Erfolgreiche Kombination: Architekturen für Edge- und Cloud-Datenanalyse
Die Cloud bietet viele Vorteile für die Analyse von Daten: Ressourcen können flexibel verwendet werden, wenn sie benötigt werden, und Datenbanken und andere Analysekomponenten können als Managed-Services genutzt werden, sodass man die entsprechenden Fertigkeiten und Kapazitäten zur Administration nicht selbst vorhalten muss. Es gibt aber auch verschiedene Gründe, wieso Daten nicht in der Cloud gespeichert und analysiert werden sollen oder können: Es ist keine ausreichende Netzwerkbandbreite vorhanden, um umfänglich die lokal anfallenden Daten in die Cloud zu übertragen, Gründe der Datensicherheit sprechen gegen die Übertragung in die Cloud, oder die Daten müssen mit minimaler Latenz genutzt werden. In diesen Fällen muss man sich überlegen, wie Architekturen aussehen können für lokale Edge-Datenhaltung und -Analyse, wie diese mit Datenhaltung in der Cloud kombiniert werden können und welche Technologien genutzt werden können, um Daten zwischen beiden auszutauschen. Dieser Artikel betrachtet die Vor- und Nachteile möglicher Architekturansätze.