Big Data 2014 und die Elefantenrunde für das Enterprise

Das Hadoop-Wer-Gewinnt: Hortonworks versus Cloudera

| Autor / Redakteur: Thomas Drilling / Ulrike Ostler

Hadoop entwickelt sich zur Big-Data-Grundlage. Doch welcher Distributor sorgt für den erfolgreichen Einsatz im Unternehmen?
Hadoop entwickelt sich zur Big-Data-Grundlage. Doch welcher Distributor sorgt für den erfolgreichen Einsatz im Unternehmen? (Bild: VBM-Archiv)

Der Erkenntnis-Gewinn aus Big-Data-Projekten übersteigt oft die Erwartungen. Allerdings besteht das bezeichnende Charakteristikum darin, dass die Daten Teil des Problems sind. Mit der sich momentan abzeichnen Konsolidierung im Bereich der Hadoop-Distributionen, ist es für viele Unternehmen entscheidend, die Big-Data-Anwendungen planen, auf den richtigen Elefanten zu setzen.

Das CeBIT-Motto 2014 Big Data & Datability ist ein guter Indikator für den Stellenwert, den Big Data als Technologie-Thema innerhalb der IT insgesamt momentan einnimmt. Auch wenn der Begriff Big Data bisweilen mit seiner Schwammigkeit nervt und dessen inflationäre Verwendung den Verdacht schürt, hier würde wieder einmal nur neue Sau durchs Dorf getrieben, stellen nicht nur traditionelle Datenbank- und Data-Warehouse-Anbieter derzeit fest, dass es sich bei Big Data keineswegs um eine vorübergehendes Phänomen handelt. Sie investieren selbst ebenfalls in eine eigentlich konkurrierende Technologie, ebenso, wie es momentan alle großen IT-Player in dem Wissen tun, dass Big Data nicht mehr verschwinden wird.

Das Millionenspiel

Dass Intel den momentanen Marktführer Cloudera, was die Anzahl der Installationen betrifft, im vergangenen Monat im Rahmen dessen aktueller Finanzierungsrunde rund 740 Millionen Dollar reicher gemacht hat, welche damit ein Gesamtergebnis von 900 Millionen US-Dollar erzielte, ist nur das prominenteste Beispiel. Mit dem noch für dieses Jahr zu erwartenden Börsengang von Cloudera dürfte der Big-Data-Spezialist nach Einschätzung Analysten in Bälde rund 4 Milliarden Dollar wert sein.

Dagegen sind die rund 100 Millionen Dollar Kapital, die der Yahoo-Spin-Off Hortonworks als Haupt-Konkurrent im Rahmen seiner im vergangenen Monat abgeschlossenen Finanzierungsrunde an frischem Kapital aufnehmen konnte, zwar Peanuts, zeigt aber doch, in welcher Dimension sich die Zahlen bewegen, mit denen die Branche operiert.

Dabei sollte die Kapitalausstattung des jeweiligen Anbieters für Unternehmen, die den Einsatz von Big-Data-Anwendungen erwägen, aber nicht das einzige Kriterium für die Auswahl einer Hadoop-Lösung sein. Dass Hortonworks als einziger Anbieter einer so genannten Hadoop-Distribution und als Hadoop-Protagonist der ersten Stunde bereits zehn Jahre Hadoop-Erfahrung im die Waagschale werfen kann, zeigt nicht nur, dass die Bezeichnung „neu“ für Big Data als Technologietrend relativ ist, sondern auch, dass insbesondere Hortonworks strategisch gut aufgestellt ist.

Die wichtigsten Player

Mit dem Einstieg von Intel bei Cloudera und der Aufgabe der eigenen Hadoop-Variante reduziert sich die Anzahl derzeit marktrelevanten Hadoop-Distributionen auf acht, von denen Cloudera, Hortonworks, Microsoft. Amazon Elastic Map Reduce und Pivotal die wichtigsten und in der aktuellen Forrester-Wave-Analyse Big Data Solutions Q1 2014 berücksichtigt sind. Cloudera und Hortonworks operieren hier momentan als wichtigste Protagonisten des Genres an entgegengesetzten Polen auch wenn hinsichtlich des Etiketts „kostengünstig“ in Vergleich zu traditionellen Datenbank- und Data-Warehouse-Lösungen eher auf der gleichen Seite stehen.

Da Amazons Hadoop-Distribution auf dem Einsatz des eigenen Cloud-Speichers S3 anstelle von HDFS ausgelegt ist, scheidet sie für viele Anwender aus, ebenso wie die direkt auf das Unix-Dateisystem anstelle von HDFS aufsetzende MapR-Distribution. Nahezu alle in diesem Jahr veröffentlichten Big-Data-Studien, wie „Big Data Analytics in Deutschland 2013“ von IDC kommen zu dem Schluss, dass sich der Markt künftig auf Hortonworks und Cloudera konzentrieren wird, was sich auch in der skizzierten Kapitalausstattung widerspiegelt.

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