Big Data: Lösungen zur Verarbeitung riesiger Datenmengen

TechSpring, Berlin, bietet maßgeschneiderte Lösungen rund um Big Data.
Die den Unternehmen beispielsweise für alle Belange modernen Marketings  zur Verfügung stehenden Datenmengen werden immer größer. Entsprechend gestiegen sind damit auch die Anforderungen an die Datenbanken und die erforderliche Software, um diese Datenmengen zu analysieren, zu verarbeiten, zu visualisieren und zu speichern. Traditionelle relationale Datenbanken (engl.: Relational Database Management Systems, RDBMS) sind mit den Anforderungen zeitgemäßer Business Intelligence (BI) wie der Verarbeitung von unstrukturierten Daten, der schnellen Auswertung von sich oft rasch ändernden Informationen (Stichwort “Fast Data”) und der problemlosen Verarbeitung von Datenvolumina im TByte- bzw. PByte-Bereich sehr schnell überfordert bzw. völlig ungeeignet.

Wir entwickeln und realisieren zukunftssichere Big Data-Plattformen

Als erfahrener IT-Spezialist berät und unterstützt TechSpring seine Auftraggeber bei der Konzeption, Planung und Realisierung der jeweils optimalen Big Data-Plattform. Vom großen Data-Warehouse auf Ihrer eigenen technischen Infrastruktur bis hin zur leistungsfähigen und skalierbaren Big Data-Plattform aus der Cloud entwickeln wir auf Basis Ihrer Anforderungen ein individuelles Konzept und setzen es professionell um. Dabei realisieren wir Lösungen, die einerseits auf Ihren aktuellen Bedarf zugeschnitten sind, gleichzeitig jedoch in der Zukunft jederzeit flexibel erweiterbar sind.

Für jedes Big Data-Projekt die optimale Software-Lösung

Aus der Fülle der Big Data-Software-Lösungen empfehlen wir unseren Kunden diejenigen Tools, die am besten geeignet sind, die jeweiligen Anwendungsfälle optimal zu bewältigen. Dabei nutzen wir für die Datenverarbeitung u. a. folgende Software und Datenbank-Lösungen:

  • Hadoop. Das Framework von Apache ist in Java geschrieben und  wird genutzt, um Berechnungen auf Computerclustern für sehr große Datenmengen durchzuführen. Die Anfänge von Hadoop reichen bis in das Jahr 2003 zurück. Damit gilt die Plattform als Urgestein unter den Big Data-Tools und ist bis heute das bekannteste System zur Big Data-Analyse. Hadoop ist als Baukastensystem konzipiert, das sich um eine Vielzahl von Anwendungen erweitern lässt.
  • Spark, ebenfalls ein Framework von Apache, ist für viele Anforderungen in der Big Data-Analyse die perfekte Ergänzung zu Hadoop, da die Data Processing Engine die längeren Antwortzeiten von Hadoop dank der In-Memory-Datenverarbeitung im Arbeitsspeicher (RAM) des Server-Clusters minimiert und es Unternehmen und Data Engineers ermöglicht, eine Echtzeitanalyse selbst auf große Datenmengen im Terabyte-Bereicm h auszuführen.
  • HBase. Bei HBase handelt es sich um die spaltenorientierte Datenbank von Hadoop, die im Gegensatz zu einer klassischen relationalen Datenbank die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit ermöglicht.
  • Cassandra ist als Alternative zu HBase einfacher aufgebaut als diese, einfacher aufzusetzen und zu warten.
Sie haben Fragen zum Thema Big Data und zu den enormen Möglichkeiten, die die Verarbeitung in Echtzeit großer Datenvolumina bietet? Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns. TechSpring in Berlin berät Sie umfassend und individuell entsprechend Ihren Anforderungen. Vereinbaren Sie noch heute mit uns einen Beratungstermin. Wir nehmen uns Zeit für Ihr Anliegen.
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