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Wieso, weshalb, warum - und wie? Die Cloud-Migration von Analytics

Autor / Redakteur: Rainer Sternecker* / Elke Witmer-Goßner

Immer mehr Geschäftsanwendungen wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, frei skalierbare Leistung und Kosteneffizienz. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Anwendungen in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen alle Optionen abwägen und den für die konkrete Situation passenden Ansatz finden.

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Mit Containertechnologie, Migrationscode und Technologieplattformen lassen sich auch Analytics-Anwendungen unproblematisch in die Cloud verlagern.
Mit Containertechnologie, Migrationscode und Technologieplattformen lassen sich auch Analytics-Anwendungen unproblematisch in die Cloud verlagern.
(Bild: © mrmohock - stock.adobe.com)

Immer mehr Geschäftsanwendungen wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, frei skalierbare Leistung und Kosteneffizienz. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Anwendungen in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen alle Optionen abwägen und den für die konkrete Situation passenden Ansatz finden.

Kosteneinsparungen bleiben ein wichtiges Argument für einen Umzug in die Cloud. Unternehmen, die sich dafür entscheiden, können im Vergleich zum Unterhalt einer eigenen Infrastruktur bis zu einem Drittel an Betriebskosten sparen. Services wie Rechenkapazität und Speicher lassen sich via „Pay per Use“ nutzen, so dass Unternehmen nur die tatsächliche Leistung zahlen. Und das ist nicht trivial, denn bei einem KI-Projekt können auch einmal 2.000 CPUs zugleich in Anspruch genommen werden. Speicherplatz kostet in der Public Cloud in der Regel nur ein Zehntel im Vergleich zum Betrieb von Speichersystemen im Unternehmen.

Drei Wege führen in die Cloud

Es gibt im Wesentlichen drei Möglichkeiten, Anwendungen in die Cloud zu bringen: Rehosting, Replatforming oder Repurchasing. Jeder Ansatz bringt andere Kostenstrukturen, Anforderungen und Vorteile mit sich. Rehosting verlagert die Applikation unverändert in eine Public Cloud wie Amazon Web Services (AWS). Das schafft Kosteneinsparungen und Basisskalierbarkeit; Rechenzentrumskapazitäten werden für andere Zwecke frei. Das Gute daran ist, dass Anwendungen und Nutzeroberflächen gleichbleiben. Der Nachteil: Die Anwendungen schaffen in diesem Fall nicht die volle Agilität, Skalierbarkeit und Innovation.

Bei Replatforming wird die Architektur so angepasst, dass die Anwendung beste Performance in der Cloud erreicht und sämtliche Vorteile erschließt, die dieser Ansatz bereithält. Neue Anwendungen lassen sich schnell einbinden, vorhandene ohne größeren Aufwand modifizieren. Ein Vorteil ist, dass dieser Ansatz schrittweise umgesetzt werden kann. Repurchasing schließlich bedeutet, dass Anwendungen komplett neu angeschafft, entwickelt oder umgeschrieben werden, damit sie in einer Cloud-Umgebung laufen können. Das kann sich zu einem sehr umfangreichen Projekt ausweiten. Es empfiehlt sich deshalb, Kosten- und Zeitaufwand bereits im Vorfeld möglichst genau zu planen.

Die Zeit ist reif

Cloud wird zunehmend Mainstream, denn Unternehmen entwickeln nach und nach Vertrauen, auch geschäftskritische Anwendungen dorthin zu verlagern. Gerade Sicherheitsbedenken lassen sich zerstreuen, denn während herkömmliche Perimeter-Sicherheitstechnologie oftmals ungenügend ist, kann man Sicherheitsprotokolle in der Cloud direkt mit den einzelnen Assets verknüpfen. Einige Arten von Cyberattacken können zudem in der Cloud potenziell besser abgewehrt werden. Und es wird technologisch immer einfacher, in die Cloud zu migrieren. Eine Rolle spielen dabei Fortschritte bei Smart Metering, Microservices oder Cloud Management – und bei der Containertechnologie.

Container sind die nächste Entwicklungsstufe in Sachen Virtual Computing. Jeder Container ist mit einem minimalen Betriebssystem ausgestattet, das gerade ausreicht, um die Anwendung darauf zu betreiben. Der Container kann in dem Ausmaß für CPUs, Speicher- und In-Memory-Verarbeitung skaliert werden, wie es die darunter liegende Hosting-Maschine erlaubt. Enterprise-Container-Plattformen schaffen die Voraussetzung für eine schnellere Bereitstellung und flexiblere Nutzung der zugrunde liegenden Hardware-Infrastruktur, als dies virtuelle Maschinen können.

Bisher kamen Container vor allem für DevOps, Prototyping sowie die Erprobung neuer Geschäftsideen und Analysen zum Einsatz – also in Situationen, in denen ein schneller Start in Kombination mit robusten Fähigkeiten gefordert ist. Heute sind Container Mainstream, sie können Applikationen und Daten ebenso gut beschreiben wie Technologieplattformen, taugen als Laufzeit- sowie als Entwicklungsumgebung. Zudem ist es möglich, einen Container inklusive der dazu verwendeten Daten für andere Mitarbeiter oder zu Audit-Zwecken zu reproduzieren.

