Connected Everything: Datenmanagement muss einfacher werden

Bis 2025 werden weltweit rund 75 Milliarden vernetze Geräte im Einsatz sein – so die Prognose von Statista. Dies liegt insbesondere an der zunehmenden Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) im Business-Umfeld, denn mehr und mehr setzen Unternehmen für ihre betrieblichen Entscheidungen auf die wertvollen Informationen aus den Daten, die in der Kommunikation zwischen Maschinen (M2M) erzeugt werden. Doch je mehr Geräte miteinander kommunizieren, je realer das Szenario einer „Connected Everything“-Welt wird, desto mehr Daten müssen verarbeitet werden – und das belastet das Budget und die Infrastruktur von IT-Organisationen stark.

Das Potenzial in den Daten kommt nicht ohne Hürden

Das IoT erzeugt mehr Daten als herkömmliche Anwendungen verarbeiten können und das mit einer höheren Geschwindigkeit als jemals zuvor. Von einer Datenflut zu sprechen, ist also keinesfalls übertrieben. Der gleichzeitige Anstieg der Anzahl der angeschlossenen Geräte sowie der davon erzeugten Datenmenge führt zu einem exponentiellen Wachstum sowohl der im Netzwerk transportierten Daten als auch der Bandbreite, die dafür benötigt wird. Volumen, Vielfalt des Datenaufkommens und Wachstumsgeschwindigkeit lassen Datenmanagement sowohl operativ als auch finanziell zur Herausforderung werden. Neben der Verwaltung wird auch das Speichern der Daten anspruchsvoller: Einige Daten müssen beispielsweise für langfristige Trendanalysen über einen längeren Zeitraum gespeichert werden, abhängig davon, wie hoch der Informationswert ist, der in diesen Daten steckt.

Anwendungen, die dabei helfen, in Echtzeit den Wert von Daten zu erfassen, lohnen sich so gut wie immer – allerdings nur dann, wenn die Anschaffungs- und Folgekosten der Datenmanagementlösung mit einer Steigerung des Umsatzes einhergehen. Da die IT-Infrastruktur im digitalen Wandel den Hauptteil der Ausgaben ausmacht, steht oder fällt der Erfolg der Projekte oftmals mit diesen Kosten.

Die Herausforderung für Unternehmen im „Connected Everything“ besteht also darin, die Kosten für die Dateninfrastruktur und das Management so gering wie möglich zu halten, aber auch Speicherkapazität und Rechenleistung schnell verfügbar zu machen. Traditionelle Speicherlösungen, hyperkonvergente Infrastruktur und Plattformen für Public Cloud Storage sind relativ einfach implementiert, erfordern aber hohe Betriebskosten. Der Bedarf für das „Connected Everything“ ist klar: Einerseits müssen Storage-Umgebungen konsolidiert werden, um den Kosten- und Zeitdruck in der Verwaltung zu senken. Andererseits benötigen Unternehmen Speicherlösungen mit höherer Kapazität, um den gestiegenen Anforderungen gerecht zu werden.

Dabei stellt sich die Frage: Können Dual-Controller-Speicher-Architekturen, die ursprünglich für eine Kapazität von ein bis zehn Terabyte ausgelegt waren, die Anforderungen an die Ausfallsicherheit von größeren Umgebungen erfüllen? Die gleiche Frage kann man sich über die Verfügbarkeit von Daten in der Public Cloud stellen: Ist die Verfügbarkeit von „vier oder fünf Neunen“ (99,99% – 99,999%) gut genug für geschäftskritische Anwendungen?

Hin zum Software-zentrierten Modell

Um in einer digitalisierten IoT-Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, brauchen Unternehmen somit eine leistungsfähige Speicher-Infrastruktur. Traditionelle Umgebungen zwingen sie, zwischen Leistung, Verfügbarkeit und Kosten zu wählen. Es gibt moderne Lösungen, die auf intelligenter Software basieren, ohne dass ein Unternehmen auf eines oder mehrere dieser Elemente verzichten muss. Diese Lösungen bieten Zuverlässigkeit, vereinfachte Verwaltung, einfachere Datenwiederherstellung, Sicherheit und eine verbesserte Speicherdichte, ohne auf Performance zu verzichten – und das auf preisgünstiger Hardware.

Die Möglichkeit, den verfügbaren Speicherplatz eines Unternehmens nahezu zu verdoppeln, die Ausfallsicherheit zu erhöhen und gleichzeitig den Bedarf an Hardware um ein Drittel zu reduzieren, führt nicht nur zu einer besseren Datenverwaltung und -effizienz, sondern macht auch kontinuierliche Investitionen in die Infrastruktur unnötig. Auf Basis eines „Capacity on Demand“- oder „As a Service“-Verbrauchsmodells können Unternehmen ohne Zeitverzögerung wachsen, ohne für ungenutzte Speicherkapazität zahlen zu müssen. Damit entfallen die sonst üblichen hohen Investitionskosten für neue Hardware. Mal abgesehen davon, dass die Vorhersage von Datenmengen im „Connected Everything“ immer mehr zur Herausforderung wird.

Aus wirtschaftlicher Perspektive unterscheiden sich das IoT und Big Data nicht stark von vorherigen datenintensiven Technologien: Letztendliches Ziel ist immer, Umsätze schneller zu generieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und zu entwickeln. Um aus den technologischen Möglichkeiten einen echten Wettbewerbsvorteil zu generieren, müssen Unternehmen die Daten jedoch so schnell wie möglich richtig nutzen – noch bevor es andere tun. Dafür ist eine leitungsstarke Speicherumgebung und einfaches Management elementar.

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