Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/aws-azure-alibaba-ibm-cloud-wo-die-cloud-hilft-und-wo-nicht-1901-138497.html    Veröffentlicht: 22.01.2019 12:03    Kurz-URL: https://glm.io/138497

AWS, Azure, Alibaba, IBM Cloud

Wo die Cloud hilft - und wo nicht

Die Cloud wirkt wie ein großes Versprechen: Sie scheint unendliche Möglichkeiten zu bieten, alles zu können und die Zukunft der IT zu sein. Doch nicht jede Cloud-Lösung kann jedem Zweck dienen - und nicht immer ist überhaupt eine sinnvoll. Wir sortieren.

"Die Cloud" ist eines der großen Hype-Themen der vergangenen Jahre. In Berichten und Werbeanzeigen erscheint sie oft als eine Art magischer Ort, an dem Unternehmen und Privatmenschen ihre Daten lagern, austauschen und bearbeiten beziehungsweise verarbeiten und damit fast alle ihre Probleme lösen können. Doch die eine Cloud gibt es überhaupt nicht. Der Begriff ist ein Schwammwort, hinter dem sich sehr viele unterschiedliche Produkte und Services verschiedener Anbieter verbergen. Wer mit Cloud-Technologien arbeiten will, muss sich also genau informieren, was er braucht - wir geben eine Übersicht.

Zu den größten Cloud-Anbietern in der westlichen Welt zählen Amazon mit Amazon Web Services (AWS), Microsoft mit Azure, Google mit der Google Cloud Platform und IBM mit der IBM Cloud. In China ist zudem Alibaba mit der Alibaba Cloud sehr präsent und versucht mittlerweile, auch in Europa Marktanteile zu gewinnen. Auf diese Wettbewerber beschränken wir uns in diesem Artikel, es gibt aber viele weitere Cloud-Anbieter, etwa Oracle, VMWare und Salesforce.com. Ihre Cloud-Angebote erfüllen jeweils andere Zwecke und basieren oft auch auf unterschiedlichen Technologien, werden jedoch vom Cloud-Anbieter als Teil eines größeren Gebildes, nämlich der Cloud, vermarktet. Die Kommunikation zwischen diesen Komponenten erfolgt mittels bestimmter Schnittstellen und der jeweilige Anbieter versucht, diese so zu gestalten, dass ein Zusammenspiel der einzelnen Komponenten in den meisten Fällen relativ gut funktioniert.

Solche Komponenten können sehr unterschiedlicher Art sein: von Hardware wie Netzwerkkomponenten, virtuellen PCs und global verteilten Datenbanken über Machine-Learning-Services - beispielsweise für die Gesichtserkennung in Fotos, die man aus eigenen Anwendungen aufrufen kann -, bis hin zu kompletten, fertigen Anwendungssystemen wie beispielsweise Microsoft Office 365.

Die Cloud - ein Zusammenspiel von Komponenten

Die Cloud besteht aus Hunderten Komponenten eines Cloud-Anbieters, die man in der Regel nach Funktion/Zweck oder dem Schichtenmodell bestimmten Kategorien zuordnet.

Funktionelle Kategorien sind beispielsweise:





IaaS, PaaS oder SaaS?

Alternativ kann man Cloud-Komponenten nach dem Schichtenmodell unterscheiden:



Um das etwas besser zu verstehen, hier ein Beispiel: Mal angenommen, wir brauchen ein webbasiertes E-Mail-System mit Kalenderplaner. Bei IaaS würden wir in der Cloud einen oder mehrere virtuelle Server sowie ein virtuelles Netzwerk nehmen. Auf dieser Infrastruktur würden wir dann die Plattform - etwa Linux als Betriebssystem für den virtuellen Server und einen MySQL-Datenbankserver für Datenhaltung - installieren oder vorinstalliert bekommen und unser E-Mail- und Kalendersystem selbst programmieren und installieren. Wir wären für die Wartung von System und Plattform zuständig. Die Wartung beinhaltet Aufgaben wie die Installation von Updates und Service Packs für das Betriebssystem, den Webserver und den Datenbankserver.

