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Was ist eine Data Fabric?

Eine Data Fabric ist eine einheitliche Architektur, die die durchg?ngige Integration und Verwaltung aller Daten innerhalb eines Systems erfasst, einschlie?lich Quellen, Storage, Pipelines, Analysen und Anwendungen.

Das metaphorische ?Fabric¡° in einer ?Data Fabric¡° bezieht sich auf die Idee, die Daten Ihres Unternehmens als eine einzige integrierte Netzwerkebene im Vergleich zu einer isolierten Sammlung von Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zu betrachten. Wenn Sie Ihre Daten als Fabric angehen, k?nnen Sie die Performance besser optimieren, die Datenmobilit?t verbessern und den Datenbetrieb optimieren.

In der Praxis wird eine Data Fabric erstellt, indem ein datenzentrierter Ansatz f¨¹r die IT-Architektur verfolgt und Datenintegrations- und Managementsoftware verwendet wird, um neue Architekturen zu definieren.

Warum ist Data Fabric jetzt wichtig?

Etwa ein Jahrzehnt nachdem Big Data zum n?chsten gro?en Thema ernannt wurde, erkennen Unternehmen, dass das Erfassen und Speichern von Daten nur der Anfang der Vorteile von Daten ist. Um das Versprechen von Big Data ¨C spielver?ndernde Erkenntnisse, bahnbrechende Erfahrungen, neue Gesch?ftsmodelle und k¨¹nstliche Intelligenz ¨¹berall ¨C zu erf¨¹llen, ist ein neuer Ansatz beim Datenmanagement erforderlich. Dieser Ansatz integriert Informationen aus allen Quellen und stellt Daten zur Verf¨¹gung, wann und wo sie ben?tigt werden, unabh?ngig vom Benutzer oder Endpunkt ¨C und sch¨¹tzt gleichzeitig die Daten, unabh?ngig davon, wo sie sich befinden oder wann sie ¨¹bertragen werden.

Gartner gab an, dass Data Fabrics eine der darstellen und die Datenintegrationsinfrastruktur eines Unternehmens vereinfachen und eine skalierbare Architektur schaffen k?nnen, die die Integrationsherausforderungen reduziert. Eine Data-Fabric kann auch den Datenmanagementaufwand um bis zu 70 % reduzieren und somit die Amortisierungszeit verk¨¹rzen.

Warum sollte eine Data Fabric verwendet werden?

Eine Data-Fabric kann das verborgene Potenzial von Big Data in Ihrer Hybrid-Cloud-Umgebung freisetzen, indem sie Daten in Ihren lokalen, Public-Cloud-, Private-Cloud- und Edge-Umgebungen zug?nglich macht.?

Hier sind einige h?ufige Herausforderungen beim Datenmanagement, die eine Data Fabric bew?ltigen kann:

• Die Notwendigkeit, Daten auf effiziente Weise zu speichern und gleichzeitig f¨¹r die Benutzer, Kunden und Automatisierungen zug?nglich zu machen, die sie ben?tigen
• Geografisch verteilte Datenstr?me, Storage-L?sungen und Endbenutzer
• Inkompatible Daten: strukturiert und unstrukturiert, Daten f¨¹r bestimmte Anwendungen, isolierte und veraltete Daten
• Bereitstellung einer neuen Generation datenintensiver Anwendungen, die auf k¨¹nstliche Intelligenz und maschinellem Lernen, Echtzeitanalysen und kontextabh?ngigen Kundenerfahrungen angewiesen sind
• Optimieren von Datenfl¨¹ssen zu und von IoT-Ger?ten und Edge-Computing-Implementierungen
• Datensicherheit und Compliance

Wie funktioniert eine Data Fabric?

