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Was ist Database as a Service (DBaaS)?

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Übersicht

Database as a Service (DBaaS) ist eine Kategorie von verwalteten Cloud-basierten Computing-Diensten, die Zugriff auf eine Datenbank bieten, ohne dass physische Hardware eingerichtet, Software installiert oder die Datenbank konfiguriert werden muss. Stattdessen übernimmt der Dienstanbieter die meisten Aufgaben der Datenbankverwaltung und -pflege. Die Benutzer können schnell eine Datenbank starten und Daten laden und analysieren, in der Regel mit wenig oder gar keinem IT-Eingriff.

Datenbank als Dienstleistung (DBaaS)

Warum ist DBaaS wichtig?

DBaaS ist wichtig für die übergreifende Unternehmensinitiative der digitalen Transformation, bei der Unternehmen die Art und Weise, wie sie arbeiten und ihren Kunden Mehrwert bieten, grundlegend ändern. Insbesondere Unternehmen, die eine stärkere Demokratisierung von Daten anstreben, könnten sich für DBaaS entscheiden, um eine Strategie für beliebige Analysen zu jeder Zeit umzusetzen. Organisationen, die sich mit ESG-Fortschritten (Environmental, Social, and Governance) befassen, können die DBaaS-Fähigkeit nutzen, um Server nach Belieben hoch- und runterzufahren und so Ressourcen zu sparen.

Vorteile von DBaaS

DBaaS bietet einige Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden zur Bereitstellung von Datenbanksystemen, darunter die folgenden:

  • Abstraktion der physischen Architektur von Ihrem Unternehmen - Der Anbieter und seine Partner stellen die für die Ausführung des Workloads erforderliche Hardware bereit, so dass Ihr Unternehmen keine Server mehr warten muss.
  • Geringere Kosten für Hardware- und Datenbanksoftware-Upgrades - Da die Infrastruktur nicht mehr vor Ort vorhanden ist, müssen Unternehmen nicht mehr in Datenbankserver investieren oder zeitaufwändige Hardware-Upgrades planen.
  • Senkung der Kapitalausgaben - As-a-Service-Software ermöglicht es einer Organisation, einige Ausgaben von den Kapitalausgaben zu den Betriebsausgaben zu verschieben. Dadurch werden künftige Ausgaben besser vorhersehbar, die Kapitalkosten sinken, und Sie müssen weniger Geld für Hardware und Software ausgeben.
  • Rationalisierung der Datenbankverwaltung - DBaaS-Anbieter übernehmen viele routinemäßige Aufgaben der Datenbankverwaltung und -administration, und auch dies kann die Betriebskosten senken.

Nachteile von DBaaS

Es gibt auch potenzielle Nachteile von DBaaS im Vergleich zu Datenbanken, die vor Ort eingerichtet werden.

  • Einsparungen erfolgen nicht automatisch. Einige Unternehmen haben Berechnungen angestellt und festgestellt, dass DBaaS für bestimmte Arbeitslasten erheblich teurer ist. Einsparungen lassen sich offenbar am besten bei ephemeren Arbeitslasten und nicht bei persistenten erzielen, da der Kosten-Nutzen-Effekt von DBaaS größer ist, wenn analytische Arbeitslasten nicht ausgeführt werden.
  • Mangelnde Kontrolle. Bei verwalteten Datenbanken hat das IT-Team eines Unternehmens möglicherweise keinen vollständigen Zugriff auf die Funktionen eines Servers, da auch diese abstrahiert sind. Die Nutzer müssen sich darauf verlassen, dass der Cloud-Anbieter die Infrastruktur vollständig und effizient verwaltet.
  • Vertrauen auf schnelles Internet. Wenn die Internetverbindung einer Organisation schwach ist oder ausfällt, hat die Organisation keinen Zugang zu ihrer Datenbank, bis das Problem behoben ist. Darüber hinaus können Unternehmen aufgrund der Internetgeschwindigkeit langsame Abfragezeiten erleben.
  • Sicherheit. Einige IT-Käufer ziehen es vor, direkten Einfluss auf die Sicherheit der Server zu haben, auf denen ihre Datenbanken laufen. Obwohl die Sicherheit der öffentlichen Cloud bekanntermaßen recht hoch ist, ist der Anbieter für die Sicherung der Datenbankplattform und der zugrunde liegenden Infrastruktur verantwortlich. Auch die Sicherheit wird auf einer gewissen Ebene abstrahiert.