Bei PaaS würden wir in der Cloud nicht nur die Infrastruktur, sondern auch die Plattform als fertige Dienste zur Verfügung gestellt bekommen. Zu der Plattform zählen wie erwähnt das darunterliegende Betriebssystem, eine Datenbank, dazu ein Web-Application-Dienst, auf dem wir unsere Webanwendung bereitstellen können, und Security-Dienste wie ein Intruder Detection System. All das liegt nun weitgehend in der Verantwortung des Cloud-Anbieters und wir setzen unseren Fokus auf die Entwicklung, Installation und Wartung unserer Mail- und Kalendersoftware.

Bei SaaS würden wir noch mehr Aufgaben auslagern: Wir wählen eine fertige Mail- und Kalendersoftware samt Infrastruktur und Plattform aus. Diese müssen wir lediglich an unsere Bedürfnisse anpassen, zum Beispiel mit einem Firmenlogo, einem Hintergrundbild oder der Spracheinstellung. Eine solche SaaS-Lösung ist beispielsweise das Outlook in Microsoft Office 365.

Die Wahl, ob IaaS, PaaS oder SaaS die optimale Lösung für uns darstellt, hängt von vielen Fragestellungen ab. Einige davon wollen wir kurz erörtern.

Kundenanforderungen, Kosten und Personal

Eine entscheidende Frage ist, ob die Kundenanforderungen durch eine SaaS-Lösung erfüllt werden. In SaaS-Lösungen kann man nur sehr wenig verändern. Man bekommt eine fertige Software samt dahinterliegender Infrastruktur, die man nur noch ein wenig anpassen kann, was auf Englisch Customizing genannt wird. Eine Standardsoftware entspricht in der Regel den speziellen Prozessen und Anforderungen eines Kunden nicht zu 100 Prozent. Der Kunde muss sich die Frage stellen: Kann ich die SaaS-Lösung durch Customizing an meine Prozesse gut genug anpassen oder muss/sollte ich meine Prozesse an die Standards der SaaS-Lösung adaptieren?

Der Vorteil von IaaS und PaaS ist natürlich der, dass der Kunde die Software nach seinen eigenen Anforderungen und Vorstellungen selbst entwickeln kann. Doch das erfordert hohe Entwicklungskosten und anschließend muss genügend Wartungspersonal da sein, um die Software zu warten und, im Falle von IaaS, sich zusätzlich um die komplette virtuelle Plattform zu kümmern. Nicht jedes Unternehmen kann oder möchte eine so große IT-Abteilung haben.

Der Vorteil von SaaS ist, dass der Kunde sich kaum noch um die Wartung und Weiterentwicklung kümmern muss. Sowohl die Infrastruktur als auch die Plattform und auch die Anwendungssoftware werden vom Cloud-Anbieter bereitgestellt. Dieser kümmert sich auch um Wartung, Versionsupdates, Sicherheitsupdates, Hardwareaustausch etc.

Oft geht es auch um die Frage, welche Lösung das bessere Preis-Leistungs-Verhältnis hat. Hierzu muss man viele Aspekte berücksichtigen, wie beispielsweise die Kosten für eigenes IT-Personal, die Preise der Cloud-Anbieter und den Mehrwert von maßgeschneiderter Software.

Doch bevor man sich Gedanken macht, welchen Cloud-Lösungsansatz man anstrebt, sollte man sich überlegen, ob die Cloud überhaupt das Richtige für das eigene Anwendungsszenario ist. Deshalb wollen wir nun einen Blick auf die Vor- und Nachteile der Cloud werfen.

