So passen Big Data, Analytics und Mainframe-Rechner zusammen

By | 21. Oktober 2014

IBM Flex System x240 M5Dem Thema „Big Data & Analytics“ habe ich mich hier auf dem Hightech Computing Blog schon des öfteren gewidmet. Sei es in Form eines System x-Beitrags oder als Videointerview oder als News bezüglich der neuen POWER8-Systeme von IBM – stets stand das Analysieren großer Datenmengen im Vordergrund. Daher passt es sehr gut, dass nächste Woche in Zusammenarbeit mit IBM und der Computerwoche ein Webcast stattfindet, das sich mit dem Thema „Analyse von Geschäftsdaten auf dem Mainframe“ beschäftigt.

Doch warum ausgerechnet Mainframes, wird sich jetzt möglicherweise der ein oder andere Leser fragen. Schließlich hat diese Servertechnik schon mehr als 50 Jahre auf dem Buckel. Sie wurde also entwickelt, als noch kein Mensch über Big Data und Zahlendimensionen jenseits der Terabyte nachgedacht hat.

Zunächst einmal: Mainframe-Rechner wie die IBM System z-Serie kommen nach wie vor bevorzugt im Transaktionsgeschäft zum Einsatz. Also immer dort, wo Anwender in Echtzeit auf Daten zugreifen oder auf Daten angewiesen sind, um ihren Job zu erledigen oder eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. So werden beispielsweise die meisten Reise- und Flugbuchungen noch immer auf Mainframe-Rechnern durchgeführt. Glauben Sie nicht? Dieses Videointerview ist voll mit solchen Beispielen.

Damit ist auch schnell klar, dass gerade in diesem Bereich das Thema Big Data eine immer größere Rolle spielt. Denn immer dort, wo große Datenmengen entstehen, gilt es diese nicht nur zu speichern und zu verwalten, sondern sie auch bestmöglich für künftige Einsatzgebiete zu nutzen. Denn mit jeder Buchung, die nicht analysiert wird, bleiben zahlreiche Fragen unbeantwortet: Wohin wird sich das Flugaufkommen bewegen? Welche Länder werden bevorzugt angeflogen? Welche Kreditkarten werden hauptsächlich genutzt? Und so fort.

Die Antworten auf diese und viele weitere Fragen können dabei helfen, Flugpläne noch besser abzustimmen, bestimmte Flugrouten besser zu bedienen und vieles mehr. Und da kommt eben die Mainframe-Rechner in den Fokus.

Denn mit der zunehmenden Sensibilisierung vieler IT-Verantwortlichen in punkto Strom- und Platzverbrauch, die solch ein Mainframe-System generiert bzw. in Anspruch nimmt, kommt der Wahl der richtigen IT-Lösung eine immer wichtigere Rolle zu. Daher ist aus Sicht von IBM verständlicherweise System z eine sehr gute Wahl, wenn es um die Investitionsentscheidung eines Zentralrechners geht.

Daher ist es nicht wirklich erstaunlich, dass IBM seit kurzem eine Linux-Edition seiner System z-Serie bietet, auf der eine von IBM angepasste Hadoop-Variante vorinstalliert ist. Ihr Name: IBM InfoSphere BigInsights. Damit lassen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten mit geringem Aufwand und innerhalb kürzester Zeit analysieren und so besser für die eigenen Zwecke einsetzen.

Ach ja: Wie man nachlesen kann, haben die Analysten von Forrester Research neun Big-Data-Lösungen auf Hadoop-Basis genauer angesehen. Dabei kommen sie zu dem Schluss, dass die IBM-Anwendung InfoSphere BigInsights am besten für das Analysieren großer Datenmengen geeignet ist.

Zu guter Letzt entführt uns Yousef Yacoub in die Welt der Cyberkriminalität, die mithilfe von Hadoop effizienter bekämpft werden kann. Spannendes Thema!

 

Bitte folgen

Michael Hülskötter

Ich schreibe im Auftrag der IBM Deutschland GmbH auf dem Hightech Computing Blog.
Bitte folgen

One thought on “So passen Big Data, Analytics und Mainframe-Rechner zusammen

  1. Pingback: IBM@CeBIT15: IBM und NVIDIA ermöglichen die schnellsten Supercomputer der Welt - Hightech Computing Blog

Schreibe einen Kommentar