Infrastruktur per Drag & Drop

Server und Storage rasch und einfach bereitstellen

| Autor / Redakteur: Henrik Hasenkamp / Florian Karlstetter

gridscale bietet sowohl Infrastructure- als auch Platform-as-a-Service-Lösungen, konfigurierbar über ein intuitives Interface.
gridscale bietet sowohl Infrastructure- als auch Platform-as-a-Service-Lösungen, konfigurierbar über ein intuitives Interface. (Bild: © Gorodenkoff - stock.adobe.com)

„Infrastructure as a Service“ (IaaS) erlaubt es Unternehmen, ihre Serverlandschaften unkompliziert und kostengünstig aufzubauen. Wichtig ist dabei die Verringerung des Aufwands für die IT durch möglichst einfache Bedienung.

Server, Storage, Load Balancer, Firewall, IP-Adressen, SSH-Keys, API-Token, RDBMS, In-Memory-Storage – der Aufbau einer optimalen IT-Infrastruktur für Unternehmen ist aufwändig und kompliziert. Doch das ist nur die halbe Wahrheit. Denn was in einem Rechenzentrum erhebliches Know-how und viele Admin-Stunden benötigen kann, ist mit einem Infrastrukturservice in der Cloud eine Sache von wenigen Minuten.

IaaS erlaubt es den Anwendern, ihre Serverlandschaft schnell aufzubauen und sofort zu nutzen. Die technologische Basis von IaaS ist die im Hintergrund arbeitende Rechenzentrumstechnologie sowie ihre Abstraktion in einer Softwareschicht, die eine weitgehende Automatisierung aller für IT-Infrastrukturen notwendigen Operationen erlaubt.

Diese Basis bewirkt eine schnelle Bereitstellung und rasche Skalierung der Ressourcen – Server, aber auch Prozessorkerne oder Speicherplatz können unmittelbar und sogar automatisch angepasst werden. Dadurch erhalten die Kunden deutlich größeren Komfort als bei traditionellen Hosting-Services. Sie können sich nach der Bereitstellung der Infrastruktur ganz auf ihre eigenen Projekte und ihr Kerngeschäft konzentrieren. Muss dann etwas an der Infrastruktur angepasst werden, gibt es keine lästigen Wartezeiten.

Die Benutzeroberfläche schnell verstehen

Doch über dieser Basis befindet sich die Benutzeroberfläche. Sie ist das zentrale Element für eine positive Benutzererfahrung. Diese Benutzererfahrung wird in der Fachsprache mit dem Kürzel „UX“ (für User Experience) zusammengefasst und ist ein immer wichtiger werdendes Teilgebiet des Software-Engineering.

Dahinter verbirgt sich die Erkenntnis, dass UI/UX mehr ist als nur ein paar ansprechende Designelemente und Icons auf dem Bildschirm. Denn die mit der Benutzeroberfläche im engeren Sinne möglichen Arbeitsabläufe sowie ihr Design im Kontext aktueller Systemzustände bestimmen die Benutzererfahrung. Vor allem für nicht-technische Anwender steht im Vordergrund, dass sie die Benutzeroberfläche schnell verstehen, intuitiv nutzen können und ihr Ziel rasch erreichen.

Das Design der Benutzeroberfläche muss deshalb übersichtlich und grafisch sauber gestaltet sein. Dabei werden beispielsweise im Kontext von IaaS die Server- und Storage-Objekte mit der Maus per Drag & Drop zu Infrastrukturen zusammengefügt. Der Anwender sollte außerdem nur solche Funktionen sehen, die er aktuell braucht. Entsprechend sieht die Oberfläche von gridscale aus: Sie ist klar gegliedert und bietet nur die im jeweiligen Kontext wichtigen Funktionen. Zusätzlich gibt es einen Expertenmodus, der erfahrene Nutzer mit hohen Anforderungen unterstützt.

Leicht zu bedienende Infrastruktur-Services sind in dieser Qualität nur möglich, wenn auch beim Rechenzentrumsbetrieb neue Ansätze verwirklicht werden und größtmögliche Effizienz im Vordergrund steht – durch Automatisierung und Machine Learning. Dies geschieht bei gridscale auf zwei Weisen: durch Datenerhebung im Rechenzentrum und Beobachtung des tatsächlichen Nutzerverhaltens.

Machine Learning automatisiert den RZ-Betrieb

Die Ermittlung von typischen Betriebsdaten in einem Rechenzentrum kann für ein dynamisches Kapazitätsmanagement genutzt werden. Es sorgt dafür, dass aus Kundensicht die Verfügbarkeit bei 100 Prozent liegt. Erreicht wird dies durch ein Konzept, das bei Cloud-Services bisher nur selten eingesetzt wird: Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung durch selbstlernende Algorithmen. Bekannt ist das Konzept aus der Industrie 4.0 und im Rechenzentrum wird es sehr ähnlich verwirklicht: Sensoren erfassen wichtige Betriebsdaten und eine Software für Machine Learning untersucht sie auf ungewöhnliche Muster.

