Big-Data-Architekturen für die Cloud
Big-Data-Architekturen für die Cloud In der Cloud können Unternehmen große Datenmengen flexibel speichern, verarbeiten und nutzen. Eine klare Architektur hilft dabei, Daten sicher zu halten, schnell abrufbar zu machen und Kosten transparent zu steuern. Dieser Beitrag skizziert ein pragmatisches Muster, das sich an gängigen Anforderungen orientiert und plattformneutral bleibt. Typische Bausteine einer cloudbasierten Big-Data-Architektur sind engaging aufeinander abgestimmt. Zuerst die Ingestion, also das Verbinden von Datenquellen – Streams, Dateien oder Ereignisse – mit dem System. Danach kommt der Speicher: Ein Data Lake dient als roher, unverarbeiteter Speicher, während ein Data Warehouse strukturierte Abfragen und Berichte beschleunigt. Die Verarbeitung erfolgt sowohl batch- als auch streamingorientiert, damit historische Analysen ebenso möglich sind wie Echtzeit-Insights. Metadaten, Katalogisierung und Governance helfen, Datenqualität und Transparenz sicherzustellen. Sicherheit und Compliance decken Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Datenschutz ab. Schließlich sorgt eine durchgängige Orchestrierung mit automationsgestützten Workflows für verlässliche Abläufe und gute Beobachtbarkeit. ...