8 Schlüssel-Cloud-Computing-Modelle 2021

Cloud Computing = Bereitstellung diverser Services über das Internet: Server, Networking, Datenbanken, Storage, Software, Analytics, Intelligence.

Anders ausgedrückt: Cloud Computing transformiert IT-Infrastruktur in ein Utility. Sie verbinden sich via Internet mit der Infrastruktur und nutzen Ressourcen, ohne sie on-premises zu installieren/warten.

Cloud-Technologien ermöglichen: Pay-per-Use für genutzte Services, effizienteres Betreiben von Applikationen/Services, Skalierung nach Business-Bedarf.

In jüngster Zeit beliebte Option für Unternehmen/Privatpersonen: verbesserte Performance, Kosteneinsparung, Sicherheit, gesteigerte Produktivität.

Stand 2020: >50 % der Unternehmen verlagerten Operations in die Cloud (Flexera Report). Trend hält an: 46 % berichten Kosteneinsparungen.

Je nach spezifischen Anforderungen können Unternehmen wählen, wann, wo, wie sie Cloud Computing für effiziente, sichere IT-Lösungen nutzen.

Zur Navigation der Cloud-Komplexitäten beschreiben wir verschiedene Cloud-Computing-Typen mit Vor-/Nachteilen.

Kategorisierung: Service Models und Deployment Models. Beide im Detail.

Cloud Computing nach Service-Modellen

Drei wichtigste Service-Modelle: IaaS, PaaS, SaaS. Jedes repräsentiert unterschiedlichen Cloud-Stack-Bereich mit einzigartigem Feature-Set.

1. IaaS [Infrastructure as a Service]

Vorteile:

• Pay-per-Use für tatsächliche Nutzung
• Ressourcen bei Peak hinzufügen, bei Bedarf runterskalieren
• Sofortige Recovery bei Outages
• Neue Capabilities, API-Leverage

Nachteile:

• Kosten können unerwartet steigen, wenn Peak-Usage Schätzung übersteigt
• Datensicherheitsrisiken durch Multi-Tenant-Architektur

IaaS-Provider managt Infrastruktur für User: Server, Netzwerk, Datenspeicher, Virtualisierung. User managt: OS, Deployment Applikationssoftware auf Cloud-Infrastruktur.

In diesem Deployment-Modell stellen Cloud-Provider Ressourcen on-demand aus großem Maschinenpool in Rechenzentren bereit. Sie handeln Reparaturen, Outages, Hardware-Issues.

IaaS involviert typischerweise Cloud Orchestration Technology: OpenNebula, Apache CloudStack, OpenStack. Managt VM-Erstellung, Storage-Volume-Allokation. Abrechnung nach allokierten/verbrauchten Ressourcen.

2. PaaS [Platform as a Service]

Vorteile:

• Keine Upfront-Investition in Hardware/Software
• Höheres Programmierlevel mit reduzierter Komplexität
• Deployed Applikationen einfach skalierbar ohne große Änderungen
• Sofortige Recovery bei Outages
• Neue Capabilities, API-Leverage

Nachteile:

• Entwicklung gemäß Cloud-Provider-Framework zwingend

PaaS stellt Framework (mit eingebauten Softwarekomponenten) für Developer bereit, um Cloud-basierte Applikationen zu bauen/anpassen. Bietet Tools für Applikationsdatenanalyse, Mustererkennung, informierte Entscheidungen.

Durch PaaS-Modell: Komplexität/Kosten für Hardware/Software-Lizenzen, Infrastruktur, Middleware, andere Ressourcen vermeiden. Nur Applikationen/Services managen, Provider kümmert sich um Rest.

Manche Provider nutzen spezifische PaaS-Anwendungen als Delivery-Modelle für Daten:

• Integration PaaS: User bauen/managen Integration Flows ohne Middleware-Installation
• Data PaaS: Provider baut Datenapplikationen für Kunden, stellt Visualisierungstools für Datenzugriff/Analyse bereit

Provider kann zusätzliche Services für Workflow/Security-Enhancement anbieten.

