Kosten- und Ressourcentransparenz in Hybrid-Cloud-Umgebungen

Damit wir uns richtig verstehen: Unternehmen stellen nicht generell die Vorteile des Cloud Computing infrage, im Gegenteil. Sie entscheiden rational für jeden einzelnen Workload, welches die jeweils beste technische wie auch finanzielle Umgebung ist.

Organisationen handeln also völlig rational, wenn sie sowohl in Private-Cloud-Umgebungen investieren, als auch gezielt Angebote der Public Cloud nutzen und auf Hybrid-Cloud-Umgebungen setzen. Das Problem ist aber: Die Welt lässt sich nicht in klar voneinander abgrenzbare stabile Workloads einteilen und auch nicht in vorhersehbare Lastspitzen.

Konstanter Wandel

Vielmehr sind ein konstanter Wandel, Änderungen im Bedarf und damit in der Ressourcenauslastung an der Tagesordnung. Unternehmen wachsen, stossen Firmenteile ab, strukturieren sich neu. Wenn Applikationen auf den Markt kommen, wechseln Anwender von einem Angebot zum nächsten, das passendere Funktionalitäten verspricht. Prozesse, Abläufe, Nutzerzahlen für die verschiedenen Anwendungen ändern sich. All dies führt dazu, dass einmal getroffene Entscheidungen für die private oder öffentliche Cloud regelmässig überprüft und korrigiert werden müssen, weil sie ihre Gültigkeit verloren haben.

Automatisierte Empfehlungen

Unternehmen brauchen darum eine Lösung, die automatisch den Ressourcenbedarf und -verbrauch sowie die laufenden Kosten ermittelt – und zwar sowohl in den genutzten öffentlichen Cloud-Umgebungen als auch in privaten. Die automatisierte Anomalie-Erkennung ist in diesem Zusammenhang wichtig, weil sich auf dieser Grundlage automatisiert Empfehlungen erstellen lassen, ob die Anwendungsumgebung nicht besser gewechselt werden sollte, von einer privaten hin zu einer öffentlichen Cloud und umgekehrt. All das sollte nicht nur für eine bestimmte, sondern die gängigen öffentlichen Cloud-Umgebungen wie AWS oder Microsoft Azure möglich sein.

In einem ersten Schritt analysiert eine solche Lösung die aktuellen Kosten und den Ressourcenverbrauch, etwa auf der Ebene der einzelnen Services, Accounts oder Workloads. Danach ermittelt sie Einsparpotenziale durch ungenutzte Ressourcen, wie stillgelegte virtuelle Maschinen, nur teilweise benötigte IP-Adressbereiche oder ein Zuviel an abonnierten Accounts. In einem dritten Schritt erlaubt sie, diese Potenziale automatisiert zu realisieren.

Fundierte Entscheidungsgrundlage

Eine solche Lösung stellt zudem die Kosten und die Ressourcenauslastung der Private-Cloud-Umgebung dar und unterbreitet Vorschläge für Erweiterungen auf Basis der Entwicklung des Ressourcenverbrauchs. Mit diesem Grad an Kosten- und Ressourcentransparenz können Unternehmen dynamisch für jeden Workload entscheiden, welche Cloud-Umgebung sie jeweils bevorzugen.

Das bedeutet natürlich nicht, dass Organisationen in jedem Fall die kostengünstigste Wahl treffen sollten. Schliesslich kann es sinnvoll sein, besonders schützenswertes geistiges Eigentum in der privaten Umgebung zu halten, auch wenn dies mit höheren Ausgaben verbunden ist. Jedoch liefert ihnen eine solche Lösung eine fundierte Entscheidungsgrundlage.