Public Cloud versus Hybrid und Private Cloud

Die Zeiten ändern sich – Kostenersparnis durch Dynamic Business Scaling, Automatisierung, Digitalisierung, Business Analytics, AI (Artificial Intelligence), ML (Machine Learning), CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) und IoX (Internet of Everything) sind die Megatrends unserer Zeit – immer mehr Unternehmen nutzen mindestens einen dieser Trends, um sich am Markt besser zu positionieren.

Die digitale Transformation zwingt uns, neue Dienste schneller zu entwickeln und diese dezentral, global und dynamisch skalierbar zur Verfügung zu stellen. Globale Dienste sollen eingeführt werden, ohne dabei die Kontrolle über Daten und Sicherheit zu verlieren.

Daten verschiedensten Ursprungs können weltweit gesammelt und aggregiert zur Anreicherung von Mehrwertdiensten, wie Frühwarnsysteme oder Kartendaten, verwendet werden. Die neuen Web-Technologien bieten Kunden heute ein personalisiertes, vielfältiges Erlebnis über mehrere Kanäle und über den gesamten Lebenszyklus von Produkten, Programmen oder Services hinweg. Die Verarbeitung und das Trainieren von Machine Learning Modellen stellt extreme Anforderungen an Speicher- und Rechen-Kapazität. Internet der Dinge, Data Lakes und maschinelles Lernen ermöglichen heute einen besseren Einblick in Produktions-Prozesse und eine vorausschauende Ablaufsteuerung für höhere operative Effizienz und niedrigere Kosten in der Produktion.

Die meisten dieser neuen Anforderungen können effizient und flexibel mit Cloud Lösungen umgesetzt werden.

Bei der Überlegung, welche Cloud-Lösung am besten zu Ihren Geschäftsanforderungen passt, sollten Sie die folgenden Parameter berücksichtigen: Serverstandort, Skalierbarkeit, Preis und zusätzliche Dienste.

Auch ein neues Modell von „serverlosen Diensten (Docker und Container)“ mit den sogenannten Cloud Native Services ist entstanden und bietet eine bessere Übertragbarkeit, Skalierbarkeit sowie (in der Public Cloud) eine bequemere Prepaid-Option.

Allgemeine Funktionen

Letztlich haben sowohl Public- als auch Private Cloud ihre Gemeinsamkeiten. Sie enthalten sicherlich die gleichen Grundfunktionalitäten.

Um eine bestimmte Umgebung als Cloud zu bezeichnen, müssen spezifische Bedingungen erfüllt werden:

Erstens sollte die Umgebung sowohl skalierbar sein, als auch vollständig von der Netzwerkebene aus unterstützt werden.

Zweitens sollten alle Ressourcen auf Anfrage verfügbar sein und auf mehrere Standorte verteilt werden. Die letzte Bedingung ist in einer privaten Cloud-Umgebung nicht immer erfüllt.

Die Hybrid-Cloud vereint mindestens zwei verschiedene Modelle zu einem Gesamtservice und wird dann eingesetzt, wenn z.B. aus Gründen von Compliance, Datensicherheit oder Geschwindigkeitsaspekten (Latency) die Möglichkeit einer Auslagerung für einen Teil der Services nicht besteht und deshalb ein lokaler Standort notwendig ist oder aus Kostengründen, wenn eine lokale Installation schnell und kostgünstig in die Cloud skaliert werden muss.

Immer geht es also um Kosten, dynamische Skalierbarkeit und Automatisierung aller beteiligten Prozesse, um den Aufwand für notwendige Veränderungen so gering wie möglich zu halten.

Standort

Eine Public Cloud wird immer von Dienstleister (z.B. AWS, MS Azure oder Google) verwaltet, und Sie haben keinen Zugang zu den Geräten. Dienstleistungen in diesem Modell können kostenlos sein, als Prepaid- oder Pay-as-You-go- Modell angeboten werden. Außerdem hat der Kunde keinen Einfluss auf die Funktion, Preise, Produkte, Art und Weise sowie Strategie des Anbieters; Alle Dienstleistungen sind standardisiert und werden für alle Kunden in gleicher Weise erbracht.

Eine private Cloud wird mit firmeneigenen Geräten betrieben. Sie wird üblicherweise als Enterprise Cloud oder Internal Cloud bezeichnet, was uns die Annahme erlaubt, dass die Umgebung in einem privaten Rechenzentrum gehostet wird. Das Unternehmen nutzt die durch dieses Modell bereitgestellten Ressourcen und muss die gesamte Ausrüstung und Anwendungsinfrastruktur erwerben, verwalten und lagern. Eine private Cloud wird oft intern platziert, manchmal wird aber auch ein Colocation-Modell gewählt. In einigen Fällen werden Rechenleistung und deren Wartung auch gemietet.

In einer Private-Cloud-Umgebung haben die Kunden vollen Zugriff auf die Geräte und können sie für ihr Unternehmen spezifisch konfigurieren.

Anbieter von Collocation-Services sind also keine Cloud-Provider. Private Clouds in Colocation Centern entstehen erst durch Installation des Kunden. Auch ist es meist nicht möglich, Daten zwischen mehreren Standorten zu synchronisieren.

