Erschließen Sie Big Data mit verteilter Datenverarbeitung

Einführung

Die verteilte Datenverarbeitung ist ein neuer Ansatz in der Datentechnik, bei dem Daten über verschiedene Computerressourcen verteilt werden, um die Verarbeitungskapazitäten zu verbessern. Es ermöglicht die Partitionierung von Daten in kleinere Segmente, die auf mehrere Server oder Computersysteme verteilt und parallel verarbeitet werden können.

Dieses dezentrale Modell für den Umgang mit großen Datensätzen ermöglicht im Vergleich zur herkömmlichen zentralisierten Datenverarbeitung auf einem einzigen Server eine überlegene Skalierbarkeit, Effizienz, Belastbarkeit und Fehlertoleranz. Die verteilte Architektur minimiert Unterbrechungen beim Ausfall von Knoten, bietet Flexibilität, um mit mehr Ressourcen erweitert zu werden, und nutzt die Parallelverarbeitung für eine schnellere Analyse.

Da Unternehmen exponentiell größere Datenmengen generieren, ist die verteilte Datenverarbeitung zu einem Eckpfeiler moderner Datenpipelines und Architekturen geworden. Sie unterstützt viele wichtige Anwendungen, von Echtzeitanalysen bis hin zu maschinellem Lernen in großem Maßstab. Die Beherrschung verteilter Daten-Frameworks ist heute eine unverzichtbare Fähigkeit für jedes datengesteuerte Unternehmen.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die verteilte Datenverarbeitung, ihre Entwicklung, Schlüsseltechnologien, Implementierungsherausforderungen, Fallstudien aus der Praxis und die Zukunftsaussichten für diesen transformativen Ansatz zum Umgang mit Big Data.

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Geschichte und Entwicklung der verteilten Datenverarbeitung

Die Ursprünge der verteilten Datenverarbeitung reichen bis in die 1960er Jahre zurück, als Informatiker begannen, frühe Konzepte der Vernetzung und gemeinsamen Nutzung von Ressourcen zwischen Computersystemen zu untersuchen. Einige der grundlegenden Arbeiten umfassen:

• Entwicklung des ARPANET im Jahr 1969, das den Grundstein für die Vernetzung geografisch verteilter Computer legte und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen zwischen Forschungseinrichtungen ermöglichte.
• Tandem NonStop-System aus dem Jahr 1975, eines der ersten kommerziellen fehlertoleranten Computersysteme mit mehreren Prozessoren, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
• Distributed System Architecture von David L. Parnas aus dem Jahr 1979, das modulare Software vorschlug, die für die Ausführung auf verteilten Computern konzipiert war. In dieser Arbeit wurden grundlegende Prinzipien für die verteilte Verarbeitung eingeführt.
• Das 1982 an der Carnegie Mellon University entwickelte Andrew File System ermöglichte den standorttransparenten Zugriff auf Dateien über ein lokales Netzwerk. Dies verdeutlichte das Potenzial des verteilten Datei- und Datenzugriffs.

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In den nächsten Jahrzehnten führten verschiedene Innovationen zu robusteren und skalierbareren verteilten Systemen:

• Entstehung verteilter Datenbankverwaltungssysteme in den 1980er Jahren zur Verwaltung von Daten über mehrere Knoten hinweg.
• Entwicklung verteilter Objekt-Frameworks wie CORBA 1991 zum Erstellen portabler verteilter Anwendungen.
• Veröffentlichung des Beowulf-Clusters im Jahr 1994, der die Möglichkeiten des parallelen Rechnens mit handelsüblicher Hardware demonstrierte.

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Die Erfindung von Big Data in den 2000er Jahren beschleunigte die Einführung verteilter Datenverarbeitungstools wie Hadoop und später Funke um datenintensive Workloads zu bewältigen. In dieser Zeit entstanden auch neuere Technologien wie verteilte Ledger.

Da das Datenvolumen weiterhin exponentiell wächst (181 ZB im Jahr 2023) sind verteilte Datenarchitekturen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Effizienz und Fehlertoleranz zu einem wichtigen Bestandteil moderner Dateninfrastrukturen geworden. Kontinuierliche Innovationen treiben neue Paradigmen voran wie föderiertes Lernen und Edge-Computing die das Potenzial verteilter Systeme erweitern.

