Erfolgreiche Cloud-Strategien Von Early Adoptern lernen: So klappt es mit der Steigerung von Leistung und Effizienz

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Wer auf die Cloud setzt, will echten Mehrwert für sein Geld bekommen. Es braucht dafür eine klare Zielsetzung, Fachkompetenzen, einen Kulturwandel – und eine Cloud-Strategie, die sich gewaschen hat.

Eine Cloud-Strategie ist entweder ein Business-Enabler und Performance-Treiber oder ein teures Experiment – selten etwas dazwischen. Ohne ein klares Zielbild, präzise Governance-Regeln und ein durchdachtes Kostenmanagement bleibt die Cloud ein Kostentreiber.

Wer der Groschengrab-Falle entkommen und die Cloud als Innovationstreiber und Wachstumsmotor nutzen will, braucht den Mut für eine eigene Cloud-Roadmap. „Die Cloud ist auch in Deutschland eine Basis-Technologie der digitalen Wirtschaft“ sagt Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst. Die Wahl der Strategie hängt stark von den Zielen ab.

Zielsetzung: Freude am Rechnen, oder wie?

Die Entwicklung einer Cloud-Strategie beginnt mit einer klaren Zielsetzung. Die Ausgestaltung der Roadmap hängt davon ab, wohin die Reise führen soll, welche geschäftlichen und technischen Ziele die betreffende Anwenderorganisation in der Cloud anstrebt und wie sie den Erfolg messen möchte. Unternehmen wie die BMW Group haben es vorgemacht. Die BMW Group hat mit einer beeindruckenden Cloud-Transformation ein duales Ziel erreicht: die Performance verbessert und die Kosten optimiert. Mit dem Programm „F.IT.4.Cloud“ verfolgt das Unternehmen eine Multicloud-Strategie. Bis Ende 2028 will der Konzern rund 90 Prozent der gesamten IT in die Cloud migrieren.

Technische Ziele und konkrete Anwendungsfälle sind in der Cloud-Praxis eng miteinander verknüpft. Ihre Umsetzung verlangt meist spezifische Cloud-Dienste und bevorzugt bestimmte Architekturen, die auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten sind. So kann beispielsweise die Steigerung der Innovationsfähigkeit vom Zugang zu ganz bestimmten, hochspezialisierten Cloud-Diensten profitieren, etwa im Bereich künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning oder IoT.

Network-as-a-Service

Global Fabric in der BMW Welt

Eine der umfassendsten Cloud-Transformationen im deutschen Konzernumfeld hat die Deutsche Bahn vollzogen. 450 Anwendungen und 27 SAP-Systeme wanderten in die Wolke. Zum Ausbruch der Pandemie war alles fix und fertig — zwei Jahre schneller als ursprünglich geplant. Damit hat die DB Systel eine Basis für KI und automatisierte Services geschaffen.

Die Erhöhung der Resilienz lässt sich mit Multi-Region-Deployments, automatisiertem Failover und Desaster-Recovery-Strategien umsetzen. Der Erhalt der Datensouveränität wird durch die gezielte Auswahl von Cloud-Anbietern mit zertifizierten Rechenzentren im gewünschten Rechtsraum, Verschlüsselungstechnologien und granularen Zugriffsrechten gewährleistet. Die Optimierung der Cloud-Betriebskosten gelingt durch den Einsatz von Pay-as-you-go-Modellen, automatischer Skalierung und gezieltem Rightsizing der Ressourcen. Das Feinjustieren der Performance-Stellschrauben geht mit dem Einsatz von Auto-Scaling, Load Balancing und Content Delivery Networks (CDN) einher, um Cloud-Anwendungen an wechselnde Lasten flexibel anzupassen.

Die Deutsche Bahn konnte im Zuge ihrer Cloud-Migration Kostensenkungen in Höhe von 10 Prozent und eine drastisch verbesserte Skalierbarkeit bei Lastspitzen realisieren. Das Unternehmen nutzt heute Kubernetes für Container-Orchestrierung und verfolgt einen Multi-Vendor-Ansatz mit Microsoft Azure als „Hauptbahnhof“.

