Selbstbetriebene Rechenzentren sind vor allem eins: Unflexibel in der Anwendung, oft sehr teuer im Betrieb und in vielen Fällen vollkommen Cloud-untauglich. Wie gut, dass es einen Ausweg aus diesem Dilemma namens Hybrid-Cloud gibt. Denn damit gelingt der Umzug vom eigenen Data Center in die Public Cloud, und das genau in dem Tempo, das den eigenen Zielen und Ressourcen angemessen erscheint. Eine Strategiewechselanleitung.
Jahrzehntelang hat das eigene Rechenzentrum als Basis für Anwendungen und Daten sehr gut funktioniert. Doch dann veränderte sich das Anwender:innen-Verhalten, und mit einem Mal war der Firmenschreibtisch nicht mehr das Zentrum der eigenen Arbeit. Damit ging der Wunsch einher, auf die Applikationen und Daten von überall aus zugreifen zu können. Das war die Geburtsstunde der VPN-Anbindungen.
Die Anfänge des Cloud Computing-Zeitalters
Doch der Frust rund um die verschlüsselten Zugänge in das eigene Rechenzentrum wuchs, und so wurde der Ruf nach neuen IT-Umgebungen laut und lauter. Die Idee für bessere Bewertungen der eigenen IT-Infrastruktur war geboren: Cloud Computing. Das war Mitte der 1990er Jahre.
Und heute, knapp 30 Jahre später, scheint die Cloud Besitz ergriffen zu haben von Applikationen und Daten vieler Anwender:innen. Und doch befinden sich nach wie vor zahlreiche Unternehmen im Dornröschenschlaf, was die Frage „Cloud oder nicht Cloud?“ betrifft. Dabei ist die Antwort darauf recht einfach: Ohne Cloud lässt sich die erforderliche digitale Transformation nicht erreichen. Doch wie vorgehen beim Umzug vom Rechenzentrum in die Cloud?
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Die Hybrid-Cloud als Ausgangspunkt der digitalen Transformation
Ein erster sinnvoller Schritt ist dabei eine Mischform von Data Center und der sogenannten Public Cloud, so wie sie beispielsweise Microsoft (Azure) und Amazon (AWS) betreiben. Die Kombination aus eigenen und gemieteten Ressourcen nennt sich Hybrid-Cloud und findet mehr und mehr Nachahmer. Doch wie vorangehen für eine bestmögliche Transformationsstrategie?
Nun, zunächst einmal gilt festzuhalten, dass eine hybride Cloud-Infrastuktur eine gute Grundlage für die Zusammenarbeit der IT- und DevOps-Abteilungen bildet. Denn damit lässt sich die vorhandene Technik bestmöglich nutzen, verwalten und optimieren.
Darüber hinaus stehen den Entwicklerteams cloud-basierte Software-Komponenten wie Kubernetes zur Verfügung, mit denen sich Software orchestrieren und verwalten lässt. Damit können dringend benötigte, cloud-nahe Anwendungen schneller bereitgestellt werden. Zudem lassen sich Applikationen und Workloads auf unterschiedlichen Cloud-Instanzen nutzen.
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Daten gemeinsam und datenschutzkonform in der Hybrid-Cloud
Neben dieser Vereinheitlichung der technischen Grundlagen spricht für eine Hybrid-Cloud auch die gemeinsame Datenbasis. So können Anwender:innen die erforderlichen Daten gemeinsam verwenden, und das, unter Berücksichtigung bestimmter Regeln und Vorschriften, vollkommen datenschutzkonform. Damit wird der Firmencompliance bestmöglich Rechnung getragen.
Die hybride Cloud erlaubt es außerdem, die vorhandene Technik effizienter zu nutzen, da einzelne Komponenten zusammengeführt werden können. So lassen sich Speicherbausteine, Prozessoren und weitere Komponenten virtualisieren, und das sogar in Kombination mit der Hybrid-Cloud. Damit können beispielsweise Anwendungen in der Public Cloud ausgeführt werden, die Daten wiederum lassen sich aus Datenschutzgründen im eigenen Rechenzentrum speichern. Die perfekte Symbiose aus Private und Public Cloud.
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Mit den richtigen Tools die passende Public Cloud finden
Doch woher weiß man, welche Public Cloud-Instanzen sich für die eigenen Anwendungen am ehesten eignen? Nun, für die Beantwortung dieser Frage gibt es spezielle Tools wie den Intel Cloud Optimizer von Densify. Dieses Werkzeug erledigt genau das, wofür es programmiert wurde, nämlich anhand der eigenen Workloads den passenden Cloud Service Provider mit seinen individuellen Instanzen ausfindig zu machen.
Aus diesem Grund unterstützt der Optimizer die Public Cloud-Umgebungen der drei bekanntesten Anbieter, nämlich Google, Amazon (AWS) und Microsoft (Azure). Hierbei kommen übrigens Machine Learning-Algorithmen zum Einsatz, für ein bestmögliches Public-Cloud-Ergebnis.
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Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogposts hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.