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Grundlagen und Eigenschaften

Die verteilte Datenverarbeitung basiert auf einigen Kernkonzepten, die im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Systemen erweiterte Verarbeitungskapazitäten ermöglichen. Zu den wichtigsten Grundlagen und Merkmalen der verteilten Datenverarbeitung gehören:

• Datenpartitionierung - Daten werden in kleinere Segmente oder Partitionen aufgeteilt, die dann auf mehrere Computer oder Server in einem Cluster verteilt werden können. Dadurch können die Daten parallel verarbeitet werden, was die Verarbeitungszeit erheblich beschleunigt.
• Parallele Verarbeitung - Da partitionierte Daten auf mehrere Knoten verteilt sind, können Verarbeitungsaufgaben gleichzeitig auf diesen verteilten Daten ausgeführt werden. Viele Berechnungen werden parallel durchgeführt, was eine schnellere Verarbeitung im Vergleich zur sequentiellen Ausführung ermöglicht.
• Fehlertoleranz - Da die Daten redundant auf mehrere Knoten verteilt werden, kann das System auch dann weiterfunktionieren, wenn ein oder mehrere Knoten ausfallen. Dies sorgt für eine höhere Widerstandsfähigkeit und Zuverlässigkeit.
• Skalierbarkeit - Verteilte Systeme können leicht skaliert werden, indem weitere Knoten hinzugefügt werden. Dies trägt dem Wachstum der Datenmengen und der steigenden Verarbeitungsanforderungen Rechnung. Die Skalierung erfolgt linear, sodass zweimal die Knoten die doppelte Datenlast bewältigen können.

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Der kombinierte Effekt dieser Eigenschaften ist ein hoch skalierbares und robustes System, das große Datensätze und rechenintensive Workloads durch massive Parallelverarbeitung effizient verarbeiten kann. Datenpartitionierung und verteilte Platzierung ermöglichen Parallelität, während Redundanz für Fehlertoleranz sorgt.

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Vergleich zur zentralisierten Verarbeitung

Der Kontrast zwischen verteilter und zentraler Datenverarbeitung liegt in der Zuweisung und Ausführung von Aufgaben. Bei der zentralisierten Verarbeitung laufen alle Komponenten eines Programms auf einem einzigen Computersystem, was bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder komplexer Berechnungen zu einem Engpass werden kann.

Im Gegensatz dazu unterteilt die verteilte Datenverarbeitung ein Programm in einzelne Teile, die jeweils gleichzeitig auf verschiedenen Systemen ausgeführt werden. Dies beschleunigt nicht nur die Datenverarbeitung, sondern stellt auch sicher, dass ein Ausfall eines Knotens nicht den gesamten Betrieb außer Gefecht setzt, wodurch die Fehlertoleranz verbessert wird. Darüber hinaus ist Skalierbarkeit in einer verteilten Umgebung leichter zu erreichen, da zusätzliche Knoten integriert werden können, um wachsende Arbeitslasten zu bewältigen — eine Flexibilität, die zentralisierten Systemen fehlt. Angesichts dieser Vorteile ist die verteilte Datenverarbeitung zum Rückgrat vieler fortschrittlicher datenzentrierter Initiativen geworden. Sie treibt Innovationen voran und gewährleistet gleichzeitig eine robuste Datenverwaltung.

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Hauptvorteile der verteilten Datenverarbeitung

Die verteilte Datenverarbeitung bietet erhebliche Vorteile im Vergleich zu zentralisierten Datenarchitekturen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:

Verbesserte Fehlertoleranz

Fehlertoleranz ist eine wichtige Fähigkeit verteilter Systeme. Durch die Verteilung der Daten auf mehrere Knoten ist die verteilte Datenverarbeitung ausfallsicher. Wenn ein Knoten ausfällt, können die anderen die Anfragen ohne Ausfallzeiten weiterverarbeiten. Diese Redundanz gewährleistet eine hohe Verfügbarkeit.

Skalierbarkeit und Effizienz

Die verteilte Datenverarbeitung erleichtert die horizontale Skalierung durch Hinzufügen weiterer Knoten. Dadurch kann das System die steigende Nachfrage und große Datenmengen bewältigen. Die Verteilung von Workloads ermöglicht auch die parallele Verarbeitung, was die Effizienz erheblich verbessert und die Verarbeitungszeit reduziert.

Datensicherheit und Resilienz

Das redundante Speichern von Daten auf mehreren Knoten erhöht die Sicherheit. Wenn ein Knoten kompromittiert ist, bleiben die Daten auf anderen Knoten intakt. Dies macht verteilte Systeme widerstandsfähiger gegen Cyberangriffe und Hardwareausfälle. Der dezentrale Ansatz steht auch im Einklang mit datenschutzorientierten Techniken wie föderiertem Lernen.