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Mit agilen Methoden zur Mobilitätswende

Weitere Erfolgsbeispiele aus der Wirtschaft

Die Otto-Gruppe konnte als Resultat der erfolgreichen Cloud-Migration ihrer SAP-Infrastrukturen von Bare-Metal zu Google Cloud die Deployment-Zeiten von 8 bis 12 Wochen auf wenige Stunden reduzieren. „Um individuelle Einkaufserlebnisse überall auf der Welt zu ermöglichen“, kommentiert Nils Knieling, SAP Cloud Architect bei Otto Group zum Zeitpunkt der Cloud-Transformation, „steckt eine enorme Backend-Arbeit dahinter, die niemand sieht, die das überhaupt erst möglich macht“. Google Cloud habe mit ihrer „Skalierbarkeit, Flexibilität und nahtlosen Automatisierung“ der geschäftskritischen SAP-Systeme „unsere Geschäftsprozesse sofort transformiert,“ berichtet Knieling.

Die Strategie hat sich ausgezahlt. Die Migration in die Cloud ging für Otto mit beachtlichen Kostensenkungen einher. „Der hohe Automatisierungsgrad, die Standardisierung und die automatisierte Skalierbarkeit beim Betrieb unserer SAP-Systeme auf Google Cloud haben die Total Cost of Ownership basierend auf 3-Jahres-Verpflichtungen für die Compute-Ressourcen um etwa 20 Prozent reduziert“, rechnet Alexander Peters, damaliger VP Group IT bei Otto Group, vor. Die Migration der BI-Infrastruktur sparte bei gemanagten Services rund 60 Prozent der Betriebskosten ein.

Die Entscheidung zwischen Single-Cloud und Multicloud-Strategien ist eine der wichtigsten strategischen Weichenstellungen für Unternehmen. Während Single-Cloud-Ansätze durch ihre Einfachheit und einheitliche Verwaltung punkten, bieten Multicloud-Strategien erhebliche Vorteile in puncto Flexibilität, Ausfallsicherheit und Vendor-Lock-in-Vermeidung.

Mit der Volkswagen Industrial Cloud leitete Deutschlands größter Automobilhersteller eine der größten industriellen Cloud-Transformationen der Geschichte ein. Volkswagen hat gemeinsam mit Amazon Web Services (AWS) eine globale industrielle Cloud-Plattform aufgebaut, die Daten aus über 120 Produktionsstätten und später auch von mehr als 1.500 Zulieferern integriert. Parallel dazu kooperiert Volkswagen mit Microsoft, um die Volkswagen Automotive Cloud zu entwickeln – eine Plattform für vernetzte Fahrzeuge und digitale Dienste. Diese Dualstrategie – AWS für Produktion, Microsoft für Mobilitätsdienste – zeigt, wie Volkswagen gezielt unterschiedliche Cloud-Stärken nutzt. Das Resultat der Cloud-Strategie unterm Strich: eine Produktivitätssteigerung in der Fertigung in Höhe von 30 Prozent, eine Reduzierung der Fabrikkosten um 30 Prozent und 1 Milliarde Euro Einsparungen in der Lieferkette dank der Integration von mehr als 1.500 Zulieferern.

Architektur- und Betriebsmuster für die Cloud-Ära

Das Rückgrat moderner IT-Strategien bilden fortgeschrittene Architektur- und Betriebsmuster. Die Rede ist dabei von wiederkehrenden, bewährten Lösungsansätzen für typische Herausforderungen in der Cloud. Die Entscheidung das eine oder andere Architekturmuster (oder eine Kombination) beeinflusst sowohl die technische Umsetzung, als auch im Nachhinein den Betrieb, die Kostenstruktur und die Sicherheit.

