Enterprise-Datenbanken in der Cloud

Neue Modelle eingetroffen

Cloud-First-Strategien sind inzwischen die Regel und nicht mehr die Ausnahme und Workloads verlagern sich damit in die Cloud – auch Datenbanken. Dort geht es aber nicht nur um die Frage, wie die Datenbestände in die Wolke zu migrieren sind, sondern auch darum, welche Datenbank zukünftig die richtige für welche Anforderung ist. Wir betrachten Auswahlkriterien sowie aktuelle Stärken und Schwächen von cloudbasierten Datenbanken.
Cloud-First-Strategien sind inzwischen die Regel und nicht mehr die Ausnahme und Workloads verlagern sich damit in die Cloud – auch Datenbanken. Dort geht es ... (mehr)

Waren es noch vor wenigen Jahren fast ausschließlich relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), die im eigenen Rechenzentrum ihre Arbeit verrichteten, so hat sich das Bild mittlerweile fundamental verändert: Das Speichern, das Verwalten und der Zugriff auf Daten ist vielfältiger geworden. Dazu hat einerseits die Entwicklung im Bereich Big Data mit Werkzeugen für die zentrale Speicherung und Analyse großer Datenmengen beigetragen, aber auch die Verschiebung von Workloads in die Cloud und nicht zuletzt die technische Entwicklung von Datenbanken im weitesten Sinne. Wenn wir daher über Enterprise-Datenbanken sprechen, müssen wir den Fokus breiter fassen, als den Blick nur auf traditionelle DBMS und die dazugehörigen DBs zu werfen. Es geht um Werkzeuge für das Speichern, das Verwalten und den Zugriff sowie die Analyse strukturierter Daten.

Auswahlkriterien verändern sich

Mit dieser Entwicklung hat sich die Definition des Begriffs Enterprise-Datenbank drastisch verändert. Über lange Zeit wurde darunter eben ein RDBMS mit den zugehörigen Datenbanken verstanden, mit einer gewissen begrifflichen Unschärfe bezüglich der eigentlichen Datenbank als dem Datenspeicher und des RDBMs als dem verwaltenden System.

Heute unterstützen Enterprise-Datenbanken bei Business-Herausforderungen rund um Administration, Speicherung und Analyse von Daten von Geschäftsanwendungen. Diese Applikationen werden heute überwiegend in der Cloud entwickelt und betrieben. Die Enterprise-Datenbank muss dabei je nach Problemstellung sehr unterschiedliche Anforderungen erfüllen, was zu einer sehr viel größeren Vielfalt an technischen Ansätzen geführt hat.

Die Funktionen für Speicherung und Analyse sind in vielen Fällen viel enger zusammengerückt. Es gibt aber auch Werkzeuge, die isolierte und vergleichsweise einfache Anforderungen unterstützen wie beispielsweise den effizienten und

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