Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

Fünf Tipps für die Wahl der richtigen Datenbank


Die Entscheidung für oder gegen eine Datenbanktechnologie hängt zuallererst von den Anwendungsszenarien ab
Moderne NoSQL-Datenbanken sind das Beste aus der alten relationalen und der neuen NoSQL-Datenbankwelt


Welche Datenbank ist die richtige? Viele Entwickler beantworten diese Frage nach Gefühl oder Gewohnheit, ohne sich vorher Gedanken über die Aufgabe zu machen. Couchbase nennt fünf Punkte, die Unternehmen bei der Auswahl ihrer Datenbank beachten sollten. Große Datenmengen zu sammeln und zu speichern, reicht nicht mehr. Damit Daten Mehrwert stiften und eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen sind, müssen sie innerhalb von Sekunden ausgewertet werden. Schnell kommen dabei Terabytes zusammen, wobei die Daten heute nicht mehr unbedingt sauber strukturiert, sondern auch unstrukturiert als Mails, Dokumente, Fotos oder Videos vorliegen. Mit diesen Anforderungen muss eine Datenbank zurechtkommen.

Folgende fünf Punkte sollten Unternehmen deshalb bei der Wahl einer neuen Datenbank beachten:

1. Der Use Case zählt.
Die Entscheidung für oder gegen eine Datenbanktechnologie hängt zuallererst von den Anwendungsszenarien ab. Geht es um Applikationen am Front-end wie E-Commerce mit vielen Interaktionen, einem entsprechende hohen Datenvolumen und der Notwendigkeit kurzer Reaktionszeiten, sind NoSQL-Datenbanken die erste Wahl. Weil sie feingranular über Nodes skalieren, die in Clustern organisiert sind, ist eine fast grenzenlose Flexibilität möglich. Auch bei unstrukturierten Daten beziehungsweise dem wilden Daten-Mix von heute haben NoSQL-Datenbanken ihren großen Auftritt. Klassische relationale Datenbank-Managementsysteme (DBMS) mit ihren fixen Tabellenstrukturen kommen damit nur über Umwege und Workarounds zurecht, weshalb die Kosten steigen und die Performance sinkt. Sehr einfach formuliert: Big Data braucht eine NoSQL-Datenbank.

2. Wie sehen die Anforderungen in punkto Hochverfügbarkeit aus? Unternehmen sollten ihre SLAs im Blick behalten. Müssen Applikationen hochverfügbar sein bei gleichzeitig steigender Anzahl an Workloads und paralleler User-Nutzung, muss die Datenbank skalierbar sein, um das Mehr an Arbeitslast zu stemmen. Zudem sollte das System dem erhöhten Sicherheitsbedürfnis unternehmenskritischer Anwendungen durch automatisierte Replikationsmechanismen zwischen geografisch voneinander getrennten Datacenter Rechnung tragen.

3. Die Datenbank muss für die Zukunft gerüstet sein. Die unterstützten Features sollten nicht nur aktuelle Anforderungen abdecken, sondern auch zukünftige Workloads und Einsatzszenarien berücksichtigen. Wichtig sind auch nativ integrierte Features wie Full-Text-Search und Ad-hoc-Analytics, ohne dass zusätzliche Software nötig wird, was die Komplexität und die Kosten erhöhen würde. Eine moderne Datenbank sollte zudem einen "Document Store" und einen Caching Layer kombinieren: Caching beschleunigt Anwendungen drastisch bei erheblich geringeren Kosten und bedarfsgerechter Skalierbarkeit.

4. Ohne echte Cloud-Funktionalität geht es nicht. Um Kosten zu sparen und eine höhere Flexibilität zu erzielen, setzen Unternehmen auf verteilte Anwendungen, die auf Bare-Metal-Servern, in virtualisierten, containerisierten, Private-, Public- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen eingesetzt werden. Datenbanken, die den Ansprüchen heutiger Unternehmen gerecht werden wollen, müssen Cloud-native und Cloud-agnostisch operieren. Moderne NoSQL-Datenbanken unterstützen eine Orchestrierung, Daten können so schnell repliziert und migriert werden.