Microservices-Architektur: Dieses Architekturmuster gilt als Standard der Cloud-nativen Bereitstellung. Anstatt Monolithen zu betreiben, wird die Anwendungslogik in viele kleine, unabhängige Services aufgeteilt. Jeder Service übernimmt eine klar definierte Aufgabe, etwa Benutzerverwaltung oder Zahlungsabwicklung, und kann unabhängig entwickelt, bereitgestellt und skaliert werden.

Ereignisgesteuerte Architekturen (Event-Driven Architectures): Dieses Architekturmuster ist besonders geeignet für Anwendungen, die auf viele verschiedene, teils unvorhersehbare Ereignisse reagieren müssen – etwa Bestellungen im E-Commerce oder Sensordaten in IoT-Szenarien; Cloud-native Dienste wie AWS EventBridge, Azure Event Grid oder Google Cloud Pub/Sub machen es möglich.

Definition: effiziente Cloud-Architekturen von der Stange

Was ist ein Well-Architected Framework (WAF)?

Serverless-Architektur: Bei diesem Architekturmuster müssen sich Entwickler/innen nicht mehr um Infrastruktur kümmern, sondern lediglich Code schreiben, der als Funktion ausgeführt wird (z. B. AWS Lambda, Azure Functions); so entsteht kein Overhead für Infrastrukturmanagement. Dem „State of Serverless Report“ von Datadog (2024) zu Folge setzen bereits über 50 Prozent der Unternehmen weltweit mindestens einen Teil ihrer produktiven Workloads serverlos um.

Multi-Tier-Architektur (n-Tier): Dieser Klassiker unter den Architekturmustern (ein konzeptioneller Vorläufer von Microservices) trennt Anwendungen in verschiedene logische Schichten, z.  B. In die Präsentations-, Anwendungs- und Datenbankebene. Obwohl älter, bildet auch dieses Architekturmuster noch die Grundlage vieler Cloud-Migrationen, insbesondere bei der Modernisierung von Legacy-Systemen. In der Cloud lassen sich so beispielsweise die Datenbank über gemanagte Datenbankdienste (z.B. Azure SQL, Amazon RDS) und die Anwendungslogik über skalierbare Compute-Instanzen (z.B. EC2) realisieren. Während Microservices und Serverless mit ihrer Granularität trumpfen und eine hohe Agilität fördern können, bieten sich Multi-Tier-Architekturen oft als Übergangsmodell für Unternehmen, die bestehende Applikationen modernisieren wollen, um sie in die Cloud zu übernehmen.

Container sind streng genommen keine Anwendungsarchitektur, sondern als Betriebsmuster eine Alternative zu VMs und Bare-Metal. Container beschreiben, wie Anwendungen verpackt, isoliert und betrieben werden, nicht wie sie funktional oder logisch aufgebaut sind. Container unterstützen verschiedene Architekturmustern, darunter Microservices, ereignisgetriebene oder Hybrid-Architekturen, aber auch monolithische Anwendungen (im Lift-and-Shift-Ansatz).

Container bündeln Anwendung und alle Abhängigkeiten in einem leichtgewichtigen Paket und können so unabhängig vom zugrunde liegenden Betriebssystem betrieben werden. Letzteres ruft einen Container-Orchestrierer auf den Plan. Cloud-Dienste wie Google Kubernetes Engine (GKE), Azure Kubernetes Service (AKS) und Amazon EKS sind gemanagte Bereitstellungen des beliebtesten Container-Orchestrierers Kubernetes.

Cloud-Architekturmuster sind weit mehr als nur technische Blaupausen; sie legen das Fundament und damit den Handlungsspielraum für Optimierungen des laufenden Cloud-Betriebs fest.

