Data & Analytics in der Cloud – mehr als Technologie

23.06.20

Cloud

Gestiegene Komplexität, hohe Kosten und der Wunsch nach schnelleren, flexibleren und auch intelligenteren Lösungen: Unter anderem die hohe Marktdynamik, explodierende Datenvolumen und der Anspruch, neue Produkte bedarfsgerecht und innovativ auf den Kunden zuzuschneiden, hat die Anforderungen der Unternehmen an Data & Analytics Lösungen stark wachsen lassen. Viele Unternehmen arbeiten deshalb an der Umsetzung einer Cloud-Strategie für Data & Analytics. Der Fokus liegt dabei oft auf technischen Herausforderungen, wichtige andere Aspekte werden übersehen. Das kann die Ziele der Cloud-Initiative nachhaltig gefährden. Auf Basis unseres Cloud Adoption Frameworks gebe ich Ihnen in meinem Artikel einen Überblick über alle relevanten Themen und veranschauliche einige der typischen Herausforderungen anhand von Beispielen aus der Praxis.

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Ganzheitliche Betrachtungsweise für nachhaltige geschäftliche Vorteile

Bei der Entwicklung einer Cloud-Strategie ist eine ganzheitliche Betrachtungsweise notwendig, die auch Aspekte wie die Unternehmenskultur und etablierte Denk- und Arbeitsweisen einbezieht. Werden relevante Dimensionen bei der Cloud Adoption außer Acht gelassen, sind wichtige Fragen und Herausforderungen nicht mehr ursächlich zu bearbeiten. Die Folge sind hartnäckige Probleme – und eventuell böse Überraschungen. In der Praxis manifestieren sich Auswirkungen häufig erst in den späteren Phasen der Umsetzung oder sogar erst im täglichen Betrieb. Typische Signale für eine solche Situation sind Fragen wie:

  • Was kostet uns die Cloud eigentlich? Was sind zu berücksichtigende Aspekte?
  • Warum funktioniert meine Cloud First-Strategie nicht?
  • Wie komme ich (sicher) in die Cloud?

Die Dimensionen des INFOMOTION Cloud Adoption Frameworks

Der Einstieg in die Cloud hat viele Facetten, die nicht immer in vollem Umfang verstanden oder berücksichtigt werden. Das Cloud Adoption Framework ordnet diese Facetten in sieben wesentliche Dimensionen ein. Eine Übersicht:

Dimensionen des INFOMOTION Cloud Adoption Framework

Abb.: Dimensionen des INFOMOTION Cloud Adoption Framework

 

Kultur & Organisation

Cloud-Initiativen in Unternehmen starten häufig als kleine isolierte Insellösungen, die innerhalb der Cloud-Strategie vom Unternehmen wieder konsolidiert werden müssen. Neben der Lösung technischer Fragen bedeutet dies auch erhebliche Anforderungen an Kultur und Struktur der Organisation. Auf der Ebene der einzelnen Mitarbeiter müssen Mindset und Kompetenzen weiterentwickelt werden. Ein guter Ausgangspunkt für die Frage, wie die eigene Organisation fit für eine “Cloud First”-Strategie gemacht werden kann, ist der Abgleich von Ist-Analysen mit einem Reifegradmodell.

Architektur & Technologie

Eine zentrale Aufgabe jeder Cloud-Strategie ist die Erarbeitung eines passenden technischen Zielbildes. Als Basis sind speziell für die Cloud erarbeitete Leitlinien und Blueprints hilfreich. Beispiele für Leitlinien sind etwa das Modell der geteilten Sicherheitsverantwortung in der Cloud und spezifische Vorgaben für skalierfähiges Design.

Sicherheit & gesetzliche Bestimmungen

Diese Dimension umfasst Verständnis und Etablierung wichtiger Betrachtungen zum übergreifenden Cloud-Betrieb, inklusive Cloud-Risiko, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.

Trends & Innovationen

Aufkommende Trends und Technologien sollten bei der Formulierung der Cloud-Strategie unbedingt in Betracht gezogen werden, um nicht schon in der Umsetzung in einen Rückstand zu geraten. Für die schnelle Validierung eigener Innovationen kann die richtige Cloud-Strategie einen enormen Schub bedeuten.

