Stabil, schnell oder skalierbar?
Datenbanken für die Produktions-IT
Die Vor- und Nachteile von SQL-, NoSQL- und Cloud-Datenbanken in Produktionsumgebungen werden noch immer diskutiert. Es wird höchste Zeit für ein Datenbankmanagement-System, das die Stärken aller drei miteinander verbindet.
Produktionsumgebungen stellen spezifische Anforderungen an Datenbankmanagement-Systeme. Durch die Einbindung in die Fertigungsprozesse brauchen sie ein stabiles Backend, während in der Regel nur wenige Nutzer über das Frontend händisch auf die Datenbank zugreifen. Automatisierte Funktionen spielen daher eine große Rolle bei der Effizienz und Betriebssicherheit Datenbank-gestützter Workflows.
Die steigende Flexibilisierung und Agilisierung der Produktionsprozesse fordert zudem entsprechende Anpassungen in der IT-Infrastruktur, wie der wachsende Einfluss von Container- und Microservices-Technologien und das Aufkommen von Edge Computing, bei dem ein Teil der IT-Intelligenz die Verarbeitung von Daten direkt dort übernimmt, wo sie entstehen. Das bedeutet gravierende Änderungen im Anforderungsprofil eines Datenbankmanagement-Systems für die Produktion. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
SQL als Mutter aller Datenbanken
SQL-Datenbanken haben eine lange Tradition, die bis in die Achtziger Jahre des letzten Jahrhunderts zurückreicht. Mitte der Neunziger Jahre rückten relationale, transaktionsorientierte Datenbanksysteme (RDBMS) sogar ins Zentrum der strategischen Planung von Client-Server-Architekturen. Diese Rolle haben sie längst verloren, trotzdem sind SQL-Datenbanken vor allem in Legacy-Systemen immer noch weit verbreitet. Und aufgrund der großen Verbreitung und des nach wie vor reichlichen vorhanden SQL-Knowhows wird natives SQL weiter häufig als Abfragesprache für transaktionsorientierte Anwendungen verwendet.
Die größte Stärke von SQL-Datenbanken ist aber gleichzeitig ihre größte Schwäche. Sie gelten zwar als stabil, aufgrund ihres starren schematischen Aufbaus aber als unflexibel und begrenzt in ihren Skalierungsmöglichkeiten. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Auftritt von NoSQL
Hier schlägt die Stunde von NoSQL-Datenbanken. Da sie nicht an das starre Tabellenschema transaktionaler SQL-Datenbanken gebunden sind, sind sie hochvariabel. Sie arbeiten mit flexiblen Datenmodellen (Key-Value, dokumentenorientiert oder sogar Multi-Modal) und besitzen dadurch die Fähigkeit zur Speicherung auch von unstrukturierten Daten. Durch die theoretisch unbegrenzte horizontale Skalierbarkeit sind sie prädestiniert für große bis größte Datenmengen und Durchsatzraten. Das ist die Voraussetzung für Big Data und Business Analytics.
In Produktionsumgebungen spielt Edge Computing eine zunehmend wichtige Rolle, beispielsweise für das Erfassen und Verarbeiten von Sensordaten im Internet of Things (IoT). Auf dem Endgerät können neben der Light-Instanz der NoSQL-Datenbank auch ausgewählte Teilmengen oder die gesamten in der Database gespeicherten Daten zur Verfügung gestellt werden. Eine Abfrage (Query) kann dann von der Light-Instanz direkt vor Ort bearbeitet, und später mit der zentralen Datenbank durch ein inkrementelles Update der Daten in beiden Richtungen synchronisiert werden.
