Nach der Cloud, wird Amazon auch der Big Data Gigant?

IaaS Cloud Infrastrukturen haben auf Grund ihrer Skalierbarkeit die idealen Voraussetzungen für die Verarbeitungen großer Datenmengen, wodurch Big Data ein idealer Anwendungsfall für Cloud Computing ist. Aber welcher Anbieter wird das Rennen um die Verarbeitung machen?

Big Data ist ein idealer Anwendungsfall für das Cloud Computing

Amazon Web Services

Ein Kandidat ist Amazon. Zum einen hat das Unternehmen auf Grund seines Kerngeschäfts, dem Web-Shop, eine große Expertise bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen aufgebaut und diese, betrachtet an der Evolution und dem Funktionsumfang der Webseite, stetig weiterentwickelt. Hinzu kommen aber auch die Amazon Web Services und der darunter liegenden massiv skalierbaren Infrastruktur, die ideal für die Verarbeitung von Big Data ist und die Unternehmen nutzen können, um dort Anwendungen für die Analyse ihrer Daten zu betreiben. Dazu stehen mit Amazon EC2, Amazon S3 und Amazon Elastic MapReduce gut miteinander zu kombinierende Services zur Verfügung. Neben dem Service AWS Import/ Export, mit dem große Datenmengen auf dem Postweg an Amazon geschickt werden können, die von Amazon dann direkt in die Cloud kopiert werden, hat sich Amazon mit der vor kurzem angekündigten Kooperation mit dem Private Cloud Infrastruktur-Software Anbieter Eucalyptus zudem eine gute Ausgangsposition geschaffen, um Unternehmen die Möglichkeit zu geben, über eine Hybrid Cloud Daten aus der Private in die Amazon Cloud übertragen zu lassen.

Google

Google hat ebenfalls viel Erfahrung bei der Verarbeitung großer Datenmengen, was u.a. auf die Indexierung des Internets und die damit verbundene Suche zurückzuführen ist - ebenfalls beides Kerngeschäfte von Google. Hinzu kommt, das Google kürzlich mit Google BigQuery einen neuen Service für Entwickler vorgestellt hat, auf dem Anwendungen entwickelt werden können, um Big Data zu verarbeiten. Dieser befindet sich aktuell aber noch in der geschlossenen Betaphase.

Anders als die Amazon Web Services scheint Google allerdings nicht so konsequent auf das Business getrimmt zu sein. Zudem wirkt Google an vielen Stellen immer noch wie ein großer Spielplatz für die eigenen Entwickler, was natürlich immer wieder gute Innovationen hervorbringt, Google sich aber bereits eingestehen musste, dass einige Services doch einfach mehr Kapital verbrennen als Nutzen ergeben. So wurde die Google App Engine anfangs stark gepushed, hat im Laufe der Zeit aber etwas an Innovation verloren.

Microsoft

Microsofts Kerngeschäft hat im Vergleich zu Amazon oder Google in erster Linie nichts mit der Verarbeitung großer Datenmengen zu tun. Dennoch steht mit Windows Azure ebenfalls eine skalierbare Infrastruktur bereit, auf der Unternehmen Big Data analysieren können.

Im Vergleich zu Google oder Amazon ist Microsoft aber bereits schon dort lange angekommen, wo die beiden erst genannten erst zielstrebig hinwollen, das Business. Microsoft sollte die Herausforderungen und Wünsche, insbesondere bei den renommierten Unternehmen, kennen und gezielt darauf eingehen können.

Erste infrastrukturelle Schritte hat Microsoft bereits mit der Unterstützung von Hadoop auf Azure unternommen und eine Agenda zeigt die weiteren Vorhaben für das Jahr 2012. So wird das Unternehmen mit Hilfe von Hortonworks und einer ODBC Schnittstelle Apache Hadoop an Microsofts Excel anbinden und so Big Data ins Büro bringen. Damit können Business Intelligence (BI) Tools einen direkten Zugang zu einem Hadoop Cluster erhalten und via Excel Pivot-Analysen durchgeführt werden.

Die Anderen

Es existieren eine Vielzahl an Unternehmen, die mit Big Data tagtäglich in ihrem Kerngeschäft konfrontiert werden. Dazu gehören bspw. ebay, Facebook, XING, LinkedIn oder auch Twitter. Allerdings bietet keines dieser genannten Unternehmen einen Public Cloud Service an, mit dem Big Data von Dritten verarbeitet werden könnte. Die Kosten für den Ausbau einer stärker skalierbaren Infrastruktur wären wohl auch zu hoch.

Allerdings sollten auch renommierte Unternehmen wie SAP, IBM oder Oracle im Bereich Big Data nicht aus den Augen gelassen werden. Die Expertise aus dem Kerngeschäft ist zweifelsohne vorhanden.


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