Serverless für Data Analytics

Serverless Computing ist mittlerweile ein viel genutztes Buzzword. Wenn man eine Facette von Serverless betrachtet, die sich um die Ausführung von Funktionen bemüht, dann ist es naheliegend, einen Dienst zu etablieren, der auf dieser Ebene eine Abstraktion für die Nutzer schafft, damit diese dann direkt eine Analyse auf der Plattform durchführen können, ohne viel Overhead zu haben für die Administrierung oder das Verwalten und Anfordern von Ressourcen. Die Plattform sollte nach dem Verständnis eine Möglichkeit zur Verfügung stellen, welche es erlaubt, einfach und effektiv zu arbeiten und dies ohne Ausfälle oder Blockierungen. Gleichzeitig muss die Sicherheit entsprechend hoch gehalten werden, damit eben nicht jeder Nutzer Zugriff auf alle Daten hat.

Die Firma Databricks hat genauso diese Art der Plattform entwickelt und bereitgestellt. Damit ist eine vollkommen neue Qualität und Effektivität mittels einer Serverless-Plattform möglich. Die Frage bleibt, ob und wann es auch Open-Source-Projekte geben wird, die dieses Szenario auf anderen Cloud-Umgebungen oder im eigenen Rechenzentrum ermöglichen.

Fazit

Beide beschriebenen Ansätze sind für die Arbeit mit Daten ein wichtiger und richtiger Schritt in die Zukunft von Plattformen. Unternehmen sollten den eigenen Mitarbeitern eine Möglichkeit geben, möglichst effektiv und homogen zu arbeiten. Damit sind beide Lösungsansätze für Unternehmen sehr interessant.

Beim Kubernetes-basierten Ansatz muss man aktuell noch mit einigen fehlenden Features leben oder selbst Hand anlegen. Bei der Lösung von Databricks ist man aktuell noch auf einen Anbieter fokussiert. Jedoch sollte man im Hinterkopf haben, dass die Algorithmen und Programme nicht spezifisch für die Plattform sind, sondern generisch auch auf anderen Umgebungen ausführbar sind. Im Sinne der Demokratisierung von Daten kann man also nur hoffen, dass diese beiden Projekte entsprechend weiter vorangetrieben werden.