Datenmanagementsoftware integriert Datenfl¨¹sse, Benutzer, Endpunkte, Storage und Netzwerkarchitektur in eine Datenmanagementebene, die Transparenz und eine Schnittstelle f¨¹r Kontrolle und Management bietet. Die Software lernt den gesamten Datenbestand eines Unternehmens, weist auf Engp?sse hin und gibt Empfehlungen zur Verbesserung von Performance und Zugriff.

Mit der Software k?nnen Dateningenieure eine ¨¹bergeordnete Ansicht sehen oder tiefer graben, um die Performance f¨¹r einzelne Anwendungsf?lle zu verbessern. Die Software erstellt auch eine gemeinsame Datenlandschaft und eine Reihe von APIs, die in Anwendungen, Datenstr?me und Anwendungsf?lle integriert werden k?nnen.

Was sind die Elemente einer Data Fabric?

Eine Data Fabric umfasst in der Regel die folgenden Schichten:

• Datenmanagement: Hilft bei der ?berwachung des Systemzustands, der Datensicherheit und der Netzwerkoptimierung.
• Datenaufnahme: Etabliert Pfade und Prozesse f¨¹r neu eingef¨¹hrte Daten.
• Datenverarbeitung: Bereinigt, verfeinert und transformiert Daten und macht sie f¨¹r bestimmte Zwecke nutzbar.
• Datenorchestrierung: Hilft dem System, effizienter zu arbeiten, indem sichergestellt wird, dass nur relevante Daten an die Benutzer geliefert werden.
• Datenerkennung: Hilft dabei, neue Verbindungen zwischen verschiedenen Datenquellen aufzudecken, Mehrwert zu erschlie?en und auf neue Erkenntnisse hinzuweisen.
• Datenzugriff: Erm?glicht einer Vielzahl von Benutzern ¨C Anwendungen, Automatisierungen, Teams innerhalb des Unternehmens oder Ger?te ¨C einen unterbrechungsfreien Zugriff auf Daten, sodass sie problemlos verwendet werden k?nnen.
• Datensicherheit: ?berwacht und sichert Ihre Daten in Ihrem gesamten Unternehmen und stellt gleichzeitig die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften sicher.

Vorteile einer Data Fabric

Zus?tzlich zur L?sung vieler Herausforderungen im Bereich der Datenentwicklung tr?gt eine Data Fabric dazu bei, die folgenden unternehmensweiten Vorteile zu bieten:

• Mehr Mehrwert aus Daten: Eine Data Fabric wurde entwickelt, um einem Unternehmen dabei zu helfen, seine Daten besser zu nutzen, beispielsweise um Kunden bessere Erfahrungen zu bieten, betriebliche Effizienz zu finden und neue Gesch?ftsmodelle zu erm?glichen.
• Bessere Nutzung von Ressourcen: Durch die Bereitstellung eines umfassenden ?berblicks ¨¹ber Daten in einem Unternehmen und den Einsatz von AI zur Abgabe von Empfehlungen kann eine Data Fabric die IT-Entscheidungsfindung unterst¨¹tzen, indem sie zeigt, wie Kosten und Ressourcenbelastungen f¨¹r verschiedene Anwendungsf?lle anfallen.
• Verbesserte Agilit?t und Resilienz: Eine Data Fabric kann einem Unternehmen dabei helfen, entsprechend sich ?ndernden Bedingungen oder neuen Realit?ten zu skalieren oder zu schwenken, indem sie ?nderungen im Voraus modelliert und eine konsistente Grundlage f¨¹r den Aufbau von Datenarchitekturen bietet.

Ist eine Data Fabric einem Data Lake ?hnlich?

Viele Unternehmen entscheiden sich f¨¹r Data Lakes, um Probleme mit dem Datenzugriff zu l?sen, aber ein Data Lake ist ein Top-down-Ansatz und definiert sich als ein Master-Repository mit Daten. Data Lakes k?nnen zus?tzliche Arbeit in Bezug auf Streaming und Uploads schaffen und den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten erschweren. Dar¨¹ber hinaus k?nnen einige Daten weit genug vom Data Lake entfernt ben?tigt werden, um eine hohe Latenz einzuf¨¹hren. In der Praxis kann eine Data Fabric Unternehmen dabei helfen, mehr aus einem Data Lake herauszuholen.