Technische Vor- und Nachteile der Cloud

Clouds haben gegenüber eigenen Rechenzentren mehrere Vorteile. Die Ressourcen sind nahezu unendlich. Man kann innerhalb kurzer Zeit - je nach Produkt und Service sind es Sekunden bis Stunden - Hardware-Ressourcen wie etwa die Rechenleistung (CPUs, GPUs, FPGAs), RAM und Storage erhöhen. Die Ressourcen können darüber hinaus nahezu in Echtzeit skaliert werden. Oft gibt es Fälle, bei denen zu gewissen Uhrzeiten oder Jahreszeiten besonders viel Leistung erforderlich ist. Man denke etwa an Batch-Läufe zu bestimmten Uhrzeiten oder an das besonders hohe Kundenaufkommen zur Weihnachtszeit. In der Cloud kann man die benötigten Ressourcen nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren. Das funktioniert bei manchen Komponenten sogar nahezu in Echtzeit. Das heißt: Während ein Batch-Datenlauf ausgeführt wird, kann man im Programmablauf selbst unmittelbar vor besonders rechenintensiven Operationen die Leistungsklasse der beanspruchten Komponente in der Cloud erhöhen und nach dem Abschluss der rechenintensiven Operationen die Leistungsklasse verringern. Dadurch kann man auch Kosten optimieren, indem man versucht, die Ressourcen nach aktuellem Bedarf zu allozieren.

In der Cloud sind Hardware-Komponenten für besondere Projekte erhältlich, die man im eigenen Rechenzentrum nur schwer oder gar nicht bekommen würde, weil sie nicht zum Hausstandard des Unternehmens zählen. Man denke zum Beispiel an ein neues Machine-Learning-Projekt, für das man TESLA-Beschleunigungskarten von Nvidia oder FPGAs von Xilinx benötigt, die aber im eigenen Unternehmen nicht als Standardkomponenten verfügbar sind. Exotische Betriebssysteme oder Tools können in isolierten Netzwerken in der Cloud getestet werden, ohne das eigene Firmennetzwerk wegen potenzieller Inkompatibilitäten zu gefährden oder firmeninterne Sicherheitsrichtlinien zu verletzen. Man kann Daten in der Cloud weltweit redundant halten und so kurze Zugriffszeiten für Kunden und Partner vor Ort ermöglichen. Für viele Unternehmen ist das kostengünstiger, als eigene Rechenzentren in fernen Ländern aufzubauen. Das Unternehmen selbst kann sich auf seine Kernkompetenzen fokussieren. Eine Handelsfirma könnte sich etwa die Frage stellen: Brauchen wir unbedingt ein eigenes großes Rechenzentrum oder sollten wir uns lieber auf unser eigentliches Geschäft, den Handel, konzentrieren und die primären Computerkapazitäten in der Cloud kaufen? Das bedeutet nicht, dass man nicht auch ein eigenes, kleineres Rechenzentrum im eigenen Gebäude haben sollte. Man kann beide, das private Rechenzentrum und die Ressourcen in der Cloud, miteinander kombinieren.

Nachteile der Cloud - Internetverbindung und Datenschutz

Trotz der Vorteile ist die Cloud nicht für alles geeignet, ihr Einsatz hat auch gewisse Nachteile. So sind die Cloud-Ressourcen zwar schier unendlich, häufig gibt es aber einen Flaschenhals: die oft beschränkten Internetverbindungen zwischen Unternehmen und Cloud-Anbieter sowie die Response-Zeiten, die sich aus der räumlichen Distanz ergeben. In Fällen, in denen nicht die Rechenleistung oder der Speicher, sondern Internetbandbreite und Response-Zeiten die Limitierung darstellen, lohnt es sich aus Sicht der Performance, bestimmte Daten lokal im eigenen Rechenzentrum zu halten, um sie so innerhalb des LAN schneller abzurufen.

Beim Upload von Daten in die Cloud und/oder Download der Daten aus der Cloud entstehen Traffic-Kosten, die je nach Cloud-Anbieter unterschiedlich hoch sein können. Diese Kosten müssen bei der Kalkulation berücksichtigt werden. Auch die Datenschutzaspekte dürfen nicht vergessen werden. Diese haben zunächst einmal nichts mit der Sicherheit von Daten zu tun. Ein System in der Cloud kann, sofern es gut konfiguriert wurde, sogar sicherer sein als manch ein System im eigenen Unternehmensnetzwerk. Jedoch werden die Daten in der Cloud bei einem Drittdienstleister gespeichert und das muss datenschutzrechtlich geprüft werden. Ein weiterer Aspekt ist die geografische Lage der Cloud-Datenzentren. Bei manchen Cloud-Anbietern kann man diese nach Ländern oder Regionen einschränken und so zum Beispiel gewährleisten, dass die Daten innerhalb der EU gespeichert werden, was datenschutzrechtlich in manchen Fällen bedeutsam sein kann.