Flexible Ressourcenzuweisung

Die verteilte Datenverarbeitung ermöglicht eine flexible Ressourcenzuweisung. Rechenressourcen können bei Bedarf bereitgestellt werden, um die Arbeitslastanforderungen zu erfüllen. Diese Agilität und Elastizität ermöglichen eine optimale Nutzung der Infrastruktur.

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Wichtige Technologien und Frameworks

Die verteilte Datenverarbeitung nutzt mehrere Schlüsseltechnologien und Frameworks, um große Datensätze in dezentralen Systemen effizient zu verwalten und zu verarbeiten. Im Folgenden werden einige der am häufigsten verwendeten Lösungen vorgestellt.

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster hinweg ermöglicht. Es ist so konzipiert, dass es von einem einzelnen Server auf Tausende von Computern hochskaliert werden kann und ein sehr hohes Maß an Fehlertoleranz bietet. Das Hadoop-Framework besteht aus den folgenden Modulen:

• Verteiltes Hadoop-Dateisystem (HDFS) - Ein verteiltes Dateisystem, das den Zugriff auf Anwendungsdaten mit hohem Durchsatz ermöglicht.
• GARN - Eine Ressourcenverwaltungsplattform, die für die Verwaltung von Computerressourcen und die Planung von Aufträgen zuständig ist.
• MapReduce - Ein YARN-basiertes System für die parallele Verarbeitung großer Datensätze. MapReduce-Jobs teilen die Eingabedaten auf, verarbeiten sie parallel und aggregieren die Ergebnisse.

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Aufgrund seiner skalierbaren und fehlertoleranten Funktionen eignet sich Hadoop hervorragend für die Arbeit mit Big Data in einer verteilten Architektur. Es wird häufig für Datenanalysen, maschinelles Lernen und andere datenintensive Workloads verwendet.

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Apache Spark

Apache Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework, das für schnelle Berechnungen optimiert ist. Es bietet Funktionen für Streaming, maschinelles Lernen, Grafikverarbeitung und SQL-Abfragen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• In-Memory-Datenverarbeitung für schnellere Analysen und Modelltraining. Spark speichert Daten im Speicher statt auf der Festplatte, was es sehr schnell macht.
• Polyglotte Programmierung durch High-Level-APIs in Java, Python, Scala und R. Dies erleichtert es Entwicklern, in ihrer bevorzugten Sprache zu arbeiten.
• Funke MLlib-Bibliothek für maschinelles Lernen mit gängigen Lernalgorithmen und Hilfsprogrammen.
• GraphX API für die Verarbeitung und Analyse von Graphen.
• Spark-Streaming für den Umgang mit Live-Datenströmen.

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Spark ist im Allgemeinen schneller als Hadoop MapReduce für iterative Algorithmen und interaktives Data Mining. Es wird häufig für ETL, maschinelles Lernen, Streaming-Analysen und Graphanalysen verwendet.

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Apache Wayang

Apache Wayang ist ein einheitliches Datenverarbeitungs-Framework, das DSL sowohl für die Batch- als auch für die Stream-Verarbeitung bietet und darauf abzielt, komplexe Datenpipelines über verschiedene Plattformen hinweg zu vereinfachen. Wichtigste Funktionen:

• Einheitliche Ausführung: Wayang führt Datenpipelines auf verschiedenen Engines (Flink, Spark) ohne Codeänderungen aus, im Gegensatz zu Hadoop und Spark, die an ihre eigenen Ausführungsumgebungen gebunden sind.
• Deklarative Programmierung: Wayang verwendet eine domänenspezifische Sprache (DSL) für die Datenflussspezifikation, was es einfacher macht, Datenpipelines zu schreiben und zu begründen, verglichen mit Hadoop und Spark.
• Mikrodosierung: Wayang ermöglicht eine effiziente Stream-Verarbeitung durch Micro-Batching und reduziert so die Latenz im Vergleich zu rein stream-basierten Ansätzen in Spark.
• Kostenbasierte Optimierung: Wayang verwendet einen kostenbasierten Optimierer, um effiziente Ausführungspläne zu erstellen, was möglicherweise zu einer besseren Leistung führt als die Standardoptimierer von Hadoop und Spark.
• Wiederverwendbarkeit des Codes: Wayang fördert die Wiederverwendbarkeit von Code durch einen modularen Programmierstil, der Entwicklung und Wartung im Vergleich zu potenziell spezialisierterem Code, der für Hadoop und Spark erforderlich ist, vereinfacht.

