[Trends] Multi - Cloud
Mai 17, 2021
Jens Bontinck

[Trends] Multi - Cloud

Daten Architektur

In einigen Jahren prognostizieren Analysten, dass Unternehmen die meisten Workloads in mehreren öffentlichen Clouds bereitstellen und mehrere SaaS-Dienste für den Betrieb ihres Unternehmens nutzen.

On-Premise-Implementierungen werden nur dann eingesetzt, wenn Cloud oder SaaS aus rechtlicher, budgetärer, latenztechnischer oder datenvolumenspezifischer Sicht nicht machbar ist. 

Zum Beispiel erwartet IDC, dass 2021 "das Jahr der Multi-Cloud sein": "Bis 2022 werden über 90 % der Unternehmen weltweit auf einen Mix aus On-Premises/Dedicated Private Clouds, mehreren Public Clouds und Legacy-Plattformen setzen, um ihre Infrastrukturanforderungen zu erfüllen."


Bei ML6 sehen wir eindeutig einen Trend zur Cloud, aber wir stellen fest, dass Multi-Cloud ziemlich umstritten ist. Sobald eine Cloud-Plattform ausgewählt wurde (oder dem "Unternehmensvertrag" hinzugefügt wurde), tauchen alle möglichen Regeln auf, die die Cloud-Dienste und SaaS-Dienste auf eine Teilmenge von Diensten beschränken, die von einem einzigen Cloud-Anbieter für intern und extern entwickelte Workloads angeboten werden.


In diesem Blogpost skizziert unser Head of Labs, Jens Bontinck, die Vorteile von Multi-Cloud, geht auf die Risiken und die Komplexität ein und verrät seine drei wichtigsten Tipps, die Multi-Cloud machbar machen. 


Referenz: Hybride und Multi-Cloud-Muster und -Praktiken

Das Problem

Wir verstehen, dass Unternehmen versuchen, die Komplexität zu reduzieren.

Andererseits, wenn Ihre Cloud-Strategie nur auf Lift & Shift auf eine begrenzte Anzahl von "On-Premise-Lookalike"-Services basiert, sehen Sie vielleicht nicht viele Vorteile. Wenn Sie die Menge der Services in einer bestimmten Cloud, die Nutzung anderer Clouds und SaaS-Services zu sehr einschränken, nutzen Sie wahrscheinlich nicht die neuen Funktionen, die die Hauptvorteile moderner Cloud-nativer Tools und SaaS sind.

Ein wesentlicher Vorteil von Cloud und SaaS sind vollständig verwaltete Services, so dass Sie sich auf Ihre Geschäftsfälle statt auf die Infrastruktur konzentrieren können, unterstützt durch ein Pay-per-Use-Modell, das auf Null skaliert, so dass die Betriebskosten entsprechend der Nutzung Ihrer Anwendung oder Ihres Datenvolumens skalieren.

Lassen Sie uns die Vorteile von Multi-Cloud in 4 Themen zusammenfassen.