Zum letzten Punkt: Allgemein unterschiedet man zwischen Public, Hybrid und Private Cloud. Die Public Cloud wird von einem Cloud-Anbieter öffentlich im Internet angeboten. Die Datenhaltung erfolgt auf diversen, meistens auf mehrere Länder verteilten Rechenzentren, die Daten vieler Kunden gleichzeitig halten, diese aber über Berechtigungskonzepte voneinander trennen können. Beispiele für solche Cloud-Angebote sind Google Docs oder Microsoft Office 365. Das Gegenteil der Public Cloud ist die Private Cloud, bei der die Daten und Anwendungen auf eigenen, lokalen Rechenzentren des Kunden oder auf individuell zugeordneten Servern eines Cloud-Anbieters gehalten werden. Das kann in manchen Fällen aus datenschutzrechtlichen Aspekten interessant sein.

Manche Cloud-Anbieter bieten auch sogenannte Hybrid-Cloud-Lösungen an. Dabei können bestimmte Komponenten oder Daten privat im eigenen Rechenzentrum statt in der Public Cloud gespeichert werden. Dadurch können nicht nur Datenschutzprobleme vermieden, sondern auch Performance-Optimierungen durchgeführt werden. Die obigen Vor- und Nachteile gelten generell für alle Clouds. Den einen oder anderen Aspekt betreffend gibt es jedoch durchaus Unterschiede zwischen den Cloud-Anbietern.

Die großen Cloud-Anbieter: AWS führt, aber dominiert nicht

Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud und Alibaba Cloud sind die derzeit wichtigsten Cloud-Anbieter, doch es gibt viele weitere. Für alle gilt: Der Markt ist sehr dynamisch. Jeden Monat gibt es eine Vielzahl von neuen Komponenten oder Änderungen. Wer sich entscheidet, eine Cloud einzusetzen, sollte die News und Change-Logs seines Anbieters stets im Blick behalten, denn es gibt dauernd etwas Neues.

Diese Änderungen betreffen nicht nur technische Aspekte, sondern auch die Preise und Preismodelle. An dieser Stelle sei gleich gesagt: Die Kosten beim Einsatz von Clouds zu schätzen, ist eine ernstzunehmende und herausfordernde Aufgabe. Die Kosten werden je nach Cloud, Komponente und Preismodell unterschiedlich berechnet. So kann es zum Beispiel sein, dass bei einem virtuellen PC in einer bestimmten Cloud die Kosten davon abhängen, wie viele Zeiteinheiten (zum Beispiel Minuten) dieser virtuelle PC alloziert ist. Jedoch kann es sein, dass zusätzliche Storage-Einheiten wie beispielsweise Festplatten, die dem virtuellen PC zugeordnet sind, pauschale Monatspreise haben, unabhängig davon, ob der virtuelle PC nur 10 Stunden oder 30 Tage alloziert ist.

Auch für das installierte Betriebssystem kann es unterschiedliche Lizenzmodelle geben. Doch es wird noch komplizierter: Es kann auch sein, dass man zusätzliche Kosten wegen fester IP-Adressen des virtuellen PCs hat. Zudem können auch Kosten für die Datenübertragung zwischen dem eigenen, lokalen PC und dem virtuellen PC entstehen, wobei hier bei manchen Cloud-Anbietern zwischen Upload und Download unterschieden wird. Des Weiteren kann auch die Wahl der Region, in denen die Cloud-Data-Centers liegen sollen, die Preise des virtuellen PCs beeinflussen. Dies sind nur einige, beispielhaft genannte Aspekte, die bei der Preiskalkulation eine Rolle spielen können. Um die Kosten vom Cloud-Komponenten zu schätzen, bieten die meisten Anbieter Preisrechner im Internet an. Die Links zu diesen sind in den folgenden Kapiteln angegeben.

