Cloud-Strategie mit Hyperscalern Zwischen Azure, AWS und Google strategisch entscheiden

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Die Entscheidung für einen Hyperscaler prägt die IT-Architektur auf Jahre. Doch statt strategischer Planung dominiert oft Einkaufslogik. Worauf es bei der Wahl zwischen Azure, AWS und GCP wirklich ankommt – und wann Multicloud sinnvoll ist.

Die Cloud gilt als Kerntechnologie für die digitale Transformation. Doch bei der entscheidenden Frage – Microsoft Azure, Amazon Web Services oder Google Cloud Platform (GCP) – fehlt vielen Unternehmen eine klare Linie. Statt einer belastbaren Zielarchitektur dominieren häufig Einkaufslogik oder Gewohnheit: Microsoft-Kunden etwa tendieren zu Azure, weil sie Cloud-Services schnell und einfach über ihr bestehendes Enterprise Agreement hinzubuchen können.

Diese pragmatische Herangehensweise unterschätzt jedoch die Tragweite der Entscheidung. Die Wahl des Hyperscalers hat ähnliches Gewicht wie die Einführung eines neuen ERP-Systems. Schließlich geht es um die IT-Basis der nächsten zehn bis fünfzehn Jahre. Sie beeinflusst KI-Strategien, Datenarchitekturen, Sicherheitskonzepte und nicht zuletzt die digitale Souveränität. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, kann später schneller agieren.

Herkunft prägt Ausrichtung

Trotz vieler Gemeinsamkeiten hat jeder Hyperscaler unterschiedliche Stärken, die durch seine Herkunft geprägt sind. Microsoft kommt klassisch aus dem Produktbereich. Mit Windows, Office und M365 findet sich das Unternehmen auf nahezu jedem Firmen-PC. Auch in der Cloud ist Microsoft daher stark in allem, was eng an die Office-Welt und die interne IT anschließt. In puncto KI fokussiert der Anbieter vor allem auf Copilot und die Technologie von OpenAI, die in den M365-Kosmos integriert ist.

AWS wiederum ist aus dem Amazon-Webshop entstanden – einem System, das stark auf Microservices basiert. Über 96 Prozent aller AWS-Features sind kundengetrieben. Das zeigt sich in der Geschwindigkeit, mit der neue Funktionen geliefert werden: Kundenanforderungen können innerhalb weniger Monate umgesetzt werden, wenn der Business Case passt. AWS richtet sich stark an Unternehmen, die selbst Anwendungen entwickeln, KI-Modelle integrieren oder eigene Modelle bauen.

Google schließlich wurde in der Cloud geboren und hat nicht nur Standards bei der Suche gesetzt, sondern mit Gmail und Google Workspace zahlreiche Cloud-native Services entwickelt. Das Unternehmen zählt zu den Vorreitern im KI-Bereich und bietet derzeit eines der leistungsfähigsten Sprachmodelle. Mit BigQuery steht zudem eine Data-Warehouse-Lösung bereit, die es ermöglicht, schnell Datenplattformen aufzubauen – inklusive Agenten, die gut mit SAP zusammenarbeiten. Gerade im Analytics-Umfeld ist der Hyperscaler stark.

Der Use Case bestimmt die Wahl

Aus den Anforderungen des Unternehmens ergibt sich, welche Cloud für welches Thema bevorzugt geeignet ist. Wer auf Büro-Anwendungen und enge Verknüpfungen mit dem Microsoft-Universum fokussiert, für den ist Azure die erste Wahl. Wer dagegen eine E-Commerce-Plattform aufbauen, kundenorientierte Lösungen entwickeln oder KI-Projekte umsetzen möchte, wählt meist AWS oder GCP.

Im Trend liegen derzeit KI-Projekte rund um Chatbots und Avatare für Websites sowie Übersetzungslösungen. Ein Beispiel: Ein Retailer hat mit einem KI-Übersetzer den weltweiten Support konsolidiert. Kundinnen und Kunden stellen Anfragen in ihrer eigenen Sprache – ob Spanisch, Englisch oder Rumänisch. Das Support-Team arbeitet zentral von Deutschland aus, während die KI in Echtzeit übersetzt. Auch visuelle Erkennungsprozesse erfreuen sich großer Beliebtheit: Maschinenbauer nutzen die Technologie etwa, um das Ersatzteilmanagement zu optimieren. Kunden fotografieren die benötigte Komponente, die KI identifiziert das passende Produkt, und die Bestellung kann automatisiert werden.