  1. Wenn Sie einen Multi-Cloud- und SaaS-Ansatz verfolgen, ist es möglich, die am besten geeigneten Services für jeden Workload auszuwählen.
    Grundlegende IaaS- und einige PaaS-Services sind in Bezug auf Preise und Funktionalität in allen Clouds sehr ähnlich. Beispiele sind Objektspeicher, virtuelle Maschinen und verwaltete relationale Datenbanken. Spezifischere Dienste wie IoT-Services, Cloud Data Warehouses und KI-Tools können sich in Bezug auf Funktionalität, Skalierbarkeit und Preisgestaltung stark unterscheiden.
    Ein gutes Beispiel ist Google BigQuery. Wenn Sie viele Daten in einem Cloud-Data-Warehouse für Analysen und KI speichern möchten und die Daten, wie es sein sollte, nur anhängend in wohldefinierte Partitionen laden, sind die Speicherkosten für Google BigQuery typischerweise halb so hoch wie die Kosten in anderen Cloud-Data-Warehouse-Lösungen.
  2. Minimieren Sie Risiken.
    Je nach Branche sind Sie gesetzlich verpflichtet, eine Ausstiegsstrategie und einen Disaster-Recovery-Plan für eine Reihe von Workloads zu haben.
    Eine Teillösung ist die Speicherung wichtiger Daten in mehreren (öffentlichen) Clouds. Öffentliche Clouds und gut verwaltete private Rechenzentren oder hochverfügbare Hardware vor Ort bieten hervorragende SLAs. Allerdings kann es zu Ausfällen, Katastrophen und Hackerangriffen kommen. Stellen Sie daher sicher, dass wichtige Datensätze und Backups an mehreren Orten gespeichert sind. Alle Cloud-Anbieter verfügen über ein exzellentes Life-Cycle-Management und verschiedene Verschlüsselungsstufen, um dies zu überschaubaren Kosten zu ermöglichen. Wenn Sie aus Anwendungssicht Disaster Recovery und Ausfallsicherheit beim Design der Anwendung berücksichtigen, kann die Verwendung von Cloud-nativen Frameworks und Datendiensten, die automatisch in verschiedenen Regionen laufen, eine maximale Betriebszeit oder Portabilität ohne oder mit nur geringem Refactoring gewährleisten. Weitere Beispiele finden Sie im IDC-Whitepaper "How a multi-cloud strategy can help regulated organizations mitigate risks in the cloud".
  3. Entwerfen Sie Anwendungen auf der grünen Wiese mit Blick auf Multi-Cloud.
    Moderne Anwendungen werden oft als eine Reihe von Mikrodiensten, (verwalteten) Datendiensten und Nachrichtenwarteschlangen entworfen.
    Multi-Cloud- oder hybride Bereitstellungsoptionen, z. B. kostengünstige Entwicklungs-/Abnahmeumgebungen in der Cloud, sind aufgrund von Container-Orchestratoren wie Kubernetes immer mehr machbar. Die Funktionen von Kubernetes und weniger konfigurationsintensiven Lösungen für Container variieren zwischen Cloud- und On-Premise-Anbietern, sodass es empfehlenswert ist, eine Lösung zu wählen, die für Ihr Team und Ihre Sicht auf die Verwaltung der Infrastruktur geeignet ist.
  4. Behalten Sie den Überblick über Unterschiede bei Kosten und Funktionen.
    Public Clouds und SaaS-Dienste versuchen alle, ihren Marktanteil zu erhöhen. Dies kann aus OPEX-Sicht eine Chance sein. Wenn Sie einen guten Überblick über die aktuellen und zukünftigen Workloads, die aktuellen OPEX, die Portabilität bestimmter Workloads, die gewünschten Funktionen und die Fähigkeiten in Ihren Teams haben, ist es machbar, einen großartigen langfristigen Commit-Deal mit mehreren Anbietern auszuhandeln oder selektiv neue Workloads in eine Cloud- oder SaaS-Lösung eines Mitbewerbers zu verschieben oder bereitzustellen.

Die Risiken


Multi-Cloud ist leider nicht so einfach, wie die Cloud-native Foundation und Cloud-Anbieter behaupten. Es fügt definitiv Komplexität hinzu.

Werfen wir einen Blick auf Container.
Verwaltete Kubernetes-Cluster sind auf jedem größeren Cloud-Service verfügbar, aber die Version von Kubernetes, der Grad der automatischen Infrastrukturverwaltung mit oder ohne Ausfallzeiten und die umgebende Cloud-Infrastruktur, wie API-Manager und Software-definierte Netzwerke, sind unterschiedlich.
Dienste wie Cloud Run und Knative, die die Komplexität von Kubernetes abstrahieren, sind verfügbar, aber mit unterschiedlichen Funktionen und APIs.

Ein weiterer Realitätscheck ist Terraform, um Infrastruktur als Code zu definieren.
Alle wichtigen Clouds und On-Premise-Tools werden unterstützt, aber Sie müssen trotzdem ein detailliertes Verständnis der spezifischen Cloud-Services haben.

Andererseits haben wir mit minimalem Aufwand großartige Ergebnisse erzielt, die unseren Kunden einen Mehrwert bringen.

Dies sind unsere Top 3 Tipps, um Multi-Cloud machbar zu machen

  1. Schätzen Sie den Umfang und die Auswirkungen der Nutzung einer anderen Public Cloud oder eines SaaS-Services realistisch ein.
    In einigen Fällen hören wir Bedenken wie "Die Einführung der Cloud-Strategie hat uns zwei Jahre gekostet, weil die Auswirkungen auf das Netzwerk vor Ort, die Authentifizierung, die Einführung von Office-Anwendungen, die Migration mehrerer ERP-Anwendungen... Das hält uns davon ab, eine andere Public Cloud oder SaaS-Anwendung zu übernehmen".

