Der Transport großer Datenmengen bringt Weitverkehrsnetze an ihre Grenzen

"Ohne WAN-Optimierung bleibt Big Data Stückwerk"

| Redakteur: Andreas Donner

Für Big Data in der Cloud ist eine WAN-Optimierung Pflicht (© AA+W - Fotolia.com)
Für Big Data in der Cloud ist eine WAN-Optimierung Pflicht (© AA+W - Fotolia.com)

"Big Data" bezeichnet das Phänomen rasant und unaufhörlich wachsender Datenmengen. Und der Transport und die Speicherung der Cloud-Daten sind dabei mit die größten Herausforderungen. Im Interview erläutert Silver-Peak-Manager Jeff Aaron die Bedeutung der WAN-Optimierung im Zusammenhang mit Big Data.

Neben Cloud Computing ist "Big Data" einer der Begriffe, mit dem sich IT-Fachleute derzeit intensiv beschäftigen. Dahinter verbergen sich der Transport, das Speichern und die Analyse von großen Mengen unterschiedlicher Daten in Cloud-Computing-Umgebungen.

Doch Big Data hat einen Haken: Die Datenbestände müssen schnell, und kostengünstig über Weitverkehrsnetze zum IT-Service transportiert werden, der die Analyse übernimmt. Ohne WAN-Optimierung ist dies nicht zu bewältigen, so Jeff Aaron, Vice President of Marketing des amerikanischen WAN-Optimierungsspezialisten Silver Peak Systems im IP-Insider-Interview.

IP-Insider: Herr Aaron, "Big Data" ist derzeit in aller Munde. Was konkret ist unter diesem Begriff zu verstehen?

Jeff Aaron: Big Data zählt sicherlich zu den Schlagworten, die im vergangenen Jahr häufig zu hören waren. Eine exakte und allgemeingültige Definition für diesen Begriff gibt es allerdings nicht. Tatsache ist jedoch, dass die Bearbeitung großer Datenmengen an Bedeutung gewinnt. Groß heißt in diesem Zusammenhang mehrere Terabyte oder gar Petabyte.

IP-Insider: Welche Auswirkungen hat die Bearbeitung solche Datenbestände auf die IT-Infrastruktur?

Jeff Aaron: Viele IT-Fachleute sehen in der Analyse und dem Speichern großer Datenmengen die größte Herausforderung. Aber mindestens ebenso kritisch ist der Transport dieser Informationen. Wenn Big-Data-Bestände beispielsweise mehreren Nutzern oder Standorten über ein Weitverkehrsnetz zur Verfügung gestellt werden sollen, sind etliche Hürden zu überwinden. Das gilt auch für den Fall, dass solche Daten im Rahmen eines Backups gesichert oder auf Storage-Systemen an einem anderen Standort repliziert werden.

IP-Insider: Welche Herausforderungen für das Netzwerk sehen Sie im Detail?

Jeff Aaron: Das Problem ist, dass die Übermittlung von "Big Data" extrem viel Bandbreite benötigt und dadurch das Netzwerk stark belastet. Das vergessen viele IT-Fachleute. Dieser Effekt tritt vor allem dann auf, wenn größere Datenbestände in Außenstellen oder Filialen gespeichert werden. Begrenzte Bandbreite, große Distanzen und eine schlechte Netzwerk-Qualität sind Faktoren, die sich negativ auf zentrale Anwendungen wie Backup und das Replizieren von Daten auswirken. Das wiederum verhindert, dass ein Unternehmen Strategien wie Disaster Recovery oder das Speichern von Daten an mehreren Standorten in der Praxis umsetzen kann.

IP-Insider: Was bedeutet das für den Anwender?

Jeff Aaron: Dass ein Unternehmen oder eine öffentliche Einrichtung Geld zum Fenster hinauswirft. Denn zum einen ist der Anwender nicht in der Lage, die Kosten in den Griff zu bekommen, die mit dem Speichern von großen Datenbeständen im Netzwerk verbunden sind. Zum anderen investiert er Geld in Applikationen, die nicht wie erwartet funktionieren, wenn er über ein Wide Area Network darauf zugreift.

IP-Insider: Das heißt, der Netzwerkmanager muss sich etwas einfallen lassen…

Jeff Aaron: Richtig, denn er muss sicherstellen, dass die Netzwerk-Infrastruktur stabil und leistungsfähig genug ist, um den Transport solch großer Datenmengen zu verkraften. Ein instabiles Netzwerk beeinträchtigt nicht nur Speichervorgänge und die Storage-Systeme, sondern alle Anwendungen, die auf diese Komponenten zugreifen. Wenn sich dadurch Techniken wie Datenreplikation oder das verteilte Speichern von Datenbeständen nicht umsetzen lassen, führt das zu höheren Storage-Kosten, und das wiederum bereitet dem Netzwerkmanager Kopfzerbrechen. Im einen oder anderen Fall kostet das ihn vielleicht sogar seinen Job.

weiter mit: Die speziellen Herausforderungen von "Big Data" und konkrete Lösungen

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