Methodik & Entwicklung

Die Mehrwerte moderner Cloud-Plattformen können nur dann vollumfänglich gehoben werden, wenn auch die Prozesse und Organisationsstrukturen an modernen Arbeitsweisen (z. B. Lean, Agile, DevOps) ausgerichtet sind. Auf dem Weg dorthin helfen Analysen und Bewertungsmodelle wie das „Cloud Computing Maturity Model“. Aus den Ergebnissen der Analysen können notwendige Transformationsprozesse abgeleitet werden.

Service Management & Betrieb

Für den Umstieg in die Cloud muss sich das Service Management mit den Eigenarten von Cloud-Lösungen vertraut machen. Themen wie Lizenzmodelle, Sizing und Praktiken für eine hybride Betriebsumgebung müssen vorab gut durchdrungen sein, um eine überraschungsfreie Planung und Bereitstellung zu gewährleisten.

Governance

Die letzte Dimension bildet einen Rahmen für die notwendigen Steuerungs- und Regelsysteme der anderen Dimensionen: Die Governance stellt die effektive und zielführende Umsetzung der Cloud-Strategie in allen betroffenen Bereichen sicher.

 

MEHRERE BLICKWINKEL ERHÖHEN DIE WIRKSAMKEIT

 

Auf den ersten Blick suggeriert die Einteilung in Dimensionen getrennte Themenfelder, die sich unabhängig voneinander bearbeiten lassen. Fragestellungen aus der Praxis betreffen jedoch selten nur eine der Dimensionen. Im Sinne einer ganzheitlichen Betrachtung sollte deshalb immer geprüft werden, welche weiteren Facetten der Cloud Adoption mitbetrachtet werden müssen.

Zur Illustration ein kurzes Beispiel: Um die Potentiale der Cloud hinsichtlich Umsetzungsgeschwindigkeit und Flexibilität ausnutzen zu können, muss eine enge Zusammenarbeit von Entwicklung und Betriebsführung etabliert werden. Diesem Zweck dient das agile Betriebsmodell DevOps, das sich durch einen hohen Automatisierungsgrad und sehr kurze Entwicklungszyklen auszeichnet. Wegen der einschneidenden Änderungen für die Denk- und Arbeitsweise vor allem des Betriebs spielen neben der Dimension “Methodik & Entwicklung” hier auch “Kultur & Organisation” eine gewichtige Rolle.

Kommen wir zurück zu den drei Fragen vom Anfang des Artikels: Wie unterstützt ein Rahmen wie das INFOMOTION Cloud Adoption Framework bei der Beantwortung dieser Fragen?

Bernd Heßbrügge

Nehmen Sie sich die Zeit für die Entwicklung einer ganzheitlichen Strategie. Nur so schaffen Sie einen Umstieg in die Cloud, der nachhaltige geschäftliche Vorteile schafft.

Bernd Heßbrügge, Principal Consultant, INFOMOTION GmbH

Wie komme ich (sicher) in die Cloud?

Zur Beantwortung dieser Frage können Aspekte aller sieben vorgestellten Dimensionen beitragen. Wir schauen hier beispielhaft auf zwei Modelle aus der Dimension “Methodik und Entwicklung”: Sehr hilfreich bei der Entscheidung, welche Data & Analytics Anwendungen wie in die Cloud überführt werden sollen, ist das Modell der Cloud-Migrationsstrategien, auch bekannt als “7R” (siehe Grafik). Das Modell veranschaulicht die abgestuften Möglichkeiten, die bei einer Migration von On-Premises-Anwendungen in die Cloud zur Verfügung stehen. Neben den Extremen Retain, keine Migration, und Retire, ersatzlose Abwicklung, bieten die restlichen fünf Strategien ein differenziertes Kontinuum von Migrationspfaden: Von Rehost, das heißt minimalen Anpassungen an die neue Zielplattform, bis Replace, dem vollständigen Ersatz der Altanwendung durch ein neues, cloud-basiertes Produkt (z. B. SaaS-Anwendung).

