Digitale Infrastruktur im Wandel Cloud-Optimierung – lieber jetzt als gleich

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Das Bewusstsein für Datenschutz wächst. Es wird immer dringlicher, dass Europa sollte selbst die Kontrolle über seine Cloud-Infrastruktur übernimmt. Zwischen idealistischen Initiativen und tatsächlicher Umsetzung klafft jedoch noch eine Lücke.

Die Anforderungen und Ansprüche an Cloud-Dienste haben sich in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt. Unternehmen müssen heute ihre Infrastruktur schnell anpassen können, um unvorhergesehene Nutzeranforderungen zu bewältigen und gleichzeitig ihre Servicequalität zu wahren – eine kontinuierliche Herausforderung. Zudem werden Cloud-Anwendungen immer spezialisierter, was maßgeschneiderte Rechenlösungen mit CPUs, DPUs und KI-Beschleunigern erfordert, um das volle Potenzial Cloud-nativer Architekturen auszuschöpfen.

Daher ist die effiziente Verwaltung der Ausgaben für unterschiedlichste Cloud-Services zur betrieblichen Kernaufgabe geworden. Die Experten des Marktforschungsunternehmens Flexera berichten, dass inzwischen fast die Hälfte aller Workloads und Daten in der öffentlichen Cloud liegt. Bezeichnenderweise stufen 72 Prozent der IT-Entscheidungsträger die Cloud-Optimierung als zentrale Kostensparinitiative ein.

Diese Entwicklungen verdeutlichen, wie wichtig die präzise Dimensionierung von Cloud-Lösungen ist. Unternehmen müssen ihre Infrastruktur exakt auf ihre geschäftlichen Anforderungen und Arbeitslasten abstimmen. Eine durchdachte Cloud-Strategie bietet Flexibilität, Sicherheit, Leistungsstärke und Kosteneffizienz – allesamt entscheidende Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit.

Cloud-Strategie jetzt überdenken

Cloud Computing war lange das Rückgrat moderner digitaler Infrastrukturen, die primär auf allgemeine Rechenleistung ausgelegt waren. Doch die Ära der „One-size-fits-all“-Cloud-Lösungen neigt sich in einem Geschäftsumfeld, das zunehmend von KI- und High-Performance-Computing-(HPC)-Workloads dominiert wird, schnell dem Ende zu. Legacy-Cloud-Lösungen kämpfen damit, die Rechenintensität von Deep-Learning-Modellen zu bewältigen, wodurch Organisationen daran gehindert werden, die Vorteile ihrer Investitionen voll auszuschöpfen.

Gleichzeitig sind Cloud-native Architekturen zum Standard geworden, da Unternehmen unter wachsendem Druck stehen, Innovationen voranzutreiben, die Markteinführungszeit zu verkürzen und Kosten zu optimieren. Ohne eine Cloud-optimierte Infrastruktur riskieren sie, entscheidende operative Vorteile zu verlieren – wie etwa maximale Leistungseffizienz oder minimierte Sicherheitsrisiken in Multicloud-Umgebungen – und damit letztlich die Vorteile der Cloud-Native-Adoption zunichtezumachen.

Darüber hinaus führt der Betrieb von KI-Workloads im großen Maßstab ohne optimierte Cloud-Infrastruktur zu unnötigem Energieverbrauch, was sowohl die Betriebskosten als auch die Umweltbelastung erhöht. Diese Ineffizienz belastet finanzielle Ressourcen und untergräbt Unternehmensziele in Sachen Nachhaltigkeit. Aber genau dies wird zunehmend von Stakeholdern gefordert, sei es intern oder extern.

Sicherheit nicht vergessen

Neben Leistungsgewinnen ist Sicherheit ein weiterer kritischer Aspekt bei der Auswahl Cloud-optimierter Hardware, der oft unterschätzt wird. Denn diese Hardware bietet häufig eine breite Palette fortschrittlicher Sicherheitsfunktionen, wie beispielsweise Confidential Computing. Diese Funktionen wiederum gewährleisten, dass sensible Daten während der Nutzung verschlüsselt bleiben, wodurch das Risiko physischer DIMM-Angriffe (Dual In-line Memory Module) oder virtueller Bedrohungen in hyperkonvergenten Infrastrukturumgebungen reduziert wird.

