Daten im Jahr 2023 Die Datenbank(r)evolution – Der Weg zum Deep Learning

Ein Gastbeitrag von Thomas LaRock, Solarwinds* 5 min Lesedauer

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Im Jahr 2023 sind Unternehmen der richtigen Datenstrategie auf Gedeih und Verderb ausgeliefert. Die massive Zunahme an generierten Daten, die Cloud und innovative Technologien werden für Datenbankmanager an erster Stelle stehen, während das unsichere wirtschaftliche Umfeld eine ständige Bedrohung für die Budgets darstellt.

Die Datenbankevolution treibt KI, ML und Deep Learning, was die Art und Weise des menschlichen Wissenserwerbs widerspiegeln soll, weiter an.
Die Datenbankevolution treibt KI, ML und Deep Learning, was die Art und Weise des menschlichen Wissenserwerbs widerspiegeln soll, weiter an.
(Bild: Dimitrios - stock.adobe.com)

Unternehmen müssen für ihre Daten und Datenbanken effektive und gewinnbringende Pläne erstellen, optimieren und umsetzen, damit sie interessante Anwendungen entwickeln und pflegen können. Unternehmen, die nicht in der Lage sind, wichtige Daten zu sortieren, zu verarbeiten und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, werden es schwer haben.

Angesichts des ständig wachsenden Werts und Volumens von Daten sollte ein Unternehmen, das sich einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen möchte, auf Observability, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) setzen und gleichzeitig seine Infrastruktur auf kosteneffiziente Weise skalieren.

Cloud-Datenbanken verdrängen Rechenzentren

In den letzten Jahren ist das Volumen der von Unternehmen gesammelten und generierten Informationen förmlich explodiert (jeden Tag werden 2,5 Trillionen Bytes erstellt), und es gibt keinerlei Anzeichen für eine Verlangsamung dieses Trends. Um dieses rasante Wachstum zu bewältigen und Strategien zur effektiven Verwaltung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Informationen zu implementieren, investieren Unternehmen weiter in der Cloud gehostete Datenbankdienste.

Im Vergleich zu On-Premises-Rechenzentren unterliegen cloud-basierte Lösungen nicht denselben betrieblichen oder technischen Anforderungen, sodass sie besser skalierbar sind und kontinuierlich wachsende Datenmengen speichern und verarbeiten können. Bei optimaler Verwaltung sind sie in der Regel auch kosteneffizienter und verbessern die Leistung im gesamten Technologiebereich eines Unternehmens. Cloud-Anbieter machen die mit physischen Rechenzentren verbundene Wartung und Instandhaltung überflüssig und sie aktualisieren ihre Technologie regelmäßig zum Nutzen der Endbenutzer, wodurch eine stabile Verfügbarkeit der Dienste sichergestellt wird.

Infolgedessen wird 2023 das erste Jahr sein, in dem cloud-basierte Datendienste und -speicher mehr Umsatz generieren werden als ihre Konkurrenten vor Ort. Das mag wie das Totenglöckchen für On-Premises-Rechenzentren klingen, aber physische Lösungen sollten dennoch noch nicht abgeschrieben werden.

Lokale Lösungen bieten wichtige Alternativen

Trotz des rasanten Wachstums und der Begeisterung für Cloud-Dienste könnten sich einige Unternehmen angesichts eines potenziell schwierigen wirtschaftlichen Umfelds von Budgetbeschränkungen gezwungen sehen, ihre Investitionen in diese Technologie zu bremsen. Studien haben zwar gezeigt, dass Unternehmen durch die Migration zur Cloud durchschnittlich 15 Prozent einsparen können, aber die unmittelbaren Kosten können hoch sein. Schätzungen gehen davon aus, dass die Migration einiger Workloads aufgrund der Komplexität und des schieren Arbeitsaufwands bis zu 500.000 US-Dollar oder mehr kosten kann.

Aufgrund der derzeitigen Inflation erhöhen einige Anbieter von Cloud-Diensten auch die Preise für ihre Pay-as-you-go-Modelle, was die Endbenutzer zusätzlich unter Druck setzt. Diese Budgetbeschränkungen in Verbindung mit steigenden Kosten werden dafür sorgen, dass On-Premises-Anbieter weiterhin eine wichtige Rolle spielen.

Abgesehen von den Kosten ist es einfach so, dass nicht alle Datenbank-Workloads in der Cloud besser funktionieren. Einige sind in Rechenzentren besser aufgehoben, und bei der Migration zur Cloud können völlig unnötige Probleme auftreten. Dass viele Unternehmen immer Bedenken wegen der Sicherheit und wegen Fehlkonfigurationen im Zusammenhang mit der Migration von Datenbanken zur Cloud haben, kommt der bestehenden Relevanz von On-Premises-Lösung auch in 2023 zugute.

