Kundentransaktionen, Medienstreams, Sensormessungen aus dem Internet der Dinge: Wo sollen bloß alle diese Daten hin? Am besten in einer Database-as-a-Service (DBaaS) in der Cloud. Doch die Wahl des Anbieters will wohlüberlegt sein.
463 Exabyte Daten – eine Zahl mit 18 Nullen – werden laut dem World Economic Forum 2025 erzeugt. Jeden Tag. Selbst für Filmfans wäre hier reichlich Platz: Das entspricht 212 Millionen DVDs. In den drei Jahren bis dahin werden mehr Daten erzeugt als in den letzten 30 Jahren zusammen. Daten sind das neue Öl – diese Behauptung ist sicher nicht übertrieben.
Fragt sich nur: Wohin mit diesen unfassbaren Informationsmengen? Diese Daten müssen ja nicht nur abgespeichert werden. Es ist auch notwendig, dass der Inhalt auch immer abrufbar bzw. suchbar ist. Die meisten von ihnen landen in Datenbanken, wobei sich hier gerade ein Paradigmenwechsel vollzieht. Relationale Datenbanken gibt es seit mehr als einem halben Jahrhundert, sie sind eine der großen Erfolgsgeschichten der IT. Zusammen mit der Datenbanksprache SQL (Structured Query Language) bringen sie Ordnung in digitale Informationen. Doch das immer rasantere Wachstum des digitalen Gedächtnisses der Menschheit zeigt zunehmend die Grenzen des Konzepts der mathematisch verknüpften Tabellen auf. Bei datenintensiven Anwendungen, etwa bei der Indexierung vieler Dokumente, Webseiten mit hohen Zugriffszahlen oder Medienstreaming bricht ihre Leistung ein, weil die starren Tabellen schlecht mit großen Datenmengen und häufigen Änderungen der Daten umgehen können.
Ein Ausweg ist NoSQL. 1998 entwickelte Carlo Strozzi eine Datenbank, die keine SQL-Queries unterstützt, und die er daher mit NoSQL bezeichnete. 2009 führte Johan Oskarsson das heute gebräuchliche Kürzel für NoSQL ein, das für Not only SQL steht und allgemein nicht relationale, verteilte Speichersysteme beschreibt. Im Gegensatz zu ihren SQL-Ahnen können NoSQL-Konzepte ihre Arbeit auf mehrere Server verteilen, was sie horizontal skalierbar und ideal für Cloud-Umgebungen macht. So können sie nahezu unbegrenzte Datenmengen und häufige Änderungen bewältigen, auch bei unstrukturierten Informationen. NoSQL gibt es heute in vielen Ausprägungen: Graphdatenbanken, Key-Value-Datenbanken oder Objektdatenbanken, um nur einige zu nennen.
Eine weitere Variante, die in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat, ist die dokumentenorientierte Datenbank. Mehrere Hersteller bieten solche Lösungen an, darunter MongoDB. Der Name ist abgeleitet vom englischen humongous, was so viel wie gigantisch bedeutet. MongoDB wurde 2009 veröffentlicht und ist heute unter dem proprietären Lizenzmodell SSPL verfügbar. Es ist die am weitesten verbreitete NoSQL-Datenbank.
Obwohl auch herkömmliche SQL-Datenbanken die Speicherung von NoSQL-Objekten ermöglichen, bietet MongoDB zusätzliche Funktionen zur einfachen Verteilung der Daten auf verschiedene Server. Das erhöht die Fehlertoleranz, verbessert die Skalierbarkeit sowie die Datenverfügbarkeit, gleichzeitig verringert es die Latenzzeit, weil man die Daten lokal dort speichern kann, wo sie benötigt werden. Diese Funktionalität ist mit herkömmlichen SQL-Datenbanken kaum zu erreichen.
Um so eine Datenbank zum Laufen zu bringen, sind erhebliche Investitionen in die Hardware sowie einiges an Know-how erforderlich, das es auf dem leergefegten Markt für IT-Arbeitskräfte kaum gibt. Ein cloudbasierter Database-as-a-Service ist hier die bessere Wahl. Aber was sollte so ein Service idealerweise mitbringen? Erstmal muss die technische Leistung stimmen: Zugang von überall, geringe Latenzen, Auto-Scaling bei hoher Auslastung, aktuelle Versionen inkl. die Installation der neuesten Sicherheitsupdates, Verschlüsselung über alle Level, hohe Ausfallsicherheit und regelmäßige Backups sowie ein modernes Identity- und Access-Management. Zunehmend nachgefragt werden DSGVO-konforme Dienste von europäischen Unternehmen, die Rechenzentren in der EU betreiben. Und dann soll der Service natürlich kostengünstig und bezüglich der Buchung der Leistung flexibel sein.
Wer all das beherzigt, hat gar nicht so viele Anbieter zur Auswahl. Einer ist IONOS, das mit dem Partner MongoDB ein flexibel horizontal skalierbares, dokumentenbasiertes Datenbanksystem anbietet. Es eignet sich für Kunden, die große Mengen unstrukturierter Daten analysieren wollen und eine sehr hohe Verfügbarkeit erwarten, die in den nach ISO 27001 zertifizierten Rechenzentren von IONOS in Deutschland mindestens 99,95% erreicht – und die Wert legen auf DSGVO-Konformität. Das trifft unter anderem zu auf Unternehmen aus dem Gesundheitsbereich oder auf Finanzdienstleister, die sensible personenbezogene Informationen verarbeiten. Weitere typische Anwendungen sind komplexe Webseiten, Echtzeitanalysen aus multistrukturierten Quellen für eine bessere Nutzererfahrung oder die Vernetzung von Maschinen und Geräten im Internet der Dinge.
Auch wenn ein Unternehmen keine Exabyte speichern muss, so ist der Einstieg in NoSQL-Datenbanken in der Cloud schon heute sinnvoll. Ein Service wie der von IONOS und MongoDB gibt das beruhigende Gefühl, für alle Big-Data-Herausforderungen gewappnet zu sein.
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