Cross-Cloud-Analysen: Nur aggregierte Erkenntnisse übertragen

Von Ralf Keuper

Vor wenigen Wochen kündigte Starbust ein neues, vollständig verwaltetes, cloudübergreifendes Analyseprodukt an, mit dem Unternehmen Daten abfragen können, die in der Infrastruktur der “großen Drei” gehostet werden – ohne die Daten von ihrem ursprünglichen Speicherort zu entfernen. Für einige Unternehmen besteht der Hauptvorteil darin, dass sie das Problem der Datensilos umgehen können, da sie die Daten nicht in einer einzigen Cloud oder einem Data Warehouse bündeln müssen. Aber selbst in Situationen, in denen ein Unternehmen einen einzigen Cloud-Anbieter nutzt, müssen die Daten oft in verschiedenen “Regionen” gespeichert werden, um die Anforderungen an die Datenresidenz zu erfüllen – Cross-Cloud-Analysen ermöglichen es, die Daten dort zu belassen, wo sie sind, und nur aggregierte Erkenntnisse aus diesem Ort zu übertragen.

Die Herausforderung, über Clouds und Regionen hinweg auf Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, ohne sie an einen zentralen Ort zu verschieben, zwingt die Unternehmen und Lösungsanbieter zu einem Paradigmenwechsel im Datenmanagement. So setzt das Biotech-Unternehmen Sophia Genetics Starburst ein, um Daten aus verschiedenen Regionen der Welt abzufragen und dabei alle lokalen Anforderungen an Datenhoheit und Compliance einzuhalten. Die lokalen Nutzer in der Region können Daten auf granularer Ebene abfragen, wohingegen diejeinigen Nutzer außerhalb der Region nur aggregierte Daten abfragen können[1]How Open Source Is Powering Data Sovereignty And Digital Autonomy[2]Starburst Galaxy brings fully managed Trino deployment to AWS[3]Ahana goes deep on AWS to help Presto users set up and query secure data lakes[4]Data Mesh Book Bulletin: Principle of Federated Computational Governance.

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