Die Zukunft der Cloud-Computing-Technologie - von Hybrid- bis Edge-Computing und KI-gestützten Lösungen

Die nächste Stufe der Cloud-Computing-Entwicklung wird die Funktionsweise weltweit neu definieren - und die KI wird eine entscheidende Rolle dabei spielen, dass die Cloud ihre Versprechen einlöst.

Die Weltorganisation für Meteorologie (WMO) erkennt zehn grundlegende Wolkenarten an. Von Cirrus- über Nimbostratus-Wolken bis hin zu der in Oregon so häufig vorkommenden, grauen Stratus-Wolke - es gibt zahlreiche Variationen dieser Wolken. Genauso ist es mit den Wolken, die wir in der Technologie nutzen - jenen, die in riesigen Rechenzentren vorkommen.

Tatsächlich unterscheiden sich heutzutage auch die Technologie-Cloud-Dienste voneinander, denn sie befinden sich nicht mehr alle in Rechenzentren. Einige verhalten sich zwar genauso, werden aber ausschließlich in privaten Installationen vor Ort betrieben. Andere erstrecken sich vom „Edge“ (dem Kontaktpunkt zur Realität) bis hin zu den Server-Racks, die wir im Allgemeinen sowohl mit der Cloud als auch mit herkömmlichen Rechenzentren assoziieren.

Im Jahr 1997 verwendete Professor Ramnath K. Chellappa, der mittlerweile an der Emory University tätig ist, den Begriff „Cloud-Computing“ erstmals in einem Vortrag mit dem Titel „Intermediaries in Cloud-Computing“. Seitdem haben wir erhebliche Veränderungen darin beobachtet, was Cloud-Computing für IT-Operationen bedeutet sowie wie es zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen eingesetzt wird.

Wie wird sich das Cloud-Computing in den nächsten 3 bis 5 Jahren entwickeln? Seit der Pandemie ist die Situation noch spannender geworden. Seit 2020 hat das Cloud-Computing einen enormen Sprung nach vorn gemacht - viele Unternehmen konnten ihre zehnjährigen Entwicklungspläne in nur zehn Monaten umsetzen; manche sogar in nur zehn Wochen. Dies liegt an dem massiven Anstieg der Nachfrage nach digitalen Informationen und im E-Commerce.

Die Bedeutung von Cloud-Computing verändert sich

Die Idee einer skalierbaren, messbaren, zentral verwaltbaren und on-Demand verfügbaren Recheninfrastruktur funktioniert. Sie passt zu den Geschäftsmodellen einer Vielzahl von Unternehmen - von Start-ups bis hin zu großen Konzernen. Heute ist es besser, Cloud-Computing anhand dieser Eigenschaften zu definieren, anstatt es weiterhin als Recheninfrastruktur zu betrachten, die von Dritten in einem extern betriebenen Rechenzentrum verwaltet wird.

Beim Cloud-Computing geht es heute viel mehr um das Verwalten und Skalieren von Ressourcen sowie das Verteilen von Arbeitslasten als um den Standort und den Inhalt von Hardware-Racks.

Im Großen und Ganzen ist das der Grund dafür, dass wir den Aufstieg von Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Lösungen erleben. Bestimmte Anwendungen funktionieren hervorragend in einer öffentlichen Cloud-Infrastruktur. Andere Anwendungen eignen sich aufgrund von Latenzproblemen, Governance- oder Sicherheitsaspekten besser für den Betrieb vor Ort. Und da es niemals zu 100 Prozent sicher ist, sich bei einer Lösung auf einen einzigen Anbieter zu verlassen, hat sich Multi-Cloud als kluge Strategie zur Risikominimierung durchgesetzt.

Die Multi-Cloud erfüllt eine Reihe grundlegender Geschäftsanforderungen. Sie bietet eine Möglichkeit, eine Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter zu vermeiden sowie die hohen Umstellungskosten zu verhindern, die entstehen, wenn man zu einem etablierten Anbieter wechselt. Zudem stellt sie eine Failover-Option dar, falls ein Anbieter ernsthafte technische Probleme hat oder - noch schlimmer - seine Geschäftstätigkeit einstellt.

Die Multi-Cloud-Strategie ist ebenfalls attraktiv, weil sie IT-Administratoren ermöglicht, für jede Arbeitslast die am besten geeigneten Anbieter auszuwählen. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass diese Vorgehensweise zu einem unerwartet hohen Grad an Abhängigkeit führen kann. Von Anbietern mit einzigartigen oder überlegenen Leistungen ist es schwieriger, im Bedarfsfall abzuweichen.