Cloud-Migrationsstrategien (7Rs): Wege in die Cloud

Abb.: Cloud-Migrationsstrategien (7Rs): Wege in die Cloud

 

Zur Bewertung der Frage, ob eine Anwendung in die Cloud migriert werden sollte (Schritt “Untersuchen & Priorisieren” im 7R-Ansatz), muss eine ganze Reihe von Kriterien herangezogen werden. Ein Beispiel ist die Betrachtung der Anwendungsauslastung: Im Gegensatz zum Hosting im klassischen Rechenzentrum ist bei Cloud-Anwendungen in der Regel keine Kapazitätsvorhaltung, sondern nur die tatsächliche Nutzung zu zahlen. Je nach Auslastungsprofil einer Data & Analytics-Anwendung können sich also mehr oder weniger große Einsparpotentiale durch eine Migration in die Cloud ergeben. Die folgende Grafik visualisiert einige typische Lastprofile:

Typische Profile von Arbeitslasten mit unterschiedlichen Einsparpotentialen

Abb.: Typische Profile von Arbeitslasten mit unterschiedlichen Einsparpotentialen

 

Der rot schraffierte Bereich oberhalb der Arbeitslastkurve stellt jeweils das Einsparpotential dar. Im vierten Beispiel ganz rechts wird deutlich, dass bei einer durchgehend statischen Arbeitslast keine Einsparpotentiale bestehen.

 

WAS KOSTET DIE CLOUD?

 

Auf die Frage nach den Kosten der Cloud wollen wir beispielhaft aus Sicht der Dimension “Service Management & Betrieb” schauen. Die nutzungsbasierten Betriebskostenmodelle cloud-basierter Lösungen erfordern ein Umdenken im Service Management. Die nachfolgende Grafik verdeutlicht dies anschaulich: Im Corporate Data Center ergibt sich je nach Lizenzmodell der eingesetzten Software – Kauf (“Perpetual”) oder Miete (“Subscription”) – eine differenzierte Liste zusätzlich zu finanzierender Kosten. Neben reinen Betriebskosten (OPEX) fallen hier in der Regel immer auch Investitionskosten (CAPEX) an, die die Nutzung der Lösung erst ermöglichen (z. B. Erwerb der Hardware). Im Falle von Kauf-Software kommen zusätzlich Kosten für Upgrades auf neue Softwareversionen hinzu. Im Gegensatz dazu decken die Lizenzmodelle von cloud-basierten Lösungen (“Consumption”) alle Kosten ab. Das Unternehmen zahlt in der Regel nur für die tatsächliche Nutzung. Investitionen (CAPEX) fallen nicht an.

Typische Betriebskostenmodelle im Vergleich

Abb.: Typische Betriebskostenmodelle im Vergleich

 

Die ganz rechts dargestellten Kurven sollen die Vorteile, aber auch die Risiken einer rein nutzungsbasierten Kostenstruktur illustrieren: Die generelle Erwartungshaltung ist, dass der Betrieb in der Cloud günstiger wird, was mit dem grünen Verlauf schematisch dargestellt wird. Werden jedoch die Metriken des nutzungsbasierten Lizenzmodells nicht ausreichend beherrscht und gemanagt, kann es zu unerwünscht hohen Kostenverläufen kommen, wie in der oberen roten Kurve schematisch dargestellt. Solche Kostentreppen können zum Beispiel zu Stande kommen, wenn unbeabsichtigt hohe Speicher- und Rechenkapazitäten abgerufen werden. Während im Corporate Data Center die Vollauslastung der bereitgestellten Hardware die Kapazitäten begrenzt, bedient der Cloud-Anbieter auch hohe Leistungsspitzen – mit entsprechenden Auswirkungen auf die Kosten. Diese Entwicklung der Kosten kann durch vorausschauendes Planen, Überwachung und mit einer generellen Cloud-Kostenoptimierungsstrategie vermieden werden, wie z. B. durch entsprechendes Rightsizing, einer vorrausschauenden Leistungsplanung, eines Lebenszyklus-Management, oder auch durch eine Cloud-Kostenanalyse und -überwachung.