3. SaaS [Software as a Service]

Vorteile:

• Keine Installation/Updates auf lokalen Geräten nötig
• Skalierbar nach Demand (hoch/runter)
• Niedrige Distributionskosten
• Effiziente Softwarelizenznutzung

Nachteile:

• Latenzprobleme
• Wechsel zwischen SaaS-Vendors schwierig

Dieses Service-Modell gibt direkten Zugriff auf voll entwickelte Softwareprodukte. Fokus rein auf optimale Produktnutzung. Alles (Development, Execution, Distribution, Management) durch Service Provider.

Die meisten aktuellen SaaS-Lösungen = End-User-Applikationen. Generell: Mobile Apps oder Web-Applikationen, zugreifbar via Browser. Keine lokale Installation/Update nötig.

Beliebteste SaaS-Beispiele: Gmail, Dropbox, Office365, Google Maps, GoToMeeting. Manche kostenlos, die meisten: flate monatliche/jährliche Gebühr pro User.

Weitere weniger populäre Service-Modelle

4. Serverless Computing

Unternehmen bei serverless Vendors: Abrechnung nach Computation, keine Bezahlung für fixe Serveranzahl/Bandbreite.

„Serverless“ ist irreführend: Physische Server existieren weiterhin für Storage/Data-Management. Aber Developer kümmern sich nicht um Konfiguration, Management, VMs, Container-Scaling, Kapazitätsplanung.

Serverless Models führen Code on-demand aus. Entwickler bauen agilere Applikationen, zahlen nur für genutzte Ressourcen – nie für Idle-Kapazität.

5. FaaS [Function as a Service]

Designed für potenzielle Serverless-Architektur. FaaS ermöglicht Deployment eines Teils (einzelne Funktion) einer Applikation. Hauptsächlich bei Microservices-Entwicklung genutzt.

Aufsplitten in Microservices = vorteilhaft: Developer bauen/modifizieren kleine Code-Pieces, einfach in Codebases implementierbar.

Anders als Monolith-Architektur (kleinste Änderungen → aufwendiger Deployment): FaaS eliminiert Deployment-Komplexität.

Erstes FaaS großer Public Cloud Vendor: Amazon AWS Lambda (2014), gefolgt von Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions.

6. MBaaS [Mobile Backend as a Service]

MBaaS Models geben Web/App-Developer Mittel, Frontend-Applikationssoftware mit Backend-Cloud-Computing/Storage zu verbinden. Entwickler befreit von Server-Management/-Tasks.

MBaaS-Provider bieten Basis-Operationen: File Storage/Services, Push Notifications Support, Messaging/Chat, Location Services, Social Network APIs für Login/Posting.

Cloud Computing nach Deployment-Modellen

Nach Service-Entscheidung: effizientes Deployment. Drei Hauptmodelle: Private Cloud, Public Cloud, Hybrid Cloud.

1. Private Cloud

Vorteile:

• Erhöhte Sicherheit & Privacy
• Kunden haben volle Kontrolle über Hardware/Software-Wahl
• Keine Abhängigkeit von Branchen-/Regulatory-Compliance

Nachteile:

• Hohe Kosten
• Qualifiziertes Personal für Cloud-Service-Management nötig

Private Cloud (Internal Cloud) = proprietäre Umgebung für einzelnes Unternehmen. Hard-/Software-Ressourcen nur von einem Kunden zugänglich.

Modell bietet virtualisierte, skalierbare Computing-Ressourcen via physische Komponenten bei Vendor-Datacenter oder On-Premises. Intern oder durch Dritte verwaltbar.

Viele Unternehmen wählen Private Cloud für: erhöhtes Control-Level, strikte Security/Privacy via Firewalls/Internal Hosting. Cloud anpassbar an spezifische Computing-Bedürfnisse.