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Wayang ermöglicht die Verwendung der besten Rechenplattform für eine bestimmte Aufgabe, was für zukünftige Datenanalysen und KI-Entwicklungen wichtig ist, da Daten so stark wachsen, dass sie nicht mehr in einem zentralen System gespeichert werden können.

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Verteiltes Datenmanagement in IDMS

CA IDMS ist ein Datenbankmanagementsystem, das für hohe Transaktionsgeschwindigkeiten und hohen Durchsatz optimiert ist. IDMS unterstützt die verteilte Datenverarbeitung durch die folgenden Funktionen:

• Verteilter Datenzugriff: Anwendungen können über Distributed Data Services (DDS) von entfernten Standorten aus auf IDMS-Daten zugreifen. Dies ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch.
• Verteilte Datenaktualisierungen: Remoteanwendungen können über Distributed Data Processing Services (DDPS) eine Verbindung zu IDMS herstellen, um Datenbanken zu aktualisieren. DDPS kümmert sich um Kommunikation und Koordination.
• Replikation und Synchronisation: IDMS ermöglicht die Datenreplikation über Knoten hinweg und gewährleistet die Synchronisation, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.
• Sicherheit: Sichere Netzwerkkommunikationsprotokolle schützen die Datenintegrität und den Zugriff.

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IDMS bietet effektives verteiltes Datenmanagement und gewährleistet gleichzeitig Leistung, Skalierbarkeit und Belastbarkeit über mehrere Knoten hinweg. Aufgrund seiner Geschwindigkeit bei der Transaktionsverarbeitung eignet es sich für unternehmenskritische Umgebungen mit hohem Volumen.

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Herausforderungen bei der Implementierung

Die Implementierung verteilter Datenverarbeitungssysteme stellt Unternehmen vor einige zentrale Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen:

Datenkonsistenz über Knoten hinweg

Eine große Herausforderung besteht darin, die Datenkonsistenz auf den mehreren Knoten in einem verteilten System aufrechtzuerhalten. Da Daten kopiert und auf verschiedene Server verteilt werden, kann es komplex sein, alle Kopien zu synchronisieren. Inkonsistente Daten können zu schwerwiegenden Fehlern in kritischen Systemen wie Finanzdatenbanken oder Krankenakten führen. Zu den Lösungen gehören starke Konsistenzmodelle, verteilte Transaktionen zur Aktualisierung der Daten über mehrere Knoten hinweg und Konsensprotokolle wie Paxos und Raft.

Netzwerklatenz und Leistung

Die Netzwerklatenz kann die Leistung verteilter Datenbanken erheblich beeinträchtigen. Eine hohe Latenz führt zu Verzögerungen beim Abrufen und Aktualisieren von Daten, was die Benutzererfahrung beeinträchtigt. Techniken wie Datenreplikation und Sharding tragen dazu bei, dies zu mildern. Die Replikation verbessert die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz. Sharding unterteilt die Datenbank in kleinere Partitionen, um die Latenz zu reduzieren.

Komplexität und Qualifikationsanforderungen

Die Verwaltung verteilter Systeme erfordert spezielle Fähigkeiten und Tools für die Überwachung, Wartung und Fehlerbehebung über mehrere Knoten hinweg. Dies erhöht die betriebliche Komplexität und die Kosten. Die Entwicklung benutzerfreundlicherer Managementsysteme und die Nutzung von Automatisierung und maschinellem Lernen können dazu beitragen, die Qualifikationslücke zu schließen.

Sicherheitsbedenken

Da die Daten über mehrere Knoten verteilt sind, sind verteilte Systeme einem erhöhten Risiko unberechtigter Zugriffe und Sicherheitslücken ausgesetzt. Zuverlässige Authentifizierung, Verschlüsselung, regelmäßige Audits und Technologien wie Zero-Knowledge-Proofs sind für die Sicherheit unerlässlich. In diesem Zusammenhang zeichnet sich Apache Wayang dadurch aus, dass die Ausführung von Aufgaben zunächst auf der ursprünglichen Datenquelle wie dem Data Warehouse oder der CRM-Datenbank erfolgt. Dies reduziert das Potenzial für Sicherheitslücken bei generativer KI (AGI).