In einem Rechenzentrum könnten das beispielsweise Temperaturen inner- und außerhalb der Gehäuse, Spannungspegel oder Latenzzeiten sein. Abweichungen von normalen Werten kündigen oft Störungen und Ausfälle an. Nach einiger Zeit des Trainings kann der Algorithmus zwischen normalen und anormalen Zuständen unterscheiden. Probleme aller Art können damit aufgedeckt werden, bevor es tatsächlich zu einem Geräteausfall kommt. Dadurch ist es möglich, die „Downtime“ aus Nutzersicht auf null zu senken.

Doch mit Daten und Machine Learning ist auch mehr möglich, etwa die Entwicklung von Automatisierungsfunktionen für den Kunden. So entstehen durch die Aktionen der Benutzer in ihren Dashboards laufend Daten. Sie können helfen, den Kunden besser zu verstehen und die Benutzeroberfläche und-Erfahrung der Plattform so anzupassen, dass sie optimal auf das Lösen des jeweiligen Nutzerproblems abgestimmt sind.

Ein Beispiel: Viele Anwender fertigen regelmäßige Snapshots an, einige vielleicht täglich, andere wöchentlich. Die Entwickler können nun versuchen, dieses Verhalten durch eine Vereinfachung in der Benutzeroberfläche zu erleichtern, etwa durch den Einbau einer Automatisierungsfunktion. Das praktische Ergebnis ist eine Planungsfunktion, die Snapshots regelmäßig als Sicherungskopie speichert.

Optimierung der Benutzererfahrung

Die statistische Auswertung von Echtzeit-Benutzerdaten dient auch dazu, die Benutzeroberfläche an den jeweils aktiven Kunden anzupassen. So sieht beispielsweise jeder Nutzer unterschiedliche Auswahl- und Detailoptionen entsprechend seiner technischen Erfahrenheit. Zudem treffen die Algorithmen der Benutzeroberfläche eine Art Einschätzung der Benutzeraktionen. Sie machen unterschiedliche Vorschläge – je nachdem, welches Ziel der Nutzer vermutlich erreichen möchte. Dadurch erhalten die Nutzer nur die für sie relevanten Optionen. Auf diese Weise wird die Auswertung von Daten zur Optimierung der Benutzererfahrung (UX) genutzt und eine dynamische Provisionierung mit individuell angepassten visuellen Oberflächen möglich. So können auch Kunden aus einem KMU oder aus Agenturen den Aufbau eines eigenen virtuellen Rechenzentrums mit Leichtigkeit erreichen.

Die Cloud-Varianten IaaS und Platform as a Service (PaaS) erschließen sich damit einen neuen Markt, der durch die digitale Transformation der Wirtschaft vorangetrieben wird. Eine wichtige Konsequenz: IT-gestützte Produkte, Services und Geschäftsmodelle prägen inzwischen jede Branche. Deshalb werden die Möglichkeiten der Informationstechnologie nicht mehr nur von Fachleuten in Anspruch genommen. Hierfür braucht es passende Angebote auf dem Markt, die sich durch eine möglichst einfache Bedienung auszeichnen. Das Bereitstellen von IT-Infrastruktur sollte unkompliziert sein: Ein Mausklick und die neue IT-Ressource steht zur Verfügung.

Der Autor: Henrik Hasenkamp – CEO gridscale GmbH

Henrik Hasenkamp ist CEO bei der gridscale GmbH.
Henrik Hasenkamp ist CEO bei der gridscale GmbH. (Bild: gridscale)

Als CEO von gridscale verantwortet Henrik Hasenkamp die Strategie und Ausrichtung des einzigen Infrastructure- und Platform-as-a-Service-Anbieters in Europa, der mit seiner innovativen Technologie die Basis für anspruchsvolle Cloud-Lösungen schafft.

Bereits bevor er gridscale 2014 mit ins Leben rief, war Hasenkamp im Hosting-Geschäft zu Hause. Er begann seine Karriere bei der PlusServer AG, bei der er fast ein Jahrzehnt unter anderem als Produktmanager eng mit dem Vorstand zusammenarbeitete. Weitere Erfahrung sammelte er als Leiter Professional Services beim IaaS-Provider ProfitBricks und der Betreuung der Vodafone-Geschäftssparte „Cloud & Hosting Germany“. Bei der Host Europe Group verantwortete er als Markengeschäftsführer die Post-Merger Integration zahlreicher internationaler Marken wie vServer, server4you und serverloft als Vorbereitung für die Übernahme durch GoDaddy.

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