Big Data

Backup für die really Big Data

Bottom Line (ICT-Anwenderunternehmen):

Topaktuelle Szenarien aus dem Bereich Advanced Analytics, KI und IoT versprechen autonome Systeme, maschinelles Erkennen und Beurteilen von Situationen und medizinische Therapien „aus der Dose“. Das mag alles funktionieren, aber sehr gerne werden bei der Schilderung dieser Szenarien so unwichtige Details wie die benötigte Technik vergessen, und das wirft Fragen auf, beispielsweise bei der Datensicherung.

Bottom Line (ICT-Anbieterunternehmen):

Nutzen sie den Hype, der im Silicon Valley erzeugt wird, für sich, wenn Sie eine Basistechnologie wie zum Beispiel für die Datensicherung anbieten können. Sind Ihre Produkte auf die Bedarfe des Big-Data- und Cloud-Zeitalters vorbereitet?

Vorkurzem stellten wir eine Magnetbandspeichertechnologie vor, die innerhalb der nächsten zehn Jahre in die Produkte des Herstellers einziehen wird. Das hat uns veranlasst, Ihre Aufmerksamkeit ein wenig stärker auf die Basistechnologien zu lenken. Geht es um künftige IT-Lösungen für Unternehmen, sprechen die IT-Technologieanbieter gern in blumigen Worten vom Internet der Dinge und dem sich „im Urlaub selbst zusammenfaltenden Einfamilienaus“, sie sprechen von Industrie 4.0 und menschenleeren Fabriken, von autonomen Autos oder Bussen mit einem Bewusstsein, das zwischen Mensch und Ding unterscheidet.

Das mag alles irgendwann funktionieren. Wobei: Der teilautonome Bus, der gerade durch Berlin fährt, wird ja doch noch eine ganze Weile brauchen, bis er in die freie Wildbahn entlassen werden kann. Ein Mensch muss derzeit immer noch an Bord sein. Doch wir wollen hier nicht über die Qualität der Zukunftsszenarien diskutieren, sondern den Aspekt der benötigten Technik erörtern, der von den Anbietern bei der Lösungsbeschreibung und bei der Vermarktung gerne vergessen wird. Eine der Fragen, sich beizeiten auftaucht, ist die nach der Datensicherung.

Während die Datensicherheit, also der Schutz der Daten gegen Missbrauch, Diebstahl, Veränderung etc, durchaus auf dem Radar der Technologiefirmen ist, scheint die Datensicherung, also der Schutz gegen den Verlust durch technische oder menschliche Fehler, keine Rolle zu spielen. Interessanterweise ist ein Backup auch bei vielen Cloud-Standard-Offering keineswegs von Haus aus enthalten, weshalb die Verfügbarkeitszusagen vom Anwender sehr sorgfältig geprüft werden sollten.

Viele Anwender setzen auf die Nutzungsmodelle IaaS und PaaS. Hier sind Backup und Hochverfügbarkeit im typischen Fall nicht Gegenstand der Verträge. Das bestätigen auch Projekte von ISG: Für sehr intelligent und sorgfältig ausgearbeitete Fachverfahren fehlen in Pflichtenheften mitunter grundlegende Anforderungen hinsichtlich der Hochverfügbarkeit und Datensicherung. Mitunter stehen die Punkte in den Unterlagen, jedoch ohne Spezifikationen und bei einigen Big-Data-Lösungen kann es sehr schnell schwierig werden, überhaupt die Bandbreite für ein Backup oder eine Duplizierung bereitzustellen.

So bleibt es in der Verantwortung der Anwender, wie in der klassischen IT auch bei IT-Service-Providern und Cloud-Konzepten an die Datensicherung und die Hochverfügbarkeit zu denken. Wollte man die Hochverfügbarkeit sicherstellen, wäre die Cloud-Umgebung also zu duplizieren, wobei sich aus Katastrophenschutzgründen das Spiegelrechenzentrum, also die physischen Server der virtuellen Welt, an einem anderen Standort des Providers befindet. Hat man also einen Cloud Provider gefunden, dessen Rechenzentrum den Anforderungen hinsichtlich des Datenschutzes etc. entspricht, wird für die Hochverfügbarkeit im Katastrophenfall ein zweites Rechenzentrum benötigt. Das können bisher nur wenige Anbieter liefern, wenn man auch den Datenschutz (Thema „deutscher Cloud-Standort“) berücksichtigt.

Besser dran sind Anwender, die Software als Service aus der Cloud kaufen, sofern sie nicht vergessen, die für ihr Unternehmen erforderlichen Service Level in die Verträge aufzunehmen.

Fazit

Hochverfügbarkeit und Backup sind typischerweise nicht Gegenstand der Service-Level-Agreements von IaaS- und PaaS-Lösungen und müssen deswegen separat realisiert werden. In SaaS-Modellen müssen die Standard-SLAs des Service-Providers auf die Bedarfe des Anwenders hin überprüft werden. Dazu benötigen die Anwender oft externes Know-how, um Fallstricke zu umgehen.

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