Obwohl der Begriff „Multi-Cloud“ in der Regel Cloud-Lösungen verschiedener Anbieter bezeichnet, lässt er sich auch ähnlich wie „Hybrid-Cloud“ verstehen. Es ist durchaus möglich, dass Cloud-Dienste sowohl in öffentlichen Cloud-Umgebungen als auch on-premise laufen. Diese Kombination aus Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Szenarien könnte durchaus zur neuen Norm werden.

Aber unabhängig von der Verteilung profitieren all diese neuen, vollständig hybriden Cloud-Operationen von Skalierbarkeit, Messbarkeit, Verwaltbarkeit sowie der Möglichkeit, Ressourcen on-Demand bereitzustellen. Insgesamt ermöglicht das, sich an ständig wechselnde Geschäftsanforderungen anzupassen, während die Kontrolle über die Daten gewahrt bleibt.

Entscheidend dafür wird der zunehmende Einsatz von Containern sowie Orchestrierungswerkzeugen sein. Container ähneln virtuellen Maschinen, sind jedoch leichter, portabler und skalierbarer als VMs - letztere müssen schließlich eine komplette, simulierte Maschinenarchitektur enthalten. Durch das Verwalten von Containern in verschiedenen Umgebungen wird die Komplexität reduziert - und wo die Komplexität sinkt, verringern sich auch Fehler sowie Systemausfälle.

Der Einsatz von Containern führt außerdem zur Automatisierung von Aufgaben wie Deployment, Skalierung, Sicherheit und Überwachung. Dadurch verringert sich das Fehlerrisiko, die Zuverlässigkeit steigt - und es wird Zeit gespart.

Neben diesen Vorteilen bietet die Verwendung von Containern ein hohes Maß an Portabilität, das ebenfalls dazu beiträgt, eine Vendor-Lock-in-Situation zu vermeiden. Zudem ermöglicht es, Logistikprozesse zu automatisieren sowie Failover-Mechanismen einzurichten, um auf geschäftliche Anforderungen, Krisen und Chancen schnell reagieren zu können.

Wir können mit einem Wachstum im Bereich des serverlosen Rechnens rechnen - dabei ist die Maßeinheit nicht ein kompletter Server, sondern die Arbeitslast, das Modul oder die Anwendung. Serverloses Rechnen verringert den Bedarf an Infrastruktur, da die Module nur dann ausgeführt werden, wenn sie benötigt werden - ohne dass dazu ein vollständiger virtueller Computer oder sogar ein Container gestartet werden muss. Bei Anwendungen mit stark schwankenden Lasten kann serverloses Rechnen sowohl Kosteneinsparungen als auch eine effiziente Laststeuerung bewirken.

In den kommenden Jahren wird das Edge-Computing noch weiter an Bedeutung gewinnen. Edge-Geräte werden leistungsfähiger - aber auch anspruchsvoller. Sie erfordern die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen, die zudem im gesamten Unternehmen zur Analyse und zur Gewinnung von Erkenntnissen geteilt werden müssen.

Man kann davon ausgehen, dass Edge-Geräte zunehmend vernetzt sein werden und öfter unbeaufsichtigt bleiben. Da ihre Leistungsfähigkeit und Intelligenz zunehmen - wobei KI und maschinelles Lernen hier eine große Rolle spielen -, werden sie in Bereichen mit geringer oder intermittierender Netzabdeckung sowie unter extremen Wetter- oder Umweltbedingungen mehr Funktionen ausführen können.

Hier kommen 5G (und letztendlich auch 6G) ins Spiel. 5G bewältigt unterbrochene Verbindungen besser und verfügt über die Fähigkeit, die Frequenz zu wechseln sowie „Beamforming“ einzusetzen, um Gebiete zu erreichen, die mit herkömmlichen Mobilfunkverbindungen nicht erreichbar waren. Zudem bringt 5G deutlich mehr Intelligenz in den Feldbereich - dies reduziert die Latenz erheblich und ermöglicht es Edge-Geräten, mit dem „Mutterrechner“ viel schneller und mit deutlich größerer Reaktionsfähigkeit zu kommunizieren.

Die Entwicklung von KI im Cloud-Management

Die zunehmende Abhängigkeit von komplexen Cloud-Umgebungen wird die Verwaltungsaufgaben erschweren. Hier kann KI auf mindestens vier Arten helfen:

• Routinemäßige Aufgaben automatisieren: Es gibt zahlreiche grundlegende Aufgaben im IT-Management - wie die Ressourcenzuweisung und -skalierung -, die von einer KI übernommen werden könnten. Überall dort, wo es Skripte geben könnte, könnte auch eine KI eingesetzt werden. Man darf erwarten, dass die KI irgendwann so weit entwickelt sein wird, dass ihre Einrichtung weniger Aufwand erfordert als die Erstellung eines Skripts.

