Big Data Infrastruktur mit HPC Storage 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. Big Data umfasst weit mehr als die reine Speicherung großer Datenmengen: Von der Datenerfassung und -integration über die strukturierte Verwaltung bis zur Analyse mit KI- und Machine-Learning-Verfahren entstehen komplexe Workflows mit hohen Anforderungen an Performance und Skalierbarkeit.
- Stabil unter Parallelzugriff und Dauerlast – konstant hohe IOPS und stabile Latenz, damit Rechenressourcen ihr Potenzial ausschöpfen.
- S3-kompatible Big-Data- und KI-Workflows – skalierbare Datenplattformen, Data Lakes und API-basierte Datenzugriffe.
- Für skalierbare Datenmengen und performante Datenverarbeitung – Worker Pool, Power Pool oder High Availability, Kubernetes in Sekunden.
- Managed Server für anspruchsvolle Workloads – Monitoring, Performance-Optimierung, Skalierungsanpassungen und direkte technische Ansprechpartner.
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.
Anwendungsbereiche für Big Data
Die Cloud-Infrastruktur wurde gezielt so konzipiert, dass sie diese Use Cases abbildet – mit Hosting als technischer Grundlage, Compute-Ressourcen für Analyse-, Streaming- und HPC-Prozesse und einer Speicherarchitektur, die große Datenmengen effizient verarbeitet, speichert und parallel bereitstellt.
Datenanalyse
Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter großer Datenmengen – Rohdaten aus IoT-Systemen, Logfiles, Transaktionssystemen oder Sensoren als Grundlage für Analysen, Machine-Learning-Modelle und Echtzeit-Auswertungen; der Stack dazu auf Data Analytics.
Data Streaming & Echtzeitverarbeitung
Kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen mit stabiler Performance unter hoher IO-Last – Streaming-Frameworks wie Apache Kafka, Spark oder Flink auf ccloud³ VMs, Kubernetes-Clustern oder Dedicated Servern.
KI- und Machine-Learning-Workloads
Training und Inferenz mit hohem Datenzugriff und paralleler Verarbeitung – auf GPU-optimierten Servern mit S3-Data-Lake und NVMe-Volumes; Details auf LLM-Inferenz.
HPC- und Simulationsumgebungen
Rechenintensive Workloads mit planbarer Speicher- und Durchsatzleistung – HPC-Server und Block Storage, der unter Parallelzugriff stabile IOPS liefert.
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.
- 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.
Die passenden centron Produkte
Mit diesen Bausteinen setzen Kunden Big-Data- und Streaming-Workloads typischerweise um – kombinierbar und jederzeit erweiterbar.
- Worker, Power & HA Pool
- Linux & Windows
- Stundengenau abgerechnet
- Stabile IOPS unter Last
- Im Betrieb erweiterbar
- Snapshot-fähig
- S3-kompatible API
- Traffic kostenlos
- Unbegrenzt skalierbar
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.
| Baustein | Preis |
|---|---|
| ccloud³ VMs | ab 3,12 € / Monat |
| Volumes (NVMe Block Storage) | ab 0,05 € / GB · Monat |
| S3 Object Storage | ab 5,00 € / Monat |
Häufig gestellte Fragen
Was sind typische Anforderungen von Big-Data-Workloads?
Wie verarbeite ich Rohdaten oder Echtzeitdaten effizient?
Kann ich bei centron Server mieten – auch für Apache Kafka oder Spark?
Welche Storage-Option eignet sich für große Datenmengen?
Warum ist Storage-Performance bei Big Data so entscheidend?
Wo werden die Daten gespeichert?
Worin unterscheidet sich centron von klassischen Cloud-Anbietern?
Kann die Umgebung selbst betrieben oder vollständig gemanagt werden?
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