Bild: Promethium

Von den grossen IT-Anbietern auf fast allen Gebieten befinden sich viele in krisenhaften Situationen und in einem ständigem Umbau – von Personalkürzungen, Hinzukäufen von neuen Technologien und Firmen mangels eigener Innovationskraft (zum Beispiel IBM mit Red Hat und HPE mit 3PAR und Nimble Storage bis hin zu Teradata und Oracle). Anwender sind deshalb gezwungen, selbst permanent den sich verändernden Markt zu beobachten und auf neue Lösungen umzusteigen. Im folgenden ein paar Beispiele, die wir vor kurzem auf einer IT Press Tour in Kalifornien unter die Lupe nehmen konnten.

Redis Labs
Das indische Unternehmen Redis Labs, 2011 gegründet, bietet mit seiner NoSQL-Datenbank eine Alternative zu bisherigen mächtigen (und teuren) Datenbanken wie IBM DB2 oder Oracle an. Ihre Architektur stützt sich auf die neue Technologie von Microservices und wird in zwei Varianten angeboten – einmal als Redis Opensource (unterstützt von einer grossen Opensource-Community) und als Redis Enterprise mit professionellem Support. Die In-Memory-Datenbank kann sowohl im eigenen Rechenzentrum als auch in einer Cloud installiert werden, und auch hybride und multi-cloud Lösungen sind möglich (AWS, Google Cloud und Microsoft Azure). Die Einsatzmöglichkeiten sollen laut Hersteller unterschiedliche Industrien abdecken, wobei man bereits über 7.000 Kunden zählt. Die Anbindung an eine Opensource-Gemeinschaft sorgt dabei für einen kontinuierlichen Innovationsfluss. Es gibt bereits Datenbankerweiterungen für IoT- und AI-Umgebungen (Internet of Things und Artificial Intelligence). Auf der jährlich stattfindenden Anwenderkonferenz Redisconf werden jeweils viele Anwendungsfälle vorgestellt. Redis Labs hat in den bisherigen Finanzierungsrunden insgesamt 146 Millionen Dollar eingenommen. (www.redislabs.com)

Fivetran
Mit Unterstützung von Y-Combinator, einem amerikanischen Gründerzentrum, das Startups mit Finanzierung versorgt (und dafür sechs Prozent Firmenanteile bekommt), wurde 2012 Fivetran in die Lage versetzt, an seinem anspruchsvollen Projekt einer "data pipeline" für Data Warehouses zu arbeiten. 2015 konnte dann das fertige Produkt an die ersten Kunden ausgeliefert werden. Inzwischen hat man mehr als 600 Kunden, davon auch einige in Europa wie die Immobilienfirma Homeday aus Berlin, die Fivetran in Kombination mit Snowflake und Tableau einsetzt. Die Data Connectors von Fivetran werden auch von Google für sein “Bigquery”-Tool benützt. George Fraser, CEO und Co-Founder von Fivetran, erklärt das Produkt: "Jedes Unternehmen sollte zu allen seinen Daten einen einfachen Zugang haben, an einem Platz und in Echtzeit – unser Data Transfer Service (DTS) ist die Realisierung dieser Vision." Die Cloud-Lösung verfolgt den neuen Ansatz von ELT (Extract, Load and Transform), der das 18 Jahre alte Modell von ETL (Extract, Transform and Load) ablösen soll, das von den traditionellen Anbietern von Data Warehouses wie zum Beispiel IBM, Oracle oder Teradata verwendet wurde. Fivetran beschreibt seinen Ansatz auch als "fully-managed zero-configuration data pipeline as a service". Die europäischen Cloud-Angebote sind in Frankfurt und in Belgien stationiert, bezahlt wird mit einem jährlichen Subskriptionsbetrag. (www.fivetran.com)

Promethium
Ein ganz junges Startup aus den USA ist Promethium. Es wurde 2018 von Kaycee Lai gegründet, der vorher für Primary Data, Waterline Data und Delphix gearbeitet hatte. Bisher hat man erst 2,5 Millionen Dollar an Funding-Geldern auftreiben können, doch zu den Investoren gehören namhafte Firmen wie Zetta Venture Partners und Generation Ventures. Für Lai ergab sich aus seiner früheren Arbeit, dass die Data Governance, also der Überblick und die Verfügung über die eigenen Daten, in vielen Unternehmen nicht ausreichend gelöst sei. Vor allem hätten die Anwender mit sehr unterschiedlichen Datenquellen zu kämpfen, aber es fehlten bisher ein universeller Daten-Support, eine übergreifende Sicht auf die Daten und eine automatisierte, analytische Erfassung aller Datenquellen in ihrem ursprünglichen Kontext. Viele Unternehmen stehen vor dieser Problematik, aber bisher fehlte eine zuverlässige und schnelle Software mit einer funktionierenden gemeinsamen Datenplattform. Die Promethium-Architektur setzt auf flexible Standards, Machine Learning, Indexierung von Metadaten, API-Integration und Web-Services für eine global angelegte Automatisierung. Als Datenquellen dienen Datenbanken wie zum Beispiel MySQL, Oracle, Teradata, Hadoop von Hortonworks oder Cloudera sowie Aurora. Auf dem eher kryptisch anmutenden Namen der Webseite finden sich weitere Informationen zu Promethium: www.pm61data.com

Bild: Fivetran
Bild: Fivetran
Grafik: Redis Labs
Grafik: Redis Labs