JAX-Keynote: "Next Generation Data Management: Strategy and Vision"

Elefanten im Galopp: In-Memory Intelligence im Fokus

Diana Kupfer

Das Phänomen Big Data ist längst ein Gemeinplatz, der gerne mit schwindelerregenden Zahlen jenseits des Vorstellbaren dokumentiert wird. 2016 wird der mobile Datenverkehr ein Volumen von 10 Exabyte umfassen, so die Prognose, mit der Dr. Jürgen Krämer (Software AG) die Mittags-Keynote „Next Generation Data Management: Strategy and Vision“ am JAX-Dienstag einleitete.

Das Problem: Mit der Größe der Datenmengen wächst auch deren Schwerfälligkeit, so dass das Ziel der Echtzeitanalyse oft verfehlt wird. Glaubt man Krämers Ausführungen, so könnten In-Memory-Technologien die Data Intelligence katalysieren – und revolutionieren.

Dr. Jürgen Krämer: Next Generation Data Management: Strategy and Vision

„Bereits heute gibt es mehr Mobiltelefone als Zahnbürsten auf dieser Welt“, scherzte der Keynoter, Vice President im Produktmanagement und -marketing bei der Software AG und von Haus aus Java-Datenbanken-Spezialist. 2020 werde es 125 Milliarden RFID-Tags geben. Auch den Social-Media-Bereich führte er als Beweis für den rasant ansteigenden Daten-Traffic an: Jede Minute würden 100 000 Tweets abgesetzt und 240 000 Dinge auf Facebook geteilt. „Daten sind die größte Herausforderung unseres Jahrhunderts, so wie vormals das Öl“, so Krämer. Den hohen Stellenwert der Datenanalyse haben IT Professionals längst erkannt: Mehr als 72 Prozent von ihnen wollen sich eingehender mit Big Data beschäftigen.

Von den im Big-Data-Bereich meist angeführten „4V“-Herausforderungen – Volume, Velocity, Variety und Value – ist die letzte Krämer zufolge die größte. Daten müssten nicht nur gesammelt, sondern auch analysiert werden, um relevante, sinnvolle Informationen extrahieren und für Unternehmen und Endkunden nutzbar zu machen.
Die zusätzliche Herausforderung besteht darin, Daten in Echtzeit zu analysieren, was auch ein Mehr an Skalierbarkeit erfordert. Dieser Anforderung werde man mit traditionellen Datenmanagement-Strukturen, in der der Bereich der Datenbanken, Applikationen und Transaktionen von dem der Business-Analyse getrennt ist, nicht gerecht, so Krämer. Der Idealzustand wäre es, über Abläufe, Abfragen und Nutzungsverhalten in Echtzeit informiert zu werden, um anhand der gewonnenen Erkenntnisse die Applikationen und Services optimieren zu können.

Auch bei der zweiten Keynote war der Kongress-Saal bis auf den letzten Platz besetzt

In-Memory-Datenspeicherung ist eine mögliche Lösung. Hierbei werden Daten von der Datenbank in den Hauptspeicher verlagert, beispielsweise über Ehcache, eine unter Apache-2.0-Lizenz stehende Software für die Umsetzung solcher Vorhaben im Java-Umfeld. Die Verwendung des Caches ermöglicht einen bis zu tausendmal schnelleren Zugriff auf die darin enthaltenen Daten, die sich also zwischen den Business-Applikationen und der Datenbank befinden.
Terracotta, ein Tochterunternehmen der Software AG mit Geschäftskunden wie VISA, PayPal, JP Morgan oder der Bank of America, hat eine In-Memory-Lösung namens „In-Genius“ lanciert, deren Kern drei Komponenten ausmachen: ein In-Memory Data Store, Event Processing, und Universal Messaging. Durch die darüber liegende Visualisierungsschicht können beispielsweise Transaktionsdaten unmittelbar angezeigt werden. So ist es laut Krämer möglich, auffällige Transaktionen binnen 80 Millisekunden zu erkennen und zu blockieren. Zusätzliche Technologien wie Hadoop könnten helfen, mit minimaler Latenzzeit Muster im Datenverkehr zu erkennen.

Anwendungsfälle neben dem Finanzbereich sind der Gesundheitssektor, Sensordatenmanagement, Track and Trace oder Bereiche der Verwaltung oder Regierung – und noch viel mehr: „Es geht hier um Geschäftsbereiche, die vorher überhaupt nicht möglich waren“ – so lautete Krämers enthusiastisches Schluss-Statement.

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Diana Kupfer
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