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Multi-Cloud

85 Prozent der Unternehmen arbeiten bereits mit einer Multi-Cloud-Umgebung. Bis 2021 werden es voraussichtlich 98 Prozent sein, so eine IBM-Studie. Zunehmend verbinden Unternehmen Public Cloud Services verschiedener Anbieter mit Private Clouds und On-Premises-Infrastrukturen.

So schöpfen sie die Vorteile der jeweiligen Provider ganz nach Bedarf aus, vermeiden Abhängigkeiten und gewinnen maximale Flexibilität. Ein Unternehmen kann dann zum Beispiel seine Test- und Entwicklungsumgebungen auf AWS betreiben, sein Backup auf Azure und die AI-/ML-Services von Google Cloud Platform nutzen.

Datenmanagement in der Multi-Cloud

Doch Multi-Cloud-Umgebungen entfalten ihr volles Potenzial erst dann, wenn sich Daten schnell, reibungslos und sicher in den verschiedenen Cloud Services bereitstellen und zwischen ihnen verschieben lassen. Dabei gibt es zahlreiche Herausforderungen. Zum Beispiel stammen die Daten meist aus vielen verschiedenen Datenquellen und Datenbanktypen. Außerdem fallen riesige Datenmengen an, deren Migration oft lange dauert. Dazu kommt, dass Daten in manchen Fällen kontinuierlich zwischen verschiedenen Clouds synchronisiert werden müssen.

Ähnlich komplex verhält sich die Provisionierung von Testdaten. Diese liegen häufig in verschiedenen Clouds verteilt, müssen aber schnell für Entwickler und Tester bereitgestellt werden, um die Produktion nicht auszubremsen. Gleichzeitig steigt in der Multi-Cloud der Bedarf an Testdaten, denn wenn IT-Teams Applikationen von einer Cloud in eine andere migrieren, müssen sie sicherstellen, dass alles reibungslos funktioniert. Eine der größten Herausforderungen aber besteht darin, sensible Daten in der Cloud so zu schützen, dass die Einhaltung von DSGVO und Compliance gewährleistet bleibt – und zwar egal, in welcher Cloud die Daten liegen.

Mit DataOps Hindernisse überwinden

Eine DataOps-Plattform wie die Dynamic Data Platform hilft dabei, die genannten Herausforderungen zu meistern. Sie schafft die Basis für ein effizientes und sicheres Datenmanagement in hybriden Umgebungen. Dafür bietet sie wichtige Funktionen:

  • Die Dynamic Data Platform erstellt Kopien der Produktivdaten, anhand derer virtuelle Datenumgebungen erschaffen werden. Solche DataPods benötigen nur einen Bruchteil des Speicherplatzes einer physischen Kopie und lassen sich daher schnell in die Cloud migrieren und von einer Cloud in eine andere verschieben.
     
  • Daten werden automatisch zwischen verschiedenen Clouds und On-Premises-Datenbanken synchronisiert. Delphix überträgt dabei nur die Datenblöcke, die sich verändert haben. Das spart Zeit und Kosten.
     
  • Datenumgebungen lassen sich automatisiert in den Clouds provisionieren. Dadurch können IT-Teams verteilte Multi-Cloud-Anwendungen oder migrierte Workloads schneller testen.
     
  • Die Plattform maskiert sensible Daten automatisch, bevor sie sie in die Cloud überträgt. Dadurch bleibt Datenschutz gewährleistet, überall.
     
  • Administratoren können die Daten von einer zentralen Konsole aus kontrollieren. So wissen sie immer, in welcher Cloud sich welche Daten befinden. Zudem können sie festlegen, wer auf welche Daten zugreifen darf.
     
  • Die Plattform arbeitet mit den verschiedensten Umgebunden und Datenquellen zusammen, sodass IT-Teams jederzeit die Daten zur Verfügung haben, die sie benötigen – unabhängig davon, wo sie liegen.

Marcus Flohr, Director of Alliances, Delphix, www.delphix.de


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