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Geschwindigkeit (Big Data)

Die Big Data Geschwindigkeit bezeichnet die Zeit, die die Daten brauchen, um von den Quellsystemen bis zum Ziel (z. B. Dashboard) zu gelangen. Die Anwendungen gehen von periodischer Aktualisierung bis hin zu Echtzeit-Anforderungen. Die Datenmenge im Internet und in Unternehmen nimmt immer weiter zu und somit auch die Menge an Daten, die verarbeitet werden muss, um daraus Informationen und Wissen zu generieren. Umso mehr Daten analysiert werden müssen, umso höher ist der Zeitaufwand. Da es sich bei Big Data um große Datenmengen handelt, ist die Geschwindigkeit hier ein wichtiger Optimierungsfaktor.

Eine hohe Geschwindigkeit (velocity) gehört, neben ein hohes Datenvolumen (volume) und einer Vielfalt von Datenstrukturen (variety), zu den drei V’s im Big Data.1) Unterschiedliche Anwendungsgebiete bedeuten auch unterschiedliche Anforderungen. Sollen Benutzeroberflächen und Dashboards in definierten Intervallen aktualisiert werden oder sollen die Daten in Echtzeit fließen? Die Anforderungen gehen tendenziell immer mehr in Richtung Echtzeit, in der keine spürbaren Verzögerungen des Systems stattfinden dürfen. Eine Reaktionsgeschwindigkeit von einer Sekunde ist bereits keine Echtzeit mehr, hier spricht man von „Fast-Echtzeit“.

Aktionszeit

Die Aktionszeit bezeichnet die Zeitspanne zwischen dem Entstehen einer Information und der Reaktion darauf. Die Aktionszeit setzt sich aus der Datenlatenz, der Analyselatenz, der Entscheidungslatenz und der Reaktionslatenz zusammen.2)

Die Datenlatenz ist die Zeitspanne, um die notwendigen Daten zu erfassen und zur Analyse bereitzustellen, die Analyselatenz bezeichnet die Zeitspanne, um die Daten zu analysieren und daraus entscheidungsrelevante Informationen bereit zu stellen, die Entscheidungslatenz gibt die Zeitspanne an, um auf Basis dieser Informationen Entscheidungen zu treffen und die Reaktionszeit bzw. Implementierungszeit ist die Zeit, die benötigt wird, um diese Entscheidungen umzusetzen.3)

Es wird versucht die Aktionszeit soweit es geht zu minimieren, indem die Datenlatenz, die Analyselatenz, die Entscheidungslatenz und die Reaktionslatenz separat betrachtet und optimiert werden.

In-Memory

Bei In-Memory-Technologien werden Daten für die Analyse nicht mehr auf einer Festplatte gespeichert, sondern in Echtzeit auf dem Hauptspeicher verfügbar gemacht.4) Dadurch steigt die Verarbeitungsgeschwindigkeit stark an. Die Datenlatenz und Analyselatenz werden hierbei deutlich reduziert.

WAN-Optimierung

Auch der Transfer der Informationen, gerade bei Cloud-Lösungen, sollten optimiert werden, um die Auswertungen nicht unnötig zu verzögern. Wenn ein Unternehmen über WAN-Leitungen mit geringer Bandbreite verfügt, sollten WAN-Optimierungstechniken eingesetzt werden, wie z. B. Komprimierung der Daten vor dem Transport oder WAN-Beschleunigung auf der TCP-Ebene.5)

Complex Event Processing (CEP)

Mit CEP lassen sich Datenströme in Echtzeit überwachen.6) Daraus lassen sich dann Geschäfts-Ereignisse ableiten.

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konzepte/geschwindigkeit.txt · Zuletzt geändert: 2015/07/27 12:58 (Externe Bearbeitung)