Mit der Multi Cloud zur digitalen Infrastruktur

Das Zeitalter der Single-Clouds und Insellösungen ist vorbei. Mehr und mehr Unternehmen sehen im Zuge ihrer weiteren IT- und Cloud-Strategie vernetzte und hybride Szenarien in Form der Hybrid- und Multi-Clouds als die zentralen Deployment-Modelle an. Sie versprechen ihnen die optimale Grundlage für die weitere Digitalisierung, Dynamisierung und Flexibilisierung der IT sowie der gesamten Organisation. In der derzeitigen Phase, in der viele Unternehmen insbesondere im Hinblick auf die Multi Cloud noch ganz am Anfang stehen, geht es vor allem darum, geeignete Dienstleister zu identifizieren, eine Strategie abzustimmen und eine Bestandsaufnahme der Cloud-Readiness zu festigen.

Doch einige Entscheider, nicht zwingend aus den IT-nahen Abteilungen sondern vor allem im Business-Umfeld, fragen sich nach wie vor, ob dieser Aufwand sich am Ende überhaupt auszahlt. Was kann eine vernetzte Hybrid oder Multi Cloud denn besser, nachdem wir jetzt bereits erste SaaS-Applikationen und Cloud-Workloads auf die Beine gestellt haben?

Multi Cloud bedeutet Best of Breed

Multi Cloud ist vermutlich vor allem eines: Die Antwort auf die Entwicklungen der letzten Jahre hinsichtlich der Komplexität und Anforderungsvielfalt digitaler Workloads im Unternehmen. Denn der Anspruch der Unternehmen, Mitarbeiter und Kunden als Nutzer der digitalen Infrastrukturen ist es, stets die höchstmögliche Performance und User Experience bereitzustellen. Dies wirkt sich unmittelbar auf den IT-Betrieb aus. Denn ohne eine geeignete Infrastruktur-Grundlage, die Flexibilität, Performance und die optimale Entwicklungsoberfläche verspricht, gelingen die Versuche nur selten.

Da die Infrastrukturen aber insbesondere im Betrieb verschiedener Workloads ganz unterschiedliche Stärken aufweisen und ohnehin in der Praxis die Entwickler und Entscheider möglichst gerne die Freiheit haben, sich für die am besten geeignetste Plattform zu entscheiden, werden heute und in Zukunft immer mehr Cloud- und Infrastruktur-Plattformen im Unternehmen existieren. Dies bestätigen auch die befragten Entscheider im Rahmen der Studie "Hybrid- & Multi-Cloud-Services im deutschen Mittelstand". Sie nennen zu über 56 Prozent die steigenden Anforderungen durch den Betrieb digitaler Workloads sowie die Endlichkeit einzelner Infrastrukturen (39 Prozent) als maßgebliche Gründe für ihre zukünftigen Hybrid- und Multi-Cloud-Strategien.

Doch mit dem parallelen, aber isolierten Betrieb der Workloads auf verschiedenen Infrastrukturen ist es meist nicht getan. Denn die gegenseitigen Abhängigkeiten und die Notwendigkeit, auf Data Lakes der anderen Applikationen oder eine zentrale Datengrundlage zuzugreifen, macht die Integration und Orchestrierung der verschiedenen Architekturen zur zentralen Herausforderung. Denn die befragten Entscheider haben ebenfalls bestätigt, dass sie eine Vielzahl dieser digitalen Workloads, wie beispielsweise die Klassiker ERP, CRM und Workplace-Anwendungen, aber auch Analytics-, Portale und E-Commerce-Systeme bis hin zu IoT-Lösungen einsetzen. Für alle genannten Workloads haben sie auch ganz unterschiedliche Betriebsmodelle vor Augen. Der Bezug als SaaS-Service impliziert bereits eine Multi-Cloud-Strategie. Darüber hinaus können auch andere Standard- und Individuallösungen genutzt werden, die entweder ebenfalls auf Cloud-Infrastrukturen oder auch in Private Clouds oder On-Premise betrieben werden. Die Deployment-Vielfalt allein in einem Unternehmen steigt damit stetig.

Sobald diese Workloads und Applikationen sich gegenseitig beeinflussen, beispielsweise wenn mobile Apps für Kunden direkten Zugriff auf das CRM-System brauchen oder die Sensor-Daten aus der IoT-basierten Produktionssteuerung unmittelbar Einfluss auf die ERP-Daten haben, ist eine Integration zumindest auf der Datenebene notwendig.

Darüber hinaus ist es vor allem für die Sicherstellung eines ausfallsicheren Betriebs wichtig, eine einheitliche Oberfläche oder einen Infrastruktur-Management-Layer zu besitzen, der als Orchestrierungsplattform alle Aktivitäten der IT überblicken kann. So ist die Identifikation von Fehlerquellen einfacher, beziehungsweise möglicherweise auch erst machbar.