Im Folgenden werden die Cloud-Anbieter anhand des Magic Quadrant for Cloud Infrastructure as a Services (Stand April 2018) des US-Unternehmens Gartner in eine Rangfolge gebracht. Gartner bietet Marktforschungsergebnisse und Analysen zu den Entwicklungen in der IT an. Ob das tatsächlich die Realität widerspiegelt, ist natürlich diskussionsbedürftig, jedoch sollte es für eine grobe Einordnung der Bedeutung der Cloud-Anbieter hilfreich sein. Bei diesem Magic Quadrant werden die Cloud-Anbieter anhand von zwei Dimensionen bewertet und in einem Diagramm eingetragen. Die Dimensionen sind "Ability to execute" (die Fähigkeit auszuführen; das bezieht sich vor allem auf die Fähigkeit, jetzt Leistung zu erbringen) und "Completeness of Vision" (Vollständigkeit einer Vision; hier bezieht man sich auf Visionen und Strategien des Cloud-Anbieters, die für die Zukunft von Bedeutung sein könnten).

Einfachheitshalber wird im Folgenden die Rangfolge unter der Annahme, dass beide Dimensionen gleich gewichtet sind, ermittelt.

Amazon AWS: der etablierte Marktführer

Gartner stuft AWS 2018 als führenden Iaas-Anbieter ein. Das Unternehmen war einer der ersten Cloud-Anbieter überhaupt und ist in vielen westlichen Ländern Marktführer. Aktuell verfügt es über 57 sogenannte Availability Zones (Verfügbarkeitszonen) in 19 geographischen Regionen. Regionen haben mehrere Verfügbarkeitszonen, die zwar physisch getrennt, aber durch Netzwerke mit geringer Latenz und hohem Durchsatz miteinander verbunden sind. Die geographischen Regionen befinden sich in den Großräumen Asien-Pazifik (etwa Australien, Indien, Korea, Japan und Singapur), China, Europa, Kanada, Südamerika und USA.

Um ein AWS-Konto zu erstellen, begibt man sich auf die Registrierungsseite des AWS-Portals. Die AWS-Cloud besteht aus Hunderten vom Komponenten, über die man eine Übersicht auf der AWS-Cloud-Produktseite finden kann. Nach den Preisen der Komponenten kann man sich auf der AWS-Preisseite erkundigen. Wer Machine-Learning-Services von AWS einsetzen möchte, erhält eine Übersicht über entsprechende AWS-Komponenten.

Die Stärke der AWS-Cloud liegt darin, dass sie schon bei vielen Unternehmen etabliert ist und somit den Ruf hat, enterprise ready zu sein. Das heißt, etwaige Startschwierigkeiten sind überwunden, viele AWS-Komponenten gelten als erprobt und zuverlässig. Außerdem ist AWS, wie erwähnt, in vielen Regionen der Welt verfügbar.

Microsoft Azure: gutes Zusammenspiel mit anderen Microsoft-Produkten

Die Microsoft Azure Cloud ist laut Gartner die Nummer 2 nach AWS. Sie wächst schnell und holt auf AWS auf. Laut Forbes setzt Microsoft Azure auf die Hybrid Cloud. Dabei kann die Datenhaltung sowohl auf lokalen (privaten) Rechenzentren als auch in der Cloud erfolgen und beide können miteinander kombiniert werden. Ein Beispiel ist der Microsoft SQL Server 2016 und 2017, der mit der Azure-SQL-Stretch-Datenbank in der Cloud zusammenarbeiten kann.

Der Entwickler kann entscheiden, welche Zeilen oder Spalten einer Tabelle, abhängig von bestimmten Filterbedingungen, ausschließlich auf dem lokalen SQL-Server gespeichert werden und welche in der Cloud. Bei der Azure-SQL-Stretch-Datenbank sind die lokalen Daten dann für schnelle Abfragen verfügbar, während jene in der Cloud für langsamere Abfragen und Archivierungszwecke da sind.

