Disaster Recovery im Zeitalter des Data Lakehouse: Chancen für unternehmenskritische Resilienz mit Databricks
Technologieausfälle stellen für Unternehmen heute keine Frage des „Ob“, sondern des „Wann“ dar. Gerade in datengetriebenen Organisationen kann ein Ausfall schwerwiegende Folgen auf Produktivität und Geschäftsbetrieb haben. Die jüngste Zusammenarbeit zwischen Databricks und dem Finanzdienstleister Capital One zeigt eindrucksvoll, wie moderne Ansätze im Bereich Disaster Recovery nicht nur Daten, sondern auch geschäftskritische Funktionalität absichern können. Für Unternehmen, die auf die Cloud setzen und innovative Ansätze im Data Engineering und in der Künstlichen Intelligenz (KI) verfolgen, ergeben sich dadurch entscheidende Wettbewerbsvorteile.
Die Evolution von Disaster Recovery im Data Lakehouse
Traditionelle Backup-Lösungen schützen oftmals nur Rohdaten. Klassische Data Warehouses speichern Daten zudem meist im proprietären Format, was die Flexibilität im Wiederherstellungsfall einschränkt. Modernes Datenmanagement setzt hingegen auf ein ganzheitliches Lakehouse-Konzept. Dazu zählen nicht nur die Speicherung und der Schutz von Daten, sondern ebenso:
- Metadaten und Datenkataloge
- Datenpipelines zur Automatisierung der Verarbeitung
- Machine-Learning-Modelle für fortschrittliche Analytik
- Rollen- und Rechteverwaltung (Governance)
- Workspaces und Notebooks für Zusammenarbeit und Entwicklung
Resilienz im Lakehouse bedeutet, dass all diese Komponenten lückenlos gegen Ausfälle und Überspannungen gesichert und bei Bedarf rasch wiederherstellbar sein müssen. Die Herausforderung wächst, je weiter das Datenökosystem auf verschiedene Cloud-Lösungen ausgedehnt wird.
Mit Managed Disaster Recovery zur unterbrechungsfreien Analytics-Plattform
Databricks hat – gemeinsam mit Capital One – eine vollständig gemanagte Disaster-Recovery-Lösung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen moderner Lakehouse-Architekturen abzielt. Der entscheidende Fortschritt ist die Fähigkeit, sämtliche mission-critical Elemente automatisiert, mit minimaler Latenz und cloudregionenübergreifend zu replizieren. So kann, selbst im Falle eines großflächigen Ausfalls einer Cloud-Region, der Geschäftsbetrieb nahezu unterbrechungsfrei auf einem sekundären Standort weitergeführt werden.
Ein besonders eindrucksvolles Praxisbeispiel zeigte sich, als Capital One während eines Ausfalls die interaktiven Analytics-Workloads im Databricks Workspace in einen anderen geografischen Standort verlagern konnte – ohne lange Downtimes und ohne Datenverlust.
Vorteile für Unternehmen: Effizienz, Sicherheit und Zukunftsfähigkeit
- Ganzheitlicher Schutz: Nicht nur reine Daten, sondern auch Governance, Metadaten und analytische Workflows sind gegen Ausfall und Korruption abgesichert.
- Minimale Unterbrechung: Automatisierte Failover-Mechanismen verkürzen die Recovery Time Objectives (RTO) enorm und halten so Prozesse und Geschäftsabläufe am Laufen.
- Kosteneffizienz und Skalierbarkeit: Durch das Cloud-native Design können Unternehmen Disaster Recovery nach Bedarf skalieren und die Kosten kontrollieren.
- Zukunftssicherheit: Die Lösung ist darauf ausgelegt, mit der wachsenden Komplexität hybrider und multi-cloud Infrastrukturen umzugehen, ohne an Flexibilität zu verlieren.
Worauf es bei einem resilienten Lakehouse ankommt
Die erfolgreiche Etablierung einer ausfallsicheren Lakehouse-Architektur basiert auf mehreren Schlüsselfaktoren:
- Enge Zusammenarbeit zwischen Datenplattform-Anbieter und Unternehmen: Nur so können spezifische Anforderungen und Compliance-Vorgaben optimal berücksichtigt werden.
- Automatisierung: Sämtliche Backup- und Failover-Prozesse müssen automatisiert ablaufen, um menschliche Fehler auszuschließen und Geschwindigkeit zu gewährleisten.
- Regelmäßige Tests: Um die Sicherheit und Effizienz der Disaster Recovery-Lösung zu gewährleisten, sind regelmäßige Probeläufe und Audits unerlässlich.
- Daten-Governance: Klare Rollen, Rechte und Nachvollziehbarkeit erhöhen die Sicherheit und vereinfachen das Recovery.
Blick in die Zukunft: Managed Disaster Recovery als Standard für Industrial AI und Data Engineering
Die kontinuierliche Verbesserung der Managed Disaster Recovery Services steht im Zentrum aktueller Entwicklungen. Vor allem Unternehmen aus dem industriellen Umfeld, die zunehmend auf Industrial AI und Advanced Analytics setzen, profitieren hiervon: Sie erhalten maximale Ausfallsicherheit für datengetriebene Prozesse und können neue Use Cases schneller und sicherer realisieren.
Als spezialisierter Beratungsdienstleister für Data Science und KI steht die Ailio GmbH Ihnen zur Seite, um Ihre Data Platform auf Databricks und Azure resilient und zukunftssicher zu gestalten. Sprechen Sie uns gerne für individuelle Lösungen im Bereich Disaster Recovery, Data Engineering und Industrial AI an.
