Wann sollten Unternehmen das Software-Defined-WAN (SD-WAN) durch WAN-Optimierung ergänzen? Oft herrscht der Irrglaube, dass beides das Gleiche ist, oder sich gegenseitig ausschließt. Tatsächlich gehen beide Technologien unterschiedliche Probleme an und sollten für optimale Ergebnisse kombiniert eingesetzt werden.

Ob Interaktion mit den Kunden in einem Onlineshop, Zugriffe auf Ressourcen einer Website oder die betriebsinterne Nutzung von Softwareanwendungen: Datenbanken sind eine tragende Säule zahlreicher Geschäftsprozesse. So können auch kleine Probleme auf Datenbankebene verlangsamte Abläufe mit sich bringen oder gar zu Ausfallzeiten führen.

Datenbanken sind der Ort, wo Daten gespeichert werden. Deshalb sind sie auch die erste Stufe in einem Datenschutzkonzept. Fehler oder Fahrlässigkeiten, die hier gemacht werden, sind später bei der Übermittlung und Weiterverarbeitung nicht mehr zu kompensieren.

BMC, ein Anbieter im Bereich Bereitstellung von IT-Lösungen für das „Autonomous Digital Enterprise“, hat die Ergebnisse des 15th Annual Mainframe Survey veröffentlicht. Sie zeigen eine starke Zustimmung für die Mainframe-Modernisierung, neue strategische Prioritäten und ein Erstarken der nächsten Generation von Mainframe-Talenten. 

In Deutschland ist die Umstellung auf SDN-Technologien (SDN, Software Defined Networking) in vollem Gang. Dies führt dazu, dass der deutsche SDN-Markt derzeit schneller wächst als der Weltmarkt. Dies meldet der neue „ISG Provider Lens Network – Software Defined Solutions and Services Partners Report Germany 2020“ der Information Services Group (ISG).

Die Fähigkeit von Unternehmen, handlungsrelevante Informationen aus Daten zu generieren, hängt in zunehmendem Maße von ihrem Leistungsvermögen ab, diese am Netzwerkrand („Edge“) zu erfassen, zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren. Dies belegt ein neuer Studienbericht von Aruba, ein Hewlett Packard Enterprise Unternehmen. 

Die Disziplin Data Science eröffnet neue Möglichkeiten, messbare Erkenntnisse und datengestützte Vorhersagen zu generieren. Damit hat sich die Datenwissenschaft als wichtiger Hebel positioniert, mit dem Unternehmen Wettbewerbsvorteile sicherstellen können. In der Praxis jedoch sammeln viele Organisationen einfach möglichst viele Informationen in riesigen Datenpools, in der Hoffnung, datengesteuerter zu werden.

Während sich so vieles um Cloudnutzung und Digitalisierung dreht, läuft IT-Leitern vor allem von Banken und Versicherungen bei einem anderen Thema gerade die Zeit davon: Die Spezialisten der für diese Bereiche so wichtigen Mainframe-Technologie, stehen meist kurz vor dem Ruhestand – und es fehlt an Nachwuchskräften.