Wie sich die großen Cloud-Trends entwickeln

"In Zeiten des digitalen Wandels ist Cloud Computing heute die primäre Option und nicht mehr nur eine von vielen Möglichkeiten", sagt Gartner-Analyst Gregor Petri. 88 Prozent der Organisationen, die bereits Cloud-Services nutzten, verfolgten eine Cloud-first-Strategie. Der Cloud-Experte des Marktforschungs- und Beratungshauses sieht vier große Trends für die nahe Zukunft:

Trend 1: Das schnelle Wachstum in allen Segmenten Cloud-Markts wird anhalten. In keinem anderen Bereich steigen die IT-Ausgaben der Unternehmen so schnell wie im Cloud-Sektor. Insgesamt entwickelt sich der Markt stärker Richtung Public Cloud.

Trend 2: IT-Infrastruktur spielt bei der Cloud-Nutzung eine zentrale Rolle. Die Infrastruktur der Zukunft ist nicht auf einzelne Standorte beschränkt, sondern kann im Grunde überall installiert sein. Sie ist ständig in Betrieb, sofort verfügbar und anpassbar. Ein weiteres Merkmal: Die IT steht in Form von Services zur Verfügung, ist auf geringe Latenzzeiten getrimmt und befindet sich nicht im Besitz einer internen IT-Organisation.

Trend 3: Die Grenzen zwischen verschiedenen Cloud-Servicetypen verschwimmen. Das gilt vor allem für Infrastructure as a Service (IaaS) und Platform as a Service (PaaS). Die Funktionsbreite der Dienste nimmt weiter zu.

Trend 4: Die Cloud ebnet den Weg für die nächste Welle disruptiver Technologien, die Unternehmen künftig einsetzen werden. Neben der verstärkten Nutzung von APIs sieht Gartner dabei etwa das Internet of Things (IoT), künstliche Intelligenz, Serverless Computing und Conversational UX im Kommen. Darüber hinaus entwickle sich Cloud Computing als Enabler für Virtual und Augmented Reality sowie für den Einsatz von Blockchain-Techniken.

Als Orientierung für CIOs und andere IT-Entscheider hat Gartner die unterschiedlichen Cloud-Technologien und -Ausprägungen im "Hype Cycle for Cloud Computing, 2018" positioniert (siehe Grafik).

Software as a Service und Infrastrukturdienste aus der Cloud sind für einen Großteil der Unternehmen zum festen Bestandteil ihrer IT-Strategie geworden.

Cloud-Einsatz ist meist alternativlos

Die Diskussion um Cloud Computing hat sich in vergangenen Jahren grundlegend verändert, beobachtet Gartner. Im Vordergrund steht nicht mehr der oft kritisierte "Hype", sondern der breite Einsatz in Unternehmen und Organisationen unterschiedlichster Ausprägung. Lange Zeit trafen die Protagonisten mit ihrem Versprechen, die Cloud verändere im Grunde alles, auf eine Schar von Kritikern, die grundsätzliche Zweifel hegten. Diese Debatte ist einer pragmatischen Sicht gewichen, die davon ausgeht, dass ein produktiver Cloud-Einsatz in den meisten Fällen alternativlos ist.

Längst geht es nicht mehr darum, ob Cloud-Services im Rahmen der IT-Strategie sinnvoll sind, sondern wie sich daraus der größte Nutzen ziehen lässt. Das herauszufinden, ist keine leichte Übung. Das Service-Portfolio nicht nur der Cloud-Giganten vergrößert sich ständig, hinzu kommen neue Technologien etwa aus der Open-Source-Community und jede Menge zusätzliche Fachbegriffe, die Entscheider kennen und einordnen können sollten.

Hype Cycle - SaaS, IaaS und PaaS haben sich bewährt

Neben der schon seit geraumer Zeit etablierten Variante Software as a Service (SaaS) sieht Gartner das Modell "IaaS+" auf dem "Plateau der Produktivität". Im Unterschied zum einfachen IaaS mit reinen Compute- und Storage-Diensten verstehen die Analysten darunter ein Szenario, in dem User eine anwendungsbezogene Infrastruktur in Form einer Plattform auf einem IaaS-Layer installieren.