Da die Risiken von Datenschutzverletzungen weiter zunehmen – sowohl finanziell als auch reputationsbezogen, müssen Organisationen erkennen, dass es keine Option mehr ist, Cloud-Umgebungen ungeschützt zu lassen. Der Anstieg ausgeklügelter Cyberbedrohungen, von Einzelhackern bis hin zu staatlich geförderten Akteuren, macht eine verstärkte Cloud-Sicherheit zu einer unverzichtbaren Priorität.

Playbook für die Cloud-Optimierung 2025

Angesichts der zunehmenden Einführung und Bereitstellung von KI-Technologien müssen IT-Führungskräfte sicherstellen, dass ihre Cloud-Infrastruktur rechenintensive Workloads unterstützt und dabei Kosten-, Sicherheits- und Effizienzüberlegungen ausbalanciert. Während die Rechenanforderungen jedes Unternehmens einzigartig sind, sollten IT-Teams, die eine Hardware-Modernisierung anstreben, folgende Aspekte berücksichtigen:

• Leistung – Sind die Cloud-Instanzen für das erforderliche Leistungsniveau des Unternehmens ausgestattet? Die Cloud-Infrastruktur muss eine Vielzahl von Workloads unterstützen, von Web-Frontend-Anwendungen über In-Memory-Analysen bis hin zu intensiver Transaktionsverarbeitung.

• Kosten und Effizienz – Kann das Unternehmen seinen Cloud-Footprint reduzieren, indem dieselben Workloads auf weniger Servern laufen? Die Priorisierung von Instanzen mit hoher Rechendichte ermöglicht es, eine größere Zahl VMs oder Container pro Server auszuführen und so erhebliche Kosten- und Energieeffizienzvorteile zu erzielen.

• Sicherheit – Bietet die Cloud-Instanz das erforderliche Maß an Datenschutz? Confidential Computing hilft, Sicherheitsrisiken zu mindern, indem es Daten während der Nutzung schützt und Schwachstellen in virtualisierten Umgebungen reduziert.

• Ökosystem – Die Wahl von Prozessoren, die auf der branchenüblichen x86-Architektur basieren, vereinfacht Cloud-Umgebungen und erleichtert die Entwicklung, Wartung und Migration von Anwendungen mit minimalen Unterbrechungen.

Unsichtbare Optimierung, greifbare Auswirkungen

Für IT-Entscheidungsträger ist es entscheidend, die Kostenimplikationen jeder „Arbeitseinheit“ zu verstehen, wenn sie Cloud-Instanzen auswählen. Traditionelle Infrastrukturen zwingen Unternehmen dazu, zwischen Überdimensionierung von Ressourcen – was zu unnötigen Ausgaben führt – oder Unterdimensionierung, die Leistungsengpässe verursachen kann, zu wählen. Cloud-optimierte Hardware verändert diese Gleichung, indem sie es Unternehmen ermöglicht, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen und gleichzeitig hohe Leistungs-, Sicherheits- und Effizienzniveaus aufrechtzuerhalten.

Letztendlich sollte Cloud-Optimierung nicht als Ziel, sondern als fortlaufende Reise betrachtet werden. Ein Beispiel hierfür sind neue Cloud-Angebote von Oracle Cloud und Google, die beide auf den neuesten 5.-Gen-AMD-EPYC-Prozessoren basieren. Oracle geht dabei davon aus, dass ihre neuesten E6-Standard-Bare-Metal-Instanzen bis zu 33 Prozent mehr Rechenleistung und Speicher sowie die doppelte Netzwerkbandbreite im Vergleich zu E5-Standard bieten und dabei bis zu doppelte Leistung bei branchenüblichen Benchmarks liefern. Gleichzeitig ergaben Tests von Google Cloud, dass ihre neuen C4D-VMs durch die Fortschritte der AMD-„Zen-5“-Architektur bis zu 80 Prozent höheren Durchsatz pro vCPU im Vergleich zu früheren Generationen liefern.

Da sich Cloud-Technologien weiterentwickeln, werden Unternehmen, die Modernisierung priorisieren, von nahtloser Skalierbarkeit, verbesserter Nachhaltigkeit und einer widerstandsfähigen digitalen Grundlage für zukünftige Innovationen profitieren. In einer Welt, in der Agilität entscheidend ist, ist Cloud-Optimierung kein Luxus mehr – sie ist eine geschäftliche Notwendigkeit, um 2025 und darüber hinaus wettbewerbsfähig zu bleiben.

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