Infrastruktur & Daten – Big Data & HPC Storage

Big Data Infrastruktur mit HPC Storage – optimiert für hohe IO-Last und Data-Streaming

Stabil unter Parallelzugriff und Dauerlast, S3-kompatible Big-Data- und KI-Workflows – für skalierbare Datenmengen und performante Datenverarbeitung.

Warum centron

Performance-Architektur für anspruchsvolle Big Data Workloads

Eine leistungsfähige Big-Data-Infrastruktur setzt sich aus mehreren Ebenen zusammen: Die Hosting-Umgebung bildet die technische Grundlage für den stabilen Betrieb, Compute-Ressourcen liefern die Rechenleistung für Analyse-, Streaming- und HPC-Prozesse, und die Speicherarchitektur entscheidet, wie effizient große Datenmengen verarbeitet, gespeichert und parallel bereitgestellt werden.

ccloud³ Virtuelle Maschinen

Worker Pool für leichte bis mäßige Last, Power Pool für hohe CPU-Anforderungen, High Availability für maximale Ausfallsicherheit – starten Sie heute eine Data-Streaming-VM.

centron Kubernetes

In Sekundenschnelle ein Kubernetes-Cluster erstellen und die Leistungsfähigkeit der Containerisierung nutzen, um Streaming- und Analyse-Anwendungen einfach zu skalieren.

S3 Object Storage

Umfangreiche Daten S3-kompatibel speichern – skalierbare Datenplattformen, Data Lakes und flexible, API-basierte Datenzugriffe, wie sie in Big-Data- und KI-Umgebungen üblich sind.

Volumes Block Storage

NVMe-Volumes für IO-intensive Workloads mit hoher Parallelität: stabile, planbare Performance unter Last und zusätzlicher SSD-Speicher bei Bedarf.

Storage als Leistungsfaktor

Konstant hohe IOPS und stabile Latenz

Bei der Analyse großer Datenmengen, HPC-Anwendungen oder Data-Streaming-Prozessen kommt es auf konstant hohe IOPS und stabile Latenz an – selbst leistungsfähige Rechenressourcen schöpfen ihr Potenzial nur aus, wenn der Storage dauerhaft mithält. Block Storage liefert planbare Performance unter Parallelzugriff, S3-kompatibler Object Storage trägt skalierbare Datenplattformen. Und statt die Plattform selbst zu betreiben, können Sie sich für ein Managed-Server-Modell mit technischer Betriebsverantwortung entscheiden.

NVMe + S3Block Storage für IO-Last · Object Storage für Datenplattformen
centron vs. IONOS für Big-Data-Workloads Managed Server für anspruchsvolle Workloads
  • Datenanalyse – Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter großer Datenmengen.
  • Data Streaming & Echtzeitverarbeitung – kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen mit stabiler Performance unter hoher IO-Last.
  • KI- und Machine-Learning-Workloads – Training und Inferenz mit hohem Datenzugriff und paralleler Verarbeitung.
  • HPC- und Simulationsumgebungen – rechenintensive Workloads mit planbarer Speicher- und Durchsatzleistung.
Empfohlene Bausteine

Die passenden centron Produkte

Mit diesen Bausteinen setzen Kunden Big-Data- und Streaming-Workloads typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.

ccloud³ VMs
Ab
3,12 € / Monat
Compute on demand
  • Worker, Power & HA Pool
  • Linux & Windows
  • Stundengenau abgerechnet
Volumes
Ab
0,05 € / GB · Monat
NVMe Block Storage
  • Stabile IOPS unter Last
  • Im Betrieb erweiterbar
  • Snapshot-fähig
S3 Object Storage
Ab
5,00 € / Monat
Skalierbarer Speicher
  • S3-kompatible API
  • Traffic kostenlos
  • Unbegrenzt skalierbar
Kurz beantwortet

Was kostet Big-Data-Infrastruktur bei centron?

