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Im Zentrum des Internet of Things steht ein Objektspeicher

Vertrauenswürdiges Objekt der Begierde


Wer digitale Konzepte wie IoT einführt, muss enorme Mengen an Daten verarbeiten. Den Trumpf halten jene in der Hand, die aus den Datenmassen schnell die richtigen Schlüsse ziehen und sie über Dienste veredeln können. Der richtige Objektspeicher im Zentrum hilft dabei immens.

Würde jedes Gerät, das Daten erfasst, diese akustisch wiedergeben – man würde an den meisten Orten sein eigenes Wort nicht verstehen. Hersteller unterschiedlicher Couleur bauen in ihre Alltags- und Gebrauchsgeräte Sensoren, Prozessoren und Software ein. Toaster, Kaffeeautomaten oder Mixer werden softwaredefiniert, damit die Hersteller ihre Produkte während des gesamten Lebenszyklus begleiten können. Auch die Produktionsstrecken, auf denen diese Produkte entstehen, werden mit einer Technikschicht überzogen. Mit den erhobenen Daten wollen Anbieter besser verstehen, wann und warum ihr Produkt aufhört, wie vorgesehen zu funktionieren, und wie der Kunde das Produkt bedient. Am Ende sollen ein zufriedener Kunde und mehr Marktanteile auf der Habenseite stehen. Die Menge der Daten, die ein Hersteller dann zu verarbeiten und auszuwerten hat, wird rasant zunehmen. Vergleicht man das Jahr 2016 mit 2017, stieg die Menge der gespeicherten Daten rapide um rund 49 Prozent an, wie der Data Genomics Index 2017 von Veritas erhoben hat [1].

Den großen Vorteil in diesem Wettstreit werden all jene haben, denen es gelingt, aus ihren Daten schneller richtige Schlüsse zu ziehen. Dafür müssen zwei Voraussetzungen geschaffen sein: Erstens gilt es, Plattformen aufzusetzen, die die zunehmende Flut der unstrukturierten Daten deutlich skalierbar aufnehmen. Wichtiger noch ist es, die Daten im zweiten Schritt zu veredeln, indem man ihre Inhalte versteht und die richtigen Informationen in klugen und flexiblen Prozessen automatisch weiterverarbeitet. Sei es in eigenen Cloud-basierenden Microservices oder bei Partnern, die mit ihren Diensten die Daten weiter anreichern oder ihre Leistungen an bestimmte gesammelte Datenkriterien koppeln. Ein typisches Beispiel wäre ein Premiumsupport, den ein externer Dienstleister für die Dauer des Vertrags erbringt.

Dem Charakter der Daten gerecht werden

Anwendungen im Rahmen von IoT werden Daten in Dimensionen von mehreren hundert Terabytes und in der Zukunft von mehreren Petabytes bis zu Zettabytes generieren. Es heißt, dass ein Connected Car allein mit seinen Systemen täglich ein Terabyte erschafft. Für diese Daten charakteristisch ist ihre größtenteils statische Natur. Hier werden aktuelle Zustände erfasst und in Archiven abgelegt, um sie später auszuwerten. Ähnlich zu diesem Beispiel verhält sich der Onlinehandel aus Datensicht, bei dem einem Käufer weitere Attribute wie Interessen, Kaufhistorie oder seine letzten Zugriffe auf Produkte als Metadaten zugewiesen werden. Auch Finanz- und Mediendienstleister wie Sky, Netflix oder Facebook agieren wie große Archive. Jeder Anwender, der auf seiner Social-Media-Site Bilder oder Videos hochgeladen, Kommentare abgegeben oder andere Inhalte aufgerufen hat, generiert Daten, die den Charakter statischer Daten besitzen.

Die Anbieter dieser Dienste haben früh erkannt, dass sich zum Speichern und Organisieren dieser Daten der sogenannte Objektspeicher am besten eignet. Es dürfte daher nicht überraschen, dass moderne Workloads wie S3, Facebook oder Spotify alle auf dieser Speicherarchitektur basieren. Auch in softwaredefinier...

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