Big Data, Virtualisierung, Storage

Die Strategie von Red Hat

29. November 2011
Von Hartmut Wiehr
Mit dem Gluster-Kauf will Red Hat beim Management von Big Data und unstrukturierten Daten mitspielen. Aber der Abstand zu den Marktführern ist noch groß.

Gartner hat jüngst bei seinem Magic Quadrant für VirtualisierungVirtualisierung auf die neue Rolle von Red Hat hingewiesen: Der ehemalige Linux-Player hätte – so die Analysten – durchaus das Zeug, von einem Nischenanbieter für Virtualisierung zu einem "Visionär" aufzusteigen. Alles zu Virtualisierung auf CIO.de

Red Hat will aus der Linux-Ecke raus: Jetzt stehen Virtualisierung, Cloud und File-Systeme ganz im Vordergrund.
Red Hat will aus der Linux-Ecke raus: Jetzt stehen Virtualisierung, Cloud und File-Systeme ganz im Vordergrund.
Foto: Red Hat

Red Hat hat nicht nur einen besonderen Ansatz bei seinem Hypervisor KVM (Kernel-based Virtual Machine) gewählt: Der Hypervisor und damit die Grundlage für die Zuweisung von Virtuellen Maschinen ist direkt in das Betriebssystem eingebaut. Darüber hinaus versucht man sich bei Cloud-Services zu profilieren, wobei die bestehenden Kundenkontakte im Betriebssystemumfeld nützliche Dienste leisten. Im Unterschied zu anderen Linux-Distributoren hat sich Red Hat schon länger auf das Gebiet von Dienstleistungen vorgewagt und damit den Hauptanteil der Umsätze getätigt.

Mit dem Kauf des Storage-Spezialisten Gluster geht jetzt man noch einen Schritt weiter. Red Hat sieht in dem Storage-Spezialisten Gluster "einen der führenden Anbieter von Open-Source-Storage-Lösungen für die Verwaltung unstrukturierter Daten". Mit dieser Technologie könne man jetzt den Unternehmen völlig neue Möglichkeiten bei der Verwaltung von "Big Data" bieten – gemeint sind die riesigen Mengen unstrukturierter Daten aus Log-Files, Virtuellen Maschinen, E-Mail, Audio, Video oder Textdokumenten.

Konkurrenten gut beobachtet

Offenbar hat Red Hat die Konkurrenten gut beobachtet, als diese damit begannen, sich für "Big Data" zu interessieren. Dabei geht es immer darum, den wachsenden Berg an unstrukturierten Daten bei den Speicherprozessen zu bewältigen und diese möglichst in Echtzeit oder ohne größere Zeitverluste zu analysieren. Dazu sind traditionelle Werkzeuge wie Data Warehouses oder Business IntelligenceBusiness Intelligence so nicht in der Lage. Aber gerade in Branchen wie Retail oder Gesundheitswesen müssen die Beteiligten häufig sehr schnell reagieren und sind auf aktuelle Daten angewiesen. Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

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