Weniger Datenbank-Wildwuchs
Datenbank für das IIoT
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Erfolgreiche Konsolidierung
Unternehmen, die das Ziel der Konsolidierung gefasst haben, sollten sich darüber im Klaren sein, dass diese zunächst einen einmaligen Mehraufwand bedeutet, der sich jedoch schnell amortisiert. Die optimale Bereitstellung der Dateninfrastruktur auf Basis von Standards ist eine wichtige Voraussetzung, um möglichst umfassend von aktuellen Trends wie Real-Time Data Analytics, Industrial IoT oder Machine Learning zu profitieren.
Als erster Schritt vor der Umsetzung sollte daher eine genaue Planung des Bedarfs und der Ziele erfolgen. Welche Daten und welche Datenbanken will man sinnvollerweise konsolidieren? Welche Anwendungsfälle profitieren davon und welche neuen Use Cases sind dadurch möglich? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, geht es an die technische Seite der Konsolidierung. Damit die Datenformate einheitlich sind, benötigt das Projekt Konnektoren zwischen Quell- und Zieldatenbank. Wenn diese fehlen, sollten zumindest auf beiden Seiten der Konsolidierungs-Pipeline Import/Export-Filter für ein gemeinsames Zwischenformat wie XML vorhanden sein, um auch ältere oder exotische Datenformate in die Zieldatenbank importieren zu können. Auch hier erleichtert der vorhandene SQL-Standard den Vorgang erheblich. Dies lässt sich einerseits darin begründen, dass fast jedes Tool über einen Postgres-Treiber verfügt. Auf der anderen Seite lassen sich die Daten mit SQL herstellerunabhängig lesen, verschieben und speichern.
Christian Lutz ist Co-Gründer von Crate.io.
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