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Voraussehende Analyse: Flash erlaubt schnellere Einblicke

Um das Optimum aus Software für voraussehende Analyse herauszuholen, ist Flash unverzichtbar. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und umfassend.

Software zur vorhersehenden Analyse bringt künstliche Intelligenz, Maschinenlernen, Data Mining und Modellierung zusammen, um Big Data Ressourcen abzufragen und dadurch genaue Vorhersagen abzugeben. Ermöglicht wird dies durch Flash-Technologie.

Flash kann durch seine hohe Geschwindigkeit für Beschleunigung die Analyse-Software sorgen. Flash bietet Latenzen von weniger als einer Millisekunde und kann damit komplexe Analysen in wesentlich kürzerer Zeit als Festplatten durchführen.

Mike Matchett, Analyst der Marktforscher der Taneja Group Inc., bemerkt: „Flash Storage ist eine Schlüsseltechnologie, die Analyse in größerem Rahmen und einem kleineren Zeitfenster erlaubt.“

Bedürfnissen gerecht werden

Vincent Hsu, Storage CTO bei IBM, stellt fest, dass es drei Anforderungen gibt, denen Storage für analytische Workloads gerecht werden muss: Wirtschaftlichkeit, Widerstandsfähigkeit und einfache Integration in die bestehende Infrastruktur. „Schnellere Antwortzeiten sorgen für höhere Agilität und schnelleren Mehrwert der Analyse.“

Es gibt starken Wettbewerb, Analyse-Software in vielfältiger Form einzusetzen, einschließlich Maschinenlernen und Deep Learning, um das operative Geschäft zu optimieren.

„Indem sie vorrausschauend immer schneller werden, können Unternehmen nicht nur ihre bestehenden Geschäftsprozesse beschleunigen, sondern auch disruptive neue Marktzugänge erkennen. Voraussehende Analyse hat sich von kleinen Ansätzen offline zu massiven Big-Data-Entscheidungsprozessen in Echtzeit entwickelt“, so Matchett.

Bei vorrausehender Analyse sollen nicht nur Einsichten gewonnen werden, sondern Antworten auf veränderte Marktbedingungen.

Matchett betont, dass Flash auch in bestehende Storage-Arrays als Cache oder zusätzliches Storage Tier integriert werden kann.

Daten in Einblicke verwandeln

Ein Hindernis auf dem Weg zu vorrausehender Analyse ist aktuell noch die begrenzte Geschwindigkeit des Dateizugangs. Während die Kapazität von traditionellem Storage in den letzten Jahren stark angewachsen ist, sind Festplatten nicht erheblich schneller geworden.   

Wenn es um Beschleunigung geht, sollten sich Unternehmen darüber klar werden, wo der Einsatz von Flash am sinnvollsten ist.

„Flash auf Storage wird am weitesten geteilt, ist aber wohl auch am teuersten. Auf Servern installiert, wie etwa NVMe können Anwendungen, die dies lokal nutzen, einen großen Schub geben, bedeuten aber in einem Datencluster eine hohe Investititon“, so Matchett. Er erwartet, dass die Flash-Preise fallen und die Kapazität wachsen wird. „Interessant könnten neue Storage Tiers auf ReRAM, MRAM oder ähnlichem werden“.

Im Moment verlassen sich noch viele Anwender von vorrausehender Analyse auf einen Mix von Speichertypen mit Festplatten, Band und Flash. Laut Hsu wollen die meisten Nutzer mit Flash zusätzliche Agilität gewinnen, also automatisiert Daten von einem Storage-Medium einem anderen zuweisen. „Dabei zeichnet sich Flash wirklich aus und ebnet den Weg zu künstlicher Intelligenz und Maschinenlernen.“ Man sollte sich allerdings den Markt genau ansehen, um nicht auf übertriebene Versprechungen hereinzufallen.

Hsu betont: „Daten sind die wichtigste Ressource eines Unternehmens und aus der Kombination aus Geschwindigkeit und Einblicken können Wettbewerbsvorteile erzielt werden.“

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2017 aktualisiert

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