Zusätzliche Werkzeuge für das Cloud-Controlling

Fehlende Funktionen für das eigene Cloud-Controlling sowie übergreifende, providerunabhängige Kontrollen machen Dritanbieter-Tools möglich. Sie sind bereits reichlich auf dem Markt verfügbar. Einige Beispiele zeigen die Möglichkeiten:

• Da auch Kosteneinsparungen häufig zu den Cloud-Zielen von Unternehmen gehören, können Tools wie HealthCheck for Azure von BitTitan helfen, um unter anderem die Cloud-Kosten zu überwachen.

• CloudHealth Technologies erlaubt die Überwachung und Steuerung von Cloud-Ressourcen auf Azure, Google Cloud und AWS. Dabei lassen sich jeweils für einzelne Dienste Vorgaben zum Beispiel zum Budget hinterlegen, bei Abweichungen können individuelle Alarme generiert werden.

• Die Cloud-Kosten im Blick behält man auch mit Azure Cost Management von Cloudyn, entsprechende Funktionen bietet die Lösung auch für Google Cloud und für AWS.

• Mit Snow for Cloud lassen sich mehr als 1.000 Cloud (SaaSSaaS)-Anwendungen inventarisieren und deren Verbrauch nachverfolgen. So erkennen IT-Führungskräfte Mehrkosten aus doppelten, ungenutzten oder nicht ausgeschöpften Cloud-Verträgen. Alles zu SaaS auf CIO.de

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  Nutanix Beam hilft unter anderem bei der Kostenoptimierung in der Cloud: IT-Abteilungen erhalten Transparenz über ihre Cloud-Kosten. Sie können Ausgaben optimieren, indem sie ungenutzte und nicht ausgelastete Ressourcen identifizieren und für jede Anwendung die im Hinblick auf Größe und Kosten passendere Cloud-Ressource auswählen. IT-Abteilungen können den Verbrauch von Cloud-Ressourcen nach Abteilung und Gruppe ordnen und Richtlinien basierend auf zugewiesenen Budgets durchsetzen.

• Hawkeye Express von Keysight Technologies ermöglicht es Benutzern, sich einen Überblick über die Infrastruktur zwischen Standorten zu verschaffen, sie können die Netzwerkleistung zwischen den Standorten kontinuierlich überwachen und erhalten regelmäßige Berichte sowie im Falle einer Verschlechterung der Dienstgüte auch Alarme. Die Lösung bietet eine kontinuierliche Überwachung der Cloud-Zugangsinfrastruktur. Damit hat man das Ziel der Cloud-Erreichbarkeit und der Cloud-Zugriffe an den verschiedenen Standorten im Blick.

Künstliche Intelligenz hilft beim Cloud-Controlling

Der starke Fokus auf den Cloud-Datenschutz ist aber nicht der einzige Grund, warum Cloud-Kontrolle zu eng gesehen oder zumindest nicht umfassend genug ausgeübt wird.

Vielen Cloud-Anwendern fehlen die notwendigen Cloud-Experten im Unternehmen. Die Berichte der Controlling-Werkzeuge lassen sich zwar in aller Regel auch in den Fachbereichen jenseits der IT lesen und verstehen. Zuerst aber müssen die Berichte erzeugt, die Überwachungsaufgaben also wahrgenommen werden, und zwar dauerhaft und regelmäßig.

Laut einer Studie von PAC (CXP Group) planen 71 Prozent der europäischen Unternehmen eine Integration von KI-Technologie (künstliche Intelligenz) in ihre bestehenden Anwendungen oder haben dies bereits getan. Ziel ist es, den Automatisierungsgrad zu steigern.

Einige Beispiele für den praktischen Einsatz sind:

• BMC TrueSight 11 ist eine Plattform, die Muster in Datenquellen erkennt und einordnet. TrueSight lernt die Verhaltensmuster der Infrastruktur auf dynamische Weise und verwaltet Kapazitäten, zu denen auch die Multi-Cloud-Auslastung gehört. Dies ermöglicht es IT-Teams unter anderem, die Ausgaben für Cloud-Ressourcen besser mit dem Budget in Einklang zu bringen.

• Mit der Monitoring- und Analyse-Lösung Splunk ITSI können Kunden KI nutzen, um drohende Ausfälle zu prognostizieren und noch vor dem Auftreten dieser Ausfälle vorherzusagen, wie sie sich auf den Servicestatus auswirken könnten. Dies hilft, die Cloud-Verfügbarkeit zu steigern.

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Generell sollte Cloud Controlling so weit wie nur möglich automatisiert werden. Damit die Berichte intelligent ausgewählt und interpretiert werden können, ohne große Aufwände im Unternehmen zu erzeugen, sollten Unternehmen auch künstliche Intelligenz nutzen. Entsprechende Controlling-Lösungen helfen meistens auch dabei, sicherheitsrelevante Funktionen zu überwachen die Cloud-Compliance zu gewährleisten. Der Cloud-Datenschutz wird dabei also nicht vergessen, sondern Teil der gesamten Cloud-Kontrolle.