Die Bewältigung dieser zentralen Herausforderungen ist entscheidend, damit Unternehmen in vollem Umfang von der verteilten Datenverarbeitung und -verwaltung profitieren können. Die Investition in die richtigen Lösungen und das richtige Personal ermöglicht es, die Leistungsfähigkeit verteilter Systeme für die Verwaltung großer Datenmengen zu nutzen.

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Fallstudien zur Umsetzung

Die Implementierung verteilter Datenverarbeitungssysteme war für verschiedene große Unternehmen ein wichtiger Dreh- und Angelpunkt, der es ihnen ermöglichte, ihre Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Agilität zu verbessern. In diesem Abschnitt werden wir uns mit einigen Erfolgsgeschichten großer Unternehmen befassen und untersuchen, wie der Übergang von monolithischen Architekturen zu verteilten Systemen ihr Wachstum und ihre Innovation vorangetrieben hat.

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Erfolgsgeschichten in großen Unternehmen

Eine Reihe renommierter Unternehmen hat sich die Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung mit großer Wirkung zunutze gemacht. Zum Beispiel:

• Netflix: Mit einer riesigen Bibliothek und Millionen von gleichzeitigen Streams hat Netflix verteilte Systeme eingeführt, um seine Daten effizient zu verwalten und zu verarbeiten und sicherzustellen, dass das Kundenerlebnis reibungslos bleibt.
• Amazon: Der Einzelhandelsriese stellte 2001 auf Amazon Web Services (AWS) um. Dies war ein entscheidender Schritt hin zu einer verteilten Architektur, die es dem Unternehmen ermöglichte, schneller zu innovieren und eine kontinuierliche Entwicklung zu unterstützen.
• Zalando: Als Online-Modehändler nutzt Zalando über 200 Microservices, was es dem Unternehmen ermöglicht hat, Dienstleistungen zu implementieren und Innovationen mit einer Geschwindigkeit zu entwickeln, die viele Wettbewerber übertrifft.

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Diese Geschichten veranschaulichen nicht nur die Fähigkeiten verteilter Systeme, sondern heben auch die transformativen Auswirkungen hervor, die sie auf die betriebliche Effizienz und Marktreaktion eines Unternehmens haben können.

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Übergang von monolithisch zu verteilt

Der Übergang von einer monolithischen Infrastruktur zu einer dezentralen Infrastruktur war für viele Unternehmen, die ihre Abläufe modernisieren und das Wachstum vorantreiben wollten, ein strategischer Schritt. Zu den wichtigsten Beispielen gehören:

• Uber: Die Umstellung des Unternehmens auf eine cloudbasierte Microservices-Architektur ermöglichte eine schnelle Expansion und die Möglichkeit, Lösungen in Hunderten von Städten bereitzustellen, ohne Kompromisse bei der Funktionalität einzugehen.
• SoundCloud: Durch die Umstellung auf eine verteilte Architektur war SoundCloud in der Lage, verschiedene Funktionen zu innovieren, was zu einer verbesserten Titelverwaltung, Nachrichtenübermittlung und Analytik führte.

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Diese Übergänge belegen die praktischen Überlegungen und Vorteile einer Umstellung auf eine verteilte Datenverarbeitung und unterstreichen die Skalierbarkeit und die verbesserten Innovationszyklen, die realisiert werden können.

Für VPs of Data, die ähnliche Übergänge in Betracht ziehen, dienen diese Fallstudien als Beweis für die Effektivität der Einführung einer verteilten Architektur. Da sich die Datenlandschaft weiterentwickelt, ist die Aufrechterhaltung einer anpassungsfähigen und flexiblen Infrastruktur unerlässlich. Weitere Einblicke in die zugrunde liegende Technologie finden Sie auf unserer Seite über föderierte Datenverwaltung und föderierte KI. Diese Ressourcen bieten Anleitungen zur effektiven Verwaltung und Nutzung von Daten in verteilten Netzwerken.

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Branchentrends und Innovationen

Die Implementierung verteilter Datenverarbeitungsarchitekturen entwickelt sich ständig weiter, und Unternehmen setzen neue Technologien und Strategien ein, um Leistung, Skalierbarkeit und Innovation zu verbessern. Zu den wichtigsten Trends, die die Branche prägen, gehören:

Umstellung auf Cloud und Microservices

Viele Unternehmen stellen ihre monolithischen Anwendungen auf Cloud-native, auf Microservices basierende Architekturen um. Dies sorgt für mehr Agilität, schnellere Bereitstellung und nahtlose Skalierbarkeit. Cloud-Plattformen wie AWS erleichtern die Implementierung verteilter Systeme, indem sie verwaltete Dienste für Computer, Speicher, Netzwerke, Sicherheit und mehr bereitstellen.

