Acht spannende Aspekte kommen auf Software-Entwickler 2020 zu

8. Januar 2020

Database-as-a-Service (DBaaS) Angebote von Cloud Providern und Datenbankherstellern werden 2020 noch einfacher einzusetzen und zu managen sein. Sie unterstützen viele der zu programmierenden Anwendungen, erleichtern ihre Bereitstellung und das Datenmanagement. Die Auswahl für Entwickler an zu nutzenden Datenmodellen steigt. Doch für welche Applikationen eignen sich traditionelle, relationale Datenbanken, NoSQL, Graph- oder Zeitreihendatenbanken am besten? Entwicklern, die über Cloud- und Datenmanagement-Expertise verfügen, fällt es leichter, die jeweils richtige und schnell skalierende Datenbankplattform für ihre Projekte zu wählen. Sicher ist: NoSQL-Datenbanken werden populärer, um mit dem Tempo der eingehenden Daten Schritt halten zu können.

Fehlkonfigurationen von Datenbankinstanzen bleiben auch 2020 ein Thema. Es gilt für Anbieter daher verstärkt, gehärtete Lösungen zu liefern, um ungesicherte Implementierungen standardmäßig auszuschließen. Unternehmen, die Datenbanktechnologie nutzen sowie Cloud-Provider, die diese als Managed Services zur Verfügung stellen, müssen zudem leicht umsetzbare Best Practices für den Sicherheitsfall ausarbeiten.

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Auf die Weise entsteht in den Unternehmen immer mehr Fachwissen rund um Datenbanken, und es ergeben sich umgekehrt Erkenntnisse für die Anbieter, die zu sicheren Services führen. Noch stehen wir hier aber am Anfang.

Graph-Technologie kommt im Mainstream an

Allgemein bildet die Graph-Technologie stark vernetzte Informationen über Knoten ab, die durch Kanten miteinander verbunden sind. Sie hat sich jedoch weiterentwickelt. Knowledge Graphs und Property Graphs vereinfachen es, Beziehungen zwischen Datenobjekten zu modellieren und zu analysieren. Die Veranschaulichung genau dieser Beziehungen zwischen Dingen, Standorten und Menschen brauchen Unternehmen im kommenden Jahr, um Probleme zu lösen.

Das wird Graph-Technologie beliebter machen. Doch was sich 2020 zeigen wird: Das Verständnis für diese Technologie und Fachkräfte auf dem Gebiet fehlen noch. Das Marktwachstum durch neue Graph-Lösungen sowie eine „Relationship-First“-Mentalität werden 2020 dazu beitragen, dass die Einführung dennoch gelingt.

Multi Cloud: Von der Strategie zur Praxis

Die Multi Cloud steht seit einem Jahr ganz oben auf der Wunschliste von CIOs. Sie wollen mit dem Ansatz Public-Cloud-Dienste einführen und gleichzeitig die Kontrolle über die IT-Strategien ihrer Unternehmen behalten. Nach ersten Projekten wird es 2020 ernst: Nun gilt es, geschäftskritische Anwendungen über mehrere unabhängige und skalierbare Cloud-Services hinweg abzubilden.

Dabei wird vielen klar werden, was Multi Cloud in Bezug auf Daten wirklich bedeutet: Es geht darum, bestimmte Cloud-Services mit Cloud-übergreifenden Datenbank-Designs zu kombinieren und aufeinander abzustimmen. Das wird eine Herausforderung.

Container und die Frage nach der Datenverwaltung

Immer mehr Anwendungen, die Entwickler als Microservice erstellt haben und die in Containern laufen, werden 2020 in Produktion gehen. Ohne vollständige Unterstützung durch Datenbanktechnologie funktioniert das aber nicht.

Das bedeutet: Entwickler müssen mit ihren Teams im IT-Betrieb an Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Sicherheit der Daten arbeiten, die Microservices produzieren. Dabei hilft ihnen, von Anfang an die richtigen Datenbank- und Datenreplikationsansätze in das Design der Anwendungen zu integrieren.

Kubernetes im „Tal der Enttäuschungen“?

Die vergangenen Jahre liefen wirklich gut für das Kubernetes-Projekt, wofür der große Hype und die hohen Meetup-Zahlen stehen. 2020 stehen reale Einsätze auf dem Programm, die das Projekt erden werden. Es greift der typische Lebenszyklus eines Projektes, und das lässt sich als ein gutes Zeichen für eine starke Zukunft werten.

Wir dürfen uns auf eine rege Diskussion einstellen: Zum einen neue Projekte, die Verbesserungen aufzeigen werden. Den Gegenpart übernehmen Zweifler, die sich fragen, warum sie jemals ein Projekt mit Kubernetes gestartet haben. Insgesamt wird die Community, die Kubernetes für umfassende Einsätze in Betracht zieht, bei neuen Projekten sehr sorgfältig abwägen.

Mit 5G steigen die Datenwachstumsraten

Der 5G-Ausbau steckt noch in den Kinderschuhen. Die ersten Implementierungen werden im nächsten Jahr folgen, wobei das Interesse vor allem skalierbaren IoT-Anwendungen gilt. Für Unternehmen, die sich auf IoT konzentrieren, bereitet 5G den Weg zur expansiven Datennutzung.

Das Erfassen von mehr Daten pro Gerät sowie das häufigere Abfragen eines Gerätes hat Konsequenzen: Beispielsweise erhalten Logistikunternehmen zwar einen genaueren Einblick in ihr Geschäft und ihre Leistung. Anderseits explodieren die Datenmengen, die gespeichert und gemanagt werden müssen. Dem lässt sich nur mit dem Skalieren von Anwendungen und Datenbankimplementierungen begegnen. Unterm Strich erhöhen sich so die Kosten für das Design von IoT-Diensten.

Apache Cassandra 4.0 wird Upgrade-Welle auslösen

Apache Cassandra, eine spaltenorientierte und auf Java basierende NoSQL-Datenbank, verarbeitet vor allem riesige Datenmengen für Big-Data-Anwendungen oder speichert Daten von transaktionsintensiven Online-Anwendungen in Echtzeit. In dem Release 4.0 stecken nun jede Menge Korrekturen und Tests zur Verbesserung der Stabilität.
Eigentlich dauert es Jahre, bis eine Datenbank Stabilitätsfehler bereinigt hat. Einige der subtilsten Fehler lassen sich nur schwer finden. Das Projekt gibt es jetzt über zehn Jahre, dennoch schafft es Cassandra wohl in kürzester Zeit, den Meilenstein Ultrastabilität zu erreichen.

Bewährt hat sich eine inoffizielle Regel bei Cassandra: Erst sechs Monate nach einem größeren Release denkt man überhaupt darüber nach, dieses in der Produktion einzusetzen. Der Fokus des Projektkomitees und der Programmierer lag darauf, dass die Datenbank am Tag Null einsatzbereit ist. Daran besteht kein Zweifel. Wir werden große und sich rasch vollziehende Implementierungen im Laufe des nächsten Jahres sehen. Projekte, die Cassandra nacheifern, können von so einem Anspruch nur träumen. Deshalb ist es verständlich, warum wir eine sehr stolze Cassandra-Community haben – weit über 2020 hinaus.

Patrick McFadin ist Vice President of Developer Relations bei DataStax

DataStax

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