5. Die Betriebskosten im Blick behalten. In der relationalen Welt benötigt Big Data große, teure Server, um Queries und Analysen ausreichend performant durchführen zu können. Steigt das Datenvolumen, wird ein leistungsstärkerer Server nötig. NoSQL-Systeme dagegen lassen sich problemlos skalieren. Bei modernen NoSQL-Datenbanken können Anwendungsentwickler zudem die aus SQL bekannte Syntax und Semantik nutzen, um zum Beispiel Suchanfragen über verteilte Buckets und die darin enthaltenen JSON-Dokumente zu starten. Dadurch werden Betriebs- und Personalschulungs-Kosten spürbar reduziert.

"Moderne NoSQL-Datenbanken sind das Beste aus der alten relationalen und der neuen NoSQL-Datenbankwelt", erklärt Steffen Schneider, Senior Solutions Engineer bei Couchbase. "Die Attribute hochskalierbar, hochverfügbar und Cloud-native sollte eine moderne Datenbank auf jeden Fall erfüllen. Genauso wichtig ist ein Datenplattform-Ansatz, der Unternehmen eine nahtlose Migration der Workloads von relationalen Datenbanken und eine raschere Implementierung von Anwendungen in Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht. Couchbase Server beispielsweise vereint Serverdatenbank, native mobile Datenbank, Synchronisierungs-Gateway sowie Big-Data- und SQL-Integrationen bestehender Datenplattformen." (Couchbase: ra)

eingetragen: 07.04.20
Newsletterlauf: 29.06.20

Couchbase: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Meldungen: Tipps und Hinweise

  • Wie sich Teamarbeit im KI-Zeitalter verändert

    Liefertermine wackeln, Teams arbeiten unter Dauerlast, Know-how verschwindet in der Rente: In vielen Industrieunternehmen gehört der Ausnahmezustand zum Betriebsalltag. Gleichzeitig soll die Zusammenarbeit in Produktion, Qualitätskontrolle und Wartung immer schneller, präziser und vernetzter werden. Wie das KI-gestützt gelingen kann, zeigt der Softwarehersteller Augmentir an sechs konkreten Praxisbeispielen.

  • Vom Workaround zum Schatten-Account

    Um Aufgaben im Arbeitsalltag schneller und effektiver zu erfüllen, ist die Suche nach Abkürzungen Gang und Gebe. In Kombination mit dem technologischen Fortschritt erreicht die Effizienz menschlicher Arbeit so immer neue Höhen und das bringt Unternehmen unwissentlich in eine Zwickmühle: Die zwischen Sicherheit und Produktivität. Wenn ein Mitarbeiter einen Weg findet, seine Arbeit schneller oder besser zu erledigen, die Bearbeitung von Zugriffsanfragen durch die IT-Abteilung aber zu lange dauert oder zu kompliziert ist, dann finden Mitarbeiter oftmals "kreative" Lösungen, um trotzdem weiterarbeiten zu können. Diese "Workarounds" entstehen selten aus böser Absicht. Allerdings stellen sie gravierende Sicherheitslücken dar, denen sich viele Beschäftigte und Führungskräfte nicht bewusst sind.

  • KI in der Cloud sicher nutzen

    Keine Technologie hat die menschliche Arbeit so schnell und weitreichend verändert wie Künstliche Intelligenz. Dabei gibt es bei der Integration in Unternehmensprozesse derzeit keine Tür, die man KI-basierter Technologie nicht aufhält. Mit einer wachsenden Anzahl von KI-Agenten, LLMs und KI-basierter Software gibt es für jedes Problem einen Anwendungsfall. Die Cloud ist mit ihrer immensen Rechenleistung und Skalierbarkeit ein Motor dieser Veränderung und Grundlage für die KI-Bereitstellung.

