Rainer Sternecker

ist Senior Pre-Sales Solutions Architect bei SAS DACH

Cloud

Analytics in die Cloud: Wieso, weshalb, warum – und wie?

Immer mehr Geschäftsanwendungen wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, frei skalierbare Leistung und Kosteneffizienz. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen.

Um Performance und Mehrwert von Anwendungen in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen die Optionen abwägen und den für die konkrete Situation passenden Ansatz finden.

Attraktive Kostenstellschraube

Kosteneinsparungen bleiben ein wichtiges Argument für einen Umzug in die Cloud. Unternehmen, die sich dafür entscheiden, können im Vergleich zum Unterhalt einer eigenen Infrastruktur bis zu einem Drittel an Betriebskosten sparen. Services wie Rechenkapazität und Speicher lassen sich via „pay per use“ nutzen, sodass Unternehmen nur die tatsächliche Leistung zahlen. Und das ist nicht trivial, denn bei einem KI-Projekt können auch einmal 2.000 CPUs zugleich in Anspruch genommen werden. Speicherplatz kostet in der Public Cloud in der Regel nur ein Zehntel im Vergleich zu Speichersystemen, die im Unternehmen vorgehalten werden.

Cloud (Bild: Shutterstock)

Drei Wege führen in die Cloud

Es gibt im Wesentlichen drei Möglichkeiten, Anwendungen in die Cloud zu bringen: Rehosting, Replatforming oder Repurchasing. Jede bringt andere Kosten, Anforderungen und Vorteile mit sich.

Rehosting verlagert die Applikation unverändert in eine Public Cloud wie Amazon Web Services (AWS). Das schafft Kosteneinsparungen sowie Basisskalierbarkeit, und Rechenzentrumskapazitäten werden für andere Zwecke frei. Das Gute daran ist, dass Anwendungen und Nutzeroberflächen gleichbleiben. Der Nachteil ist: Die Anwendungen schaffen in diesem Fall nicht die volle Agilität, Skalierbarkeit und Innovation.

Bei Replatforming wird die Architektur so angepasst, dass die Anwendung beste Performance in der Cloud erreicht und sämtliche Vorteile erschließt, die dieser Ansatz bereithält. Neue Anwendungen lassen sich schnell einbinden, vorhandene ohne größeren Aufwand modifizieren. Ein Vorteil ist, dass dieser Ansatz sukzessive umgesetzt werden kann.

Repurchasing bedeutet, dass Anwendungen komplett neu angeschafft, entwickelt oder umgeschrieben werden, damit sie in einer Cloud-Umgebung laufen können. Das kann sich zu einem sehr umfangreichen Projekt ausweiten. Man sollte sich Kosten- und Zeitaufwand daher ganz genau anschauen, um zu beurteilen, ob es sich lohnt.

Die Zeit ist reif
Cloud wird zunehmend Mainstream, denn Unternehmen entwickeln nach und nach Vertrauen, auch geschäftskritische Anwendungen dorthin zu verlagern. Gerade Sicherheitsbedenken lassen sich aushebeln, denn, während herkömmliche Perimeter-Sicherheitstechnologie oftmals ungenügend ist, kann man Sicherheitsprotokolle in der Cloud direkt mit den einzelnen Assets verknüpfen. Einige Arten von Cyberattacken können zudem in der Cloud potenziell besser abgewehrt werden.

Und es wird technologisch immer einfacher, in die Cloud zu migrieren. Eine Rolle spielen dabei Fortschritte bei Smart Metering, Microservices oder Cloud Management – und Containertechnologie.

Sprungbrett in die Cloud: Containertechnologie

Container sind die nächste Entwicklungsstufe in Sachen Virtual Computing. Jeder Container ist mit einem minimalen Betriebssystem ausgestattet, das gerade ausreicht, um die Anwendung darauf zu betreiben. Der Container kann in dem Ausmaß für CPUs, Speicher- und In-Memory-Verarbeitung skaliert werden, wie es die darunterliegende Hosting-Maschine erlaubt. Enterprise-Container-Plattformen schaffen die Voraussetzung für eine schnellere Bereitstellung und flexiblere Nutzung der zugrundeliegenden Hardware-Infrastruktur, als dies virtuelle Maschinen können.

Nächster Schritt: Cloud-Analytics

Etablierte Anwendungen aus Geschäftsbereichen wie Finance, HR, Supply Chain oder Marketing werden heute schon erfolgreich in der Cloud betrieben. Nun sind die Voraussetzungen erfüllt, um die Cloud-Vorteile auch im Hinblick auf wettbewerbsentscheidende Applikationen wie Advanced Analytics auszuschöpfen. Denn in der Cloud lassen sich unter Verwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning intelligente Anwendungen erstellen, ohne sich erst mit der Bereitstellung der technologischen Umgebung befassen zu müssen. Mit einer soliden Architektur und kontrollierter Migration in die Cloud können Unternehmen ihre Analysefähigkeiten und -Performance auf eine neue Ebene bringen.

Checkliste

Ob Unternehmen auf dem richtigen Weg sind, was ihre Cloud-Migration angeht, lässt sich ganz einfach anhand einer Checkliste überprüfen.

1. Welche Erwartungen an die Performance-Verbesserung und welche KPIs haben wir für Analytics-Anwendungen in der Cloud?
2. Haben wir sämtliche Optionen für die Migration in Betracht gezogen und eine Strategie, die Prioritäten und einen zeitlichen Rahmen vorgibt?
3. Haben wir die erforderlichen Analytics-Programme und Datenbestände? Und wissen wir, was genau davon in die Cloud verlagert werden soll?
4. Haben wir unsere Analytics-Abläufe und den Workflow der Anwender aufeinander abgestimmt? Wie können Cloud-basierte Data Warehouses und Werkzeuge diese unterstützen?
5. Haben wir die passende Cloud-basierte Plattform und Architektur für Migration und Betrieb?
6. Können wir wichtige Applikationen in Containern betreiben?
7. Haben wir das notwendige Know-how und den Support, um Applikationen in die Cloud zu migrieren und zu betreiben?
8. Bietet die Umgebung die erforderliche Skalierbarkeit, um selbst unsere umfangreichsten und komplexesten Analytics-Aufgaben auszuführen?
9. Stellt die Umgebung On-Demand-Zugang zu speziellen Werkzeugen und Technologien wie GPUs zur Verfügung?
10. Wie viele Anpassungen müssen wir an Datenarchitektur und Datenformaten vornehmen, um über die Cloud darauf zugreifen zu können? Haben wir eine Strategie für die Datenmigration?
11. Wie sehr wird sich die User Experience verändern und wie kommunizieren wir die notwendigen Veränderungen?
12. Wie müssen das Management, die Governance sowie die Kontrolle von Analytics und Daten für einen Betrieb in der Cloud angepasst werden?
13. Haben wir einen belastbaren Testplan, der sicherstellt, dass wir die Migration erfolgreich umsetzen können?