Viele Unternehmen erwägen, ihre Infrastruktur in die Cloud zu migrieren oder hybride Cloud-Lösungen zu nutzen. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, die wichtigsten Merkmale des Cloud Computings zu beschreiben und die Vorteile der Migration von Unternehmenssystemen in die Cloud darzustellen.
Was ist Cloud Computing?
Cloud Computing ist eine Gruppe von Diensten, die darauf ausgerichtet sind, Unternehmen eine sofort einsatzbereite, individuell anpassbare IT-Infrastruktur bereitzustellen, die für Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenanalyse, maschinelles Lernen und den Betrieb von Live-Systemen genutzt werden kann, die das Unternehmen für seine Funktion benötigt (z. B. Lagerdaten oder Live-Online-Scoring-APIs). Es handelt sich um ein ständig wachsendes Geschäftsfeld, das die On-Premise-Infrastruktur ersetzt oder ergänzt.
Infrastrukturwartung bei Cloud-Computing-Diensten
Das Wichtigste hierbei ist, dass der Cloud-Anbieter (zum Beispiel Google Cloud Platform oder Microsoft Azure) für die gesamte Wartung der Infrastruktur verantwortlich ist – das Unternehmen muss sich nicht um den Kauf von Maschinen, Servern, die Wartung des Netzwerks usw. kümmern – alles auf der Infrastrukturseite wird vom Cloud-Anbieter übernommen. Der Cloud-Speicheranbieter garantiert dem Kunden zudem, dass die Daten sicher gespeichert werden (Schutz vor Datenverlust) und die Prozesse ordnungsgemäß laufen. Die Rolle des Kunden besteht darin, seine Geschäftsanforderungen und -bedürfnisse zu definieren, und in Zusammenarbeit mit dem Cloud-Anbieter wird die richtige Konfiguration eingerichtet, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Kostenmanagement und Preisgestaltung im Cloud Computing
Kostenmanagement und Kosteneffizienz sind ebenfalls zentrale Aspekte des Cloud Computings – der Kunde erhält sofort und präzise Informationen über die Kosten für den Start und Betrieb einer Cloud-Infrastruktur und kann seine Ausgaben nahezu in Echtzeit überwachen. Er zahlt nur für die tatsächlich genutzte Infrastruktur und muss keine Server oder Maschinen kaufen. Die Kosten können dann auf Projekte aufgeteilt werden, sodass ersichtlich ist, welches Projekt oder welche Abteilung die meiste Infrastruktur nutzt. Das Kostenreporting ist in diesem Fall wesentlich einfacher und übersichtlicher.
Ressourcenflexibilität im Cloud Computing
Betrachten wir ein einfaches Szenario: Sie möchten eine Datenanalyse durchführen, die viel CPU und RAM erfordert, und alle Ihre On-Premise-Server verfügen derzeit nicht über die nötigen Kapazitäten (sei es wegen aktueller Auslastung oder generell fehlender Rechenleistung). In diesem Fall sind Sie auf Ihre „harte“ Infrastruktur angewiesen und müssen auf freie Ressourcen warten oder eine leistungsfähigere Maschine kaufen, deren Rechenleistung aber nur für kurze Zeit benötigt wird. Wenn die Maschine dann ungenutzt bleibt, ist das buchstäblich Geldverschwendung.
Mit einer cloudbasierten Infrastruktur gibt es dieses Dilemma nicht: Innerhalb von fünf Minuten können Sie Ihre Rechenleistung erhöhen, zum Beispiel den RAM Ihrer virtuellen Maschine von 8 auf 128 GB aufstocken und ebenso die verfügbare CPU-Leistung (z. B. die Anzahl der Kerne) erhöhen. Wichtig ist auch: Sie können dies auf einer bereits laufenden Maschine tun – Ihr Betriebssystem und alle installierten Frameworks und Pakete bleiben erhalten.
