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Big Data Tools in Microsoft Azure sollen Unternehmen in die Public Cloud locken

Mit dem nun verfügbaren SQL Data Warehouse Big-Data-Service zielt Microsoft darauf ab, Kunden in die Public Cloud zu locken und zu AWS aufzuschließen.

Microsoft hat seine Bemühungen um Big Data Analytics Tools intensiviert, um Kunden in die Public Cloud zu locken. Das bezeugt zumindest der seit Anfang August 2016 allgemein verfügbare SQL Data Warehouse Service, der eine über einjährige Betatest-Phase hinter sich hat.

Allerdings bieten Amazon und Google bereits seit mehreren Jahren ähnliche Fähigkeiten mit Redshift beziehungsweise BigQuery an. Trotz dieser späten Veröffentlichung überspringt der Azure Big-Data-Service in einigen Bereichen das Angebot des Marktführers Amazon. Mit dem Angebot erweitert Microsoft sein Analytics-Portfolio und -Ökosystem, so dass IT-Abteilungen ihr Daten-Management in die Public Cloud verlagern können.

Azure SQL Data Warehouse steht für die zweite Generation vollständig verwaltetem, Cloud-basierten Data Warehousing und reiht sich neben ähnlichen Services wie BigQuery, Snowflake und Panoply ein, die Storage- und Rechenressourcen trennen, sagt Adam Ronthal, Research Director bei Gartner. Amazon Redshift und IBM dashDB verkaufen sich laut Ronthal zwar noch gut, doch sie repräsentieren die erste Generation von Big-Data-Services, die einige Überarbeitungen benötigen, um mit neueren Optionen mithalten zu können.

„In vielerlei Hinsicht fällt AWS Redshift hinter die wahre Vision des as-a-Service-Modells zurück“, ist der Analyst überzeugt. „Es benötigt immer noch Feintuning und spezielle Fähigkeiten, damit es richtig arbeitet.“

SQL Data Warehouse ist zwar seit kurzem allgemein verfügbar, dafür bietet es eine relativ ausgereifte Plattform, die auf den parallelen On-Premise-Services basiert, welche Microsoft mit der Übernahme von DATAllegro 2008 in sein Portfolio aufnahm. „Auch wenn die Betaphase länger als üblich dauerte, hat Microsoft richtig gehandelt, indem es sich für einen Umbau der Anwendung für die Cloud Zeit nahm“, sagt Ronthal.

Azure Big Data Tools sind die Auffahrt in die Cloud

Der versicherungstechnische Serviceanbieter Milliman hat ein PaaS-Angebots auf Basis von Azure für Kunden gebaut, um SaaS-Anwendungen zu erstellen. Die Kunden des Unternehmens können Tausende Kerne gleichzeitig skalieren und eine Vielzahl von Analytics Tools verwenden, um ihre Workloads zu managen, darunter HDInsight, Azure SQL, Data Factory, Azure Batch und Power BI Embedded.

Milliman arbeitet mit SQL Data Warehouse und sieht es als eine natürliche Erweiterung seiner laufenden Daten-Management-Bemühungen an. Das Unternehmen wirft zwar regelmäßig einen Blick auf die Konkurrenz von Microsoft, doch mit dem aktuellen Vertrauen in den Softwaranbieter sieht Milliman auch keinen Grund für einen kurzfristigen Wechsel, sagt Paul Maher, CTO bei Milliman.

„Wir gehen in die richtige Richtung mit Microsoft und den Innovationen, die dort entstehen“, sagt Maher. „Die Möglichkeit, eng mit ihren Entwicklern zusammenzuarbeiten, übertrifft bei weitem das, was man von Amazon und Google erhält.“

Aus Sicht von Maher war das größte Manko von Azure bisher, dass die Lösung keine leistungsstarke BI-Tools in der Cloud bot. Diese Lücke hat Dinge wie das Data Warehouse Management in der Cloud zu einer schwierigeren Aufgaben als in einer On-Premise-Umgebung gemacht. Milliman kann nun die verschiedenen Services zusammen nutzen, indem das Unternehmen Power BI mit On-Demand Analytics und Reporting verwendet. Das öffnet außerdem die Tür für neuere Funktionen, wie zum Beispiel SQL Data Warehouse und Machine Learning.