Die Ebene oberhalb von IaaS werde dabei aber nicht vom Cloud-Provider kontrolliert und gemanaged wie im Fall von Platform as a Service (PaaS), sondern vom Kunden. IaaS+ eigne sich deshalb vor allem für Organisationen, die die volle Kontrolle über ihre Applikationsinfrastruktur behalten wollen. Sinnvoll kann das etwa in Lift-and-Shift-Migrationen von geschäftskritischen Anwendungen sein. Unterm Strich bleibt die Abgrenzung zu klassischen PaaS-Angeboten aber unscharf. IaaS- und Plattform-Angebote verschmelzen immer mehr.

Beispiele für IaaS+Anbieter: Amazon Web Services, CenturyLink, Google (Cloud Platform), IBM (Cloud), Microsoft (Azure), Oracle (Cloud Platform), Rackspace.

Leichter abgrenzbar ist der klassische SaaS-Bereich, in dem der Cloud-Provider die entsprechende Software besitzt, ausliefert und verwaltet. Bezahlt wird üblicherweise nach der gemessenen Nutzung oder über ein Abo-Modell. Für viele Anwendungstypen hat sich SaaS mittlerweile zum gesetzten Delivery-Modell entwickelt, berichtet Gartner. Dazu gehören unter anderem Customer Relationship Management (CRM), Human Capital Management (HCM).

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Im Bereich ERP gebe es noch einige wenige Einsatzfelder, in denen Unternehmen eine On-Premise-Variante bevorzugten. Dazu gehörten besonders kritische oder strategische ERP-Installation etwa für Fertigungsprozesse. Vor allem wenn es um neue Applikationen geht, sollten Unternehmen aber ein SaaS-Modell präferieren, raten die Analysten.

Beispiele für SaaS-Anbieter: Box, Dropbox, Google, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP, ServiceNow, Slack, Workday

Cloud-Modelle auf dem "Pfad der Erleuchtung"

Kurz vor dem Plateau der Produktivität - Gartner spricht vom "Pfad der Erleuchtung" - stehen etliche bekannte Cloud-Varianten und -konzepte. Darunter finden sich Cloud Security Assessments, IaaS-Angebote und Cloud-basierte Testing-Wekzeuge. Auch PaaS und Public-Cloud-Storage sind nach Einschätzung der Auguren nicht mehr weit von einem breiten und allgemein akzeptierten Einsatz entfernt. Noch etwas Nachholbedarf gibt es im Bereich der Cloud-basierten Office-Software.

Private Cloud im "Tal der Desillusionierung"

Ganz unten, im "Tal der Desillusionierung", sieht Gartner das von vielen etablierten IT-Anbietern propagierte Private-Cloud-Modell. Die Auguren verstehen darunter eine Form des Cloud Computing, die nur von einer einzigen Organisation genutzt wird.

Unternehmen, die sich darauf einließen, "emulierten" im Grunde eine Public Cloud, um sich ähnliche Vorteile zu verschaffen. Häufig gehe es dabei um mehr Agilität insbesondere für neue "Cloud-native" Anwendungen, erläutern die Analysten und warnen zugleich: Die laufenden Kosten und die Komplexität, die der Aufbau einer echten Private Cloud mit sich bringe, könnten "extrem" sein. In der Praxis verlören die Argumente für eine private Cloud immer mehr an Bedeutung.

In der Branche wird der Begriff Private Cloud auch zur Beschreibung eines anderen Trends verwendet. Dabei geht es um klassische Infrastrukturen, die mithilfe von Virtualisierungs-, Automation- und Self-Service-Techniken modernisiert werden. Nach Einschätzung von Gartner können Unternehmen auf diese Weise zumindest einige Vorteile des Cloud-Konzepts nutzen und auf existierende Anwendungen mit traditionellen Anforderungen anwenden. Gehe es also nur um Effizienz oder die Modernisierung von Altanwendungen, könne eine solche "Just enough Cloud" durchaus sinnvoll sein.

Beispiele für Private-Cloud-Anbieter: Apprenda, BMC, Hewlett Packard Enterprise, IBM, Microsoft, Pivotal, Red Hat, VMware

Cloud-Migration - Unternehmen fehlt noch Erfahrung

Dass das Thema Cloud Migration sich ebenfalls weit unten in der Hype-Kurve wiederfindet, überrascht auf den ersten Blick. Die Gartner-Analysten meinen damit einen gut geplanten Prozess des Verschiebens von lokalen Anwendungen oder Workloads in eine externe Cloud-Umgebung. Die verfügbaren Tools für das Identifizieren und Transferieren von internen Workloads seien zwar relativ ausgereift, erläutert Gartner-Analystin Lydia Leong.