Ihre Analyse kann dann durchgeführt werden und läuft deutlich schneller ab. Wichtig ist auch, dass diese Änderung temporär sein kann, das heißt, Sie können die Rechenleistung nur für die Dauer der Berechnungen erhöhen und danach wieder reduzieren, um Kosten zu sparen. Das sorgt sowohl für Kosten- als auch für Zeiteffizienz – statt auf Ergebnisse zu warten oder Zeit mit Fehlerbehebung und wiederholten Berechnungen zu verlieren, können Sie die Rechenzeit minimieren und sich stärker auf die Auswertung der Ergebnisse oder die Weiterentwicklung des Prozesses konzentrieren.
Maschinelles Lernen in der Cloud
Ein weiteres wichtiges Thema ist das Einrichten von Machine-Learning-Umgebungen für Ihre Analysen. In On-Premise-Setups dauert es in der Regel lange, ein System mit allen notwendigen Programmen, Paketen und Frameworks für maschinelles Lernen einzurichten.
Cloud-Computing-Anbieter stellen uns fertige Maschinen-Images zur Verfügung, die angepasst oder modifiziert werden können. Dadurch entfällt der gesamte Einrichtungsprozess, denn in der Cloud dauert das Setup meist nur wenige Minuten und die Maschine ist einsatzbereit für Analysten oder Data Scientists.
Werden Anpassungen an der Umgebung vorgenommen (z. B. eigene Pakete installiert), kann diese Umgebung leicht repliziert werden, etwa wenn ein neuer Mitarbeiter hinzukommt. Das hilft Ihrem Unternehmen, sich wieder auf die Analyse und die Ergebnisse zu konzentrieren, statt auf das Einrichten der Infrastruktur und das Lösen technischer Probleme.
Das reduziert auch die Kosten für On-Premise-Maschinen. Da Datenspeicherung, -verarbeitung und Berechnungen in der Cloud erfolgen, ist kein leistungsstarker Laptop für den Analysten mehr nötig – Sie können sich auf die Arbeitsumgebung konzentrieren, denn die Rechenleistung steht in der Cloud jederzeit zur Verfügung.
Cloud-Beratung
Viele Unternehmen verfügen beim Aufbau ihrer Infrastruktur nicht über das nötige Know-how und sind auf externe Dienstleister angewiesen, die ihnen Infrastrukturservices bereitstellen. Bei On-Premise-Lösungen ist die Lösung meist individuell auf das Unternehmen zugeschnitten. Das kann ein Vorteil sein, aber diese Lösung ist oft wenig flexibel. Und jede neue Änderung kostet Zeit und Geld.
Im Cloud Computing profitieren wir von der Erfahrung der Anbieter, die viele fertige Lösungen und die Unterstützung ihrer Berater bieten, die Ihrem Unternehmen helfen, die besten Produkte für Ihren Anwendungsfall auszuwählen und Sie beim Onboarding und der Weiterentwicklung unterstützen.
DS Stream – Ihre Cloud-Experten
DS Stream ist ein Unternehmen, das sowohl über Cloud-Computing-Infrastruktur-Expertise als auch über analytischen Hintergrund verfügt. Unser Team besteht aus Spezialisten, die Cloud-Lösungen für Ihre Geschäftsanforderungen auswählen, einrichten und betreuen und diese auf Ihre Bedürfnisse zuschneiden.
Wir helfen Ihnen bei der Auswahl des passenden Anbieters, der Ihnen die Cloud-Services bietet, die Sie benötigen, und unterstützen Sie bei der Migration Ihrer Geschäftssysteme in die Cloud. Außerdem bieten wir Ihnen Expertise in der Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen – unsere Data Scientists und Data Engineers helfen Ihnen beim Aufbau von Datenflüssen und der Entwicklung komplexer Machine-Learning-Prozesse.
Kontaktieren Sie uns gerne jederzeit, wenn Sie erwägen, Ihre Geschäftsprozesse in die Cloud zu verlagern.
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