Dezentrale Datenspeicherung in Hybrid-Clouds Datenströme in der Balance zwischen Innovation und Sicherheit

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Datenströme ermöglichen es Unternehmen, mit weniger Mitteln mehr zu erreichen. Wenn man jedoch „closer to the edge“ eines Netzwerks agiert, sind auch die Kontrollmöglichkeiten geringer als in einem herkömmlichen Rechenzentrum.

Egal ob wir unsere Lieblingssendungen sehen, Online-Spiele spielen oder in Social Media mit anderen interagieren – Daten sind überall um uns herum, vom Web über die Cloud bis hin zum Internet of Things (IoT). Gerade für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) oder Unternehmen stellen sie eine wertvolle Ressource dar, um beispielsweise datengestützte Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Diese Entwicklung bringt neben enormen Vorteilen jedoch auch Herausforderungen mit sich, darunter Sicherheitsrisiken, fragmentierte Adaption und Standardisierungsdefizite.

Vor der Cloud-Migration wurden Daten vor allem zentral gespeichert. Informationen konnten abgerufen werden, wenn im Unternehmen Entscheidungen getroffen werden sollten, wobei große Datensätze gebraucht und im Anschluss analysiert wurden. Doch in der heutigen Geschäftswelt ist es wichtig, dass neue Pläne auf Echtzeiterkenntnissen basieren, welche auf einer ständigen Schleife an Informationen aufbaut, die es zu verwalten und analysieren gilt.

Heute helfen „Data Streams“ Unternehmen, um einen dreidimensionalen Ansatz für ihre Geschäftsprozesse zu entwickeln. Statt wie zuvor die Informationen aus einem zentralen Repository abrufen zu müssen, können Entscheidungen so viel schneller getroffen werden.

Data Sprawl

Nehmen wir zum Beispiel IoT-fähige Kühlschränke: Sie helfen Restaurants, die Lebensmittelsicherheit im Auge zu behalten, indem sie mittels Sensoren die Lebensmitteltemperatur und -feuchtigkeit ermitteln. Muss die Temperatur angepasst werden, kann automatisch eine Warnung ausgelöst werden. Auf Basis von Echtzeitinformationen sind diese intelligenten Geräte so binnen kurzer Zeit in der Lage, sich an veränderte Bedingungen anzupassen.

Doch die große Menge an Daten, die in Echtzeit hin und her geschickt werden, führt in der Praxis zu einigen Herausforderungen. Laut IDC nimmt der weltweite Data Sprawl weiter zu, und es ist zu erwarten, dass sich die Größe der so genannten „Global DataSphere“, also die Menge an neuen Daten, die jedes Jahr erstellt, erfasst, repliziert und verbraucht werden, zwischen 2022 bis 2026 mehr als verdoppeln wird.

Informationen werden dabei nicht nur in einem zentralen Rechenzentrum, sondern an verschiedenen Orten verarbeitet und gespeichert. Wenn also beispielsweise KI-Berechnungen am Rande des Netzwerkperimeters „on the edge“ stattfinden, ohne dass eine zentrale Kontrolle stattfindet, werden die Daten verteilt. Dadurch entstehen eine erhöhte Zahl an Angriffspunkten sowie mehr Möglichkeiten für Cyber-Sicherheitsbedrohungen.

Umgang mit hohem Risiko und Volumen

Auch die Überwachung eines solchen konstant großen Datenstroms gestaltet sich schwieriger, so dass Schwachstellen oftmals unbemerkt bleiben können. Selbst die Geschwindigkeit bei der Datenübertragung stellt ein potentielles Sicherheitsrisiko dar, denn durch eine so schnelle Datenübertragung können herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen möglicherweise ausgehebelt werden.