    Wir stellen fest, dass das Team, sobald Workloads in einer Public Cloud implementiert wurden, schnell mit einer anderen Cloud zurechtkommt. Die Services werden sich unterscheiden, aber viele der Werkzeuge wie Infrastruktur als Code, die Arbeit mit Objektspeicher, Container-Registrierungen sind sehr ähnlich.
    Die Einrichtung von VPN-Verbindungen oder Interconnects zwischen Clouds ist einfacher als die Konfiguration von Hardware vor Ort. Alle großen Public-Cloud-Anbieter bieten Managed Services an, um LDAP-Dienste und Objektspeicher zwischen Public Clouds und On-Premise-Umgebungen synchron zu halten.
    Es ist auch wichtig, sich Gedanken über die Arten von Workloads zu machen, die Sie verschieben möchten. Wenn Sie z. B. groß angelegte Datenanalysen und KI in eine andere Cloud verlagern, müssen Sie nicht Ihre gesamte IT-Abteilung umschulen, sondern nur ein bestimmtes Team und eine Reihe von Mitarbeitern in unterstützenden Funktionen.
  2. Stellen Sie sicher, dass das Architekturteam die Funktionen und Preise verschiedener Cloud-Anbieter und die Herausforderungen kennt, mit denen die Teams im täglichen Betrieb konfrontiert sind.
    Es wird empfohlen, dass ein modernes Architekturteam die Trends auf dem Markt verfolgt und sich regelmäßig mit internen/externen Entwicklungsteams über die Herausforderungen und die Betriebskosten austauscht.
    Mit diesem Input ist es machbar, auf einen Tech-Stack hinzuarbeiten, der ein gutes Gleichgewicht zwischen der in der Produktion verwendeten Technologie, der Technologie, die auslaufen muss, und der Technologie, die getestet und inkrementell übernommen werden kann, aufweist.
  3. Ein ausgewogener Blick auf Portabilität und Vendor Lockin.
    Nicht jeder braucht den Umfang und die extreme Agilität großer Cloud-nativer Unternehmen.
    Große Technologieunternehmen entwickeln ihre eigene Technologie, oft unterstützt oder extern als Open-Source, weil die zu diesem Zeitpunkt auf dem Markt verfügbaren Tools nicht ihren spezifischen Anforderungen oder ihrem Budget entsprachen.
    Wenn Sie ein kleineres Team und Budget haben und Ihr Kerngeschäft kein Technologiegeschäft ist, empfehlen wir, sich auf Ihr Kerngeschäft zu konzentrieren.
    Richten Sie Ihren Technologie-Stack an Ihren Geschäftszielen aus. Investieren Sie in Fähigkeiten und individuell entwickelte Technologien, die Ihr Kerngeschäft verbessern.
    Nutzen Sie verwaltete Infrastruktur und SaaS-Dienste für die meisten anderen unterstützenden Prozesse außerhalb Ihres Kerns.
    Viele Unternehmen benötigen beispielsweise nicht die extreme Anpassbarkeit einer vollständig selbst verwalteten Kubernetes-Umgebung. Eine gemanagte Kubernetes- oder Serverless-Lösung kann mit viel weniger Infrastruktur- und Sicherheitsmanagement gerade ausreichend sein. Die Portabilität wird eingeschränkt sein, ist aber mit etwas Refactoring möglich. Dies gilt auch für KI und fortgeschrittene Analytik. Die Interoperabilität zwischen Cloud-Data-Warehouses und stärker angepassten serverbasierten Hadoop/Spark-Plattformen ist heutzutage ausgereift genug, um das Beste aus beiden Welten zu nutzen.
    Wir empfehlen, den Großteil Ihrer Daten in einer verwalteten Cloud-Lösung zu belassen, damit Sie sich auf die Entwicklung wertvoller Datenprodukte (Dashboards, Warnmeldungen, ML-Modelle) statt auf die Infrastruktur konzentrieren können, während Sie vorübergehend spezifischere Technologien für die 10 % Adhoc- oder F&E-Fälle aufsetzen.

Zusammenfassung

Wir hoffen, dass dieser Artikel Multi- und Hybrid-Cloud entmystifiziert.
Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Kommentare haben oder sich für unsere Cloud-, Daten- und Architekturberatungsdienste interessieren.


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