Data-Tiering: „Wir lieben es.“ Nesto Software GmbH senkt Kosten für DSGVO-konformes Speichern

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Das Karlsruher Start-up Nesto Software GmbH adressiert mit seiner Software Unternehmen der Gastro-Branche. Zum Problem wird ausgerechnet der eigene Erfolg: Mit zunehmender Skalierung explodiert die Zahl der DSGVO-konformen Datensätze und verursacht Kostensteigerunge, bis Nesto IT-Experte Martin Löper und sein Team zu MongoDB finden.

Das Gastgewerbe ist selbst in „guten“ Zeiten ein hart umkämpfter Markt. Nachdem die Corona-Pandemie seit dem ersten Quartal 2020 Restaurants, Bars und Gaststätten weltweit zwang, ihre Tore für Gäste zeitweise zu schließen oder mit reduzierter Auslastung zu betreiben, haben sich die Wettbewerbsbedingungen noch weiter verschärft. Gastronomiebetriebe brauchen daher alle zur Verfügung stehenden Hilfsmittel, um im Rahmen der jeweils geltenden Verordnungen weiter Gäste bewirten zu können.

Nesto ist ein solches Tool. Die Plattform nutzt KI, um den Personalbedarf zu prognostizieren und gängige Arbeitsaufgaben wie Zeiterfassung oder die Verwaltung von Personalstammdaten zu automatisieren. Anstatt auf die Bauchentscheidungen eines Betriebsleiters angewiesen zu sein, können Restaurants mit Hilfe von Nesto sowohl die eigenen historischen Finanz- und Personalauslastungsdaten als auch externe Faktoren wie etwa das Wetter und COVID-19-Inzidenzraten heranziehen, um den genauen Personalbedarf zu prognostizieren und somit Kosten zu optimieren.

Das schnell wachsende Startup

Das 2017 gegründete Start-up Nesto mit Sitz in Karlsruhe beschäftigt heute bereits drei Mal so viele Mitarbeiter wie in seinem ersten Jahr und ist weiterhin auf Wachstumskurs. IT-Dienstleistungen für die Gastronomie – zu Beginn der Pandemie sah das nicht gerade nach einem vielversprechenden Geschäftsmodell aus. Doch nach dem ersten Schock erwies sich die Krise für das junge Software-Unternehmen als Chance zur Neukundengewinnung.

Denn gerade die sich schnell verändernden Personalanforderungen, mit denen Gastronomiebetriebe sich durch Zugangs- und Auslastungsbeschränkungen konfrontiert sehen, erhöhen den Bedarf für die innovative Management-Software von Nesto. Nachdem sie in kurzer Zeit bei über 100 Restaurants eingesetzt wurde, musste Nesto eine Datenbank finden, die die weitere Skalierbarkeit ohne höhere Kosten für die Datenspeicherung oder Abstriche bei der Benutzerfreundlichkeit gewährleisten würde.

Martin Löper, Cloud Solutions Architect bei der Nesto Software GmbH, erläutert die Aufgabenstellung: „Unser Ziel war es, eine intuitive Anwendung zu erstellen, die auf AWS gehostet und als Abo-Service für lokale Restaurants angeboten werden kann. Dafür brauchten wir eine robuste, kostengünstige und skalierbare Datenbank.“

MongoDB Atlas

Kurzzeitig stürzte sich Nesto in die Selbstverwaltung von MongoDB, entschied sich dann aber rasch für den Umstieg auf „MongoDB Atlas“, der verwalteten Multi-Cloud-Datenbank von MongoDB. Sie wurde speziell für agile Teams entwickelt, die lieber Zeit mit der Entwicklung von Anwendungen als mit der Verwaltung von Datenbanken verbringen. Und Zeit für die Entwicklung war genau das, was Nesto brauchte, um seine Markteinführungszeit zu verkürzen.

Löper führt aus: „Wir haben uns aus mehreren Gründen für Atlas entschieden. Zum einen ermöglicht Atlas das Hosting von Datenbanken auf mehreren Cloud-Plattformen, was uns die Flexibilität gibt, bei Bedarf den Anbieter zu wechseln. Zum anderen ist es eine vollständig verwaltete Datenbank, was die vergleichsweise hohe Fehleranfälligkeit einer eigenen Verwaltung deutlich reduziert.“

Aktuell nutzt Nesto AWS, um seine Anwendung zu betreiben. Das Frontend ist in Vue.js geschrieben und wird über „AWS Cloud Front“ bereitgestellt. Am Backend gibt es einen Application Load Balancer, der Anfragen an eine „AWS Fargate“-Containerflotte weiterleitet, die sich über VPC-Peering mit dem MongoDB Atlas Cluster verbindet.

„Es ist beeindruckend, wie schnell ein vollständiges Cluster mit Replikation eingerichtet werden konnte“, sagt Löper.

Navigation in den Untiefen der Datenschutzbestimmungen

Während es unkompliziert war, Atlas in Betrieb zu nehmen, erwiesen sich die Datenschutzbestimmungen und die 2018 in Kraft getretene DSGVO als Herausforderung. Denn beim Umgang mit Mitarbeiterdaten unterliegt Nesto wie alle anderen gewerblichen Anbieter den strengen Regularien. So hat die EU-Verordnung weitreichende Auswirkungen darauf, wie, für welche Zwecke und von wem personenbezogene Daten gespeichert und verarbeitet werden dürfen, wie auf sie zugegriffen wird und wie die Rechte der betroffenen Person – also derjenigen Person, deren Daten verarbeitet werden – zu wahren sind.