Doch nur die wenigsten Organisationen verfügten über ausreichend Erfahrung, um eine Migration sauber zu planen und umzusetzen. Das gelte auch für etliche Managed-Service-Provider (MSPs), die sich in diesem Feld positionieren. Viele Betriebe, so Leong, täten sich schwer mit den transformativen Aspekten von Cloud-Prozessen. So komme es vor, dass Migrationen zwar technisch gesehen erfolgreich verliefen, die damit verbundenen Business-Ziele aber verfehlen würden.

Groß angelegte "All-in"-Migrationen, die es erlauben, die meisten oder alle eigenen Data Center aufzugeben, haben bislang nur wenige Organisationen bewältigt. Nach Leongs Einschätzung brauchen schon mittelgroße Unternehmen dafür typischerweise zwei bis drei Jahre. In Großunternehmen könne es fünf Jahre oder länger dauern. Auch eine komplexe SaaS-Implementierung nehme nicht selten bis zu ein Jahr in Anspruch. Andererseits lasse sich die Migration einer einfachen Anwendung durchaus in Tagen oder Wochen erledigen. Die größten Kostenvorteile in Sachen Infrastruktur erzielten diejenigen Unternehmen, die in Migrationsprojekten konsequent auf Standardisierung und Automatisierung setzten.

Beispiele für Anbieter im Bereich Cloud Migration: Accenture, CloudEndure, Cloudreach, Racemi, Rackspace, RiverMeadow, Veeam, Zerto

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Auf dem Gipfel: Multi Cloud, Container, IoT

Die derzeit heißesten Themen im Hype Cycle werden nicht nur in der Cloud-Szene diskutiert. Auf dem "Gipfel der überzogenen Erwartungen" sieht Gartner IoT-Plattformen ebenso wie Container-Management, Machine Learning sowie den arg strapazierten Begriff der Multi Cloud.

Multi-Cloud-Szenarien können geplant oder ungeplant entstehen, wenn etwa mehrere Abteilungen in Unternehmen Services von unterschiedlichen Providern einkaufen. Theoretisch lassen sich damit Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern eindämmen. Hinzu kommt die Möglichkeit, spezifische Anforderungen bestimmter Geschäftseinheiten abzudecken, die mit einem einzigen Provider nicht zu realisieren wären.

Doch es gibt auch Nachteile. Das Management mehrerer Anbieter und unterschiedlicher Cloud-Services kann sehr aufwändig und damit kostenträchtig werden. Unternehmen sollten deshalb Security-, Management- und Governance-Richtlinien formulieren sowie auf Standards achten, rät Gartner-Analyst David Mitchell Smith. Um eine Multi-Cloud-Umgebung im Griff zu behalten, bedürfe es einer übergreifenden Koordination und Strategie. Cloud Management Platforms (CMP) und Lösungen für das Cloud Service Brokerage (CSB) könnten dabei helfen. Doch IT-Verantwortliche müssten darauf achten, dass sie auf dieser Ebene nicht doch wieder in eine Herstellerabhängigkeit gerieten.

Beispiele für Anbieter im Bereich Multi Cloud: Amazon, Google, IBM, Microsoft, Oracle

Container-Management noch in frühem Stadium

Wichtig in diesem Kontext ist auch das Thema Container Management. Einschlägige Lösungen erlauben es Unternehmen, eine große Zahl von in Containern verpackten Anwendungen in Produktionsumgebungen einzusetzen. Die Anbieter betonen dabei die Möglichkeit, eine Abstraktionsschicht zwischen verschiedenen Cloud- und On-Premises-Systemen einzuziehen. Container-Management-Systeme würden so die Interoperabilität zwischen den diversen Welten erleichtern und auch etliche Integrationsprobleme lösen. Sie könnten sowohl on premise, auf Public-IaaS-Plattformen oder auch in beiden Umgebungen gleichzeitig laufen.

