Produktoffensive

IBM verknüpft Analytics- mit Cloud-Techniken

Wolfgang Herrmann ist seit März 2013 Chefredakteur des TecChannel. Zuvor war er stellvertretender Chefredakteur der TecChannel-Schwesterpublikation COMPUTERWOCHE. Zu seinen thematischen Schwerpunkten gehören Cloud Computing, Data Center, Virtualisierung und Big Data. Er studierte Betriebswirtschaft und arbeitete unter anderem für den Vogel Verlag, den PC Magazin Verlag und die Suse Linux AG.
Mit einer Reihe Cloud-basierter Analytics-Produkte stärkt IBM sein „Cloud-Data-Services“-Portfolio. Ein Self-Service-Marktplatz soll Kunden den Einstieg in die Big-Data-Welt erleichtern.

IBM setzt beim Thema Big Data weiter voll auf die Analytics-Karte und baut dafür sein Angebot an einschlägigen Cloud-Services aus. Für die immer engere Verknüpfung von Analytics- und Cloud-Technologien steht dabei das Portfolio der "IBM Cloud Data Services", das sowohl Entwickler als auch Data Scientists ansprechen soll.

Mit "IBM Graph" präsentierte der Hersteller in diesem Kontext einen Managed-Graph-Database-Service, der auf dem Open-Source-Framework TinkerPop aufsetzt. Entwickler sollen damit bestehende Business-Anwendungen um Echtzeit-Produktempfehlungen, Betrugserkennung- oder Analyse-Features erweitern können. "IBM Graph versetzt Benutzer in die Lage, versteckte Muster in großen Data Sets zu erkennen", verspricht Derek Schoettle, General Manager für IBMs Analytics Platform Services, in einem Blog-Posting. Die Daten würden dabei in ihrer ursprünglichen Form ausgewertet und nicht wie sonst üblich in formale Strukturen gepresst.

Mit seinen Cloud Data Services will IBM Entwickler und Data Scientists ansprechen.
Mit seinen Cloud Data Services will IBM Entwickler und Data Scientists ansprechen.
Foto: IBM

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Teams, Tools und Tags - Foto: alphaspirit - shutterstock.com

Ein anderes neues Produkt, IBM Compose Enterprise, soll das Erstellen mächtiger Web-Anwendungen beschleunigen. Im Prinzip handelt es sich dabei um einen Managed-Platform-Service, mit dem Teams besonders einfach Open-Source-Datenbanken auf ihren eigenen dedizierten Cloud-Servern einrichten können. Als eine Art "Database-as-a-Service" bietet das Tool laut Hersteller einen zentralen Zugang zu sieben verschiedenen Open-Source-Datenbanken, darunter MongoDB, Redis, Elasticsearch und PostgreSQL. IBM verspricht dafür einen 24x7-Support.

"Predictive Analytics" nennt der Konzern einen neuen Service, der es Entwicklern ermöglichen soll, Machine-Learning-Modelle in Anwendungen einzubauen. Sie könnten dazu auf eine große Bibliothek entsprechender Modelle zurückgreifen und auf diese Weise Predictive-Analyse-Funktionen ohne Hilfe eines Data Scientists in ihre Anwendungen integrieren, so das Versprechen.

Last, but not least wirbt IBM mit "Analytics Exchange" für einen neuen Self-Service-Marktplatz, der mehr als 150 öffentlich zugängliche Data Sets bereitstellt. Anwender könnten diese für eigene Analysezwecke nutzen oder sie in Applikationen einbauen. Inhaltlich geht es dabei beispielsweise um allgemeine Wirtschafts- oder Behördendaten, aber auch um Informationen rund um das Thema Umweltschutz.

"IBM hat seine Cloud- und Analytics-Technologien enger verzahnt und die Investitionen in Apache Spark intensiviert", kommentierte Charles King, Principal Analyst beim amerikanischen Beratungsunternehmen Pund-IT, die jüngsten Ankündigungen. Zwar konkurriere der Konzern in diesen Segmenten mit vielen anderen Anbietern. Doch nur wenige von ihnen hätten die Ressourcen und den langen Atem einer IBM. Die Herausforderung für Big Blue sieht er eher darin, bestehende und potenzielle Kunden vom Nutzwert der neuen Technologien zu überzeugen. Zu schaffen sei dies nur langfristig. (wh)