Neben strengeren Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen solche Risiken jedoch unter anderem durch einen Hybrid-Cloud-Ansatz mindern. Rechenressourcen, Speicher und Services werden hierbei auf einer Kombination aus öffentlicher, privater und lokaler Infrastruktur betrieben. Ein hybrider Cloud-Server ermöglicht die Kombination mehrerer Bereitstellungsmodelle in einer gemeinsamen Datenverwaltung sowie mit einer hohen Flexibilität und Skalierbarkeit.

Ein hybrider Cloud-Ansatz bietet dabei zwei grundlegende Vorteile gegenüber anderen Cloud-Varianten: Zum einen ist er eine kostengünstigere Alternative zur einer Private Cloud, zum anderen bietet er mehr Kontrolle als eine reine Public Cloud. So können Unternehmensdaten, die ein sehr hohes Maß an Sicherheit erfordern, in einer Private Cloud mit zusätzlichem Firewall-Schutz gesichert werden. Für weniger sensible Daten können Unternehmen die Skalierbarkeit öffentlicher Clouds, wie Amazon Web Services und Google, nutzen.

Best Practices zur optimalen Nutzung von Data Streams

Eine weitere Herausforderung im Zusammenhang mit Data Streams besteht zudem darin, dass Unternehmen oftmals einen isolierten Ansatz verfolgen. So geben etwa 72 Prozent der IT-Führungskräfte an, dass eines der größten Hindernisse im Umgang mit einer Data-Streaming-Infrastruktur in der uneinheitlichen Nutzung von Standards und Integrationsverfahren liegt.

Um das Beste aus den gesammelten Daten eines Unternehmens zu machen und sie für richtungsweisende und strategische Entscheidungen in Echtzeit einsetzen zu können, sollten drei Bereiche im Blick behalten werden:

• 1. Bewertung: Unternehmen sollen ermitteln, wie bestimmte Daten strukturiert und katalogisiert sind. Bestenfalls sollten sie so angelegt sein, dass mehrere Abteilungen im Unternehmen problemlos auf sie zugreifen können. Zudem sollten die Daten in einer benutzerfreundlichen Weise aufbereitet werden. Dieses Vorgehen verbessert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern es werden auch Redundanzen reduziert und Sicherheitskontrollen der Unternehmensdaten erleichtert.

• 2. Analyse: Um den Geschäftsbetrieb langfristig optimal unterstützen zu können, müssen funktionsübergreifende Teams in der Lage sein, Data Streams so zu kombinieren, dass es für ihre Zwecke sinnvoll ist. Unabhängig davon, ob Unternehmen KI oder andere Tools einsetzen, um die gesammelten Daten zu verarbeiten, wird deutlich, welche Relevanz die Verfügbarkeit bereinigter und strukturierter Daten als Grundlage von Entscheidungen hat.

• 3. Strategisches Vorgehen: Ein ganzheitlicher Ansatz für das Management von Risiken und Vorteilen der Datenströme ist unerlässlich. Unternehmen können nicht mehr länger in funktionalen Silos arbeiten, wenn sie wollen, dass Datenströme effektiv verwaltet und genutzt werden. Ein kontinuierlicher Informationsfluss ist sowohl für IT- als auch kritische Geschäftsentscheidungen entscheidend. Beide müssen auf der Grundlage der Analyse der gesammelten Daten ineinandergreifen, wobei berücksichtigt werden muss, wie sich beide Entscheidungsbereiche wechselseitig beeinflussen.

Somit bleibt festzuhalten, dass Unternehmen auf hybride Clouds zurückgreifen können, um Sicherheitsrisiken zu steuern. Eine hybride Lösung ermöglicht eine Optimierung der End-to-End-Verwaltung sowie eine bedarfsgerechte Skalierung. Gerade in einer Zeit, in der die Nachfrage nach Echtzeit-Datenanalysen und aktuellen Erkenntnissen zum Kundenverhalten steigt, profitieren Unternehmen von gut abgestimmten Maßnahmen zwischen der Geschäftsleitung und dem IT-Management. So können Erkenntnisse effizienter in konkrete Lösungen umgesetzt werden.

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