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Cloud-Skalierungstests auf AWS

Teradata führt 1.000-Knoten-Test für komplexe Cloud-Analysen auf AWS durch
Einzelsystem-Skalierungstest ist einer der größten Analysetests, die jemals durchgeführt wurden

Teradata hat nach eigenen Angaben einen der branchenweit umfangreichsten Cloud-Analytic-Tests durchgeführt. Das Innovation Lab von Teradata leitete die Durchführung des Cloud-Skalierungstests auf AWS. Der Test zeigt: Unternehmen können schon heute ihre komplexen analytischen Workloads auf einem einzigen System in der Cloud ausführen – und zugleich in bisher unerreichtem Umfang skalieren.

Der Einzelsystemtest wurde über einen längeren Zeitraum von mehreren Wochen auf einem dezentralen System mit über 1.000 Servern durchgeführt – ohne Systemausfälle. Es wurden gemischte Workloads ausgeführt – sowohl für operative Daten als auch für Geschäftsdaten aus dem DSS (Decision Support System). Durch Workload Management-Funktionen in der Datenanalyse-Plattform von Teradata können Workloads innerhalb eines einzigen Systems in der Cloud getrennt werden. Für den Test umfasste die Plattform Multicompute-Cluster, automatische Elastizität, kostengünstige Objektspeicher und Bereitstellung auf Knopfdruck.

Warum die Ausführung auf einem einzigen System wichtig ist
Die Ausführung auf einem einzigen System liefert die niedrigsten Kosten in der Cloud und ermöglicht gleichzeitig:
>> weniger Datenbewegung
>> weniger doppelte Arbeit
>> einfachere Automatisierung
>> bessere Beobachtbarkeit
>> bessere Ressourcennutzung und
>> leichtere Handhabung.

Vorteile für Unternehmen
Dieser Skalentest demonstriert die Flexibilität der Architektur, die von Unternehmen gefordert wird, sowie die folgenden Fähigkeiten, die Teradata-Kunden bald in der Cloud nutzen können:

Multi-Cluster: Flexibilität bei der Bereitstellung großer Cluster, die die branchenführenden Ressourcenoptimierungsfunktionen von Teradata für das Workload-Management nutzen, um die Gesamtbetriebskosten zu senken, sowie dedizierte Rechenleistung für Geschäftsanwender, die die Unternehmensumgebung nutzen – bei gleichzeitiger Isolation von kritischen Produktions-Workloads.

Elastische Skalierung: Ein einzelner Kunde kann klein anfangen und auf der Grundlage von Richtlinien automatisch auf mehr als 1.000 Knoten skalieren, ohne Ausfallzeiten.

Kostengünstiger Object Store: Die nativen Object-Store-Techniken von Teradata bieten skalierbare Leistung bei einem Preismodell auf Enterprise-Niveau.

Tausende von gleichzeitigen Abfragen: Höchste Anzahl gleichzeitiger Abfragen auf einer Teradata-Cloud-Plattform, mit 1.023 aktiven Anwendersitzungen.

Ausfallsicherheit: Keine Ausfälle bei zufälligen Störungen der Hardware-Knoten.

"Da kritische Analyselasten zunehmend in die Cloud verlagert werden, haben wir die Notwendigkeit erkannt, unseren größten Unternehmenskunden ein einziges System für die Verwaltung all ihrer komplexen Analysen zur Verfügung zu stellen. Unsere Lösungen bieten eine einfachere Automatisierung, Verwaltung und Kosteneffizienz für ihr gesamtes analytisches Ökosystem. Die Ausweitung der einfachen Bedienung über die Grenzen der Skalierbarkeit hinaus zeigt, dass die Kunden die Komplexität, die mit der Verwaltung mehrerer Instanzen verbunden ist, nicht gegen die Leistung bei der Skalierung eintauschen müssen", sagt Hillary Ashton, Chief Product Officer bei Teradata. "Wir haben bewiesen, dass unsere Cloud-Technologie flexibel genug ist, um komplexe Analysen auf einer integrierten Datenbasis zuverlässig und in großem Umfang bereitzustellen."