 

Kategorien von DBaaS

Es gibt eine Reihe von DBaaS-Anbietern, die für eine außergewöhnliche und vielfältige Auswahl an Optionen im DBaaS-Bereich sorgen.

Anbieter öffentlicher Clouds

Viele Cloud-Anbieter wie Google, Azure und Alibaba haben ihre eigenen DBaaS-Angebote. Die Benutzer können dasselbe Konto, das sie für die Datenverarbeitung und -speicherung verwenden, auch für die Einrichtung von Datenbanken nutzen.

  • Profis

    • Einfachheit in der Abrechnung und in der Bereitstellung
    • Viele leistungsfähige Optionen

  • Nachteile

    • Lock-in
    • Muss eine einzige Cloud verwenden
    • Schwierige Übertragung von Arbeitslasten in einer hybriden Umgebung
    • Gebühren für Ausstiegsdaten
    • Externe Tabellen sind schwieriger zu nutzen

Proprietäre Cloud-Anbieter

Anbieter wie Snowflake, Firebolt und andere bieten eine firmeneigene Cloud an, bei der die Nutzer den Anbieter sowohl für die Nutzung der Datenbank als auch für die Nutzung der Cloud-Dienste bezahlen. Die Datenbank und die Server werden vom Anbieter zur Verfügung gestellt, obwohl die Server und der Speicher in eine öffentliche Cloud ausgelagert sind, die über den Anbietervertrag bereitgestellt wird.

  • Profis

    • Einfachheit in der Abrechnung und in der Bereitstellung
    • Viele leistungsfähige Optionen

  • Nachteile

    • Lock-in
    • Gebühren für Ausstiegsdaten
    • Die Serverkosten werden vom Verkäufer ausgehandelt und können beim Verkauf an Sie aufgeschlagen werden.
    • Oft nur für die Cloud entwickelt

Partner-DBaaS-Unternehmen

Viele erstaunliche Optionen für DBaaS erscheinen auch auf dem Partnermarktplatz der öffentlichen Clouds. Die Nutzer schließen mit dem DBaaS-Partner und dem Cloud-Anbieter separate Verträge ab. Diese Anbieter, einschließlich Vertica, bieten häufig Optionen an.

  • Profis

    • Oftmals in mehreren Clouds verfügbar und einfacher/kostengünstiger, um Multi-Cloud zu unterstützen
    • Sie verfügen oft über tiefere oder spezialisierte Funktionen, um die Entwicklung bestimmter Arbeitslasten zu erleichtern.
    • Kein Lock-in
    • Arbeiten oft sowohl in der Cloud als auch vor Ort

  • Nachteile

    • Notwendigkeit der Verwaltung mehrerer Anbieter für Abrechnung und Lizenzierung

 

Worauf sollte man bei einer DBaaS achten?

Neben den Arten von DBaaS gibt es weitere wichtige Unterschiede zwischen den DBaaS-Anbietern, darunter:

DBaaS-Bereitstellungsoptionen

Bietet Ihr DBaaS auch eine Nicht-SaaS-Bereitstellung an? Bei einigen DBaaS-Anbietern müssen Sie sich an einen bestimmten Speicherplatz in einer bestimmten Cloud binden. Dadurch ist der Kunde an eine Cloud gebunden und hat nicht die Freiheit, problemlos in eine andere Cloud zu wechseln oder die Vorteile des kostengünstigeren Cloud Computing zu nutzen, wenn es verfügbar ist. Einige Anbieter bieten keine Lösung für On-Premises-Analysen oder die Bereitstellung in Kubernetes. Suchen Sie nach Anbietern, die nicht alle Ihre Anforderungen erfüllen.

Flexibilität bei der Lizenzvergabe

Bietet Ihre Lösung eine Lizenz an, mit der Sie problemlos zwischen mehreren Clouds oder On-Premises wechseln können, oder sind für jede Bereitstellung separate Lizenzen erforderlich? Wie hoch sind die Kosten für die Wartung von DEV, TEST, BACKUP und PRODUCTION? Werfen Sie einen Blick auf die Gesamtkosten, um herauszufinden, welche Anbieter Ihre Anforderungen erfüllen können.