Zusätzlich: Private Cloud Nutzer können Cloud-Native Application Architectures/Practices adoptieren (Microservices, Container) → noch bessere Flexibilität/Effizienz, nahtloser Übergang zu Public/Hybrid Cloud später.

2. Public Cloud

Vorteile:

• Standortunabhängig
• Kosteneffizient
• Einfacher Setup & Deployment
• Virtuell unbegrenzte Skalierbarkeit
• Früher Zugriff auf neueste IT-Technologien

Nachteile:

• Weniger sicher (Ressourcen öffentlich geteilt)
• Begrenzte Kontrolle
• Performance internetabhängig

Public Cloud Provider stellt Ressourcen weltweit für jeden zur Nutzung/Kauf via Internet bereit.

Kern: vier Hauptmerkmale: On-Demand Computing, Resource Pooling, Skalierbarkeit/Rapid Elasticity, Pay-per-Use Pricing.

Meiste Unternehmen bevorzugen Public Cloud für Hosting: Skalierbarkeit für Workload/User-Demands. Kein eigenes IT-Resource-Management nötig. Pay-per-Use → weniger verschwendete Ressourcen.

Trotz Sicherheitsbedenken: Bei korrekter Implementierung (strenge Security Methods: Intrusion Detection/Prevention) kann Public Cloud so sicher sein wie Private Cloud Network.

3. Hybrid Cloud

Vorteile:

• Verbesserte Regulatory Compliance & Security
• Kosteneffektiv
• Erhöhte Agilität & Innovation
• Größere Infrastruktureffizienz
• Verbessertes Risikomanagement

Nachteile:

• Schwer zu implementieren
• Multiple Vendors/Platforms managen nötig

Hybrid Cloud vereint Private Cloud mit einer/mehreren Public Cloud Services via sichere, proprietäre Software für Kommunikation zwischen diesen unterschiedlichen Services.

Hybrid Cloud Models designed für Best-of-Both-Worlds. Erlauben Workload-Verschiebung zwischen Cloud-Lösungen bei sich ändernden Anforderungen.

Mit Hybrid Model: Sensible Daten auf lokalem Rechenzentrum, gleichzeitig robuste Computational Resources von Managed Public Cloud nutzen. Anders als Multi-Cloud (Developer managt jede Cloud einzeln): Hybrid Cloud = single plane of management.

Jüngst: Viele Businesses upgraden zu Hybrid Cloud Environments für lokale Ressourcen-Entlastung, Kostenminimierung. Healthcare bis Financial Sector: Hybrid Cloud effektiv für Ressourcenoptimierung, Computing-Performance-Steigerung.

Weitere weniger populäre Cloud Deployment Modelle

4. Distributed Cloud

Distributed Cloud Service betreibt Public Cloud Infrastruktur an mehreren physischen Standorten. User hosten Operations nicht nur auf Vendor-Infrastruktur, sondern auch On-Premises, in Colocation Centers, Third-Party Data Centers, anderen Cloud-Provider-Datacentern. Alles von single control plane bedienbar.

Anders ausgedrückt: Businesses deployen/applikationen oder Teile in multiple Cloud Environments. Wählen Vendor/Location, die Performance/Regulatory Compliance Needs optimal erfüllen.

Zentral verwaltete Distribution Public Clouds = ideale Lösung für Edge Computing – Applikationen näher an Datenquellen (IoT Devices, lokale Edge Server).

5. Community Cloud

Community Cloud = kollaborativer Effort: Ressourcen geteilt unter mehreren Organisationen mit ähnlichen Anforderungen. Eigentum/Management durch eine/mehrere Organisationen der Community, Dritte, oder beides.

Beispiel: US-Regierungsbehörden teilen Computing-Infrastruktur in Cloud für Datenmanagement/Operation. Skalierbar, flexibel, kompatibel mit jedem Business. User ändern Dokumente/Konfigurationen nach Bedarf.

6. High-Performance Computing (HPC) Cloud

HPC Clouds = Execution applikationen mit signifikantem Computing-Power-/Memory-Verbrauch. Typisch: Verteilter Cluster GPU-intensiver Server.

