Hybride Arrays und Clouds, Software Defined Storage und konvergente Systeme

Hybride Arrays und Clouds, Software Defined Storage und konvergente Systeme

(Quelle: istockphoto)
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12. April 2015 - Von Christoph Schnidrig

IT-Verantwortliche werden heute mit unzähligen Schlagwörtern konfrontiert, auch und insbesondere wenn es um das Thema Storage geht. Was ist dabei wirklich wichtig und hat einen direkten Einfluss auf die aktuelle und zukünftige Storage-Strategie? «Swiss IT Magazine» hat die wichtigsten Storage-Trends aus- findig gemacht.
Artikel erschienen in IT Magazine 2015/04
Getrieben durch Technologie sehen wir enormen Veränderungen in der Wirtschaft entgegen. Man spricht von der grossen Transformation oder auch Industrie 4.0. Dabei werden Technologien wie 3D-Printing die produzierende Industrie fundamental verändern. Das Internet of Things (IoT), schon lange angepriesen durch die grossen Netzwerkanbieter, wird Realität und die Sensoren unzähliger vernetzter Geräte liefern grosse Datenmengen, die analysiert werden müssen.
Durch diese Veränderungen und um den neuen Anforderungen gerecht zu werden, respektive die neuen Geschäftsprozesse überhaupt erst zu ermöglichen, werden neue Ansätze in der IT notwendig. Man spricht dabei von der dritten IT-Plattform, die nach der Client/Server-Ära neue Ansätze in den Bereichen Mobility, Cloud, Social Business sowie Big Data und Analytics liefert – und natürlich auch das Thema Storage betrifft.
In diesem Zusammenhang gibt es viele Schlagwörter und Stossrichtungen. Nachfolgend stellen wir die wichtigsten Trends im Storage-Bereich vor.

Internet of Things und Big Data Analytics

Die Kombination der beiden Themenbereiche Internet of Things und Big Data Analytics wird das Rezept für bahnbrechende Innovationen und den Technologien zum Durchbruch verhelfen. Daten sind bereits heute der Rohstoff Nummer 1 für viele Unternehmen.
Die Vernetzung von Kaffeemaschinen, Autos oder Home-Automation ermöglicht die Sammlung von Daten und bietet damit die Grundlage für die Analyse von Verhaltens- und Verbrauchsmustern. Zunächst müssen die Daten aber vorhanden sein. Dazu müssen Produkte angepasst und erweitert werden. Als Beispiel versehen Autohersteller ihre Fahrzeuge mit Kommunikationssystemen, welche Daten zurück senden.
Zusätzlich braucht es neue IT-Systeme, respektive die Möglichkeit, bestehende Systeme mit den nötigen Funktionen zu versehen. Beim Automobilbauer Tesla sind das All-Flash-Systeme, die die Datenflut entgegennehmen und dann in Analytiksystemen weiterverarbeiten, um aus den Daten einen Mehrwert für Kunden und die interne Entwicklung zu schaffen – zum Beispiel nötige Software-Anpassungen zu identifizieren oder Kunden zum Service in die Garage aufzubieten.
 
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