Ist eine Data Fabric der Datenvirtualisierung ?hnlich?

Diese beiden Konzepte sind komplement?rer als oppositionell. Datenvirtualisierung schafft eine Schnittstelle zum Verwalten, Verschieben und Arbeiten mit Daten. Eine Data Fabric hingegen ist eine umfassende Methode zur Optimierung aller Teile des Datenbetriebs: Performance, Kosten, Ressourceneffizienz, Sicherheit, Wachstum und ?nderungsmanagement.

Anwendungsf?lle f¨¹r Data Fabric

Hier sind einige Beispiele daf¨¹r, wie Unternehmen eine Data Fabric nutzen k?nnten, um die Datenverf¨¹gbarkeit zu verbessern:

• Gro?e Einzelh?ndler k?nnen komplexe Bestands- und Lieferkettendaten integrieren, um fundierte Entscheidungen ¨¹ber Produktion und Planung zu treffen.
• IT-Beratungsunternehmen k?nnen Daten aus Kundensupportanfragen konsolidieren und Verkaufsstrategien basierend auf Erkenntnissen ¨¹ber L¨¹cken in verf¨¹gbaren L?sungen umr¨¹sten.
• Landwirte k?nnen unterschiedliche Datenstr?me wie Wettervorhersagen, Marktbedingungen und Bodenzustand in wichtige Entscheidungen integrieren.

Vereinfachen Sie Ihre Data Fabric mit É«¿Ø´«Ã½

Das Einrichten einer Data Fabric, die Ihre gesamte Hybrid-Cloud-Umgebung vollst?ndig abdeckt, ist kein Kinderspiel. Sie m¨¹ssen Daten ¨¹ber verschiedene Quellen hinweg in Ihre lokalen, Public Cloud-, Private Cloud- und Edge-Umgebungen integrieren und gleichzeitig die Daten-Governance und -Sicherheit beibehalten.??

Haben Sie L¨¹cken in Ihrer Data Fabric oder m?chten Sie eine eigene einrichten? É«¿Ø´«Ã½ bietet die L?sungen, die Sie ben?tigen, um eine moderne Data Fabric zu erstellen und zu unterst¨¹tzen:

• Pure1?: Eine AIgest¨¹tzte Daten-Storage-Management- und ?berwachungsl?sung, die selbstfahrenden Storage f¨¹r Ihren gesamten Technologie-Stack bereitstellt.
• Purity-Betriebsumgebung: Eine einheitliche Plattform, die Ihre Daten auf É«¿Ø´«Ã½ ? FlashArray ? intelligent verwaltet ¨C in Rechenzentren, in der Peripherie oder in der Cloud ¨C und es Ihnen erm?glicht, das Datenmanagement zu vereinfachen und Storage-Silos zu eliminieren.
• Pure Fusion ?: Eine Storage-as-Code ?-Plattform, die das Cloud-Betriebsmodell lokal bereitstellt. Bereitstellung, Verwaltung und Nutzung von Unternehmens-Storage mit Leichtigkeit.
• Portworx?: Eine vollst?ndige Kubernetes-Datenservicel?sung f¨¹r die Unterst¨¹tzung Ihrer nativen Cloud-Anwendungen.
• Cloud-Block-Store? von Pure: Eine Multi-Cloud-L?sung, die nahtlose Datenmobilit?t, Resilienz und eine konsistente Benutzererfahrung in Ihren Cloud-Umgebungen bietet.

Durch die Vereinfachung der Art und Weise, wie Menschen Daten konsumieren und mit ihnen interagieren, erm?glicht Pure es Innovatoren, das verborgene Potenzial ihrer Unternehmensdaten auszusch?pfen.

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