ProfitBricks S3 Cloud-Speicher für Big Data

ProfitBricks S3 Object Storage:
Perfekter S3-Cloud-Speicher für Big Data

Daten fallen überall an, z.B. als Logfiles, Patientendaten oder Messdaten in der IoT. Diese müssen nicht nur gespeichert, sondern auch für intelligente Analysen weiterverarbeitet werden. Für diesen Anwendungsbereich eignet sich S3-Cloud-Speicher hervorragend.
ProfitBricks S3 Object Storage – Big Data

Big Data: Daten hier, da und überall

Je mehr Menschen und Dinge untereinander vernetzt sind, je mehr Computerlogik in Produktionsalltag und das Leben jedes Menschen vordringt, desto mehr Daten fallen an – oft ganz unstrukturiert und als reine Masse, zunächst unklassifiziert und nicht zusammenhängend. Und doch ungemein wertvoll. Wenn sie richtig ausgelesen werden, ergeben sie wichtige Insights, eine solide Grundlage für neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungspotenziale und nicht zuletzt vertrauensvolle Eckpunkte für Prozessverbesserungen.

ProfitBricks S3 Object Storage – produzierte Daten im Big Data

Welche Prozesse produzieren Daten?

  • Wenn private Computer oder professionelle Server arbeiten (Logfiles).
  • Wenn Webserver Online-Shopping in die Tat umsetzen.
  • Wenn Maschinen mit eingebauter Mikroelektronik Daten erzeugen und dann ‘irgendwo’ speichern, z.B. Daten aus der Telemetrie von Fahrzeugen oder aus dem Betrieb von Industriemaschinen oder auch Daten von Mikrosensoren aus Konsumgütern wie Haushaltsgeräten.
ProfitBricks S3 Object Storage – Mehrwerte durch intelligente Datenanalysen

Mehrwerte durch intelligente Datenanalysen

Die Speicherung der Daten aus Servern, Geräten und Maschinen ist nur der erste Schritt. Sehr viel wichtiger als das reine Sammeln der Daten sind möglichst intelligente Analysen. Die Analyse hochaktueller oder auch auf Vorrat gespeicherter Daten bietet ein riesiges Potenzial.

Kreditkarten-Betrugserkennung und Aktienhandel sind schon seit Jahren ohne die rasant schnelle Analyse von Daten kaum mehr möglich. Die Flut an Informationen, die uns das Internet der Dinge beschert, liefert laufend Daten auf Halde, die sich auswerten lassen. Dank moderner Analyseprozesse werden aus diesen Daten neue Möglichkeiten. Wenn man sie gezielt auswertet, kann ein Unternehmen damit einen enormen Nutzen daraus ziehen.
ProfitBricks - “Big Data” und S3 Object Storage

“Big Data” und S3 Object Storage

Hier spielt S3 Object Storage nicht nur seinen Kostenvorteil in der Speicherung aus, sondern bietet sich auch als technisch geeignetste Storage-Variante an. Denn er ist ja über standardisierte S3-Schnittstellen quasi überall einbindbar.

Die Menge der Daten, die heutzutage massenhaft anfallen, wird gerne als “Big Data” bezeichnet; werden sie in S3 Cloud Speicher überführt, entsteht dadurch ein sogenannter “Data Lake”.

Dieser Datensee ist geflutet mit Daten, vorzugsweise in ungefilterter Rohform des ursprünglichsten Formats. Der Data Lake weist dank der Eigenschaften der S3 Cloud Speicher seine flache Architektur ohne große Hierarchien auf, denn jedes Objekt ist mit einem eindeutigem Kennzeichen ausgestattet und verfügt über eine gewisse Art von Metadaten.

Diesen Datenpool (Bucket) kann man nun fortlaufend anzapfen und anhand geschäftspolitischer oder technischer Fragestellungen interpretieren. Mithilfe der richtigen Analyse lassen sich somit relevante Erkenntnisse schürfen.
ProfitBricks S3 Object Storage – Cloud Storage für ungefilterte Daten

S3-Cloud-Speicher: Cloud Storage für ungefilterte Daten

Einstweilen steckt die Big-Data-Analysen von Speicherdaten noch in den Kinderschuhen. Viele Datenerzeuger kennen heute noch nicht den Mehrwert, haben noch keine geeignete Fragestellung oder es fehlen ihnen schlicht die Auswertungswerkzeuge. Jedoch wird es im Zuge der Verbreitung von Machine-Learning und Künstlicher Intelligenz (KI) immer nutzstiftender, Massendaten zu interpretieren. Dazu sind Object Storages ideale Speicherbecken für ungefilterte Daten. 

Cloudian, ProfitBricks’ Partner in Sachen Cloud-Speicher geht sogar einen Schritt weiter und ist gerade dabei, Daten aus Object Storage mit sog.file-basierten Datenspeichern miteinander austauschbar zu machen. Stichwort "File in, Object out" Sie sehen: Die Entwicklung bleibt nicht stehen.
ProfitBricks S3 Object Storage – Speicherung von Röntgenbilder im Gesundheitswesen

Anwendungsbeispiel: Speicherung von Röntgenbilder im Gesundheitswesen

Üblicherweise werden Patientendaten, wie z.B. digitale Röntgenbilder, in einer lokalen Datenbank abgelegt und nur einem begrenzten Spezialistenteam zugänglich gemacht. Einen wirklichen Mehrwert, außer für den Patienten und den behandelnden Arzt selbst, bieten sie somit nicht. Alternativ könnte aber auch eine anonymisierte Version des Röntgenbildes in einem S3-Cloud-Speicher (Bucket) abgelegt und einer großen Anzahl von globalen Wissenschaftler und Spezialisten oder gar maschineller Auswertung zugänglich gemacht werden.

Indem man diesen Nutzern die Möglichkeit einräumt, die Röntgenbilder mit zusätzlichen Merkmalen zu versehen (z.B. Alter, Geschlecht, Vorerkrankung, Behandlungsmethode etc.), die dann gerne auch verschlüsselt und anonymisiert in den Metadaten des Objektes gespeichert werden, erhalten diese Daten plötzlich ganz diskret einen ungemeinen Mehrwert. Durch gezielte Suchanfragen und Analysen der Metadaten lassen sich zuvor unentdeckte Zusammenhänge bei Krankheitsbildern erkennen.
Analyse hochaktueller IoT-Daten mit ProfitBricks IaaS

Analyse hochaktueller IoT-Daten bietet ein riesiges Potenzial

Kreditkarten-Betrugserkennung und Aktienhandel sind schon seit Jahren ohne die rasant schnelle Analyse von Daten nicht möglich. Die Flut an Informationen, die uns das Internet der Dinge beschert, kann aber noch vieles mehr. Endgeräte, Sensoren und Maschinen liefern laufend Daten – in Echtzeit. Dank moderner Analyseprozesse werden aus diesen Daten neue Möglichkeiten. Wenn man sie gezielt auswertet, kann ein Unternehmen einen enormen Nutzen daraus ziehen.

Setzen Sie beim Speichern ihrer Daten auf ProfitBricks S3 Object Storage. ProfitBricks speichert Ihre Daten sicher in Rechenzentren in Deutschland. Dann steht Ihrer datenschutzkonformen Big-Data-Analyse nichts mehr im Weg.

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