Microservices unterteilen Anwendungen in unabhängig voneinander einsetzbare Komponenten, was eine einfachere Wartung und schnellere Updates ermöglicht. Unternehmen wie Uber und SoundCloud haben erfolgreich Microservices eingeführt, um ihre Innovationsfähigkeit zu verbessern.

Föderiertes Lernen

Föderiertes Lernen ermöglicht eine dezentrale Datenanalyse unter Wahrung des Datenschutzes und der Sicherheit. Die Modelle werden auf verteilten Geräten oder Servern trainiert, auf denen lokale Datenproben gespeichert sind, und teilen nur die Aktualisierungen, ohne dass Rohdaten preisgegeben werden. Dieser Ansatz wird für Anwendungen wie Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen und prädiktive Analysen immer beliebter.

Google nutzt föderiertes Lernen in Gboard, um die Vorhersage des nächsten Wortes zu verbessern, ohne sensible Daten zu sammeln. Andere Unternehmen wie NVIDIA integrieren ebenfalls föderiertes Lernen in ihre Angebote. Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden, kann föderiertes Lernen sicheres kollaboratives Lernen ermöglichen.

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Ausblick auf die Zukunft

Die Toolsets und Open-Source-Projekte für die verteilte Datenverarbeitung werden kontinuierlich weiterentwickelt, um den neuen Herausforderungen gerecht zu werden. Da die Datenmengen exponentiell wachsen, benötigen Unternehmen effizientere und innovativere Methoden, um Informationen in Echtzeit zu verarbeiten.

Zu den wichtigsten Entwicklungen, die sich am Horizont abzeichnen, gehören:

• Zunehmende Einführung serverloser Architekturen: Serverloses Computing ermöglicht es Unternehmen, Code auszuführen, ohne die zugrunde liegenden Server verwalten zu müssen. Dies ermöglicht mehr Flexibilität und automatische Skalierung, um den Verarbeitungsanforderungen gerecht zu werden. Serverless wird voraussichtlich weiter wachsen, da Unternehmen nach einer einfacheren Verwaltung verteilter Daten-Workloads suchen.
• Fortschritte im verteilten maschinellen Lernen: Neue Techniken wie föderiertes Lernen ermöglichen eine dezentrale Datenanalyse bei gleichzeitiger Wahrung des Datenschutzes. Dies wird Bereiche wie Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen und prädiktive Analysen verändern.
• Wachstum im Bereich Edge Computing: Die Übertragung der Datenverarbeitung auf Edge-Geräte reduziert die Latenz und unterstützt gleichzeitig Echtzeitanwendungen. Mehr Verarbeitung am Netzwerkrand bedeutet, dass weniger Daten an zentralisierte Systeme übertragen werden müssen.
• Ganzheitliche Data-Fabric-Lösungen: Viele Anbieter bieten inzwischen integrierte Plattformen an, um die Verwaltung verteilter Daten in Cloud- und lokalen Systemen zu vereinfachen. Diese Stoffe zielen darauf ab, die Komplexität für Unternehmen zu reduzieren.
• Verstärkter Fokus auf Automatisierung und Optimierung: ML-gestützte Workload-Optimierung, automatische Bereitstellung von Ressourcen und intelligentes Daten-Sharding nehmen zu, um die Effizienz zu verbessern und die Kosten zu senken.
• Engere Integration mit Streaming-Daten: Das Zusammentreffen von Streaming-Daten und verteilten Datensystemen ermöglicht anspruchsvolle Echtzeitanalysen in großem Maßstab. Es erfordert aber auch neue Techniken, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.
• Sich entwickelnde Sicherheitsherausforderungen: Da verteilte Systeme immer komplexer werden, tauchen neue Sicherheitslücken auf. Die Entwicklung proaktiver Sicherheitsmaßnahmen, die Einführung von Zero-Trust-Modellen und robusten Zugriffskontrollen werden von entscheidender Bedeutung sein.

Die Zukunft der verteilten Datenverarbeitung wird von der Bewältigung dieser und anderer Herausforderungen durch kontinuierliche Innovationen geprägt sein. Unternehmen, die neue Technologien nutzen, werden sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, wenn es darum geht, den Wert von Daten in großem Maßstab zu nutzen.

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