Juni 25, 2024 •Avvale
In einer zunehmend umweltbewussten Welt ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Praktiken anzuwenden, die ihr Wachstum fördern und gleichzeitig zur Erhaltung des Planeten beitragen. In diesem Bereich werden wir die 10 am meisten beauftragten oder am schnellsten wachsenden Dienste in der Public Cloud in den kommenden Jahren sowie ihre Vorteile sowohl in Bezug auf die Optimierung der betrieblichen Effizienz als auch in Bezug auf die Kostensenkung vorstellen.
Die Migration von Workloads aus einer On-Premise-Umgebung, entweder mit reduzierten oder überdimensionierten Kapazitäten, ist mit erheblichen Kosten verbunden, einschließlich Kommunikations- und Stromkosten. Dies führt dazu, dass wir zunehmend die Migration in die Cloud in Erwägung ziehen, entweder für unsere gesamte System- und Anwendungslandschaft oder für die Nutzung von Pay-per-Use-Diensten, mit der Absicht, sowohl unsere CAPEX- (Investitionsausgaben) als auch OPEX- (Betriebsausgaben) Kosten zu senken.
Wie bereits erwähnt, bieten die von der Public Cloud angebotenen Dienste erhebliche Vorteile in Bezug auf die Optimierung der betrieblichen Effizienz und die Senkung der Kosten sowie innovative Lösungen zur Förderung des Unternehmenswachstums. Im Folgenden stellen wir die Dienste vor, die in den kommenden Jahren am stärksten nachgefragt werden und die eine breite Palette von Vorteilen für Unternehmen bieten, von größerer Flexibilität und Skalierbarkeit bis hin zu verbesserter Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften. Ihre Einführung ist ein grundlegender Schritt auf dem Weg zur digitalen Transformation und zum Geschäftserfolg im Cloud-Zeitalter.
Erwägen Sie die Implementierung einer neuen Datenbank auf Ihrem lokalen Server? Bereiten Sie Ihre Geduld vor, denn Sie werden wahrscheinlich eine beträchtliche Wartezeit in Kauf nehmen müssen.
Wenn Sie jedoch bereit sind, die Möglichkeit einer virtuellen Maschine (VM) vor Ort anstelle eines physischen Servers zu prüfen, und Ihr Unternehmen VMware oder ähnliche Technologien einsetzt, kann die Wartezeit auf ein Minimum reduziert werden. Wenn Sie hingegen die Einrichtung einer Serverinstanz in der Public Cloud in Erwägung ziehen, kann diese in etwa 15 Minuten bereitgestellt und in Betrieb genommen werden. Außerdem haben Sie die Flexibilität, die Instanz an Ihre Bedürfnisse anzupassen und sie abzuschalten, wenn sie nicht gebraucht wird.
Der Begriff „serverlos“ bedeutet, dass ein Dienst oder ein Stück Code bei Bedarf für eine kurze Zeitspanne ausgeführt wird, in der Regel als Reaktion auf ein Ereignis, ohne dass eine dedizierte virtuelle Maschine für die Ausführung erforderlich ist. Wenn ein Dienst serverlos arbeitet, muss man sich in der Regel keine Gedanken über den zugrunde liegenden Server machen; die Ressourcen werden aus einem vom Cloud-Anbieter verwalteten Pool zugewiesen.
Serverlose Dienste, die derzeit in allen großen öffentlichen Clouds verfügbar sind, umfassen in der Regel eine automatische Skalierung, integrierte Hochverfügbarkeit und ein Abrechnungsmodell nach dem Prinzip „pay-as-you-go“. Wenn Sie eine serverlose Anwendung suchen, ohne an eine bestimmte öffentliche Cloud gebunden zu sein, können Sie sich für ein herstellerunabhängiges Serverless-Framework wie Kubeless entscheiden, das lediglich einen Kubernetes-Cluster benötigt, der als Cloud-Service verfügbar ist.
On-Demand-Container sind eine effiziente und flexible Möglichkeit, Anwendungen zu verpacken, zu verteilen und auszuführen. Im Wesentlichen ist ein Container eine leichtgewichtige Softwareeinheit, die den Code einer Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten kapselt, so dass sie in jeder Umgebung einheitlich ausgeführt werden kann, von einer lokalen Entwicklungsumgebung bis zu einer Produktionsumgebung in der Cloud.
Die Ausführung von Containern auf Abruf bietet alle Vorteile, die mit virtuellen Maschinen auf Abruf verbunden sind, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass sie weniger Ressourcen benötigen und weniger kosten. Diese Eigenschaft macht sie zu einer äußerst vorteilhaften Option für eine Vielzahl von Anwendungen, da sie Effizienz und Wirtschaftlichkeit bei der Bereitstellung kombinieren.
Vorgefertigte Container-Images sind vorgefertigte Vorlagen, die alles enthalten, was zur Ausführung einer Anwendung in einem Container erforderlich ist. Diese Images sind mit dem Betriebssystem, den Bibliotheken und den Abhängigkeiten konfiguriert, die erforderlich sind, damit die Anwendung in jeder Containerumgebung effizient ausgeführt werden kann.
Vorgefertigte Container-Images werden in der Regel mit bewährten Sicherheitsverfahren konfiguriert. Sie sind ein leistungsfähiges Werkzeug zur Vereinfachung und Beschleunigung der Anwendungsentwicklung und -bereitstellung und fördern gleichzeitig die Konsistenz und Zuverlässigkeit in Container-Umgebungen.
🌐 Kubernetes Container Orchestration:
Kubernetes (K8s) ist ein Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. K8s basiert auf Googles hauseigener Technologie namens „Borg“. Kubernetes hat sich als robuste und zuverlässige Lösung für die Orchestrierung von Container-Umgebungen etabliert.
