Das enorme Wachstum der Datenmengen – sowohl traditionell strukturierter Daten als auch neuer Datentypen wie dem Internet der Dinge (IoT) – und das Aufkommen von In-Memory-Datenbanktechnologien wie SAP HANA und NAND-Flash-Speicher, die zwar schneller, aber teurer sind, haben die Datenarchivierung zur Pflicht gemacht. Unternehmen können es sich schlicht nicht mehr leisten, so zu arbeiten wie früher, wo sich jahrelange Daten, von denen viele selten verwendet werden, in einstufigen Datenbanken ansammeln. Die alten Daten verstopfen die Systeme, beeinträchtigen die Leistung und werden, wenn diese Datenbank auf Flash oder In-Memory läuft, zudem unerschwinglich teuer.
Zu lange wurde in Unternehmen darüber diskutiert, wie sich der Lebenszyklus von Anwendungsdaten am besten verwalten lässt. Unternehmen möchten echtes ILM implementieren, um Governance, Datensicherheit und betriebliche Effizienz sicherzustellen.
Während die Archivierung unstrukturierter Daten relativ einfach ist, da sie in erster Linie auf dem Alter basiert, ist die Archivierung strukturierter Daten komplex und erfordert die Berücksichtigung mehrerer Kriterien im Prozess.
Die beste Möglichkeit, die Verwaltung von Unternehmensdaten zu verbessern, besteht darin, wertbasierte Datenebenen zu erstellen. Unsere empfohlene ILM-Best-Practice besteht darin, vier in Apache Hadoop integrierte Verarbeitungsebenen zu nutzen.
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