Cloud-Strategien sind komplexer denn je

Mit dem KI-Boom spielt die Auswahl der Cloud-Lösung(en) für Unternehmen eine noch stärkere Rolle.Gorodenkoff / Shutterstock



Nach jahrelanger Erfahrung mit der Cloud glaubten IT-Führungskräfte, ihre Strategien diesbezüglich endlich fest im Griff zu haben. Dann kam die KI.



Die aktuellen Herausforderungen rund um die Cloud gehen jedoch weit über künstliche Intelligenz hinaus. Dazu zählen neben der Frage, wo Workloads für maximale Effizienz platziert werden sollten, auch Governance-Anforderungen, Datensouveränität, zunehmend ausgefeilte Cyberbedrohungen und steigender Kostendruck. All diese Faktoren machen die Cloud-Landschaft immer komplexer.



Mehr als ein Infrastrukturthema



„Das Ganze hat sich zu einem ziemlich komplexen Durcheinander entwickelt“, stellt der Cloud-Experte David Linthicum fest. Eine moderne Cloud-Strategie müsse heute Private Clouds, Multi-Cloud-Umgebungen, Hybrid-Cloud-Modelle und souveräne Clouds berücksichtigen – deutlich mehr, als die meisten CIOs bislang bewältigen mussten.



Anfangs drehten sich die Diskussionen rund um Cloud vor allem um Agilität, Skalierbarkeit und Kostenoptimierung, erklärt Joshua Bellendir, CIO des Einzelhändlers WHSmith North America. „Heute müssen wir eine wesentlich größere und komplexere Zahl von Faktoren berücksichtigen: KI-Bereitschaft, Cybersicherheit, Data Governance, Anforderungen an die Datensouveränität, Edge Computing, Integrationsarchitekturen und operative Resilienz.“







Eine der größten Veränderungen bestehe darin, dass die Cloud nicht mehr nur ein Infrastrukturthema sei, so Bellendir. „Sie ist inzwischen eng mit Unternehmensarchitektur, Business Transformation und Datenstrategien verknüpft.“



Auch Amit Basu, Vice President, CIO und CISO bei International Seaways, beobachtet zunehmende Komplexität. „Zwar gelten die Vorteile geringerer Investitionskosten und höherer Flexibilität in vielen Bereichen weiterhin, doch das Management der Cloud-Umgebung ist deutlich anspruchsvoller geworden.“, erklärt er.



Jason Johnson, CIO des Musikinstrumentenhändlers Sweetwater, beschreibt die aktuelle Situation als eine der komplexesten Phasen überhaupt für das Cloud-Management. Die Anbieter erweiterten ihre Portfolios kontinuierlich um neue Services, Produktvarianten und Optionen.



„Das schafft zwar zusätzliche Möglichkeiten, verursacht aber auch erheblichen Aufwand, um den Überblick zu behalten. Man braucht Fachkräfte, die nicht nur wissen, was verfügbar ist, sondern auch beurteilen können, welche Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall die richtige ist“, meint der IT-Entscheider.



Viele Unternehmen würden inzwischen in eine zweite Phase ihrer Cloud-Reife eintreten, nachdem sie in der ersten Phase den Fokus auf Migration und Modernisierung gelegt hätten, erklärt Johnson. „Heute geht es stärker um Optimierung, Governance, KI-Unterstützung und nachhaltigen Betrieb. Dieser Wandel verändert die Diskussionen, die ich mit CIOs führe, grundlegend.“



Die wenigsten CIOs können es sich jedoch leisten, lange über ihre nächsten Schritte nachzudenken. Sie müssen den Herausforderungen zunehmend komplexer werdender Cloud-Strategien aktiv begegnen.