Das macht die Arbeit für das Nesto-Team komplexer. Denn sie sind es, die sicherstellen müssen, dass alle Mitarbeiterdaten in ihrem System ordnungsgemäß aufbewahrt werden, leicht zugänglich und dennoch sicher sind, und, dass jeder Datenzugriff nachvollziehbar ist.

Um diese Anforderungen zu erfüllen, entwickelte das Team eine Routine zur Leseprüfung in MongoDB Atlas. Sie besteht aus einer dedizierten Datenbanksammlung, in der jedes Dokument einem Leseprüfungsprotokoll zugeordnet ist. Gute Idee, enge Grenzen: Das „funktionierte anfangs gut für uns, aber mit zunehmender Skalierung unserer Anwendung sahen wir uns mit einem Problem konfrontiert“, beschreibt Löper die Entwicklung.

DSGVO sprengen die Kapazitäten

Innerhalb eines Jahres hatte die Audit-Collection über 50 Millionen Dokumente erreicht – und die erzeugten fast 80 Prozent aller Speicher- und Backup-Kosten. Die Erfüllung der gesetzlichen Vorgaben geriet zunehmend in Konflikt mit der Wirtschaftlichkeit.

Das Team sah sich nach Alternativen um, die kosteneffizienter für den Einsatzbereich 'Protokollarchivierung' sind. zu den Eigenschaften dieser Art von Daten gehört, dass sie "insert-only" sind, also niemals modifiziert werden. Außerdem werden die Daten nur bei förmlicher Aufforderung (nach DSGVO) durch den Kunden abgerufen.

Die typischen Echtzeiteigenschaften, wie millisekundenschnelle Datenbankabfragen, die typisch für MongoDB Cluster sind, sind hingegen nicht erforderlich. ELöper hält fest: „Es machte also Sinn auf ein Data-Tiering Modell umzusteigen."

Umstieg auf eine Data-Tiering

Zunächst erwogen die Entwickler, eine Datenpipeline zu bauen, um die Daten in den Cloud-Objektspeicher auszulagern. Dashätte jedoch zusätzliche Entwicklungsarbeit für die Einrichtung und Wartung nach sich gezogen und somit wiederum Ressourcen gebunden, die Nesto in die Entwicklung stecken wollte.

„Die Ausführung separater Abfragen zum Abrufen von Live- und Archivdaten über verschiedene Systeme hinweg und das anschließende Zusammenführen der Ergebnisse wäre für unsere Entwickler ziemlich mühsam geworden“, erörtert Löper. „Sie sind mit MongoDB vertraut und bevorzugen es, die mitgelieferten Werkzeuge zu verwenden.“

Also: Nesto musste seine Datenbankspeicherkosten in den Griff bekommen, wollte aber keine Ressourcen verlieren. Die Lösung für das Dilemma hat Das Unternehmen in der Atlas-Funktion „Atlas Online Archive“ gefunden. Damit können Benutzer Regeln erstellen, um selten genutzte Daten automatisch in einem vollständig verwalteten Cloud-Objektspeicher zu archivieren, während sie gleichzeitig die Möglichkeit haben, sie über einen einzigen Endpoint abzufragen.

Heute hat Nesto eine aktive Archivierungsregel für Daten, die älter als 14 Tage sind. Das entspricht etwa sechs Millionen Dokumenten, die pro Monat archiviert werden und auf die über den Online-Archive-Endpunkt zugegriffen werden kann.

Einfach und effektiv

„Es war einfach, Online Archive zu implementieren und eine kostengünstige Cold-Storage-Umgebung für Daten zu schaffen, die die Archivierung und das Tiering von Live-Clustern in einen vollständig verwalteten Speicher automatisiert“, sagt Löper. Mit der Aktivierung des Online-Archivs für die Audit-Collection spart Nesto 60 Prozent der reinen Speicherkosten ein. Bei den Kosten für Cloud-Backups beträgt die Ersparnis sogar 70 Prozent. Die Gesamtausgaben für Datenbankausgaben auf der Atlas-Plattform haben sich um 35 Prozent verringert.

Mit dem schnellen Wachstum von Nesto erhöhen sich auch die Datenmengen rasant. Zwischenzeitlich hat das Unternehmen ein Plug & Play IoT-Gerät entwickelt, das sich mit dem Kassensystem eines Kunden verbindet, um Umsatzdaten zu sammeln, die es für sein KI-basiertes Modell nutzt. Die Daten werden beim Lesen geparst und über Atlas-Cluster und „AWS S3“-Speicher geleitet.

„Die IoT-Geräte geben uns eine zusätzliche Möglichkeit, Daten automatisch zu sammeln, ohne unsere Kunden in ihrer Arbeit zu beeinträchtigen“, sagt Löper. „Wir lieben es, wie einfach der Umgang mit MongoDB Atlas zu erlernen ist und wie reibungslos das gesamte Ökosystem funktioniert.“

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