Big Data Analytics von MapR
Datenschätze in der Telekommunikation heben
Fortsetzung des Artikels von Teil 3
Beispiel aus der Praxis
Solutionary ist ein Anbieter von Managed-Security-Diensten: Threat Intelligence, Incident Response, Compliance und Vulnerability Management bietet Solutionary seinen Kunden als Dienstleistung. Die eigene Plattform sammelt und korreliert Datenmengen von Logs, Endpunkten, Firewalls und Netzwerkgeräten.
Solutionary war gezwungen, zu wachsen: Die Datenmenge wuchs an, doch mit der bestehenden Datenbank war eine Vergrößerung zu teuer. Die alte Lösung konnte die unstrukturierten Log-Daten nicht in diesem Maße verarbeiten – zudem gab es Probleme mit der Performance. Solutionary ersetzte die alte Lösung daher mit einer Converged Data Platform, um skalieren zu können und dennoch zuverlässig zu bleiben. Die neue Lösung kombiniert Machine-Learning-Algorithmen mit komplexer Event-Verarbeitung und predictive Analytics, um Sicherheitsprobleme in Echtzeit zu entdecken.
Alle Komponenten dieser Use-Case-Architektur lassen sich auf dem gleichen Cluster betreiben. Dies bietet deutliche Vorteile. Nicht nur gibt es deutlich weniger Teile, die gemanaged werden müssen – Streams, HBase, Spark und Hadoop werden zu einem Cluster –, auch die Datenquellen werden auf einer Data-Mediation-Plattfom “zusammengeführt”; Anwendungen können somit einfacher darauf zugreifen. Ein Cluster bedeutet auch einheitliche Sicherheit, hohe Zuverlässigkeit und Hochverfügbarkeit sowie die Replikation von Rechenzentrum zu Rechenzentrum.
Telekommunikation ist ein klassisches Beispiel für die Big-Data-Herausforderungen von riesigen Datenmengen und zugleich hoher Geschwindigkeit des Datenflusses. Telekom-Anbieter haben zudem hohe Ansprüche – sei es bei der Reaktionsgeschwindigkeit bei Events, in der Sicherheit oder in der Zuverlässigkeit ihres Netzwerks. Mit Big Data Analytics können Telekom-Anbieter nicht nur ihre Anforderungen erfüllen, sondern zusätzlich von den Informationen in ihren Daten profitieren und ihr Geschäft optimieren.
Der Autor Fabian Wilckens ist Business Solutions Architect EMEA bei MapR.
- Datenschätze in der Telekommunikation heben
- Datengestützte Verbesserungen des Angebots
- Den Kunden verstehen
- Beispiel aus der Praxis
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