Dezentralität managen Distributed-Multi-Cloud? Beherrschbar!

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Für die IT-Verantwortlichen wird das permanente Mehr an Dezentralität zu einer echten Herausforderung, weil Aspekte wie Interoperabilität und Sicherheit gewährleistet sein müssen. Warum es sinnvoll ist, sich der Komplexität zu stellen.

Wie managt man zentral Dezentralität? Das ist die vielleicht wichtigste Frage, auf die IT-Verantwortliche in puncto Cloud derzeit eine Antwort finden müssen. Denn wer auf eine Multi-Cloud-Architektur setzt – und da geht der Trend aktuell eindeutig hin – muss Faktoren wie Interoperabilität, Portabilität, Security und eben auch das zentrale Management im Griff haben.

Hier zeigt sich schon: Multi-Cloud-Umgebungen sind komplex. Denn auch wenn sich die klassische Definition einer Multi-Cloud auf die Nutzung von mindestens zwei Hyperscalern bezieht, müssen auch externe Datenlieferanten, beispielsweise für Wetter oder Verkehr oder Tools für Videokonferenzen, Projektmanagement oder Kundenverwaltung einbezogen werden. Also quasi alles, was per API oder als Software-as-a-Service vom Unternehmen genutzt wird.

Und hier wird auch schon der Grund für den Trend zu Multi-Cloud deutlich: Niemand baut sich absichtlich Komplexität in die eigene IT-Infrastruktur, es besteht schlicht und ergreifend eine Notwendigkeit. Denn wenn Infrastruktur, Betrieb und Anwendungen permanent modernisiert werden müssen, ist das verteilt auf mehrere Clouds oder Edge-Umgebungen schlicht einfacher zu bewerkstelligen. Zudem können über Multi-Cloud-Lösungen zunehmend Compliance-Bedürfnisse oder Anforderungen an die Performance abgedeckt werden können.

Es ist aber auch der „harte Kern“ an alten Java- oder .Net-Applikationen, die die Unternehmen quasi in verteilte Cloud-Modelle zwingen. Denn solche Altlasten lassen sich meist nicht ohne Weiteres modernisieren, sind für den laufenden und reibungslosen Betrieb des Unternehmens jedoch oftmals unentbehrlich.

Dezentrale Datenverarbeitung erfordert Umdenken

So weit, so gut. Der eigentliche Grund, warum für die IT-Verantwortlichen überhaupt Herausforderungen entstehen, ist die zentrale Datenverwaltung. Während die Nutzung einer Multi-Cloud zur Selbstverständlichkeit wurde, gab es für Dezentralität in der Datenverwaltung bisher kaum einen Anlass, schließlich können Informationen über das Internet abgefragt und über eine zentrale, von Hyperscalern gesteuerte API verteilt werden.

Das ändert sich allerdings, sobald Bluetooth-Geräte ins Spiel kommen. Und die entwickeln sich in immer mehr Branchen zum Standard. Ein Beispiel ist die produzierende Industrie, wo insbesondere auf lokaler Ebene in den Fabriken die Automatisierung Einzug hält. Das heißt, hier herrscht neuerdings rege Kommunikation zwischen Maschinen und allerhand Sensorik, womit klar wird, dass Datenschutz und lokale Verarbeitung von Daten besonders wichtig werden. Das gilt schon alleine aufgrund der notwendigen kleinen Latenzen der Steuerungssysteme von Maschinen und Produktionsprozessen. Ein Teil dieser Anwendungen kann deshalb gar nicht ausschließlich mit einer zentralen Cloud kommunizieren, sondern tauscht Daten auch auf lokaler Ebene mit Maschinen in der Fabrik selbst oder in kleineren Rechenzentren mit lokalen APIs aus. 

Bluetooth als Herausforderung

Diesem Ruf nach mehr Dezentralität – getrieben durch den verstärkten Einsatz von Bluetooth-Geräten – steht die Frage nach Kontrolle über Funktionalität, Qualität und letztendlich auch Sicherheit gegenüber. In einem kleineren Rahmen mit vergleichsweise wenig Ausstattung, mag das der IT noch ohne Komplikationen gelingen. Werden die Umgebungen spezifischer, etwa mit bis zu 1.000 und mehr Nutzern und entsprechend vielen Geräten, wird es schnell kompliziert und unübersichtlich, was die Anfälligkeit für Missbrauchsversuche entsprechend erhöht. Bestes Beispiel: Es gibt mehrere Nutzer mit unterschiedlichen Geräten, die in einer Umgebung tätig sind, allerdings ihre Standorte und damit ihre URLs wechseln. Genau hier muss unbedingt dafür gesorgt werden, dass Hacker nicht die Möglichkeit bekommen, die URLs zum Einschleusen von Fakes zu missbrauchen.

Gleiches gilt für ein dezentralisiertes Umfeld mit mehreren spezifischen Cloud-Anwendungen, etwa einem 5G-Netz mit vielen Netzbetreibern und unterschiedlichen Funktionen, weswegen APIs lokal aufgerufen werden müssen. Die Daten laufen dann direkt in die Basisstation des 5G-Netzes und schaffen es nicht bis ins Rechenzentrum oder ins Gebiet des Cloud-Anbieters. Das verbessert natürlich die Leistung und verringert Latenzzeiten, allerdings nicht ohne die bereits erwähnten Downsides.

Nicht nur ein Genie behält den Überblick

Nun muss man tatsächlich kein Genie sein, um ein potenzielles Chaos, sprich die eigene Interoperabilität, Portabilität, Security und eben auch sein zentrales Management im Griff zu haben. Die Lösung ist tatsächlich ganz einfach: Abstand gewinnen. Denn wer die Anwendungsfälle aus der Ferne betrachtet, kann deutlich klarer bestimmen, welche APIs und Funktionalitäten für eine Anwendung wirklich wichtig sind. So wird die Distributed-Multi-Cloud plötzlich beherrschbar und kann zu einem echten Zukunftsmodell werden. Denn die Distributed-Multi-Cloud schafft Zusammenhänge und sorgt dafür, dass dezentrale Cloud-Anwendungen nicht nur verstanden, sondern vor allem abgebildet und überwacht werden können.

Die Art des Einsatzes eines Distributed-Multi-Cloud -Modells hängt dabei von der zu lösenden Aufgabe ab. Bedarf findet man bereits heute in der Logistik, der Medizintechnik, der Produktion, dem Maschinenbau und sogar im Einzelhandel. Das Distributed-Multi-Cloud-Modell ist vor allem für Anwendungen von Bedeutung, die ein gewisses Maß an Echtzeitverarbeitung erfordern, da es Daten in Millisekunden verarbeiten kann, während eine zentrale, eventuell weit entfernte Cloud dafür mehrere Sekunden braucht. Das Modell unterstreicht allerdings auch, dass die leistungsfähigen APIs direkt vor Ort benötigt werden.

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