-Data-Hosting benötigen.
Die Scale und High Grade Server von OVHcloud punkten mit wettbewerbsfähigen Preisen und einem ausgezeichneten Preis-Leistungs-Verhältnis. Für ein umfangreiches Big-Data-Projekt oder eine bedeutende Big-Data-Anwendung mit mehreren Terabyte an Rohdaten sind sie gegebenenfalls deutlich günstiger als Public-Cloud-Lösungen. Darüber hinaus bieten Ihnen dedizierte Server ein unübertroffenes Speichervolumen. Sie müssen sich weder mit Noisy Neigbors noch mit Hypervisoren auseinandersetzen, was bei virtualisierten Optionen für das Big-Data-Hosting oft der Fall ist.
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Tipp 1: Rechenzentrumserweiterung in Erwägung ziehen
Wird Ihre On-Premise-Infrastruktur langsam zu klein für das Big-Data-Hosting? Nutzen Sie OVHcloud Connect oder ein Site-to-Site-VPN, um Ihre Daten sicher in den Rechenzentren von OVHcloud zu hosten.
Tipp 2: Mit Hadoop für Redundanz sorgen
Das verteilte Dateisystem von Hadoop arbeitet in Clustern und unterstützt eine hohe Datenübertragungsrate zwischen den Nodes. So funktioniert Ihr Big-Data-Hosting-System ohne Unterbrechungen, selbst wenn ein Element ausfällt.
Erstellen Sie Hadoop-Cluster mit den Bare-Metal-Servern von OVHcloud. Anschließend können Sie mehrere Hadoop-Daten-Nodes bereitstellen und über das private vRack von OVHcloud (mit bis zu 50 GBit/s garantierter Bandbreite) untereinander verbinden. Überlegen Sie auch, ob Ihnen ein paar der zahlreichen Tools und Projekte aus dem Hadoop-Ökosystem – wie Apache Spark, Kettle, Ouzi oder Mawazo – dabei helfen können, Ihr Informationsmanagement sowie Business-Analytics-Prozesse zu vereinfachen.
Tipp 3: Mit Ihrer Big-Data-Architektur experimentieren
Die Dedicated-Server-Reihe von OVHcloud bietet die erforderlichen Tools, Optionen und kostengünstigen Modelle, um verschiedene Big-Data-Hosting-Lösungen auszutesten. Skalieren Sie, wenn Ihr Experiment erfolgreich verlaufen ist, und schalten Sie Ihre Server nach Projektende zügig ab.
Profitieren Sie von unseren Verträgen mit kurzer Laufzeit, dem nutzerfreundlichen Kundencenter mit zahlreichen visuellen Analysetools, der Bereitstellung binnen 120 Sekunden sowie unseren Postinstallationsskripts.