Wie KI die Cloud-Gleichung verändert



„Der Wunsch, KI möglichst schnell einzuführen, setzt IT-Verantwortliche erheblich unter Druck. Dabei spielt die Cloud eine zentrale Rolle“, führt Linthicum aus. „Die Aufsichtsräte treiben das Thema noch stärker voran als den Cloud-Boom vor 15 Jahren“, erklärt er. CIOs spüren diesen Druck und müssen so schnell wie möglich handeln, um zusätzliche Rechenkapazitäten für KI-Initiativen bereitzustellen – und das in einem ohnehin schon komplexen Umfeld.“



Gleichzeitig müssten CIOs das Problem der Datenkomplexität lösen, bevor KI-Systeme erfolgreich integriert werden können, betont der Cloud-Experte. „Derzeit drehen sich viele im Kreis und versuchen herauszufinden, welcher Ansatz dafür der Beste ist.“



Hyperscaler galten früher als der einfache Weg, so Linthicum, könnten aber drei- bis viermal so teuer werden. KI-Systeme kosten seiner Einschätzung nach etwa zehnmal so viel wie vergleichbare, traditionelle Anwendungen.



Basu von International Seaways erklärt, dass KI die Diskussion über die IT-Architektur grundlegend verändert habe. „Die Verfügbarkeit von GPUs, Vektordatenbanken, Inferenz mit geringer Latenz und groß angelegte Datenpipelines bringen Anforderungen mit sich, die sich nicht nahtlos in herkömmliche Cloud-Designmodelle einfügen“, merkt er an. Unternehmen verlagern Workloads nicht mehr einfach nur in die Cloud. Sie entwerfen Architekturen für völlig andere Rechen- und Datenanforderungen.“



Laut Zachary Lewis, CIO und CISO der University of Health Sciences and Pharmacy, verstärkten die Bedürfnisse interner Stakeholder diese Komplexität noch. „Geschäftsbereiche wünschen sich unterschiedliche KI-Fähigkeiten, Sicherheitsteams wollen Governance und eine gewisse Kontrolle über KI-Anwendungen, der Justiziar möchte wissen, welche Art von Daten in das KI-Modell eingespeist werden, und das Finanzteam erwartet Kostenvorhersehbarkeit. CIOs müssen all dies unter einen Hut bringen – und das erfolgreich versteht sich“, so Lewis.



Seit der Online-Händler für Musikinstrumente und professionelle Audiotechnik Sweetwater seine Cloud-Strategie um das Jahr 2016 formalisiert hat, versucht Johnson, Workloads dort zu platzieren, wo sie für externe und interne Kunden den größten Nutzen bringen.



„Alles mit Kundenkontakt muss so nah wie möglich am Endnutzer ablaufen“, erklärt er. Die gleiche Logik gilt auch für interne Workloads: Sie gehören in die Nähe derjenigen, die sie nutzen. KI wäre ohne die Cloud nicht möglich. Die für KI erforderliche Rechenkapazität war bereits vorhanden – die Cloud verfügte darüber und konnte sie bereitstellen. In vielerlei Hinsicht ist KI vielleicht das größte Geschenk der Cloud an die Branche. Beide haben sich gegenseitig ermöglicht“, fügt der Manager hinzu.



Cloud-Kostenmanagement wird immer komplexer



Johnsons größtes Problem ist die konsistente Steuerung der Kosten. „Früher war es relativ einfach: Rechenleistung, Speicher, Datenverkehr. Heute ist es ein Puzzle. Reservierte Instanzen, Sparpläne, Spot-Preise, Kosten pro Anfrage, Gebühren für Datenübertragungen zwischen Regionen – das summiert sich schnell. Und es ist wirklich schwer vorherzusagen, wie Ihre Rechnung aussehen wird, bis sie eintrifft.“



Deshalb sei FinOps inzwischen zu einer eigenen Disziplin geworden.