Portierbar, kopierbar, verfügbar und anpassungsfähig

Noch ein wichtiger Punkt: Container sind inzwischen portierbar und damit nicht mehr an eine lokale Infrastruktur gebunden. Mit einer Container-Management-Software wie Docker lassen sich Container automatisch in andere Umgebungen verschieben, beispielsweise von on-premise zu Cloud-Services oder sogar in hybride Umgebungen. Die Management-Software kann zudem die gemeinsame Nutzung von Ressourcen durch mehrere Anwender und Container optimieren.

Container sind die optimale Architektur, um Anwendungen in die Cloud zu bringen. Mit dem Replatforming-Ansatz lassen sich die Vorteile maximieren. Je mehr Anwendungen auf Container gebracht werden können, desto einfacher ist die Migration. Die Unterbrechung für Programmierung und Anwender bleibt auf ein Minimum beschränkt, Letztere müssen gegebenenfalls lediglich über ein neues Portal auf die Cloud-Plattform zugreifen. Mit Containertechnologie, Migrationscode und Technologieplattformen lässt sich die Verlagerung von Anwendungen wie Analytics in die Cloud demnach weitgehend unproblematisch durchführen. Die Daten für die Analyse in die Cloud zu migrieren, kann sich dagegen schon etwas kniffeliger gestalten und bedarf einer genaueren Planung und Prüfung.

Ergänzendes zum Thema
Checkliste zur Migration von Analytics-Anwendungen in die Cloud

Ob Unternehmen auf dem richtigen Weg sind, was ihre Cloud-Migration angeht, lässt sich ganz einfach anhand einer Checkliste mit den wichtigsten Fragen überprüfen:

  • 1. Welche Erwartungen an die Performance-Verbesserung und welche KPIs haben wir für Analytics-Anwendungen in der Cloud?
  • 2. Haben wir sämtliche Optionen für die Migration in Betracht gezogen und eine Strategie, die Prioritäten und einen zeitlichen Rahmen vorgibt?
  • 3. Haben wir die erforderlichen Analytics-Programme und Datenbestände? Und wissen wir, was genau davon in die Cloud verlagert werden soll?
  • 4. Haben wir unsere Analytics-Abläufe und den Workflow der Anwender aufeinander abgestimmt? Wie können Cloud-basierte Data Warehouses und Werkzeuge diese unterstützen?
  • 5. Haben wir die passende Cloud-basierte Plattform und Architektur für Migration und Betrieb?
  • 6. Können wir wichtige Applikationen in Containern betreiben?
  • 7. Haben wir das notwendige Know-how und den Support, um Applikationen in die Cloud zu migrieren und dort zu betreiben?
  • 8. Bietet die Umgebung die erforderliche Skalierbarkeit, um selbst unsere umfangreichsten und komplexesten Analytics-Aufgaben auszuführen?
  • 9. Stellt die Umgebung On-Demand-Zugang zu speziellen Werkzeugen und Technologien wie GPUs zur Verfügung?
  • 10. Wie viele Anpassungen müssen wir an Datenarchitektur und Datenformaten vornehmen, um über die Cloud darauf zugreifen zu können? Haben wir eine spezielle Strategie für die Datenmigration?
  • 11. Wie sehr wird sich die User Experience verändern, und wie kommunizieren wir die notwendigen Veränderungen?
  • 12. Wie müssen das Management, die Governance sowie die Kontrolle von Analytics und Daten für einen Betrieb in der Cloud angepasst werden?
  • 13. Haben wir einen belastbaren Testplan, der sicherstellt, dass wir die Migration erfolgreich umsetzen können?

Eine nicht zu unterschätzende Rolle spielt dabei die erforderliche Verfügbarkeit der Daten. Ist die Datenmenge sehr groß, kann es sinnvoll sein, die Architektur im Hinblick darauf anzupassen, wohin die Daten geleitet und wo sie gespeichert werden. Zum Beispiel können selten genutzte Daten in einer kostengünstigeren Schicht gespeichert werden, weil ein schneller Zugriff nicht entscheidend ist. Andere Daten wiederum müssen immer und schnell verfügbar sein. Und wieder andere Daten können außerhalb der Container auf hoch performanten Plattformen, die speziell für hohe Datenvolumen und vielen Funktionalitäten ausgelegt sind, gesammelt und modifiziert werden.

Nächster Schritt: Cloud-Analytics

Rainer Sternecker, SAS DACH.
Rainer Sternecker, SAS DACH.
(Bild: Wolfgang R. Fuerst/SAS)

Etablierte Anwendungen aus Geschäftsbereichen wie Finance, HR, Supply Chain oder Marketing werden heute schon erfolgreich in der Cloud betrieben. Nun sind die Voraussetzungen erfüllt, um die Cloud-Vorteile auch im Hinblick auf wettbewerbsentscheidende Applikationen wie Advanced Analytics auszuschöpfen. Denn in der Cloud lassen sich unter Verwendung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning intelligente Anwendungen erstellen, ohne sich erst mit der Bereitstellung der technologischen Umgebung befassen zu müssen. Mit einer soliden Architektur und kontrollierter Migration in die Cloud können Unternehmen ihre Analysefähigkeiten und -Performance auf eine neue Ebene bringen.

* Der Autor Rainer Sternecker ist Principal Pre-Sales Solutions Architect bei SAS.

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