Ähnlich wie AWS verfügt auch Microsoft Azure über Datenzentren in Australien, Asien, Europa, Nordamerika und Südamerika. Hat Man ein Azure-Konto erstellt, kann man die Komponenten mit dem Azure-Webportal verwalten. Alternativ dazu kann man Azure-Komponenten auch mittels Powershell-Skripten konfigurieren. Der Vorteil von Powershell ist, dass man damit auch detaillierte Einstellungen an Azure-Komponenten vornehmen kann, die in dem grafischen Azure-Webportal nicht verfügbar sind, und natürlich eignen sich Powershell-Skripte gut um Verwaltungsaufgaben zu automatisieren. Dennoch ist das Azure-Webportal ein wichtiges Instrument, weil es für Anfänger oft einfacher als PowerShell zu verwenden ist und zudem übersichtliche Darstellungen wie Dashboards bietet. Eine Übersicht über Azure-Komponenten ist auf der Azure-Produkt-Webseite verfügbar. Um die Preise für den Einsatz der Azure-Komponenten in unterschiedlichen Anwendungsszenarien zu schätzen, ist der Azure-Preisrechner ein sehr nützliches Tool.

Hands-on-Demos einiger Machine-Learning-Services von Azure, auch bekannt als Teil der Cortana Intelligence Suite, die neben diesen Machine-Learning-Services auch noch viele Entwicklungstools für eigene Machine-Learning-Systeme umfasst, sind auf der Azure Cognitive Services Webseite aufrufbar.

Eine Stärke von Azure ist das gute Zusammenspiel mit anderen Microsoft-Produkten wie Windows Active Directory, SQL Server und Visual Studio. Trotzdem beinhaltet Azure auch viele Open-Source-Technologien wie Linux-VMs und Python als Programmiersprache bei vielen Azure-Komponenten. Außerdem hat Microsoft ein mächtiges SaaS-Produkt im Angebot: Office 365. Es kann mit anderen Azure-Produkten wie Onedrive und Power BI, einer leistungsstarken und zugleich ergonomischen Reporting-Software, zusammenarbeiten.

Google Cloud Platform: im Reich der Mitte nicht präsent

Die Google Cloud liegt auf dem Magic Quadrant auf Platz 3 weit hinter hinter AWS und Azure. Eine ihrer Stärken ist der Einsatz von Open-Source-Technologien, was auch eine gewisse Portabilität ermöglicht. Interessant ist die Google Cloud auch für Geschäftsfelder, die einen starken Fokus auf Public Clouds legen. Jedoch hat die Google Cloud große Nachteile gegenüber AWS und Azure: Google betrat den IaaS-Markt ziemlich spät und hat allgemein weniger Services. Außerdem ist Google in China, mit Ausnahme von Hongkong und Taiwan, de facto nicht präsent und somit für Unternehmen, die dort einen Cloud-Anbieter benötigen, nicht interessant.

Ein Google-Cloud-Konto kann auf der Google-Cloud-Startseite erstellt werden. Die Google Cloud Console bietet Möglichkeiten für die Verwaltung der Komponenten. Welche das sind, zeigt die Übersichtsseite der Google-Cloud-Komponenten. Die Kostenschätzung beim Einsatz vom Cloud-Komponenten ist keine leichte Aufgabe. Um sie etwas zu vereinfachen, bietet Google das Tool Google-Cloud-Platform-Preisrechner.

Wer sich für den Einsatz von Machine-Learning-Services interessiert, kann einen Blick auf die Hands-on Demos von AutoML werfen, das die Services aus dem Bereich Maschinelles Lernen bereitstellt.

IBM Cloud: Ein neuer Aufholversuch zusammen mit Red Hat

Die IBM Cloud belegt im Magic Quadrant weit abgeschlagen den 6. Platz. Zwischen Google auf Platz 3 und IBM liegen noch die Alibaba Cloud und Oracle. Dennoch ist die IBM Cloud von Bedeutung. Zwar ist sie als IaaS-Anbieter (IBM Bluemix) relativ schwach, als PaaS-Anbieter spielt sie jedoch eine bedeutsame Rolle und ist insbesondere wegen der Watson Services bekannt. Zu diesen zählen mehrere Machine-Learning-Services, die in Konkurrenz mit den AWS Machine Learning Services, Azure Cognitive Services und Google AutoML treten.

