Videoblog: „DataStax Constellation fördert verteilte Datenbank-Anwendungen in der Cloud“

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Mit DataStax Constellation sollen künftig Cloud-basierte Apache Cassandra-Anwendungen schneller und sicherer bereitgestellt werden können. Darüber habe ich mit CTO und Co-Founder Jonathan Ellis gesprochen.

DataStax Constellation ist laut Jonathan Ellis nicht nur eine neue Cloud-basierte Datenbank-Plattform, sondern auch ein ganz neuer Ansatz, mit dem sein Unternehmen neue Wege gehen will. Denn mit diesem „Tool“ sollen vor allem Software-Häuser und -Entwickler darin unterstützt werden, ihre Daten-hungrigen Applikationen (und die ihrer Kunden) für den Einsatz in der Cloud zu konzipieren und zu programmieren.

Denn gerade in diesem kontinuierlich wachsenden Markt müssen Firmen und Software-Entwickler sicher stellen können, dass ihre Applikationen bestmöglich skalieren und sich möglichst einfach auf allen vorhandenen (Cloud)-Plattformen implementieren lassen.

Im Falle von DataStax Constellation ist also von der richtigen Wahl der Datenbank die Rede. Da sich das Unternehmen aus Santa Clara, Kalifornien, von Anfang auf die Open Source-Datenbanktechnik Apache Cassandra fokussiert hat, ist der Schritt zu DataStax Constellation nur logisch. Denn diese Cloud-Lösung erlaubt zweierlei:

Zum einen müssen sich Cassandra-Entwickler nicht mehr mit der Frage beschäftigen, wo sich ihre Datenbanken befinden und wie viele Server und Cluster hierfür notwendig sind. Und zum anderen erlaubt die datenbasierte Abstraktionsschicht die Integration der eigenen Anwendungen in beliebige Microservice-Architekturen.

DataStax Apache Cassandra as a Service bietet viel Flexibilität

Der erste DataStax Constellation-Dienst nennt sich DataStax Apache Cassandra as a Service und bietet einen wesentlichen Vorteil: Er befreit Anwender und Entwickler von komplizierten Vorgängen, die mit der zugrunde liegenden Datenbank zu tun haben. Hierfür stellt DataStax eine CSQL-Schnittstelle zur Verfügung, mit der sich die geplanten Anwendungen sehr viel einfacher und schneller planen lassen in Sachen Speicher- und Rechenkapazitäten.

Denn anstatt selber darüber nachzudenken, wie die notwendige Kalkulation hinsichtlich der erforderlichen Recheneinheiten und Rechenzentren aussieht, geschieht das vollständig automatisiert und quasi im Hintergrund. Ein wesentlicher Vorteil solch eines Cloud-Service.

Rechenzentrenbetreiber profitieren ebenfalls von „Cassandra as a Service“

Doch trotz der großen Cloud-Bewegungen der letzten Jahre ist längst noch nicht jeder vom eigenen Rechenzentrum in die Cloud umgezogen. Doch selbst diese Unternehmen profitieren vom neuen DataStax-Dienst „Cassandra as Service“, da sich die Cassandra-basierten Datenbankanwendungen nahtlos von einer auf die andere Plattform übertragen lassen.

So kann man in seinem eigenen Rechenzentrum beispielsweise DataStax Enterprise installieren, damit eine Cassandra-basierte Anwendungen „bauen“ und diese später in die Cloud oder gar in eine Multicloud-Umgebung transferieren.

DataStax Constellation goes Artificial Intelligence

Eine Besonderheit von DataStax Constellation sind sogenannte „Self-Managed Clusters“. Für die möglichst „geräuschlose“ Verwaltung der erforderlichen Storage- und Compute-Einheiten bietet DataStax daher im Rahmen von Constellation einen zweiten Dienst an, der sich DataStax Insights an. (Dieser Dienst kann auch dann genutzt werden, selbst wenn „Cassandra as a Service“ nicht vollständig zum Einsatz kommt.)

Dahinter verbergen sich intelligente KI-Algorithmen, die den Anwendern das Leben erleichtern sollen. Hierfür lernt Insights auf Basis sämtlicher Metadaten des eigenen, aber auch externer Daten-Cluster permanent über mögliche „Verklemmungen“, die zu einem unerwünschten Leitungsabfall der Datenbank und damit der gesamten Applikation führen können. Daraus ergeben sich individuelle Empfehlungen für den jeweiligen Kunden und dessen Datenbank-Cluster.

Das können ganz einfache Bottlenecks sein wie das zu schnelle Auffüllen von sogenannten Memtables, was wiederum zu der KI-Empfehlung führen kann, die Größe des Arbeitsspeichers zu vergrößern, was zu weniger Plattenzugriffen führen könnte. Mögliche Folge: Das Gesamtsystem wird performanter und die Datenbankzugriffe erfolgen schneller und mit geringerer Latenz.

Das vollständige Videointerview mit Jonathan Ellis

Disclaimer: Dieser Videoblogbeitrag ist in Zusammenarbeit mit Akima Media entstanden.