• Daten analysieren: Egal ob es um Kundennutzungsmuster, Sentiment-Analysen, die Auswirkungen der Arbeitslast auf Ressourcen oder viele andere Beobachtungsbereiche geht - KI kann wertvolle Erkenntnisse zu Netzwerkabläufen und Kundenverhalten liefern, die die Zuverlässigkeit verbessern und neue Chancen aufzeigen.

• Verbesserung der Nutzererfahrung: Erwarten Sie, dass KI den Frontend- sowie sogar den sekundären Kundensupport über Chat und E-Mail übernimmt. Einerseits überlässt dies die Nutzer den Maschinen, doch andererseits entlastet es menschliche Techniker, sodass sie sich auf schwierigere Kundenprobleme konzentrieren können.

• Neue Dienste und Geschäftsmodelle: Wie wir am Beispiel von ChatGPT gesehen haben, finden immer mehr Cloud-Dienste Wege, eine KI-Komponente als Mehrwert hinzuzufügen. Man kann davon ausgehen, dass dieser Trend weiter zunehmen wird - schließlich gibt es immer mehr Möglichkeiten, wie KI die Arbeit der Menschen, die diese Dienste nutzen, erleichtern und unterstützen kann.

Dann gibt es natürlich noch die Sicherheit. Angesichts eines Mangels an Sicherheitsfachkräften sowie ständig zunehmender Cyberbedrohungen muss die Verhinderung und Abwehr von Angriffen eine oberste Unternehmenspriorität sein - doch es ist zugleich eine immer größere Herausforderung. Die Angreifer werden immer raffinierter und verfügen über viel mehr Erfahrung beim Durchführen erfolgreicher Angriffe. Wie bereits besprochen, führt die zunehmende Komplexität dazu, dass es mehr Schwachstellen sowie Angriffspunkte gibt, die von Angreifern ausgenutzt werden können.

Selbst kleine Unternehmen verwalten mittlerweile eine unglaublich große Menge an Informationen - sowohl im Fluss als auch gespeichert. Wir sprechen hier von Terabytes, Petabytes und Exabytes an Daten. Die einzige Möglichkeit, solch umfangreiche Datenmengen, die sich mit hoher Geschwindigkeit bewegen, zu verwalten, ist die Verwendung von Software. Doch angesichts der schnellen Veränderungen sowie der zunehmenden Raffinesse böswilliger Akteure reichen herkömmliche Programmierverfahren sowie Methoden zur Mustererkennung einfach nicht aus, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Dies ist einer jener Fälle, in denen KI nicht einfach nur optional oder hilfreich ist. KI wird zur unverzichtbaren Stütze werden, die Unternehmen schützt - dort, wo nichts anderes schnell genug reagieren kann.

Cloud-Anbieter müssen sich ebenfalls ändern.

All dies führt dazu, dass auch Cloud-Anbieter sich weiterentwickeln müssen, um mitzuhalten. Also kehren wir zum Beispiel zurück, das wir in unserer gesamten Serie über die Entwicklung der Cloud verwendet haben: HPE GreenLake.

HPE GreenLake ist eine Serviceplattform, die es Organisationen ermöglicht, Ressourcen nach Bedarf zu nutzen und zu verwalten - egal ob in der Cloud oder vor Ort.

HPE GreenLake bietet skalierbare On-Premise-Unterstützung - sodass Sie physische Hardware, die hinter von Ihnen kontrollierten Türen untergebracht ist, wie eine flexible, cloudbasierte Ressource behandeln können. Durch die Kombination aller dieser Ressourcenbereitstellungsdienste in ein einziges Angebot sowie die Bereitstellung zentraler Verwaltungs- und Implementierungstools ist es möglich, einen weit verzweigten, von mehreren Anbietern abhängigen IT-Betrieb von einer zentralen Stelle aus zu verwalten.

In Zukunft wird GreenLake voraussichtlich weitere Tools und Ressourcen anbieten sowie größere Herausforderungen bewältigen können - sodass Technologieleiter die Organisation entsprechend den Umwelt- und Marktbedingungen vergrößern oder verkleinern können.

Blickt man 3 bis 5 Jahre in die Zukunft, lautet das Schlagwort „mehr“. Mehr Verbindungen, mehr Leistung, mehr KI, mehr Sicherheitsherausforderungen, mehr Knotenpunkte, mehr Geräte, mehr Standorte, mehr Optionen, mehr Geld, mehr Effizienz, mehr Nutzen für das investierte Geld - und natürlich auch mehr Anbieter. Und natürlich komplexere Herausforderungen bei der Verwaltung all dessen.