Ein IBM-Cloud-Konto kann auf der Bluemix-Startseite erstellt werden. Eine Übersicht über IBM-Cloud-Komponenten ist im Bluemix-Katalog verfügbar. Um die Preiskalkulation beim Einsatz der IBM-Cloud-Komponenten zu vereinfachen, sollte man den IBM-Cloud-Preisrechner nutzen. Hands-on Demos der IBM Watson Service sind unter anderem auf folgenden Webseiten aufrufbar: Bilderkennung, Gemütszustandserkennung in Texten, Textanalyse.

Durch den Erwerb des bekannten Linux-Distributors und Software-Herstellers Red Hat für 34 Milliarden US-Dollar will IBM vermutlich versuchen, seine Position als Cloud-Anbieter zu stärken und dynamischer zu agieren. Ob dies gelingen wird, ist sehr schwierig vorherzusagen. Es würde zu weit führen, die einzelnen Vor- und Nachteile in diesem Grundlagenartikel zu diskutieren. Wer sich näher informieren möchte, dem sei eine Analyse der Crisp Research AG empfohlen.

Alibaba Cloud: Aufstrebende Cloud aus dem fernen Osten

Die Alibaba-Cloud befindet sich im Magic Quadrant auf Platz 4. Sie ist in westlichen Ländern bislang relativ wenig verbreitet, findet aber auch hierzulande immer mehr Nutzer. Wie man auf der Alibaba-Cloud-Karte sehen kann, ist ihre Domäne China, wo sich auch die meisten ihrer Datenzentren befinden. Insgesamt 33 Verfügbarkeitszonen sind in acht Regionen in China verfügbar. Dagegen hat die Alibaba Cloud nur je zwei Verfügbarkeitszonen in London (UK) und Frankfurt (EU Central). Ähnlich sieht die Situation in den USA aus: Dort sind es je zwei Verfügbarkeitszonen an der Ost- und Westküste. Außer in China ist die Alibaba Cloud auch im asiatisch-pazifischen Raum gut vertreten (Tokyo, Kuala Lumpur, Jakarta).

Wer die Alibaba-Cloud in Deutschland nutzen will, sollte sich nicht wundern, wenn manche Unterseiten auf der offiziellen Alibaba-Cloud-Webseite trotz der Spracheinstellung Deutsch nur auf Englisch verfügbar sind und man hin und wieder sogar chinesische Schriftzeichen präsentiert bekommt. Es wurde anscheinend noch nicht alles ins Deutsche übersetzt.

Ein Alibaba-Cloud-Konto kann auf der Alibaba-Cloud-Account-Webseite erstellt werden. Eine Übersicht über die Alibaba-Cloud-Produkte bietet die Alibaba Cloud Products & Services Webseite. Diese ist trotz Deutsch als gewählter Sprache zwar aktuell nur auf Englisch verfügbar, aber relativ übersichtlich strukturiert. Die Cloud-Komponenten sind nach ihrer Funktion (Elastic Computing, Storage & CDN, Analytics & Big Data, Networking, Internet of Things etc.) kategorisiert.

Informationen über die Preise der jeweiligen Produkte findet man auf der Product Pricing Webseite, die die Cloud-Komponenten ebenfalls nach ihrer Funktion kategorisiert. Zudem ist ein Preisrechner verfügbar, der die Kostenschätzung erleichtern könnte. Informationen über maschinelles Lernen samt kurzer Beschreibung der unterstützten Algorithmen, Quellcode-Beispielen und Best Practices findet man auf der Webseite der Machine Learning Platform for AI.

Die Alibaba-Cloud ist besonders für Nutzer interessant, die einen weit verbreiteten Cloud-Anbieter in China und/oder manchen nahegelegenen Ländern im asiatisch-pazifischen Raum suchen. Ob die Alibaba-Cloud auch in westlichen Ländern zu einem dominanten Marktteilnehmer werden kann, wird die Zukunft zeigen.