Noch steckt der Einsatz von Container-Management-Systemen in den Kinderschuhen, kommentieren die Gartner-Experten Dennis Smith und Arun Chandrasekaran. Unternehmen sollten frühzeitig mit einschlägigen Techniken experimentieren, um beispielsweise Linux-Anwendungen zu paketieren und auszurollen. Zu empfehlen seien Container-Lösungen insbesondere Organisationen, die sich an einem DevOps-Ansatz orientieren und künftig eine Microservices-Architektur nutzen wollen.

Beispiele für Container-Management-Anbieter: Amazon Web Services, Docker, Google Cloud Platform, Mesosphere, Microsoft Azure, Pivotal, Rancher Labs, Red Hat

Machine Learning - Cloud senkt die Einstiegshürden

Immer mehr Organisationen sind dabei, Anwendungsszenarien für Machine Learning zu erforschen. Viele haben bereits Pilotprojekte aufgesetzt und Proof-of-Concepts entwickelt. Die meisten Unternehmen aber tun sich mit dem Thema noch schwer, beobachten die Gartner-Analysten. Das benötigte Know-how zu finden und geeignete Rollen in der Organisation zu definieren, bereite dabei die größten Probleme.

Tools und Plattformen aus der Cloud können helfen, solche Hürden zu überwinden. Gartner empfiehlt Entscheidern, mit einfachen Business-Problemen anzufangen und dann Schritt für Schritt komplexere Use Cases für Machine Learning in Angriff zu nehmen.

Beispiele für Machine-Learning-Anbieter: Alteryx, Amazon Web Services, Domino Data Lab, Google Cloud Platform, H2O.ai; IBM (SPSS), KNIME, Microsoft (Azure Machine Learning), RapidMiner, SAS.

IoT-Plattformen noch weit weg vom breiten Einsatz

Eine IoT-Plattform ermöglicht Unternehmen die Entwicklung und den Betrieb von Anwendungen, die Daten von verbunden IoT-Endpunkten erfassen und verwalten. Aus der Sicht von Gartner gehören dazu mehrere funktionale Kernbereiche: Device Management, Integration, Daten-Management, Application Enablement und Security.

Entsprechende Systeme werden nicht selten als "hybride" Kombinationen aus Edge-Software und Cloud-basierten IoT-Plattformen angeboten. Die diversen Vorzüge und Use Cases für solche Lösungen sind unbestritten. Doch Gartner verweist auch auf den von vielen Anbietern geschürten Hype sowie auf etliche technische, kulturelle und nicht zuletzt sicherheitsrelevante Herausforderungen, die einem breiten Einsatz entgegenstünden. Auch deshalb habe das Thema den Höhepunkt der überzogenen Erwartungen bereits überschritten und bewege sich in der Hype-Kurve wieder nach unten. Bis IoT-Plattformen das Plateau der Produktivität erreichen, könne es noch fünf bis zehn Jahre dauern, so die Auguren.

Beispiele für IoT-Plattformanbieter: ABB, Atos Origin, Bosch Software Innovations, GE Digital, LTI, OpenText, Prodea Systems, relayr, Software AG, WSO2, Siemens

Edge, Serverless und Blockchain im Kommen

Anders als das Thema IoT findet sich Edge Computing noch in der aufsteigenden Kurve des Hype Cycles, allerdings nicht mehr weit entfernt vom Gipfel der überzogenen Erwartungen. Gartner will darunter eine Topologie verstanden wissen, die die Verarbeitung von Informationen näher an die "Dinge" oder Menschen bringt, die sie erzeugen oder konsumieren. Damit verbunden sind Ziele wie kürzere Latenzzeiten und eine Reduzierung des Netzwerk-Traffics.

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Die Technologie zum Aufbau der benötigten physischen Infrastruktur ist weitgehend vorhanden. Praktische Einsatzbeispiele gibt, es abgesehen von einigen branchenspezifischen Anwendungen, bisher nur wenige. Die Analysten erwarten aber, dass das Interesse an Edge-Konzepten mit dem wachsenden Einsatz von IoT-Systemen schnell zunimmt. Entscheider sollten das Thema in ihren mittel- bis langfristigen Plänen berücksichtigen. Die großen Hyperscaler im Cloud-Geschäft würden bereits damit beginnen, ihre bislang sehr zentralisierten Programmier- und Managementmodelle durch Edge-spezifische Features zu ergänzen.