Multicloud mit Augenmaß

Die Wahl des favorisierten Hyperscalers setzt den Grundstein für die künftige Cloud-Architektur – bedeutet aber nicht, dass Unternehmen sich auf einen einzigen Anbieter beschränken müssen. Der Trend geht dazu, verschiedene Clouds in einem Best-of-Breed-Ansatz zu kombinieren. Auch bei einer Multicloud-Architektur legt der erste Hyperscaler jedoch die Haupt-Cloud fest, von der aus sich die Infrastruktur verzweigt. So lässt sich für jeden Anwendungsfall die beste Lösung auswählen und Vendor-Lock-in vermeiden.

Neben Public Cloud Services bleiben andere Deployment-Modelle wichtig. Nach wie vor gibt es Workloads, die besser im eigenen Rechenzentrum betrieben werden. Das gilt gerade bei sensiblen Daten oder strengen regulatorischen Vorgaben.

Souveränität und Verschlüsselung

Wie Hyperscaler Kundendaten in Sovereign Clouds verschlüsseln

Souveränität realistisch bewerten

Die Debatte um digitale Souveränität verstärkt die Nachfrage nach souveränen Cloud-Lösungen. Alle drei großen Hyperscaler bieten mittlerweile dedizierte Sovereign Clouds für den europäischen Markt an. Diese Umgebungen unterliegen vollständig der europäischen Jurisdiktion, werden ausschließlich von europäischen Mitarbeitenden betrieben, und alle Daten werden in Europa gespeichert und verarbeitet. Da souveräne Clouds jedoch teurer sind, sollte genau geprüft werden, welche Workloads dieses Schutzniveau benötigen.

Auch in den regulären Public Clouds lassen sich Daten schützen: Alle drei Hyperscaler bieten Verschlüsselung an, wobei der Schlüssel in der Hoheit des Kunden bleibt. Sorge bereitet insbesondere der US-Cloud Act, der US-Behörden theoretisch Zugriff auf Daten europäischer Kunden ermöglicht. In der Praxis ist dieser Fall bisher jedoch noch nie eingetreten und verschlüsselte Daten wären ohnehin geschützt.

Plan B als zentraler Bestandteil der IT-Strategie

Souveräner Notfallplan statt absolute Unabhängigkeit

Der Weg zur belastbaren Zielarchitektur

Die beste Strategie besteht darin, zunächst die eigenen Anforderungen genau zu prüfen: Welche Business-Ziele verfolgt das Unternehmen? Welche Use Cases sollen umgesetzt werden? Welche Workloads dürfen in die Public Cloud, welche erfordern eine souveräne Cloud, und welche sollten On-Premises bleiben?

Entscheidend ist dabei auch die Frage der Expertise. Denn wer sich mit lokalen Microsoft-Systemen auskennt, beherrscht deshalb noch lange nicht das Azure-Management. Jeder Hyperscaler hat seine Besonderheiten. Wer eine Multi-Cloud-Architektur anstrebt, braucht Expertenwissen in allen eingesetzten Umgebungen. Dieses Know-how im eigenen Haus aufzubauen ist aufwendig. Viele Unternehmen setzen daher auf externe Spezialisten, die von der Anforderungsanalyse über die Migration bis zum Betrieb unterstützen.

Fazit: Strategie statt Gewohnheit

An der Cloud führt kein Weg vorbei. Welche Umgebung am besten geeignet ist, hängt immer vom jeweiligen Use Case ab: Azure für tiefe Microsoft-Integration, Google für starke KI- und Analytics-Kompetenz, AWS für Entwicklungs- und E-Commerce-Szenarien. Wer die Cloud-Transformation strategisch angeht und die Zielarchitektur auf die Business-Ziele abstimmt, schafft die Grundlage für nachhaltigen Erfolg – statt sich von Einkaufslogik oder Gewohnheit leiten zu lassen.

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