Auch Basu hält FinOps für unverzichtbar. „Kosten für KI-Inferenz, Datenübertragungen und wachsende Speichermengen können monatliche Kostenschwankungen verursachen, die selbst erfahrene Teams überraschen“, führt er aus. Kostenmanagement ist heute eine kontinuierliche operative Disziplin und nicht mehr nur eine gelegentliche Überprüfung.“



Auch die Gefahr des Vendor Lock-in beschäftigt Johnson ständig. „Je tiefer man die nativen Dienste eines Anbieters integriert, desto schwieriger wird ein Wechsel. Das ist nicht zwangsläufig schlecht, aber ein Kompromiss. Ich sehe das wie technische Schulden. Man gewinnt heute Geschwindigkeit und zahlt später Zinsen, wenn man die Richtung ändern möchte.“



Gleichzeitig erkennt Johnson an, dass Cloud-Anbieter Unternehmen sind, die auf Umsatz und Marge achten und regelmäßig die Regeln für Rabatte und Kostenmodelle ändern.



Finanzielle Effizienz entstehe nicht von selbst, betont er: „Das erfordert Teams, Prozesse und echte Investitionen in FinOps. Die Werkzeuge sind vorhanden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie richtig einzusetzen.“



In den meisten Unternehmen liege das Finanzwissen in der Buchhaltung und das technische Wissen in der IT, erklärt Johnson. Beide Gruppen beim Cloud-Kostenmanagement zusammenzubringen, sei eine vergleichsweise neue Herausforderung.



„Vor zehn Jahren war das Modell einfach: Man beantragte ein Investitionsbudget, die Buchhaltung genehmigte es, Hardware wurde bestellt und die IT installierte und optimierte alles. Fertig“, sagt Johnson. „Heute ist es eine tägliche Aufgabe. Neue Dienste werden aktiviert, Verträge ändern sich, Preisstrukturen werden angepasst. Die Finanzabteilung versteht die Geldströme, aber nicht die Technik. Die IT versteht die Technik, aber nicht die finanziellen Hebel.“



Jeder große Cloud-Anbieter verfügt über die entsprechenden Tools, erklärt Johnson. „AWS Cost Explorer, Azure Cost Management, die Abrechnungs-Dashboards von Google Cloud. Die Daten sind alle vorhanden. Doch viele Unternehmen nutzen diese Daten nicht. Dann kommt die Rechnung und alle sind überrascht. Die Werkzeuge haben die Entwicklung angekündigt. Man hat nur nicht hingehört.“



Datenregulierung bringt zusätzliche Herausforderungen



Die University of Health Sciences and Pharmacy hat Studierende aus der ganzen Welt. Laut Lewis ist Cloud-Management aufgrund der zunehmenden Datenschutz- und Regulierungsanforderungen weltweit deutlich schwieriger geworden.



„Wir müssen verstehen, in welcher Cloud-Region Metadaten gespeichert werden und wo sie dauerhaft liegen. Wenn diese Daten in ein intern trainiertes Modell einfließen, können wir garantieren, dass sie in der EU bleiben? Und wenn jemand die Löschung seiner Daten verlangt, können wir alle Speicherorte zuverlässig identifizieren?“



Basu ergänzt, dass Datensouveränität zu einer weiteren zentralen Architekturfrage geworden sei.



„Sie beeinflusst, wo Workloads ausgeführt werden dürfen, wie Daten zwischen Regionen bewegt werden und was mit bestimmten Datensätzen geschehen darf. Man kann nicht davon ausgehen, dass die Standardkonfiguration eines Hyperscalers automatisch alle regulatorischen Anforderungen erfüllt.“



Private Cloud, Public Cloud oder On-Premises?



KI hat eine Neubewertung der Platzierung von Workloads ausgelöst. Johnson glaubt jedoch, dass sich die Frage nach Private Cloud, Public Cloud oder On-Premises häufiger verändert, als viele denken.



„Ich denke, die meisten unserer Workloads befinden sich derzeit am richtigen Ort. Aber wir sind nur dorthin gelangt, weil wir bereit waren, Standardannahmen zu hinterfragen.“



Bei Sweetwater gebe es keine Regel, dass neue Workloads automatisch in die Cloud gehören. Ein Workload könne in der Cloud starten und später wieder ins eigene Rechenzentrum zurückkehren, wenn die Wirtschaftlichkeit dies erfordert.



