SaaS-Management für On-Premise-Tools nutzen vereinfacht IT-Operationen

Vor langer Zeit, als die monolithischen „Big Iron“-Systeme in Glashaus-Rechenzentren ausfielen, wurde das Ereignis oft als „Abend“ beschrieben – ein kryptischer IBM-Fehlercode für „ABnormal END“. Zwar begleitet von zusätzlichen Diagnostiken, bot er selten einen klaren Hinweis und zwang Operatoren zu manueller Detektivarbeit, um den Schuldigen zu finden.

Als Rechenleistung surfte und Software schlauer wurde, begannen Systeme, reichhaltigere forensische Daten zu produzieren. Doch die schiere Komplexität moderner IT-Umgebungen hielt Diagnostik nur einen Schritt hinterher. Ein ausuferndes Anbieter-Ökosystem entwickelte einen gewaltigen „Management-Stack“, der in großen Unternehmen Teams von Spezialisten forderte.

Bis 2017 hatte die Industrie den Shift von Glashäusern zu Cloud-zentrischen Workloads vollzogen. Ein aktueller Forbes-Artikel stellt fest, dass Analystenprognosen ein Cloud-Computing-Adoptionswachstum von nahezu 20 % jährlich vorhersagen. Dennoch behalten viele Organisationen On-Premise-Rechenzentren und Remote-Standorte bei – sei es, weil bestimmte Workloads als zu strategisch für Migration gelten, oder weil Legacy-Systeme sich dem Rehosting widersetzen. Das Resultat ist eine hybride Landschaft, in der sowohl Cloud- als auch On-Premise-Assets koexistieren und Managementkomplexität verstärken.

Diese disparaten Umgebungen zu managen, fühlt sich an wie Feuerjonglieren – verschiedene Tools, variierende Prioritäten, ein ständiger Kampf, Performance und Kosten in Schach zu halten. Glücklicherweise kann die Cloud selbst helfen, das Chaos zu zähmen.

Cloud- und SaaS-Applikationen managen sich nicht selbst

Während das Versprechen vollautonomer Cloud-Operationen einst unvermeidlich schien, ist die Realität, dass hybride Umgebungen die wahrscheinliche Zukunft sind. IT Management as a Service (ITMaaS) Plattformen bieten nun einheitliche Kontrolle über Public Cloud, Private Cloud und On-Premise-Infrastruktur.

Zum Beispiel liefert Fujitsus ITMaaS eine Suite SaaS-basierter Applikationen, die Infrastruktur-Monitoring, Kapazitätsplanung und Service-Desk-Funktionen abdecken – Fähigkeiten, die traditionell von In-House-Teams gehandhabt wurden. Fujitsu betont, dass ihre Lösung nativ On-Premise oder vollständig in der Cloud deployt werden kann, was Flexibilität für Multi-Site-Architekturen bietet.

Ein weiterer bemerkenswerter Einstieg ist Turbonomic, das eine Hybrid-Cloud-Management-Engine bereitstellt, die On-Premise- und Public-Cloud-Assets „in Echtzeit selbst managen“ lässt. Seine Decision Engine kuratiert kontinuierlich Workload-Nachfrage und passt Ressourcenversorgung dynamisch an, um Applikationen auf Spitzenleistung zu halten, während Kosten minimiert werden.

Mike Matchett von der Taneja Group bemerkt: „Selbst in einem hyperkonvergenten oder hybriden Rechenzentrum werden IT-Stunden noch durch interne Operations- und Management-Aufgaben verbraucht. Die Cloud, einen Cluster oder einen hybriden Betrieb zu fahren – und die Management-Tools selbst zu warten – kann eine massive Chore bleiben. IT wendet sich zunehmend der Cloud für IT Management as a Service zu.“

Jenseits der Kernrechenzentren fügt das Warten von Remote-Büros eine weitere Komplexitätsschicht hinzu. Remote-Standorte verlassen sich stark auf sichere, zuverlässige Konnektivität und profitieren oft von einer Cloud-nativen Sicht, die Bias Richtung On-Premise-Prioritäten vermeidet. Da Cloud-Assets typischerweise über öffentliche Infrastruktur interfacen, passen sie natürlich zu den Bedürfnissen geografisch verteilter Operationen.

Wenn Infrastrukturkapazitäten in der Cloud residieren, werden sie verfügbar, wann und wo immer sie gebraucht werden. SaaS-Produkte zu nutzen, kann IT-Mitarbeitern wertvolle Zeit sparen, führt aber auch neue Abstraktionsschichten und potenzielle Transparenzlücken ein. Management zu vereinfachen ist daher kritisch, während sich IT-Ökosysteme weiterentwickeln.