Stellschrauben im Betrieb nachjustieren

Cloud-Optimierung mit KI

Strategien für den optimalen Cloud-Einsatz

Unternehmen verfolgen unterschiedliche Ansätze, um bestehende Cloud-Setups zu optimieren oder ihre IT-Landschaft erst noch in die Cloud zu bringen. Welche Ansätze Kosten senken und Flexibilität sichern:

Cloud-Bursting: Das Standbein der IT bleibt unverändert im unternehmenseigenen Rechenzentrum, in einer Private Cloud oder in Colocation; bei Lastspitzen „springt“ die Anwendung auf zusätzliche Ressourcen in der Public Cloud über (das sogenannte Bursting); so lassen sich kurzfristig auftretende Kapazitätsengpässe kosteneffizient und ohne Kapitalbindung abdecken.

Relocation via Lift-and-Shift: Bestehende Anwendungen wandern ohne grundlegende Anpassungen direkt in eine Public-Cloud („Lift-and-Shift“); diese einmalige Migration kommt ohne aufwendige Code-Anpassungen aus, was jedoch die Fähigkeit mindert, die Vorteile einer Cloud-nativen Bereitstellung zu nutzen.

Refactoring: Bei diesem Ansatz werden Anwendungen von Grund auf überarbeitet („refactored“), damit sie Cloud-native Eigenschaften erlangen – ob als Microservices, serverlose Komponenten, oder verwaltete Cloud-Dienste – und die Vorteile der Cloudifizierung nutzen können.

Multicloud-Rebinding: Verschiedene Teile einer Anwendungsbereitstellung werden neu an unterschiedliche Cloud-Services gebunden, möglicherweise sogar bei mehreren Anbietern.

Multicloud Rebinding mit Cloud Brokerage: Verschiedene Teile einer Anwendungsbereitstellung werden neu an unterschiedliche Cloud-Services gebunden, wobei die Koordination und Optimierung der verschiedenen Cloud-Dienste ein sogenannter Cloud-Brokerage-Service (z. B. ein Vermittler oder Plattformanbieter) übernimmt.

Multi-Application-Modernization: Im Rahmen eines Cloud-Transformationsprogramms entscheiden sich viele Organisationen für die gleichzeitige Modernisierung mehrerer Applikationen in ihren IT-Landschaften, um einheitliche Architekturmuster und zusätzliche Synergieeffekte zu realisieren.

Erfolgreiche Cloud-Bereitstellungen haben Einiges gemeinsam:

• Multicloud-Ansatz: Vermeidung von Vendor-Lock-in durch bewusste Diversifizierung;

• Messbare Ergebnisse: Konkrete KPIs für Kosten, Performance, Leistungsparameter, Geschäftswert und dergleichen andere;

• Change Management: Intensive Begleitung der organisatorischen Transformation nicht zuletzt auch auf menschlicher Ebene;

• Governance: Ein Gewebe als Teams für Standards und Best Practices;

• Innovation-Enablement: Cloud nicht als ein Selbstzweck, sondern als Basis für KI, IoT und neue Geschäftsmodelle.

Ob es darum geht, Prozesse zu beschleunigen, IT-Kosten transparenter zu gestalten, schneller zu innovieren oder gewagte digitale Geschäftsmodelle zu erschließen — ohne einen klaren Plan verpufft das Potenzial der Cloud. Stattdessen drohen unerwartete Kosten, tief eingesessene Ineffizienzen und Frust bei den Teams.

Fazit: Voraussetzungen für eine erfolgreiche Cloud-Transformation

Unternehmen verfolgen unterschiedliche Ansätze, um ihre IT-Landschaft in die Cloud zu bringen und bestehende Cloud-Landschaften zu optimieren. Stellschrauben der Cloud-Optimierung gibt es zu Genüge. Deshalb braucht es neben einer klaren Zielsetzung, den passenden Technologien auch ein tiefes Verständnis für die eigene IT-Landschaft, die Geschäftlichen Anforderungen und ein konsequentes Change Management. Erst dann wird aus dem Versprechen „Cloud“ tatsächlich ein messbarer Mehrwert, der sich in Performance, Flexibilität und letztlich in der Wettbewerbsfähigkeit widerspiegelt.

* Das Autorenduo Anna Kobylinska und Filipe Martins arbeitet für McKinley Denali, Inc., USA.

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