Viele der Trend-Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) oder das Internet of Things (IoT) sind bereits bekannte Größen. Diese werden sich durch ihre Rolle im Datenmanagement neu definieren – und dann eine noch zentralere Rolle im Arbeitsalltag einnehmen. Zusammen mit Containerisierung und noch intelligenteren IoT-Edge-Geräten können Entwickler damit im kommenden Jahr die nötigen Impulse für einen datengetriebenen Markterfolg und neue Geschäftsmöglichkeiten setzen. Atish Gude, Chief Strategy Officer bei NetApp, erläutert die wichtigsten IT-Prognosen 2019 von NetApp.
KI-Sprungbrett Cloud
Auch wenn wir gerade erst an der Oberfläche des KI-Potenzials kratzen, stehen immer mehr Software-Tools zur Verfügung, die – unterstützt durch die Rechenpower der Cloud – die Entwicklung von KI-Applikationen immer zugänglicher machen. Diese KI-Lösungen werden zum einen die nötige Performance und Skalierbarkeit für On- oder Off-Premises-Integration bieten. Zusätzlich stellt ihr Variantenreichtum auch die Unterstützung zahlreicher Datenzugriffsprotokolle und Dateiformate sicher – die entsprechende IT-Infrastruktur vorausgesetzt. Denn im KI-Bereich muss diese schnell, verlässlich und automatisiert sein, um die entstehenden Workloads schultern zu können. Diese Architekturen bereitzustellen, wird für Händler die nächste große Herausforderung werden.
Das IoT-Edge wird selbstständiger
Bisherige IoT-Geräte folgten immer dem „Nach Hause telefonieren“-Prinzip: Ihre Sensoren sammeln Daten, schicken diese zur Analyse weiter und warten auf weitere Instruktionen. Aber selbst mit dem kommenden 5G-Netz stehen diese Datenwege in die Cloud oder das Rechenzentrum und wieder zurück Entscheidungen in Echtzeit im Weg. Zusätzlich steigen die Datenmengen. Das verlagert die Datenverarbeitung Richtung Anwender bzw. deren Endgeräte. Deshalb werden immer mehr IoT-Geräte inhärente Kapazitäten für die Verarbeitung und Reduzierung ihrer gesammelten Daten enthalten. Das erlaubt beispielsweise die Vorselektion relevanter Daten direkt im Gerät, das selbstständig entscheidet, welche Daten an Cloud oder Workstation weitergeleitet werden. Für Nutzer bedeutet das einen schnelleren Zugriff auf die Datensätze, die für ihre Arbeit wichtig sind, und eine Beschleunigung datengestützter Entscheidungsprozesse.
Einmal automagisch, bitte
Je mehr sich die IT-Infrastruktur von On-Premises-Systemen und -Servern löst, umso wichtiger ist es, dass das Speicher- und Datenmanagement hochgradig verlässlich und verfügbar ist. Statt geschlossener Systeme sind die modernen Architekturen ein abstraktes Netz aus cloudbasierten Lösungen und Services – also Hybrid-Multi-Cloud Data Fabric statt Rechenzentrum. Dank Containerisierung und Hybrid-Cloud-Umgebungen müssen sich Entwickler nicht mit den Bestandteilen des Systems auseinandersetzen, sondern können voraussetzen, dass es eigenständig und automatisch funktioniert. Dies kommt der veränderten Erwartungshaltung der Entwickler an die IT-Infrastruktur entgegen – sie soll einfach funktionieren, eben „automagisch“. Neuer Faktor dieser zunehmend dynamischen Konstrukte werden prädiktive Technologien und Analysen sein, die Entwicklern und Entscheidern gleichermaßen helfen, fundierte Rückschlüsse aus ihren Daten zu ziehen.
Die Frage der richtigen Cloud
In der Theorie werden Daten und Workloads dank der Cloud immer mobiler und ungebundener. Praktisch stehen Unternehmen vor der Herausforderung, bei ihrem Datenmanagement die Balance zwischen vielen konkurrierenden Faktoren zu halten: Datensicherheit, Zugriffszeiten und Portabilität unterschiedlicher Services, um nur einige zu nennen. Und viele dieser Elemente unterliegen den Beschränkungen des jeweiligen Providers, Stichwort Platform- oder Vendor-lock-in. Gerade für kleinere Unternehmen ist deshalb die Einfachheit und Optimierung eines einzelnen Anbieters verlockend. Komplexere Unternehmensstrukturen großer Konzerne erfordern wiederum eine Flexibilität und Service-Vielfalt, die nur Hybrid-Multi-Cloud-Umgebungen bieten können. Deren Kosteneffizienz ist ein weiteres Plus. Egal welchen Weg ein Unternehmen allerdings in die Cloud wählt, es war nie wichtiger, eine ganzheitliche Datenstrategie zu entwickeln, um das Meiste aus der gewählten Infrastruktur herauszuholen.
Containerisierung: Freiheit für die Workloads
Der Einzug der Containerisierung verspricht eine Hybrid-Cloud-Entwicklungsumgebung ohne Vendor-lock-in, die ihr Potenzial maximal ausschöpft. Dank De-facto-Standard Kubernetes für Multi-Cloud-Applikationen steht einem intuitiven Workload-Management nichts mehr im Wege. Das Tolle: Neue Cloud-Orchestrierungstechnologien, die auf Containern basieren, ermöglichen mehr Anwendungsfälle sowohl für Public- als auch On-Premises. Workloads können nun direkt an die Datenquellen verlagert werden, nicht wie bisher umgekehrt. Das fördert eine agile Entwicklungsumgebung und macht Schluss mit dem ständigen Umziehen von Applikationen – eine richtig gute Sache.
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