"Da die physische Welt weiter digitalisiert wird und die digitale Welt sich ausdehnt, wird die Global DataSphere oder die von IDC erstellte und replizierte Datenmenge in den nächsten fünf Jahren 16,5 Exabyte erreichen. Heute wird weniger als die Hälfte dieser Daten analysiert und ein winziger Bruchteil davon wird in KI/ML-Workloads verwendet", sagt Dan Vesset, Group VP, Analytics and Information Management bei IDC.

"Die zunehmende Verbreitung von Daten, die beschleunigte Einführung von KI/ML-, IoT- und 5G-Technologien sowie der Wandel hin zu einer datengesteuerten Entscheidungsfindung treiben die Nachfrage nach hochskalierbaren Daten- und Analysetechnologien und -dienstleistungen weiter an. In dem Maße, wie diese Nachfrage steigt, wird auch das Arbeitsvolumen der komplexesten Organisationen der Welt zunehmen, da sie weiterhin Wert und Wettbewerbsvorteile aus ihren fortschrittlichen Analyse- und Vorhersagemodellierungsfunktionen ziehen", fügt Vesset hinzu. (Teradata: ra)

eingetragen: 30.03.22
Newsletterlauf: 16.05.22

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Legacy-Anwendungen mit Cloud-native verbinden End-to-End-Automatisierungsfunktionen

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Vergleich: Cloud-basiertes und lokales Backup
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Generative KI bringt spürbare Effizienzgewinne. Gleichzeitig verbraucht eine ChatGPT-Anfrage bis zu zehn Mal mehr Energie als eine Google-Suche. (1) Für Unternehmen entsteht damit ein komplexes Spannungsfeld zwischen Produktivitätsvorteilen und Nachhaltigkeitszielen. Der Rechenzentrumsspezialist Prior1 zeigt, wie mit diesem Dilemma konstruktiv umgegangen werden kann. Als Gemeinwohl-bilanziertes Unternehmen steht der Mittelständler vor der Herausforderung, KI-Potenziale zu nutzen, ohne die eigenen Klimaziele zu konterkarieren.

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Es braucht Plattformen, nicht Patchwork
Ein mutmaßlicher Angriff auf ein deutsches Rüstungsunternehmen ist kein technisches Problem. Er zeigt, wie angreifbar unser Land im digitalen Raum ist: wirtschaftlich, militärisch, politisch. Solche Angriffe gehören längst zur Realität. Doch Konsequenz im Umgang mit Cybersicherheit? Fehlanzeige.
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Arctic Wolf gibt den stetigen Ausbau ihrer regionalen Präsenz in der DACH-Region bekannt. Mit einem starken Fokus auf lokaler Nähe, einem permanent wachsenden deutschsprachigen Team und einem Security Operations Center (SOC) in Frankfurt am Main zeigt Arctic Wolf seit ihrem Markteintritt im Herbst 2021 starkes Commitment für den deutschsprachigen Markt.

IT Security - Angriffe & Lecks

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Finanzieller Schaden und Reputationsverlust
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Identitäten im Blindflug
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Das aktuelle Bundeslagebild Cybercrime 2024 des BKA zeigt ein ambivalentes Bild: Während die Zahl der angezeigten Ransomware-Angriffe leicht auf 950 Fälle zurückging, stiegen die Auslandstaten im Cyberbereich auf über 200.000 Fälle an. Mit 178,6 Milliarden Euro erreichten die durch Cyberattacken verursachten Schäden einen neuen Höchststand. Besonders besorgniserregend ist der zunehmende Einsatz von KI durch Cyberkriminelle, die damit Phishing-Kampagnen perfektionieren und Malware effizienter entwickeln.