14.06.23 - Saas/Cloud-Telegramm
Fivetran, Anbieterin für automatisiertes Data Movement, kündigt den Support für Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) mit Apache Iceberg für Data Lake Formate an.
Neo4j baut ihre strategische Partnerschaft mit Google Cloud weiter aus. Die Anbieterin von Graphtechnologie und Graph Data Science kündigt die native Integration ihrer Graphdatenbank mit dem Google Cloud Data Warehouse BigQuery an.
14.06.23 - Fivetran unterstützt die Automatisierung des Modern Data Lake auf Amazon S3
Fivetran, Anbieterin für automatisiertes Data Movement, kündigt den Support für Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) mit Apache Iceberg für Data Lake Formate an. Amazon S3 ist ein Objektspeicherdienst von Amazon Web Services (AWS), der für seine Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Performance bekannt ist. Apache Iceberg ist ein weithin unterstütztes Open-Source-Datenformat, das AKID-Transaktionen (AKID-Eigenschaften bei Transaktionen in Datenbankmanagement-Systemen: Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit) für Data Lakes bietet. Fivetran ist die Plattform für automatisiertes Data Movement, die persönlich identifizierbare Informationen (PII) anonymisiert, während sie Daten bereinigt, normalisiert und automatisiert in den Data Lake lädt. Ein Data Lake ist eine beliebte Destination für alle, die sehr große Datensätze analysieren oder umfangreiche Data-Science-Projekte durchführen müssen, um ihr Business voranzubringen. So werden auf Amazon S3 Hunderttausende von Data Lakes betrieben. Von den vielen Teams in Unternehmen, die mit einem Data Lake arbeiten, nennt die Mehrheit folgende Vorteile: erhöhte Agilität, optimierte Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen sowie einen verbesserten Kundenservice und eine höhere Kundenbindung.
14.06.23 - BigQuery: Neo4j und Google Cloud erweitern Partnerschaft
Neo4j baut ihre strategische Partnerschaft mit Google Cloud weiter aus. Die Anbieterin von Graphtechnologie und Graph Data Science kündigt die native Integration ihrer Graphdatenbank mit dem Google Cloud Data Warehouse BigQuery an. Anwender können dadurch zukünftig ihre SQL-Analysen um graph-native Data Science und Maschinelles Lernen (ML) erweitern, indem sie nahtlos mit BigQuery und Neo4j Graph Data Science arbeiten. Mit der Aufnahme in das BigQuery Partner Center lässt sich Neo4j Graph Data Science zudem direkt aus der BigQuery-Umgebung heraus nutzen. Die Integration ermöglicht es Anwendern, tiefgehende Analysen innerhalb hoch vernetzter Daten mit Neo4j als In-Memory-Datenbank durchzuführen. Die Ergebnisse fließen dabei direkt in BigQuery für weitere Analysen und nachgelagerte ML-Modelle zurück. Graphdatenmodelle lassen sich in BigQuery erstellen und in wenigen einfachen Schritten direkt in Neo4j Graph Data Science übertragen. Zusätzliche Software oder lange Daten-Warteschlangen entfallen dadurch. Zudem können Datenanalysten, Data Engineers und Data Scientists auch komplett aus BigQuery heraus Modelle für Graphanalysen in Neo4j Graph Data Science generieren.
14.06.23 - Die Herausforderung von Cloud-Umgebungen liegt in ihrer Komplexität und Vernetzung
Jedes Unternehmen ist heute ein Multi-Cloud-Unternehmen, entweder freiwillig oder zufällig. Firmen entscheiden sich für verschiedene Cloud-Anbieter für verschiedene Abteilungen oder Workloads, basierend auf Geschäftsanforderungen oder finanziellen Erwägungen. Fusionen und Übernahmen führen zu einer fragmentierten Cloud-Landschaft mit verschiedenen Cloud-Anbietern. Solche Multi-Cloud-Umgebungen entstehen jedoch auch einfach, weil verschiedene Teams im Laufe der Zeit unterschiedliche Entscheidungen getroffen haben. Dies führt auch zu einer fragmentierten Sicherheitsumgebung, die schwer zu verwalten und zu überwachen ist. Dies bedeutet, dass Unternehmen keine Übersicht und Kontrolle über alle ihre Clouds und die in diesen Umgebungen gespeicherten Daten haben. Die Herausforderung von Cloud-Umgebungen liegt in ihrer Komplexität und Vernetzung. Die zugrunde liegende Infrastruktur mag zwar sicherer sein, aber Angreifer lassen sich davon nicht abschrecken und konzentrieren sich auf die weiche Schattenseite, nämlich die in der Cloud bereitgestellten Anwendungen. Daten werden bei einer Vielzahl von Cloud-Anbietern (IaaS, PaaS, SaaS) gespeichert, und moderne Architekturen sind API-gesteuert.
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