Der Werkzeughersteller Ridge Tool nutzt HDInsight und BLOB Storage. Doch das Unternehmen verwendet auch Azure, um eigene Tools zu bauen, darunter Machine-Learning-Skripte und Elasticsearch Cluster. Ridge setzt zwar auch Storage-Ressource von AWS ein und hat die Machine Learning Tools von Amazon unter die Lupe genommen. Allerdings waren diese nach Ansicht von Joey Kushinski, Data Analytics Manager bei Ridge Tool, nicht so einfach zu konfigurieren.

Azure bietet ein Standard-Feature-Set und viel Flexibilität, um eigene Tools zu bauen. Gleichzeitig lassen sich die Big Data Tools bei einem niedrigen Einstiegspreis relativ einfach hochskaklieren, so Kushinski. Ridge hat die Nutzung der Plattform deutlich erweitert, da man den Umgang mit Azure nun besser beherrscht. Der direkte Kontakt zum Azure-Entwicklungs-Team und deren Support war dabei von entscheidender Bedeutung.

„Manchmal fühlt es sich so an, als sei Amazon in erster Linie Self Service, doch in diesem Bereich ist Self Service schwierig, da es noch keinen Standard gibt und vieles noch volatil ist“, sagt Kushinski. „Ich kann zwar erkennen, wo es in Zukunft hingeht. Aber es ist auch schön, jemanden zu haben, der sagt ‚Dies ist der beste Weg, damit es in Ihrer Umgebung funktioniert.‘“

Azure deckt im Wettbewerb mit AWS die Basis ab

Microsoft möchte ein relativ vollständiges Ökosystem in Azure aufbauen, ähnlich wie Amazon dies mit AWS und andere Anbieter, darunter Google und Oracle, machen, erklärt Ronthal. Damit verschiebt Microsoft seine Marktstrategie weg von Produkten, die eine Vielzahl verschiedener Dinge erledigen sollen, hin zu pointierteren Services, die spezifische Aufgaben lösen können.

„Microsoft hat gute Arbeit beim Bau dieses Ökosystems geleistet“, ist Ronthal überzeugt. „Es entwickelt sich zwar noch, doch wenn man sich den Cloud-Markt heute anschaut, läuft es im Wesentlichen auf einen Zweikampf zwischen Amazon und Azure hinaus.“

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Microsoft muss seine Anwendungsbereiche und Reichweite erweitern, weiterhin offen sein und von seinem Image loskommen, dass es in erster Linie Lösungen für Windows-Umgebungen bietet, erläutert der Gartner-Analyst. Gleichzeitig stellt die bestehende Kundenbasis eine große Chance dar.

Enterprise-Kunden sind zwei- bis dreimal häufiger an Azure als an AWS interessiert, sagt Shea Long, Senior Vice President of Products beim IT-Service-Provider und Microsoft Reseller TierPoint. Microsoft hat daher seine Enterprise-Lizenzen abgeklopft und versucht, CIOs davon zu überzeugen, die Beziehungen zu Azure zu intensivieren. Die SQL-Services spielen dabei eine große Rolle.

„Microsoft möchte SQL als zentrale Anlaufstelle voranbringen“, sagt Long. „Auch wenn die Anwender Hadoop, NoSQL und andere Datenbankenarchitekturen loben, denke ich, dass Microsoft SQL als Ausgangspunkt dient.“

Der US-Reservierungs- und Zahlungsservice für Restaurants Ziosk hat ebenfalls den Einsatz von Azure erweitert, um seine Analytics-Bedürfnisse abdecken zu können. Das Unternehmen hat beträchtlich in eine On-Premise SQL-Datenbank investiert. Doch da die Technologie immer älter wird, plant Ziosk auf Azure zu migrieren, um Funktionen wie Machine Learning, SQL Data Warehouse, Data Lake und andere IoT-Services nutzen zu können, und gleichtzeitig Übergangs- und Austrittsprobleme zu vermeiden.

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Artikel wurde zuletzt im September 2016 aktualisiert

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