Die Cloud verändert sich schnell und dauernd

Die Welt der Clouds befindet sich in einem rasanten Prozess von Veränderungen. Große Cloud-Anbieter stellen heutzutage Hunderte von Komponenten zur Verfügung und es gibt jeden Monat etwas Neues: Bestehende Komponenten werden erweitert, deren APIs und Preise verändert, oder es gibt ganz neue Komponenten. Als Entwickler, der Cloud-Technologien einsetzt oder einsetzen will, ist man gut beraten, sich kontinuierlich zu informieren, indem man beispielsweise entsprechende Newsletter oder Blogs liest. Ob man die Cloud für ein bestimmtes System oder Projekt einsetzen will, sollte nach sachlichem Abwiegen der Vor- und Nachteile entschieden werden. Es gibt interessante Argumente gegen den Einsatz der Cloud, die man durchaus bedenken sollte. Beispielsweise erfordert der Einsatz von Clouds eine schnelle Internetanbindung des Unternehmens.

Datenströme, die bisher zwischen internen Systemen im eigenen Rechenzentrum liefen, müssten in Zukunft über das Internet gehen. Dies kann höhere Investitionen in Internet-Anbindungen erfordern. Außerdem verlangen manche Cloud-Anbieter Gebühren für den Download und/oder Upload von Daten, die als Preisbestandteil in der Nutzen-Kosten-Kalkulation berücksichtigt werden sollten. Auch ist es nicht immer sinnvoll, überhaupt mit Cloud-Technologien zu arbeiten. Es gibt also vieles zu bedenken, grundlegendes Misstrauen ist aber unangebracht - zumal es häufig aus der Angst vor Neuem und fehlendem Wissen über die Cloud erwächst. Ökonomisch betrachtet ist der Einsatz der Cloud lediglich eine weitere Stufe der Spezialisierung, bei der bestimmte Aufgaben, wie die Infrastruktur-Betreuung, an Spezialisten übergeben werden. Diese können dank Skalen- und Synergieeffekte die Effizienz steigern. Eine Vorstellung, auf welcher Größenordnung ein Data Center liegt und welche Skaleneffekte dadurch möglich sind, gibt beispielsweise ein Video von Microsoft zu diesem Thema.

Der Markt der Cloud-Anbieter ist in Bewegung. Es ist zu hoffen, dass keiner der Marktteilnehmer ein Monopol aufbauen kann. Im Moment ist das auch nicht in Sicht. Zwar ist AWS marktführend, doch Azure, Alibaba Cloud und Google Cloud holen auf. Auch IBM gibt sich nicht geschlagen, wie der Kauf von Red Hat zeigt.

Das Gute ist: Als Kunde muss man sich nicht auf einen Anbieter beschränken. Man kann durchaus auf mehrere von ihnen setzen und die eigenen Anwendungen so entwickeln, dass sie möglichst portabel und mit nicht zu großem Aufwand auf andere Clouds migrierbar sind. Dazu trägt der Einsatz von Open-Source-Programmiersprachen wie Python und entsprechenden Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks bei. Außerdem gibt es Drittanbieter-Tools wie beispielsweise für Datentransporte- und Datentransformationen, die mit mehreren Clouds kompatibel sind. Ein Hybrid-Cloud-Ansatz, bei dem man einen sinnvoll gewählten Teil der Daten in der Cloud und einen Teil in eigenen Rechenzentren hält, kann - in Kombination mit dem Einsatz von zwei oder mehr Cloud-Anbietern - eine Strategie sein, um die Vorteile von Clouds zu nutzen und sich dennoch nicht zu sehr von einem Cloud-Anbieter abhängig zu machen.

Miroslav Stimac ist Informatiker, promovierter Wirtschaftswissenschaftler und aktuell Teilzeitstudent der Astronomie. Er arbeitet seit 2004 als Entwickler mit branchenübergreifender Projekterfahrung, hauptsächlich in Business Intelligence, Data Science und Statistik. Seine fachlichen Interessenschwerpunkte sind Astronomie, Japanologie, Konsumforschung und Robotik.  (msti)


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