Beispiele für Anbieter im Bereich Edge Computing: Amazon, Apple, Google, Microsoft, Dell

Serverless Computing / Serverless PaaS

Auch das Thema Serverless Computing gewinnt im Cloud-Umfeld rasch an Bedeutung. Gartner bevorzugt den Begriff Serverless PaaS und meint damit eine Service-Delivery-Methode, bei der die darunterliegende Infrastruktur für Entwickler und Nutzer verborgen bleibt. Stattdessen kümmert sich ein Cloud-Service je nach Bedarf um die Bereitstellung der benötigten Compute-, Storage und Netzwerk-Ressourcen. Um die sogenannte Provisionierung muss sich der Entwickler eines Softwaredienstes also theoretisch keine Sorgen mehr machen. Kosten fallen zudem nur an, wenn tatsächlich Code auf der Infrastruktur ausgeführt wird.

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Mittlerweile gibt es diverse Ausprägungen von Serverless-Diensten. Zu den Pionieren gehört Amazon Web Services mit seiner Plattform AWS Lambda. Aber auch andere Cloud-Größen wie Microsoft und Google offerieren längst einschlägige Dienste. Klassische IT-Anbieter wie Oracle, Pivotal und Red Hat sind ebenfalls auf den Zug aufgesprungen. Darüber hinaus gibt es mittlerweile eine Reihe von Open-Source-Frameworks für Serverless Computing, darunter OpenFaaS, Fission, Kubeless und Apache OpenWhisk.

Gartner geht davon aus, dass Serverless PaaS schon bald den Gipfel der Hype-Kurve erreichen und nach einigen enttäuschten Erwartungen schließlich das Plateau der Produktivität erreichen wird.

Beispiele für Serverless PaaS-Anbieter: Amazon Web Services, Google, IBM, Microsoft, Oracle, Pivotal, Red Hat

Blockchain PaaS braucht noch Zeit

Eine noch relative junge Kategorie im Cloud Hype Cycle ist Blockchain PaaS, außerhalb der Gartner-Nomenklatur auch unter dem Begriff Blockchain as a Service (BaaS) bekannt. Neben den großen Enterprise-Cloud-Anbietern wie Microsoft, IBM oder Oracle positionieren sich auch einige Startups in diesem Segment, darunter BlockApps, BlockCypher und Wanxiang Blockchain Labs. Die Lösungen befändet sich allesamt in einem frühen Entwicklungsstadium, urteilt Gartner. Gleiches gelte für den praktischen Einsatz, der sich in den meisten Fällen auf Proof-of-Concepts beschränke.

Entscheider sollten bedenken, dass die meisten BaaS-Produkte derzeit nur eine oder wenige Blockchain-Plattformen wie etwa Hyperledger unterstützen. Von den mehr als 100 aktuell verfügbaren Blockchain-Plattformen berücksichtigten die Cloud-Provider höchstens zehn Prozent, schätzen die Analysten.

Ein weiterer Nachteil ist die fehlende Interoperabilität zwischen den konkurrierenden Blockchain-Systemen, aber auch generell zwischen den großen Cloud-Plattformen. Vor diesem Hintergrund raten die Auguren, Blockchain as a Service zunächst für Testsysteme oder Prototypen einzusetzen. Der Markt verändere sich derart schnell, dass sich die strategische Entscheidung für eine bestimmte Plattform schon innerhalb von 24 Monaten als falsch erweisen könnte.

Beispiele für BaaS-Anbieter: Amazon Web Services, BlockCypher; Blockdaemon, IBM, Microsoft (Azure), Oracle, Wanxiang Blockchain Labs

Site Reliability Engineering für stabilere Anwendungen

Noch am Beginn der Hype-Kurve steht das Thema Site Reliability Engineering (SRE). Gartner versteht darunter ein Sammlung von Systemen und Software-Engineering-Prinzipien, die es erlauben, hochskalierbare und besonders stabile ("resiliente") Anwendungen zu entwickeln und zu betreiben. Nützlich sollen sie vor allem in Digital-Business-Projekten sein. SRE-Konzepte versprechen eine Balance zwischen einer schnellen Anpassbarkeit von Anwendungen und einer hohen Systemstabilität und -sicherheit. Unternehmen kombinieren SRE-Ansätze in der Regel mit DevOps und agilen Entwicklungsmethoden.