„Die eigentliche Disziplin besteht darin, dies laufend zu überprüfen, Wendepunkte zu erkennen und die Größe der Umgebung kontinuierlich anzupassen. Das richtige Werkzeug zur richtigen Zeit – das ist das einzige Prinzip, das langfristig Bestand hat.“



Basu plant keinen Umstieg auf eine Private Cloud, da die Wirtschaftlichkeit und der betriebliche Aufwand dies für sein Unternehmen nicht rechtfertigen.



„Die richtige Frage lautet: Welches Modell für Datenresidenz, Latenz und Kontrolle ist für jeden Workload angemessen? Das ist eine Frage der Datenklassifizierung, nicht der Cloud-Bereitstellungsstrategie.“



Lewis, dessen Universität rund 95 Prozent ihrer Infrastruktur in der Cloud betreibt, sieht angesichts der Anforderungen von KI und moderner Hardware kaum praktikable Alternativen.



„Wenn man groß angelegte Data Lakes trainieren und fundierte Geschäftsentscheidungen mithilfe von maschinellem Lernen und der dahinterstehenden Intelligenz treffen möchte, ist es fast nicht mehr praktikabel, auf eigene Server zu setzen“, so Lewis.



CIOs müssten sich fragen, ob sie überhaupt über das notwendige Know-how verfügen, um eine solche Infrastruktur selbst zu betreiben. Letztlich müsse man das Beste aus den vorhandenen Möglichkeiten machen.



Fokus auf die Grundlagen



Unternehmen mögen vielleicht dem neuesten Trend hinterherjagen – derzeit ist das die agentische KI –, doch IT-Führungskräfte sollten sich auf ihre Infrastruktur, das Management und die Plattformplanung konzentrieren, betont Linthicum.



„Das ist vielleicht weniger spannend, aber wenn man KI im Unternehmen einsetzen will, muss man diese Probleme zuerst lösen.“



Johnson warnt, dass die Cloud eine Vielzahl architektonischer Muster ermöglicht – und diese Freiheit könne ohne Leitplanken zum Problem werden. „Erstellen Sie das Leitliniendokument, bevor Sie es brauchen – nicht erst, wenn bereits fünf Teams auf fünf verschiedene Arten vorgehen.“



IT-Verantwortliche sollten außerdem frühzeitig für ein sauberes Tagging und Transparenz bei den Kosten sorgen. Das müsse der erste Schritt sein und dürfe nicht erst als Aufräumprojekt betrachtet werden, warnt Johnson: „Wenn Sie Ihre Ausgaben nicht vom ersten Tag an klar nachvollziehen können, sind Sie bereits im Rückstand.“



Ein weiterer wichtiger Schritt sei der Aufbau eines Audit-Programms mit klaren Kontrollen darüber, wer Änderungen an Produktivsystemen vornehmen darf: „Die Auswirkungen einer fehlerhaften Änderung in der Cloud sind größer und treten schneller ein, als die meisten Menschen erwarten – bis sie es selbst erleben.“



Die Frage nach den Kompetenzen



Die Fähigkeiten, die für den Betrieb moderner Cloud-Umgebungen erforderlich sind, entwickeln sich laut Basu schneller weiter, als die meisten internen Teams realistischerweise mithalten können. Deshalb setzt International Seaways auf spezialisierte Managed Service Provider (MSPs), anstatt in jedem Bereich tiefgehendes internes Expertenwissen aufzubauen.



„Dadurch haben wir Zugang zu aktuellen Fähigkeiten, ohne Teams ständig umschulen oder neu aufbauen zu müssen, wenn sich die Technologie ändert. Die Entscheidungen, die uns 2020 geschützt haben, wurden Jahre zuvor getroffen – lange bevor jemand ihre Bedeutung erkannt hatte. Infrastrukturstrategie bedeutet immer, sich auf eine Zukunft vorzubereiten, die noch nicht vollständig sichtbar ist.“



Entscheidend sei, solche Entscheidungen bewusst und auf Basis klarer Überlegungen zu treffen, anstatt später unter Druck reagieren zu müssen.



