Reichlich Auswahl

Keine Schwierigkeiten dürften Unternehmen dagegen haben, die passende Datenbank bei einem Cloud-Service-Provider zu finden. Führende Anbieter halten neben Open-Source-Datenbanken auch herstellerspezifische Lösungen bereit, zum Beispiel von SAP, Oracle und IBM.

Selbst hoch spezialisierte Datenbanken, etwa für Blockchain-Anwendungen, sind via Public Cloud erhältlich. So stellte AWS vergangenen Herbst die Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) vor. Sie ermöglicht es, Transaktionen zwischen Geschäftspartnern in einer sicheren, nachprüfbaren, verschlüsselten Form abzulegen. Diese Informationen lassen sich mit Hilfe von Standard-SQL-Queries abrufen.

Bei der Wahl eines DBaaS-Anbieters raten Marktforscher und Systemhäuser vor allem folgende Kriterien zu berücksichtigen:

Datenbanken: Hier gilt es zu prüfen, welche Datenbanken das eigene Unternehmen derzeit nutzt und welche mittelfristig  hinzukommen. Bietet ein Provider alle Systeme an, vereinfacht dies die Abstimmung. Wer eine Multi-Cloud-Strategie verfolgt, also auf Services mehrerer Provider zurückgreift, sollte ausserdem abwägen, welche DBaaS-Dienste er von welchem Provider bezieht. Nutzer von Microsoft SQL sind beispielsweise bei Microsoft Azure gut aufgehoben.

Automatisierungsfunktionen: Diese kommen vorzugsweise in Verbindung mit maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz. Dazu gehören das automatische Bereitstellen der Daten, das Laden und Indizieren von Daten und das Tuning von Queries. Solche Funktionen vereinfachen die Bedienung der Cloud-Datenbank und entlasten die eigenen IT-Experten.

Datensicherheitsvorkehrungen: Zu den Standardfunktionen zählen die Verschlüsselung der Daten auf dem Transport von und zur Datenbank und in der Datenbank selbst, ausserdem ein Monitoring und eine Schlüsselverwaltung. Nur ein Teil der Anbieter, so die Marktforschungsfirma Forrester Research, unterstützt weitergehende Security-Massnahmen. Beispiele sind das dynamische Maskieren von Daten, der Einsatz von Token sowie die Integration in eine LDAP-Infrastruktur (Lightweight Directory Access Protocol) für die Nutzer- und Systemverwaltung.

Ökosystem der DBaaS-Lösung: Mit einer cloudbasierten Datenbank allein ist es nicht getan. Notwendig sind ergänzende Tools und Frameworks. Dazu zählen Werkzeuge für die Datenintegration, das Data Pipelining, die Umsetzung von Data-Governance-Richtlinien sowie Plattformen, mit denen Firmen die Datenqualität verbessern können. Potenzielle Nutzer sollten daher prüfen, welche Tools ein DBaaS-Anbieter selbst bereitstellt und welche über Partner verfügbar sind.

Der nächste Evolutionsschritt der cloudbasierten Datenbanken ist die Autonomous Database. Oracle war nach eigenen Angaben der erste Anbieter eines solchen DBMS-Systems. Das Konzept bündelt laut Oracle im Prinzip alle Vorteile einer Datenbank, ohne dass die Anwender sich im Detail darum kümmern müssen. Sie ist auf Knopfdruck verfügbar, skaliert sich selbst, betreibt, pflegt und justiert sich selbst und sorgt automatisch für die Sicherheit der Daten.

Das bedeutet allerdings nicht, dass Datenbank-Adminis­tratoren durch Algorithmen ersetzt werden, so der Software-Anbieter Quest. Vielmehr entwickele sich der Datenbank­verwalter zu einem Daten-Administrator weiter. Autonome (cloudgestützte) DBMS verschaffen solchen Experten den Freiraum, sich verstärkt um Datenanalysen zu kümmern.

Ein weiterer Trend, der sich bei cloudgestützten Datenbanken entwickelt hat: Die Grenzen zwischen cloudbasierten Datenbanken, Datenplattformen und Datenmanagement-Lösungen verschwimmen. Das zeigen die Lösungen von MemSQL Helios, DataStax und Delphix.

Die Plattform von Delphix virtualisiert beispielsweise Datenquellen wie Oracle, Microsoft SQL, IBM DB2 und SAP. «Unsere Lösung befähigt Unternehmen, Compliance- und Datenrichtlinien einzuhalten», erläutert Marcus Flohr, Director of Alliances bei Delphix. «Mit unserer Lösung lassen sich vertrauliche Daten aus verschiedenen Datenquellen automatisch profilieren und erkennen.» Unternehmen können so Daten maskieren, ohne ihren geschäftlichen Wert und ihre referenzielle Integrität zu beeinträchtigen.

Die Informationen aus den Datenbanken lassen sich Entwicklern, Testern und Externen zur Verfügung stellen.