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Big Data: Anwendung, Datenschutz und Technologie

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Die wichtigsten AWS- und Drittanbieter-Tools für Big Data Analytics im Überblick

AWS bietet eigene Analytics-Tools an und listet zudem Drittanbieter-Tools im Marketplace. Ein Überblick über die wichtigsten Analytics-Anwendungen.

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auf skalierbare Rechen- und Speicherressourcen sind ein großer Vorteil der Public Cloud. Aber es gibt noch andere Gründe, die Cloud für Analytics zu verwenden. Die Nutzung vordefinierter Amazon Machine Images aus dem AWS Marketplace kann zum Beispiel Dauer und Aufwand verringern, die die Implementierung und Pflege einer Analytics-Umgebung benötigt.

Der AWS Marketplace hält eine breite Palette von Cloud-Analyse-Tools für Entwickler und Analysten bereit, die sowohl Daten erfassen und aufnehmen, als auch eine erweiterte Analysen und Visualisierungen ermöglichen.

Hier einige Analytics-Tools im Überblick:

Splunk Enterprise ist für die Aufnahme von maschinell erzeugten Daten nützlich, wie zum Beispiel Protokolle. Mit Hunk gibt es eine spezielle Analytics-Plattform für Splunk. Hunk hilft Anwendern bei der Bereitstellung von Dashboards und lässt sich für die Datenanalyse und Datenvisualisierung einsetzen. Splunk und Hunk können innerhalb von AWS genutzt werden. Die Lizenzen für die Anwendungen müssen Nutzer selbst organisieren.

Yhat ist eine Data-Science-Plattform, die ScienceCluster und ScienceOps bietet. ScienceCluster ist ein verteiltes System für rechenintensive Prozesse, ScienceOps dient wiederum als Plattform zur Bereitstellung von Data-Science-Modellen in Produktionsumgebungen. Das Linux-basierte Tool ScienceOps ist über den AWS Marketplace erhältlich und unterstützt Ruby, Python, Node.js, R-Clients sowie RESTful API. Auch bei ScienceOps müssen die Anwender eigene Lizenzen organisieren.

Unternehmen, die nach einer etablierten und gut unterstützten Plattform suchen, sollten sich mit Tibco Jaspersoft Reporting and Analytics for AWS vertraut machen. Die Anwendung unterstützt Anwender bei Ad-hoc-Abfragen, Reporting, Datenanalysen, Visualisierung und stellt verschiedene Dashboards zur Verfügung. Tibco bietet professionellen Support für Planung und Implementierung. Die Kosten reichen von 1,27 Dollar pro Stunde für eine m1.large-Instanz bis zu 4,65 Dollar für eine m3.2xlarge-Instanz.

Hadoop ist praktisch gleichbedeutend mit Big Data und Cloud Analytics. Amazon Elastic MapReduce (EMR) ist eine beliebte Möglichkeit, Hadoop in der Cloud zu nutzen. Allerdings ist es nicht die einzige Option für eine Do-it-yourself-Hadoop-Implementierung. EMR bietet verschiedene Pakete seiner Hadoop-Plattform an, einschließlich MapR Enterprise Edition Plus Spark und MapR Enterprise Database Edition Plus Spark. Die Preise für EMR variieren je nach Instanztyp, wobei die Abrechnung in Stundensätzen erfolgt. Eine Übersicht über die Preise finden Sie auf der AWS-EMR-Website.

Einige andere Optionen für Analytics sind nicht im AWS Marketplace aufgelistet. Zum Beispiel bietet Databricks Apache Spark mit erweiterten Sicherheitsfunktionen und Support für Visualisierungs-Tools und Arbeitsleistungen an. Databricks kann innerhalb der AWS-Cloud betrieben werden und lässt sich auch mit anderen AWS-Produkten kombinieren, beispielsweise mit Identity and Access Management.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2016 aktualisiert

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