Anpassungsfähige Organisationen aufbauen



Edge-Computing fügt laut Johnson eine weitere Ebene der Komplexität hinzu. Erfolgreich werden nicht diejenigen sein, die die perfekte Architektur finden. „Es sind diejenigen, die Organisationen aufbauen, die sich schnell anpassen können, wenn sich die richtige Antwort morgen ändert“, erklärt er.



Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liege nicht in der gewählten Cloud-Plattform, sondern darin, wie schnell ein Team lernen und handeln kann, so Johnson.



Auf die Frage, wie sich Cloud-Umgebungen weniger kompliziert gestalten lassen, gaben die CIOs folgende Empfehlungen:




Behandeln Sie Ihre Cloud-Architektur wie ein Produkt, nicht wie ein Projekt. Sie benötigt kontinuierliche Verantwortung und Weiterentwicklung, nicht nur eine einmalige Implementierung.



Überprüfen Sie Ihre Entscheidungen regelmäßig. „Die richtige Entscheidung im ersten Jahr ist oft nicht mehr die richtige im dritten. Planen Sie feste Überprüfungspunkte ein“, erklärt Johnson.



Ordnen Sie jeden Workload einer Kostenstelle zu. Basu hat dies umgesetzt; die IT überprüft kontinuierlich Auslastung und Größenanpassungen, anstatt auf periodische Audits zu warten.



Die Datenklassifizierung bestimmt die regionale Platzierung. Bevor ein Workload in Produktion geht, sollten Rechts- und Compliance-Abteilungen von Anfang an eingebunden sein.



Entwickeln Sie Cloud-fähige Lösungen. Das kann günstiger und risikoärmer sein als die unveränderte Migration stark angepasster Altsysteme.



Konsolidierung ist eine strategische Entscheidung, kein Rückzug. Weniger Plattformen, die gut gesteuert werden, schneiden dauerhaft besser ab als eine zersplitterte Multi-Cloud-Landschaft.



Unterschätzen Sie nicht die Governance-Lücke, die durch KI entsteht. Schaffen Sie jetzt eine KI-Governance-Struktur, bevor sich technische und organisatorische Schulden anhäufen.



Cloud-Strategie ist keine reine IT-Architekturentscheidung. Die Pandemie habe gezeigt, dass sie vor allem eine Entscheidung zur Sicherung der Unternehmensresilienz sei. „Die Organisationen, die schwierige Entscheidungen vor einer Krise treffen, sind diejenigen, die unbeschadet daraus hervorgehen.“



Verknüpfen Sie Cloud-Entscheidungen mit messbaren Geschäftsergebnissen. Bellendir von WHSmith berichtet, dass sein Unternehmen stark in Integrationsarchitekturen, Cybersicherheitskontrollen, Observability und Data Governance investiert, um hybride Umgebungen besser zu unterstützen.



Legen Sie größeren Wert auf Cloud-Kostenkontrolle und operative Disziplin. Dadurch wird die Transparenz über die Cloud-Nutzung verbessert und sichergestellt, dass die Skalierung von KI-, Analyse- und Digitalisierungsinitiativen langfristig finanziell tragfähig bleibt.




Auch wenn niemand vorhersagen kann, ob Cloud-Umgebungen künftig weniger komplex werden, werden Unternehmen sie weiterhin nutzen.



„Die Cloud ist nicht mehr die Zukunft der IT – sie ist die Gegenwart. Die Diskussion hat sich von der Frage ‚Sollen wir das tun?‘ hin zu ‚Wie werden wir darin besser?‘ verschoben. Und genau damit verbringe ich heute den Großteil meiner Zeit“, konstatiert Johnson. (mb)



Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag von CIO.com










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