WARUM FUNKTIONIERT MEINE CLOUD FIRST-STRATEGIE NICHT?

Cloud First-Strategien liegen im Trend. Der Fokus auf die Cloud soll Kosten sparen, die Produktivität erhöhen und Reaktionszeiten verkürzen. Vor allem aber soll “Cloud First” einen Schub für die Innovationskraft des Unternehmens bedeuten. Warum bleiben die schnellen Innovationen trotz konsequenter Verfolgung einer Cloud First-Strategie aus?

Diese Frage lässt sich aus der Dimension „Organisation & Kultur“ heraus beleuchten: Um die Vorteile der Cloud effektiv für den Innovationsprozess operationalisieren zu können, müssen entsprechende Voraussetzungen in der Organisation geschaffen werden: Nur wenn Prozesse etabliert werden, die ein schnelles Verproben und Umsetzen neuer Geschäftsideen unterstützen, kann die Cloud auch ihre „Muskeln spielen lassen“.

Bewährt hat sich die Dual-Track Methode (siehe Grafik), die den Innovationsprozess auf zwei getrennte Prozesse (Tracks) aufteilt: Die Verprobung neuer Ideen oder Technologien (sog. Discovery Track) erfolgt durch ein Team interdisziplinärer Experten im Innovation Lab des Unternehmens. Die Cloud beschleunigt den Prozess durch schlank und schnell aufzubauende Testressourcen. Erweist sich ein Innovationsansatz als aussichtsreich, wird er zur Umsetzung an die agile Lieferkette weitergegeben (sog. Delivery Track). Das agile Umsetzungsteam produziert eine minimale marktfähige Version des neuen Produktes (sog. Minimum Viable Product, MVP). Bewährt sich der Ansatz am Markt, wird er kontinuierlich weiter ausgebaut und beim Kunden etabliert. Auch die Umsetzung profitiert vom Einsatz der Cloud-Technologien (u. a. durch einfache Skalierbarkeit und Infrastrukturservices).

Dual-Track Methode: Aufteilung des Wertschöpfungsprozesses

Abb.: Dual-Track Methode: Aufteilung des Wertschöpfungsprozesses

 

CLOUD ADOPTION: GANZHEITLICH BETRACHTEN!

 

Dieser Artikel gibt einen ersten Einblick in die vielfältigen Facetten, die für einen erfolgreichen Umstieg von Data & Analytics in die Cloud zu bedenken sind. Die Übersicht über die Dimensionen der Cloud Adoption und die konkreten Beispiele machen deutlich: Es geht um mehr als technologische Herausforderungen. Nehmen Sie sich die Zeit für die Entwicklung einer ganzheitlichen Strategie. Nur so schaffen Sie einen Umstieg in die Cloud, der nachhaltige geschäftliche Vorteile schafft.

Falls Sie Unterstützung benötigen: Das INFOMOTION Cloud Adoption Framework dokumentiert nicht nur relevante Themen, sondern bietet auch passende Antworten: Mit Best Practices, Methoden, Werkzeugen und Vorlagen haben Sie ein geballtes Handlungspaket an der Hand, das Ihnen zur sicheren Umsetzung Ihrer Cloud-Strategie verhilft.

Weiterführende Informationen

Autor

Dr. Bernd Heßbrügge

Principal Consultant

Bernd Heßbrügge studierte Maschinenbau/Biotechnologie an der Universität Bochum/Universidad de Oviedo und absolvierte seinen PhD an der Strathclyde University in Glasgow. Während seiner Karriere hat er in verschiedenen Branchen (Konstruktion, Professional Services und Retail) Softwareentwicklungs- und Architekturrollen in Data- und Analytics-Projekten innegehabt. Nach seinem Einstieg bei INFOMOTION beschäftigt er sich mit Cloud Analytics-Themen sowie Strategie- u. Architekturberatung rund um Data Governance, Prozesse und Technologien im Data Management und Data- und Analytics-Umfeld.

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