Observability verbessert die Effizienz und reduziert Cloud-Probleme

Im Jahr 2023 werden Unternehmen unweigerlich Bedenken in Bezug auf Kosten, Produktivität und Effizienz haben – und zwar unabhängig davon, ob ein Unternehmen seine Daten in der Cloud oder in Rechenzentren speichert. Im nächsten Jahr wird die Observability eine zunehmend wichtige Rolle dabei spielen, diese Bedenken zu zerstreuen und Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datenoperationen zu unterstützen.

In den letzten Jahren hat sich die Observability weiterentwickelt. Der Markt hat nun ein besseres Verständnis davon, worum es bei der Observability geht und welchen Mehrwert sie bietet. Moderne Observability-Angebote bieten einen ganzheitlichen Einblick in die IT-Umgebung und Datenbanken eines Unternehmens, unabhängig davon, ob ein Unternehmen eine lokale, hybride oder Multi-Cloud-Infrastruktur für seine Datenanforderungen nutzt. Mit Observability können Teams ihren Datenbestand erkunden, abbilden und verstehen und so einfacher sicherstellen, dass die Daten verfügbar sind, die Betriebsabläufe und die Anwendungen effizient sind und die Arbeit erledigt wird.

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Im Jahr 2023 werden KI- und ML-gestützte Observability-Lösungen – einschließlich solcher, die direkt in die Cloud-Hyperscaler-Technologie integriert werden können – eine noch zentralere Rolle dabei spielen, Datenbankteams bei der Vereinfachung ihrer komplexen Umgebungen zu unterstützen, um die Leistung zu optimieren und die Kosten zu senken.

Deep Learning macht einen großen Sprung nach vorn

Die technologische Innovation schreitet rasant voran, und für KI und ML gibt es von Tag zu Tag mehr Einsatzmöglichkeiten. Um diese aufregenden neuen Fortschritte effektiv nutzen zu können, müssen Technikteams sicherstellen, dass die Datenbankmanagementlösungen ihres Unternehmens von höchster Qualität sind. Daten sind schließlich der wichtigste Aspekt eines erfolgreichen ML-Projekts.

Die nächste Evolutionsstufe von KI, ML und Deep Learning, die die Art und Weise des menschlichen Wissenserwerbs widerspiegeln soll, zeichnet sich bereits am Horizont ab (Studien zeigen, dass der Markt bis 2030 auf 526 Milliarden US-Dollar anwachsen wird) und wird von der Datenbankevolution angetrieben. Diese Fortschritte im Bereich des Deep Learning erfordern optimierte Datenbanken mit einer Latenzzeit von nahezu null, einem beinahe unbegrenzten Durchsatz und einer skalierbaren Verarbeitungsleistung.

Upgrade für neue Möglichkeiten

Im Jahr 2023 werden vorausschauende Unternehmen, die sich auf Innovationen konzentrieren, nach Möglichkeiten für ein Upgrade auf robustere und effizientere Datenbanken suchen. Leistungsstarke Datenbanken versetzen Unternehmen in die Lage, ein ungeahntes Innovationsniveau zu erreichen und einige kritischsten Probleme anzugehen. Dabei ergeben sich ständig neue Möglichkeiten für wirkungsvolle Veränderungen im Gesundheitswesen, in der Robotik, im Energiesektor und in vielen anderen Bereichen.

* Über den Autor
Thomas LaRock ist Head Geek bei SolarWinds. Zudem ist er ein Microsoft Certified Master, Microsoft Data Platform MVP, VMware vExpert und ehemaliger Microsoft Certified Trainer. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der IT-Branche als Programmierer, Entwickler, Analyst und Datenbankadministrator. LaRock hat einen Großteil seiner Karriere mit Daten- und Datenbankverwaltung verbracht, was dazu führte, dass er 2010 als Technical Evangelist für Confio Software ausgewählt wurde, wo seine Forschung und Erfahrung dazu beitrugen, die ersten Versionen der Software zu entwickeln, die jetzt als SolarWinds Database Performance Analyzer bekannt ist. LaRock war im Vorstand der Professional Association for SQL Server (PASS) tätig und ist begeisterter Blogger, Autor und technischer Lektor für zahlreiche Bücher über SQL Server-Management.

Bildquelle: SolarWinds Software Germany GmbH

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