Cluster: Hunderte/Tausende Compute Server (Nodes), verbunden. Jeder Cluster parallel → Processing Speed Enhancement für High-Performance Computing. Jeder Cluster: Quadrillionen Berechnungen/Sekunde.

Hauptnutzer: Research Labs (komplexe Simulationen), Oil & Gas (präzise Bohrortdetektion), Financial Services (Echtzeit-Aktientrends, automatisiertes Trading), Firmen mit KI/ML-Tools.

7. Multicloud

Multicloud = Nutzung von zwei oder mehr Cloud Computing/Storage Services in einzelner Netzwerkarchitektur. All-Private, All-Public, oder Kombination. Anders als Hybrid Clouds: Private Cloud nicht zwingend inkludiert.

Businesses nutzen multiple Cloud Environments für Data Storage/Compute-Ressourcen-Verteilung → Risikoreduktion Data Loss/Downtime.

8. Poly Cloud

Poly Cloud ≠ Multicloud. Erlaubt Ausführung spezifischer Workload-Module auf bestem Provider für jeweilige Funktion. Beispiel: API auf Amazon AWS Lambda, Data Lake auf Microsoft Azure.

Zwar substantielle Kostenvorteile, aber Abhängigkeit von Konnektivität verschiedener Cloud-Vendors → potentiell erhöhte Latenz.

Weiterlesen: 5 Quantenprozessoren mit neuem Computing-Paradigma

Häufig gestellte Fragen

Wer erfand Cloud Computing?

Konzept: Informatiker Joseph Carl Robnett Licklider, frühe 1960er. Arbeite an ARPANet (Internet-Vorläufer) für Time-Sharing-Netzwerk von Computern mit damaliger Software.

Popularisierung erst durch Amazon: 2002 Launch Subsidiary AWS für Developer-Apps auf eigener Infrastruktur. 2006: Simple Storage Service (S3) & Elastic Compute Cloud (EC2) – Pionier Server-Virtualisierung für IaaS Pay-per-Price.

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Hauptvorteile Cloud Computing?

Cloud Services = virtuelles Büro-Setup. Viele Vorteile, wichtigste:

• Kosteneinsparung (Pay-per-Use Cost Model)
• Flexibilität & Skalierbarkeit
• Verlustprävention & Disaster Recovery
• Zugriff auf automatische Updates neuester IT-Technologie

Gängige Cloud Computing Beispiele?

Hunderttausende Businesses nutzen diverse Cloud-Infrastrukturen. Beliebteste Services:

• Google Apps (Google Sheets, Google Drive)
• Slack (Business Messaging)
• Microsoft Power BI (Business Analytics)
• Heroku (Cloud Platform für Developer: Build, Deliver, Monitor, Scale)
• Dropbox (File Hosting: Online speichern, auf Devices syncen)

Wer sind die großen Cloud Provider?

Top 5 Anbieter bieten alle oben genannten Cloud-Services. Revenue (Cloud Services) CAGR >20 %.

1. Amazon Web Services
2. Microsoft Azure
3. Google Cloud Platform
4. Alibaba Cloud
5. IBM Cloud
6. Oracle Cloud
7. SAP Cloud Platform

Zukunft von Cloud Computing?

2020: Globale Cloud Computing Marktgröße 371,4 Mrd. $. Geschätztes CAGR 17,5 % nächste 5 Jahre. Bis 2025: 832,1 Mrd. $.

Wachstumstreiber: Zunehmende Implementierung fortschrittlicher Technologien (Big Data, KI, ML). Large Enterprises shiften Operations zu kosteneffizienten Cloud-Lösungen für diverse Vorteile.

Weiterlesen: 16 größte & wertvollste Fintech-Unternehmen weltweit

Zusätzlich: Steigende Investitionen von USA, UK, China, Japan in Cloud-basierte Entwicklungsprojekte beschleunigen Marktwachstum.