Big Data und Cloud Computing sind mittlerweile zu einem festen Bestandteil im IT- Mainstream geworden. Währenddessen sich bei Big Data mit dem Umgang großer Datenmenge befasst, geht es bei Cloud Computing um virtuelle Infrastruktur und Dienste. Ziel dieser Seminararbeit ist es einen Überblick über die Cloud Computing- und Big Data-Grundlagen zu verschaffen. Der Fokus liegt hierbei jedoch auf dem Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing.
Im heutigen Informationszeitalter werden die Daten über Sensoren von vielen unter-schiedlichen physischen Geräten, Maschinen und Fahrzeugen generiert. Diese bilden die Basis für diverse Entscheidungen. Der Informationsaustausch und die Datensammlung werden durch die Vernetzung mit dem Internet unterstützt. Durch die Verlagerung der Aktivitäten der Unternehmen und auch Privatpersonen über die Internetpräsenzen, werden somit 30.000 Gigabyte neue Daten pro Sekunde erzeugt.1 Um auf alle gespeicherten Daten jederzeit zuzugreifen, gibt es nun einen weiteren Lösungsansatz, dass Cloud Computing. Mithilfe des Cloud Computings entsteht eine flexible und skalierbare Hard- und Softwareinfrastruktur.2 Hier wird nicht nur ein virtueller Speicherplatz über das Internet zur Verfügung gestellt, sondern auch ganze Entwicklungsumgebungen oder Softwaresysteme. Die gesamte Verwaltung der IT-Ressourcen erfolgt zentral, dementsprechend haben alle Nutzer gleichzeitig Zugriff auf die aktuellsten Daten. Bis zur Industrie 4.0 waren die klassischen Rechenzentren das Fundament der IT-Infrastruktur. Jedoch wurden durch die zunehmenden Anforderungen an die Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), die Rechenzentren vom Cloud-Konzept abgelöst.3 Dieses Konzept ist heute eines der Treiber, welches für das extreme Datenwachstum verantwortlich ist.4 Die Daten, welche uneingeschränkt und in exponentiellen Raten wachsen, sind sehr komplex, sodass die Rechenleistungen und die Speicherkapazitäten nicht mehr ausreichen, diese in relationale Datenbanken zu bearbeiten.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Zielsetzung
1.2 Vorgehensweise
2. Theoretischer Rahmen
2.1 Cloud-Computing
2.2 Big Data
2.2.1 Eigenschaften
2.2.2 Technologie
3. Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing
3.1 Cloudbasierte Big Data Lösungen
3.2 Chancen
3.3 Herausforderungen
4. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit analysiert die technologische Symbiose von Big Data und Cloud Computing, um aufzuzeigen, wie Cloud-Infrastrukturen die effiziente Verarbeitung und Speicherung riesiger, komplexer Datenmengen ermöglichen und welche strategischen Potenziale sowie operativen Risiken sich daraus für Unternehmen ergeben.
- Grundlagen von Cloud-Computing und Servicemodellen (IaaS, PaaS, SaaS)
- Charakterisierung von Big Data mittels des V-Modells
- Technologische Treiber wie NoSQL-Datenbanken und Apache Hadoop
- Synergien durch cloudbasierte Big Data Architekturen
- Herausforderungen in den Bereichen Datenschutz, Know-how und Kosten
Auszug aus dem Buch
2.2.2 Technologie
„Die Verarbeitung großer Datenmengen steht seit über 50 Jahren im Mittelpunkt der Datenbankforschung und -entwicklung“.36 Die traditionellen relationalen Datenbanken unterliegen Skalierungsbeschränkungen für die semistrukturierten Daten. Zur Verarbeitung der großen Datenmengen, wurde die NoSQL-Datenbank entwickelt, welche die klassischen SQL-Datenbanken bei der Verarbeitung von Audio-, Video und Bild-Dateien ergänzen sollen. Die Not only SQL (NoSQL) -Datenbanken sind schemafrei, sodass die unterschiedlich strukturierten Daten effizient und hoch skalierbar gespeichert und verarbeitet werden können. Die Datenerhaltungsarchitektur einer NoSQL ist im Gegensatz zum SQL verteilt. Hier werden die Daten nicht wie üblich in Tabellen, sondern in Spalten als Key/Value oder Spaltenfamilien, Graphen und Dokumenten gespeichert.37
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet das exponentielle Datenwachstum im Informationszeitalter und stellt die Kombination von Big Data und Cloud Computing als technologischen Lösungsansatz zur effizienten Ressourcenverwaltung vor.
2. Theoretischer Rahmen: Dieses Kapitel definiert die grundlegenden Konzepte des Cloud Computings, der verschiedenen Service-Levels sowie die Eigenschaften und technologischen Voraussetzungen von Big Data.
3. Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing: Hier wird untersucht, wie Cloud-Technologien durch Virtualisierung die Skalierbarkeit für Big Data Analysen ermöglichen, wobei konkrete Plattformen, Chancen und spezifische Herausforderungen analysiert werden.
4. Fazit: Das Fazit fasst zusammen, dass die Cloud das optimale Medium für Big Data Anwendungen darstellt, betont jedoch die Notwendigkeit von IT-Kompetenzen und Datensicherheit für einen erfolgreichen Projekteinsatz.
Schlüsselwörter
Big Data, Cloud Computing, IaaS, PaaS, SaaS, NoSQL, Apache Hadoop, MapReduce, Virtualisierung, Datenschutz, Skalierbarkeit, Datenanalyse, Datenwachstum, IT-Infrastruktur, Cloud-Dienste.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Synergien zwischen der Datenspeicherung und -analyse (Big Data) und der Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet (Cloud Computing).
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Zu den zentralen Feldern gehören die Definition technischer Grundlagen, die Vorstellung von Cloud-Servicemodellen, die Analyse von Datenverarbeitungstechnologien und die Identifikation von Herausforderungen bei deren Implementierung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, einen fundierten Überblick über die Grundlagen beider Technologien zu geben und insbesondere das Zusammenspiel und die daraus resultierenden Potenziale für Unternehmen darzulegen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Es handelt sich um eine theoretische Seminararbeit, die auf einer Literaturanalyse aktueller Fachpublikationen, Studien und technischer Dokumentationen basiert.
Was ist der Kerninhalt des Hauptteils?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung der Begriffe, eine detaillierte technische Betrachtung (z.B. NoSQL, Hadoop) und eine kritische Auseinandersetzung mit der Integration von Big Data in Cloud-Umgebungen.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit am besten charakterisieren?
Schlüsselbegriffe wie Cloud Computing, Big Data, Skalierbarkeit, Datensicherheit und IT-Infrastruktur sind zentral für das Verständnis der Arbeit.
Welche Rolle spielt die Virtualisierung im Kontext von Big Data?
Die Virtualisierung ist entscheidend, da sie die hardwareunabhängige, flexible Bereitstellung von Speicher- und Rechenressourcen ermöglicht, die für die Analyse riesiger Datenmengen kosteneffizient notwendig ist.
Welche Herausforderungen identifiziert die Autorin bei der Nutzung von Big Data in der Cloud?
Die Autorin nennt insbesondere Sicherheitsbedenken hinsichtlich personenbezogener Daten, den Mangel an fachlichem Know-how in Unternehmen, hohe Transaktionskosten und Probleme bei der Datenverfügbarkeit.
- Quote paper
- Tugce Kilickiran (Author), 2019, Das Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing. Eine Einführung in die Grundlagen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/944759
