Cloud-Deployment-Modelle und Architekturen

Begriffsdefinitionen

Cloud Bursting

Temporäre Erweiterung der Rechenkapazität einer Private Cloud durch Hinzubuchen von Ressourcen aus einer Public Cloud bei Lastspitzen. Ermöglicht flexible Skalierung ohne permanente Infrastrukturinvestitionen.

Cross-Cloud-Orchestrierung

Automatisierte Verwaltung und Koordination von Workloads über mehrere Cloud-Plattformen hinweg. Nutzt Tools wie Terraform, Pulumi oder Crossplane zur einheitlichen Steuerung unterschiedlicher Cloud-Umgebungen.

Edge-Computing

Datenverarbeitungsmodell, bei dem Rechenleistung direkt am Entstehungsort der Daten (am „Rand“ des Netzwerks) bereitgestellt wird. Reduziert Latenzzeiten auf unter 10 ms und minimiert Bandbreitennutzung durch lokale Verarbeitung.

Fog-Computing

Erweiterung des Edge-Computing um hierarchische Zwischenschichten zwischen Edge-Geräten und zentraler Cloud. Fog-Nodes aggregieren Daten mehrerer Edge-Knoten und führen komplexere Analysen durch, bevor Ergebnisse an die Cloud weitergeleitet werden.

Hybrid Cloud

Definition: Die Hybrid-Cloud ist eine Kombination aus Public Cloud und Private Cloud Ressourcen, die über sichere Netzwerkverbindungen integriert sind.

Merkmale:

  • Flexible Workload-Verteilung zwischen Umgebungen
  • Sensible Daten verbleiben on-premise
  • Kostenoptimierung durch bedarfsgerechte Ressourcennutzung
  • Mittlere Investitionskosten (CAPEX für Private, OPEX für Public)

Infrastructure as Code (IaC)

Verwaltungsmethode für IT-Infrastruktur durch maschinenlesbare Definitionsdateien. Ermöglicht konsistente Provisionierung und Konfiguration über verschiedene Cloud-Plattformen.

Multi-Cloud-Strategie

Definition: Parallele Nutzung mehrerer Cloud-Provider zur Risikominimierung und Leistungsoptimierung.

Vorteile:

  • Vermeidung von Vendor-Lock-in
  • Nutzung providerspezifischer Stärken
  • Erhöhte Ausfallsicherheit
  • Bessere Verhandlungsposition bei Preisen

Herausforderungen:

  • Komplexe Governance
  • Erhöhter Verwaltungsaufwand
  • Notwendigkeit einheitlicher Orchestrierung

Private Cloud

Definition: Dedizierte Cloud-Infrastruktur für eine einzelne Organisation, gehostet im eigenen Rechenzentrum oder bei einem Service-Provider.

Eigenschaften:

  • Vollständige Kontrolle über Hardware und Software
  • Individuelle Sicherheitsrichtlinien
  • Garantierte Performance und niedrige Latenz
  • Hohe Anfangsinvestitionen
  • Begrenzte Skalierbarkeit durch eigene Ressourcen
  • Ideal für regulierte Branchen und sensible Daten

Public Cloud

Definition: Cloud-Services, die über das Internet öffentlich verfügbar sind und von externen Providern (AWS, Azure, Google Cloud) betrieben werden.

Charakteristika:

  • Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
  • Nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit
  • Keine Anfangsinvestitionen in Hardware
  • Shared Responsibility Model für Sicherheit
  • Minutengenaue Abrechnung von Ressourcen
  • On-Demand-Verfügbarkeit

Shared Responsibility Model

Sicherheitskonzept in der Public Cloud, bei dem Verantwortlichkeiten zwischen Cloud-Provider und Kunde aufgeteilt sind. Provider sichert die Infrastruktur, Kunde ist für Daten und Anwendungssicherheit verantwortlich.

Vendor-Lock-in

Abhängigkeit von einem einzelnen Cloud-Provider durch starke Integration in proprietäre APIs und Services. Macht Migration zu anderen Anbietern zeit- und kostenintensiv.

Vergleichstabelle der Hauptmodelle

Kriterium Public Cloud Private Cloud Hybrid Cloud
Kostenmodell OPEX, nutzungsbasiert CAPEX, fixe Kosten Kombiniert CAPEX/OPEX
Skalierbarkeit Unbegrenzt, automatisch Begrenzt, manuell Flexibel durch Cloud Bursting
Kontrolle Eingeschränkt Vollständig Variabel je nach Workload
Compliance Provider-abhängig Vollständig anpassbar Flexibel positionierbar
Latenz Variabel (50-100 ms) Niedrig (<10 ms) Je nach Deployment
Sicherheit Shared Responsibility Volle Kontrolle Mehrschichtig

Typische Anwendungsfälle

Public Cloud: Webshops, Entwicklungsumgebungen, saisonale Workloads, Startups

Private Cloud: Finanzdienstleister, Gesundheitswesen, Behörden, kritische Geschäftsanwendungen

Hybrid Cloud: Unternehmen mit Compliance-Anforderungen und variablen Lasten

Multi-Cloud: Große Unternehmen mit globaler Präsenz und diversen Anforderungen

Edge/Fog-Computing: IoT-Anwendungen, autonome Fahrzeuge, Smart Cities, Industrieautomation

Tools und Technologien

  • Orchestrierung: Terraform, Kubernetes, Pulumi, Crossplane
  • Monitoring: Datadog, Prometheus, CloudWatch
  • Governance: FinOps-Frameworks, Cloud-Billing-Dashboards
  • Provider: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud, Oracle Cloud

Entscheidungskriterien

Bei der Wahl des passenden Deployment-Modells sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:

  1. Kostenstruktur: CAPEX vs. OPEX-Präferenz
  2. Datensensitivität: Compliance- und Datenschutzanforderungen
  3. Performance: Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen
  4. Skalierbarkeit: Erwartete Last und Wachstum
  5. Kontrolle: Benötigter Grad an Individualisierung
  6. Expertise: Verfügbare IT-Ressourcen und Know-how

Hendrik Schrandt

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