Skalierbarkeit 

Die wichtigsten Anbieter der Public Cloud bieten viele verschiedene Skalierbarkeitsmodelle an, wie z.B. Prädiktive Skalierbarkeit, Zyklische Skalierbarkeit und Auto-Skalierbarkeit. Der Kunde kann selbst entscheiden und bspw. einfach konfigurieren, ob seine Daten jeden Freitag, am letzten Tag des Monats, zu Weihnachten oder wenn die Prozessorlast einen bestimmten Wert erreicht, skaliert werden sollen. Außerdem ist die Skalierungsgröße nahezu unbegrenzt.

Eine der Hauptfunktionen des Public Cloud Anbieters AWS ist die VPC (Virtual Private Cloud). Bevor man dort eine virtuelle Maschine (z.B. VMWare) aufsetzen kann, muss eine VPC, also ein nur vom Kunden zugängliches, „privates“ Segment der Public Cloud erzeugt werden. Nur im VPC können private oder öffentliche Teilnetzwerke erstellt und der Zugang zu diesen angepasst werden. Es ist sogar möglich, Maschinen zu mieten, deren Konfiguration und Betrieb ganz in der Hand des Kunden liegt, während der Betriebszustand von AWS überwacht wird.

Preis

Um die Kosten kursieren viele Mythen. Vergleichen wir eine Private Cloud oder eine lokale Umgebung mit einem Server und zwanzig einfachen virtuelle Maschinen. Alle sind mit zwei Prozessoren, 4 GB RAM und 20 GB für die Datenspeicherung mit dem Äquivalent solcher Einstellungen in einer Public-Cloud-Umgebung, wie z.B. einer Instanz von t2.medium EC2 in AWS unter der Voraussetzung, dass diese zwanzig virtuellen Server, sowohl auf AWS-Instanzen als auch die auf dem Private Cloud Server, drei Jahre lang rund um die Uhr, 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche, laufen werden, so kommen wir zum Ergebnis, dass Public Cloud um ein Vielfaches teurer ist als Private Cloud. Doch was passiert, wenn wir alle zwanzig Virtuelle Maschinen nur zu bestimmten Zeiten benötigen? Oder, wenn wir einige von ihnen an weit entfernten Orten brauchen, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen oder näher am Verbraucher zu sein (Latency)? Was passiert, wenn wir die Wartung unserer Server durch Personaleinsparung unbewusst vernachlässigen?

Oder, wenn wir, um neue Trends umzusetzen oder leichter zu skalieren, auf ein serverloses Modell übergehen wollen, das sich immer mehr durchsetzt?

Eine lokale Umstellung wird enorme Kosten verursachen, während eine Umstellung z.B. in einer AWS ec2-Instanz so gut wie nichts kostet.

Als Erweiterung dieses einfachen Szenarios sollten wir berücksichtigen, dass die IT-Abteilung einen Server für zwanzig Virtuelle Maschinen gekauft hat und nicht mehr. Ein neuer Server wird immer mit Blick auf ein mögliches Wachstum gekauft, und statistisch gesehen werden nur 60-70 % der lokal genutzten Server genutzt.

Zusätzliche Dienstleistungen 

Abgesehen davon können Kunden, die sich für eine Private Cloud mit einem physischen Server und mehreren virtuellen Maschinen entscheiden, nicht die vielen zusätzlichen Dienste nutzen, die in der Public Cloud zur Verfügung stehen. Das Preismodell hängt dort nicht vom „Blech“, also den zugrunde liegenden Servern ab, so dass ein Vergleich mit dem lokalen Server schwierig ist.

Virtuelle Maschinen und Speicher machen nicht mehr als 10% aller Funktionen der Public Cloud aus. Es gibt noch viele weitere Tools und Dienste, die kostenlos genutzt werden können oder bei denen Kunden nur für die Nutzung bezahlen.

Als Beispiel können die in AWS verfügbaren Bild- oder Spracherkennungsdienste genannt werden. Es gibt keine Mindestgebühren oder Verpflichtungen im Voraus. Als Beispiele für Kosten sind zehn Cent pro Minute für die Videoanalyse und ein Dollar pro eine Million verarbeiteter Bilder pro Monat zu nennen. Das bspw. durch AWS angebotene Free-Tier-Programm kann 5000 Bilder pro Monat kostenlos verarbeiten.

Serverlos

Das serverlose Modell ist heute sehr beliebt und ermöglicht es uns, skalierbare, zuverlässige Umgebungen zu schaffen, die auf der ganzen Welt gemeinsam genutzt werden, wobei unsere Webanwendungen gehostet werden und nur dann Kosten entstehen, wenn Menschen sie besuchen. Lokale Lösungen wirken im Vergleich stark veraltet.

Fazit

Es gibt spezielle Situationen, in denen Private Cloud Computing die beste Lösung ist, aber die Public Cloud wird immer attraktiver. In 99% der Fälle bietet sie den Kunden viel interessantere Funktionen, die nirgendwo sonst verfügbar sind, da sie massiven Einsatz von Rechenleistung voraussetzen (AI, Machine Learning, Predictive Analysis, Behaviour Analysis).

Anbieter der Public Cloud geben uns auch die Möglichkeit, dedizierte Instanzen zu bestellen, die auf der Ebene der Host-Hardware physisch von Instanzen isoliert sind. Das ist zwar nicht dasselbe wie eine Private Enterprise Cloud mit Servern im eigenen Serverraum, bietet aber dennoch eine gute Alternative für ein Kundensegment, das nicht bereit ist, für eigene Serverräume zu zahlen, und mit einer Minimalinstallation starten will, um in Zukunft in der Cloud zu skalieren.

Wojciech Kubiak

IT department at Cybercom

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