Big-Data-Infrastruktur mit HPC Storage bei centron: ccloud³ VMs ab 3,12 € pro Monat als Compute-Basis, NVMe-Volumes ab 0,05 € pro GB und Monat für IO-intensive Workloads und S3 Object Storage ab 5,00 € pro Monat für Data Lakes – stundengenau abgerechnet, ohne Mindestlaufzeit. Für Apache Kafka, Spark oder Hadoop stehen zusätzlich Managed Server mit technischer Betriebsverantwortung bereit. Betrieb in eigenen deutschen Rechenzentren, nach ISO 27001 auf Basis IT-Grundschutz zertifiziert und mit uneingeschränktem BSI C5:2020 Typ 1-Testat. Neue Konten erhalten 200 € Startguthaben.

Bausteine und Preise
BausteinPreis
ccloud³ VMsab 3,12 € / Monat
Volumes (NVMe Block Storage)ab 0,05 € / GB · Monat
S3 Object Storageab 5,00 € / Monat
Big-Data- und Storage-Workloads

Häufig gestellte Fragen

Was sind typische Anforderungen von Big-Data-Workloads?

Große Datenvolumen, parallele Verarbeitung und hohe Zugriffsraten. Neben skalierbarer Rechenleistung sind stabile Storage-Performance, planbare Latenz und flexible Erweiterbarkeit entscheidend – sonst werden Analyse-, KI- oder Streaming-Prozesse zum Engpass. In vielen Szenarien werden Rohdaten zunächst ungefiltert aus IoT-Systemen, Logfiles, Transaktionssystemen oder Sensoren gesammelt und bilden die Grundlage für Analysen, Machine-Learning-Modelle oder Echtzeit-Auswertungen.

Wie verarbeite ich Rohdaten oder Echtzeitdaten effizient?

Rohdaten – ob Systemlogs, Telemetriedaten oder Nutzerverhalten – lassen sich über Streaming-Frameworks wie Apache Kafka, Spark oder Flink verarbeiten. Unsere Kubernetes-Cluster, VMs und GPU-optimierten Server bieten dafür die nötige Performance.

Kann ich bei centron Server mieten – auch für Apache Kafka oder Spark?

Ja: leistungsstarke dedizierte Server, Managed Server und VMs für Anwendungen wie Apache Kafka, Spark oder Hadoop – flexible und sichere Hosting-Optionen für Data Streaming.

Welche Storage-Option eignet sich für große Datenmengen?

Für IO-intensive Anwendungen mit hohem Parallelzugriff empfiehlt sich Block Storage mit planbarer Performance. Für skalierbare Datenplattformen, Data Lakes und API-basierte Workflows ist S3-kompatibler Object Storage geeignet. Die optimale Lösung hängt vom Zugriffsmuster und der Laststruktur Ihres Workloads ab.

Warum ist Storage-Performance bei Big Data so entscheidend?

Bei der Analyse großer Datenmengen, KI-Workloads oder HPC-Anwendungen entsteht hohe IO-Last. Wenn die Speicherarchitektur nicht mithält, werden Rechenressourcen ausgebremst. Konstante IOPS und stabile Latenz sind daher zentrale Faktoren für eine leistungsfähige Plattform.

Wo werden die Daten gespeichert?

In hochsicheren Rechenzentren in Deutschland. Dadurch bleiben Datenstandort, rechtliche Rahmenbedingungen und Datensouveränität klar definiert und nachvollziehbar.

Worin unterscheidet sich centron von klassischen Cloud-Anbietern?

Standardisierte Cloud-Modelle sind primär auf breite Self-Service-Szenarien ausgerichtet. centron fokussiert auf performance-orientierte Infrastruktur für anspruchsvolle Workloads – inklusive dedizierter Ressourcen, NVMe-basierter Storage-Optionen und persönlicher 24/7-Betreuung. Zum Vergleich mit IONOS.

Kann die Umgebung selbst betrieben oder vollständig gemanagt werden?

Beides. Sie verwalten Ihre Plattform eigenständig oder entscheiden sich für einen Managed Server mit Monitoring, Performance-Optimierung und technischer Betriebsverantwortung – gerade bei hoher IO-Last und wachsendem Datenvolumen entlastet das den Betrieb erheblich.
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