Data Lake-Fähigkeit

Haben Sie oft lokal gespeicherte Parquet-, Orc-, AVRO-, JSON- oder TEXT-Dateien, die Sie in Ihre Analysen einbeziehen müssen? Achten Sie bei der Auswahl Ihres DBaaS-Anbieters darauf, wie er die Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit eines Data Lakes mit der Vorhersagbarkeit und Reproduzierbarkeit eines Data Warehouse verbinden kann. Überlegen Sie außerdem, wie gut Ihre Lösung die Arbeitsbelastung durch externe Tabellen versteht und wie viel Datenbewegung erforderlich ist.

Fähigkeit zur Optimierung

Wird Ihr DBaaS in einem begrenzten Rechenpaket betrieben? Analytik ist nicht gleich Analytik und sollte auch nicht als dieselbe betrachtet werden. Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen gewählte Datenbank über Optionen verfügt, mit denen Sie alle Arten von Arbeitslasten und Service-Level-Erwartungen angemessen verwalten können. Bei Lösungen, die eine knotenbasierte Optimierung vornehmen (indem einfach generische Knoten hinzugefügt werden, wenn die Arbeitslast dies erfordert), entgehen Ihnen möglicherweise Methoden, mit denen Sie Ihre Cloud-Kosten niedrig halten und gleichzeitig die Abfrageleistung verbessern können. Die Möglichkeit, spezialisierte Knoten zu verwenden, und die Fähigkeit, langsame Abfragen zu optimieren, sind von entscheidender Bedeutung.

Tiefe der Analytik

Können Sie Ihre DBaaS für mehr als nur deskriptive Analysen nutzen? Die datenzentrierten Unternehmen von heute haben analytische Anforderungen, die über Standard-SQL-Datenbanken hinausgehen. Einige Arbeitslasten erfordern beispielsweise fortgeschrittene Analysen wie Geodaten oder Zeitserienfunktionen. Prädiktive Analysen werden für Data-Science-Teams immer wichtiger. Überlegen Sie daher, wie maschinelles Lernen unterstützt wird. Überlegen Sie, wie Ihre Lösung ein breites Spektrum an analytischen Anwendungsfällen und ein größeres Team von Fachleuten unterstützen kann, wenn Ihre Cloud-Datenbank in Ihrem Unternehmen erfolgreich wird.

 

Vertica und DBaaS

Vertica Accelerator ist Vertica-as-a-Service (DBaaS), das eine einheitliche, hochleistungsfähige Plattform für fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen mit automatischer Cloud-Einrichtung und Unterstützung beim Onboarding bietet. Es wird in Ihrem eigenen AWS-Cloud-Konto ausgeführt, wobei die Automatisierung über die Vertica-Verwaltungsebene erfolgt. Vertica Accelerator ist eine der Bereitstellungsmethoden, die von der analytischen Datenbank Vertica angeboten werden. Vertica bietet auch die Bereitstellung vor Ort, die Bereitstellung über Kubernetes und mehr.

Vertica bietet die Flexibilität der privaten und öffentlichen Cloud-Bereitstellung - nicht nur eine proprietäre Cloud, sondern jede beliebige Cloud. Unsere Datenbank verbindet nahtlos lokale Umgebungen mit öffentlichen Clouds, um eine hybride Datenwolke zu schaffen. Durch die Implementierung einer Hybrid-Cloud können Sie die Flexibilität, Leistung und Skalierbarkeit erhöhen. Es bietet Ihnen die Möglichkeit, die vollständige Kontrolle über Ihre Daten zu behalten und gleichzeitig moderne Cloud-Technologien zu nutzen.

Vertica Accelerator unterstützt Sie bei der Entwicklung einer Strategie für eine besser vorhersehbare Preisgestaltung mit unserer flexiblen "Deploy-anywhere"-Lizenz. Dies ist der beste Weg, um Workloads in Bezug auf das Preis-/Leistungsverhältnis an der richtigen Stelle zu platzieren und Single-Point-of-Failure-Szenarien zu vermeiden.

Mit Vertica Accelerator können Sie endlich maschinelles Lernen in der Produktion einsetzen. Vertica unterstützt cluster-optimierte ML-Algorithmen, R und Python. Datenwissenschaftler und Analysten können ihre Modelle mit ihren bevorzugten Tools und Sprachen erstellen und dann Vertica nutzen, um sie auf größere Datensätze anzuwenden. Das datenbankinterne maschinelle Lernen berücksichtigt jeden Schritt des ML-Prozesses.

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