Kubernetes-Cluster bestehen aus einer Reihe von Arbeitsmaschinen, sogenannten Nodes, auf denen containerisierte Anwendungen ausgeführt werden. Diese Arbeitsknoten hosten Pods, die ihrerseits die Anwendungen enthalten. In der Zwischenzeit überwacht und verwaltet eine Steuerungsebene sowohl die Arbeitsknoten als auch die Pods und sorgt so für einen reibungslosen und effizienten Betrieb des Systems.
Kubernetes (K8s) ist vielseitig und uneingeschränkt skalierbar, d. h. es kann in jeder Umgebung eingesetzt werden. Alle großen Cloud-Service-Anbieter bieten Kubernetes-Lösungen an, und es ist möglich, Kubernetes auf Ihrem eigenen Entwicklungsrechner zu betreiben.
Auto Scaling Server sind eine Lösung in der Public Cloud, die es Ihnen ermöglicht, die Verarbeitungs- und Speicherkapazität eines Systems dynamisch und automatisch an den Echtzeitbedarf anzupassen, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.
Die meisten Public Clouds ermöglichen die automatische Skalierung der Größe virtueller Maschinen und Dienste je nach Bedarf, entweder durch Erhöhung oder Verringerung der Anzahl der Instanzen oder durch Größenänderung. Dies geschieht als Reaktion auf die Echtzeitnutzung und ermöglicht eine nahtlose Skalierung nach oben oder unten je nach Bedarf.
Zu den Vorteilen dieser Technologie gehören eine verbesserte Reaktionsfähigkeit des Systems, eine Optimierung der Ressourcen, eine Senkung der Betriebskosten durch Vermeidung einer übermäßigen Bereitstellung unnötiger Ressourcen sowie eine höhere Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Dienste für die Endnutzer.
Führende öffentliche Cloud-Plattformen und verschiedene Datenbankanbieter haben verteilte Datenbanksysteme mit redundanten Verbindungen und verteilten Konsensalgorithmen eingeführt. Diese Fortschritte ermöglichen einen effizienten Betrieb und garantieren eine außergewöhnliche Zuverlässigkeit mit einer Betriebszeit von bis zu 99,999 % (fünf Neunen).
In der folgenden Liste stellen wir herausragende Beispiele von Cloud-Datenbanken und Anbietern vor.
Herausragende Beispiele für Cloud-Datenbanken:
Beispiele für Anbieter:
Unternehmen mit großen Investitionen in Rechenzentren wollen ihre bestehenden Anwendungen und Dienste oft in die Cloud auslagern, anstatt sie durch Cloud-Dienste zu ersetzen. Alle großen Cloud-Anbieter bieten nun Möglichkeiten, dies zu erreichen, sowohl durch die Nutzung spezifischer hybrider Dienste, z. B. Datenbanken, die Rechenzentren und Clouds überspannen können, als auch durch lokale Server und Perimeter-Cloud-Ressourcen, die sich mit der öffentlichen Cloud verbinden, was oft als hybride Cloud bezeichnet wird.
Das Training von Deep-Learning-Modellen, die große Datensätze benötigen, kann sich bei der Ausführung auf CPU-Clustern über eine Woche hinziehen. Durch den Einsatz von GPUs, TPUs und FPGAs kann diese Zeit erheblich verkürzt werden, und ihre Verfügbarkeit in der Cloud vereinfacht ihren Einsatz nach Bedarf.
Datenbanken sind nicht die einzigen Dienste, die von einer verteilten Ausführung profitieren können. Das Problem ist die Latenzzeit. Wenn die Rechenressourcen weit von den zu verwaltenden Daten oder Prozessen entfernt sind, dauert es zu lange, Anweisungen und Informationen zu senden und zu empfangen. Wenn die Latenzzeit in einer Rückkopplungsschleife zu hoch ist, kann die Schleife leicht außer Kontrolle geraten. Wenn die Latenzzeit zwischen maschinellem Lernen und Daten zu hoch ist, kann die Zeit, die für das Training benötigt wird, explodieren. Um dieses Problem zu lösen, bieten Cloud-Anbieter vernetzte Geräte an, die ihre Dienste auf die Rechenzentren des Kunden (Hybrid Cloud) oder in die Nähe der Produktionsanlagen des Kunden (Edge Computing) ausweiten können.
Die Notwendigkeit, Analysen und maschinelles Lernen geografisch näher an Maschinen und andere Objekte der realen Welt heranzubringen (das Internet der Dinge oder IoT), hat zu spezialisierten Geräten geführt, wie z. B. Miniatur-Computer mit GPUs und Sensoren, und zu Architekturen, die diese unterstützen, wie z. B. Perimeter-Server, Automatisierungsplattformen und Content-Delivery-Netzwerke. Letztendlich werden diese alle mit der Cloud verbunden, aber die Möglichkeit, Analysen am Perimeter durchzuführen, kann das Volumen der an die Cloud gesendeten Daten erheblich reduzieren und die Latenzzeit verringern.
Durch unsere Infrastructure as a Service (IaaS)-Services und unsere Bereiche Business Technology Platform (BTP) und Rapid Application Development (Low Code) können wir Ihnen 90 % der in diesem Artikel genannten Dienstleistungen anbieten. Wir verfügen über die Erfahrung und das Fachwissen, um Sie bei der Erreichung Ihrer Ziele zu unterstützen und die mit der Infrastruktur und dem Betrieb verbundenen Kosten zu senken sowie Ihre betrieblichen Prozesse zu optimieren.