  • Clever skalieren auf Basis bestehender Strukturen

    Da Generative AI zunehmend Teil unseres Alltags wird, befinden wir uns in einer KI-Phase, die sich durch außerordentliche Fähigkeiten und enormen Konsum auszeichnet. Was anfangs auf einer theoretischen Ebene stattgefunden hat, ist inzwischen messbar - und zwar bis zur kleinsten Einheit. Aktuelle Untersuchungen von Mistral AI und Google deuten darauf hin, dass die Folgen einer einzigen Interaktion vernachlässigbar sind: Bruchteile eines Watts, einige Tropfen Wasser und ein Kohlenstoffausstoß, der etwa dem entspricht, was beim Streamen eines Videos unter einer Minute verbraucht wird.

  • Von Cloud-First zu Cloud-Smart

    Die zunehmende Vernetzung von IT- und OT-Systemen bedeutet für die Fertigungsindustrie neue Sicherheitsrisiken. Ein moderner Cloud-Smart-Ansatz verbindet Innovation mit effektiven Sicherheitslösungen, um diesen Herausforderungen gerecht zu werden. Die industrielle Digitalisierung stellt die Fertigungsindustrie heute vor neue Herausforderungen - insbesondere in puncto Sicherheit.

  • Technik statt Vertrauen

    Die andauernden Turbulenzen in den USA seit Amtsantritt von Donald Trump, die konsequente Kürzung von Mitteln für Datenschutz und die Kontrolle staatlicher Überwachungsprogramme verdeutlichen: Wer als Behörde oder Institution höchste Datensicherheit garantieren muss, kann nicht auf US-amerikanische Unternehmen oder deren europäische Töchter setzen.

  • Risiko von SaaS-zu-SaaS-Integrationen

    Ein SaaS-Sicherheitsalbtraum für IT-Manager in aller Welt wurde kürzlich wahr: Hacker nutzten legitime OAuth-Tokens aus der Drift-Chatbot-Integration von Salesloft mit Salesforce, um unbemerkt Kundendaten von der beliebten CRM-Plattform zu exfiltrieren. Der ausgeklügelte Angriff deckt einen kritischen toten Winkel auf, von dem die meisten Sicherheits-Teams nicht einmal wissen, dass sie von ihm betroffen sind.

  • Kostenfallen erkennen und vermeiden

    Remote Work, Cloud Computing und mobile Endgeräte haben die Arbeitswelt grundlegend verändert. Mitarbeiter erwarten heute, von überall aus auf ihre Anwendungen und Daten zugreifen zu können. Virtuelle Desktop-Lösungen machen diese Flexibilität möglich, indem sie Desktop-Umgebungen und Anwendungen über das Netzwerk eines Unternehmens bereitstellen. Doch der Markt für solche Lösungen ist komplex und vielfältig. IT-Entscheider stehen vor der Herausforderung, aus dem Angebot die passende Lösung zu identifizieren, die sowohl technische Anforderungen als auch wirtschaftliche Ziele erfüllt.

  • Übergang in die neue Systemlandschaft

    Der Umstieg auf SAP S/4HANA ist bei vielen Unternehmen bereits in vollem Gange oder steht unmittelbar bevor. Wer in diesem Zusammenhang seine Archivierungsstrategie überdenkt, kann wertvolle Zeit, Kosten und Aufwand sparen. Die Archivierungsexperten von kgs haben zehn zentrale Aspekte zusammengestellt, die dabei helfen, den Übergang in die neue Systemlandschaft effizient und zukunftssicher zu gestalten.

  • Die Zukunft braucht offene KI-Infrastrukturen

    KI ist mehr als ein ominöses Hinterzimmer-Experiment. Die Technologie ist eine treibende Kraft, wenn es um Produkte, Entscheidungen und Nutzererfahrungen über jegliche Wirtschaftsbereiche hinaus geht. Mittlerweile stellen Unternehmen jedoch die Inferenz in den Mittelpunkt ihrer KI-Implementierungen. Hier können die Modelle ihren eigentlichen Mehrwert unter Beweis stellen - unter anderem in Form von Antworten auf drängende Fragen, Vorhersagen und Content-Generierung. Der Anstieg des Inferenz-Bedarfs bringt jedoch eine entscheidende Herausforderung mit sich. Bei Inferenzen handelt es sich nämlich nicht um einzelne Workloads.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen