Die Clouds im Griff behalten

In vielen Unternehmen haben im Zuge der Digitalisierung bereits Ansätze Fuß gefasst wie DevOps für die schnellere Software-Entwicklung und ITOps für einen reibungsloseren IT-Betrieb. Hinzu kommen AIOps, also der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um den Betrieb von IT-Systemen und Anwendungen zu optimieren, sowie neuerdings "GreenOps", um die Umweltverträglichkeit von IT-Ressourcen zu verbessern.

Daher ist es nicht verwunderlich, dass mit CloudOps auch für Cloud-Umgebungen ein "Operations"-Modell zur Verfügung steht. Eine allgemein verbindliche Definition, was CloudOps umfassen sollte, gibt es jedoch nicht. "Wir sehen CloudOps als eine Erweiterung von ITOps", sagt beispielsweise Margaret Lee, General Manager und Senior Vice President Digital Service and Operations Management von BMC Software. "Unternehmen verwalten nach wie vor die Anwendungsleistung und den Ressourcenverbrauch, nur auf eine andere Art und Weise." Eine wichtige Rolle spielt die Performance der Applikationen: "Denn wenn bei einem geschäftskritischen Dienst etwas schief geht, sind es die Ops-Teams der Unternehmen, welche die Anrufe verärgerter Nutzer erhalten", so Lee, nicht die Betreiber der Cloud-Infrastruktur.

Dagegen umfasst Cloud Operations aus Sicht von IBM neben DevOps und ITOps auch DevSecOps. Dies sind Maßnahmen, Prozesse und Tools, mit denen Unternehmen den Aspekt Absicherung in den Lebenszyklus einer Software integrieren, von der Entwicklung über den Betrieb bis zur Außerdienststellung.

"Das größte Unterscheidungsmerkmal von CloudOps gegenüber IT-Organisationsformen in der Vergangenheit ist, dass man damit sowohl On-Premise- als auch Cloud-Umgebungen verwalten kann. Unternehmen müssen sich heute mehr als früher darüber im Klaren sein, wo die Umgebung läuft, die sie verwalten wollen", erläutert Andreas Lesch, Senior Sales Leader Automation in DACH-Region bei IBM. "Und da diese Unternehmen für die von ihnen genutzte Cloud-Infrastruktur zusätzlich zu ihrer eigenen Infrastruktur bezahlen, wird bei CloudOps insbesondere der finanzielle Aspekt immer wichtiger, also FinOps." FinOps ist ein Ansatz, der die Zusammenarbeit von IT-Abteilung, Entwicklern, dem Management und Rechnungswesen sowie den Fachbereichen optimiert. Das Ziel ist, Cloud-Services optimal zu nutzen und dadurch die Kosten unter Kontrolle zu halten.

Ein durchgängiges Betriebsmodell für Cloud-Umgebungen ist auch aus technischen Gründen erforderlich. Denn die Betriebszeiten und die Verfügbarkeit liegen weiterhin in der Verantwortung der ITOps-Teams. Sie muss in der Lage sein, sowohl die Cloud-Umgebungen als auch die Abhängigkeiten von On-Premise-Systemen zu überwachen, so Margaret Lee von BMC Software.

Hier wirken sich Faktoren aus, die eigentlich als Vorteile der Cloud gelten, etwa die hohe Flexibilität und Variabilität: "Aufgrund der Elastizität der Cloud können neue virtuelle Maschinen im Minutentakt hoch- und heruntergefahren werden, sodass diese Abhängigkeiten kontinuierlich abgebildet werden müssen, um die Service-Performance sicherzustellen", betont Lee. Dies könne zu einer Vielzahl von Alarmen und Events führen. "Die IT- und CloudOps-Fachleute müssen wissen, welche davon Störgeräusche sind und welche Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb haben", so Lee weiter.

Eine CloudOps-Lösung muss somit eine breite Palette von Funktionen bereitstellen. Michael Winkler, Senior Director Product Management bei Dynatrace, führt mehrere Eckpfeiler an: "Eine klassisches Anwendungsgebiet ist die Infrastruktur-Automatisierung. Die Lösung sollte Mittel für das automatisierte Provisioning und die die Verwaltung der Cloud Infrastruktur bereitstellen", so der Fachmann.

Zu den weiteren Basisfunktionen und Einsatzbereichen zählen laut Winkler:

• Konfigurationsmanagement: die Möglichkeit, Cloud-Ressourcen mittels Konfigurationen zu orchestrieren und verwalten.
• Continuous Deployment: Unterstützung der gängigen Cloud CI/CD Tools (Continuous Integration / Continuous Delivery/Deployment)
• (Auto-) Skalierung für ein lastbasiertes, automatisches Skalieren der Infrastruktur und Applikationen.
• Kostenoptimierung: Eine Unterdimensionierung der Infrastruktur birgt Risiken, den Endnutzer negativ zu beeinträchtigen, während eine Überdimensionierung vor allem für Kosten und einen erhöhten CO2-Ausstoß verantwortlich ist. Dem kann durch genaues Messen der Systemauslastung entgegengewirkt werden.
• Security: Dies umfasst einerseits Identity- und Management-Access-Kontrolle, Verschlüsselung, Netzwerksicherheit und weitere Sicherheitsmerkmale.
• Integrationen: Offene Ökosysteme, die die Integration der vorhandenen Systemlandschaft ermöglicht, verbessern die Sichtbarkeit und Automatisierungsmöglichkeiten.
• Observability und Alarmierung: Gerade in der Komplexität von (Multi-)Cloud Systemen ist es wichtig, über entsprechendes Monitoring zu verfügen und bei Abweichungen oder sich anbahnenden Problemen zu alarmieren

Nicht unterschätzt werden sollte zudem der "Faktor Mensch", so der Experte von Dynatrace: "Die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklungsteams und Operations, basierend auf einer zentralen Sichtweise auf Daten, erhöht die Effizienz", betont Michael Winkler. Das heißt, beide Bereiche benötigen eine einheitliche Diskussionsgrundlage, und dies in Bezug auf technische und organisatorische Fragen, die Datenbasis und die Kosten.

In der CloudOps-Praxis sieht das allerdings häufig anders aus, so die Erfahrung von Andreas Lesch von IBM: "Die Herausforderungen von CloudOps sind technischer, finanzieller und menschlicher Natur. So wird beispielsweise von Cloud-Teams erwartet, sich um das Netzwerkmanagement zu kümmern. Netzwerkteams wiederum sollen die Cloud-Verwaltung übernehmen." Dies stellt für die beteiligten Teams eine Herausforderung dar. Denn die IT- und Cloud-Umgebungen, die sie verwalten müssen, verteilen sich über eigene Rechenzentren und Datacenter von externen Anbietern, etwa Cloud-Serviceprovidern. "Diese Hindernisse führen im täglichen Betrieb zu folgenden Problemen: einer hohen Komplexität und unklaren Rollenverteilung, einer reduzierten Kontrolle und zu einem mangelnden Überblick über die Cloud Kosten."

Dass für Unternehmen und Organisationen der Betrieb und das Management von Cloud-Umgebungen ein herausforderndes Unterfangen ist, untermauert die Studie "2023 State of CloudOps" vom Mai 2023. Sie hat das Marktforschungsinstitut Dimensional Research im Auftrag von Spot by NetApp erstellt. Spot ist ein Spezialist für Cloud-Automatisierungslösungen, den NetApp übernommen hat.

Ein Resultat der Studie: Vor allem die Punkte Sicherheit und Compliance sowie die Kosten bereiten den CloudOps-Fachleuten Kopfzerbrechen. Dies bestätigt Tobias Deml, Head of Cloud Engineering bei Oracle Deutschland: "Einige der wichtigsten Themen, die von IT-Entscheidungsträgern als größte Herausforderung beim Cloud-Betrieb betrachtet werden, sind die Sicherheit und Compliance." Sein Rat: "Der Bereich Data-Governance sollte als Teil des Konzepts anfänglich geklärt und konstant hinsichtlich der Einhaltung betrachtet werden.

Auch mittels CloudOps die Komplexität von Hybrid- und Multi-Clouds in den Griff zu bekommen, funktioniert laut der Studie von Spot by NetApp nur begrenzt. So gaben mehr als zwei Drittel der befragten Unternehmen an, dass sie mit den vorhandenen Tools und dem entsprechenden Fachwissen der CloudOps-Fachleute Public-Cloud-Ressourcen nicht oder nur in begrenztem Maß verwalten können.

Angesichts dieser Ausgangslage ist es nachvollziehbar, dass die Nachfrage nach CloudOps-Lösungen steigt. Allerdings sehen sich Unternehmen und Organisationen sich mit einer Fülle von Anbietern und Lösungsoptionen konfrontiert. So erweitern Anbieter von Lösungen für Observability, DevOps, AIOps, Cloud-Management und ITOps ihre Angebote in Richtung Cloud Operations. Anbieter wie BMC Software und Dynatrace stellen beispielsweise komplette "Stacks" für die Überwachung und Steuerung des Betriebs von IT- und Cloud-Umgebungen zur Verfügung. "Wir bieten eine All-in-One-Lösung mit Full-Stack-Observability für Multi-Cloud- und On-Premise-Umgebungen an", sagt Michael Winkler von Dynatrace. Ein Vorteil solcher Ansätze ist, dass sich "alle Observability-, Security- und Business-Daten an einer Stelle befinden", so der Fachmann.

Eine weitere Option für Nutzer ist der Einsatz der "CloudOps-Bordmittel", die Cloud-Serviceprovider wie AWS, Microsoft und Google zur Verfügung stellen. Allerdings stoßen solche herstellerspezifischen Softwarepakete an Grenzen, wenn CloudOps-Funktionen in komplexen Hybrid-, Multi- und Private-Cloud-Umgebungen gefordert sind.

Wer dagegen Produkte von großen Hard- und Software-Anbietern wie Cisco, HPE, IBM oder Oracle einsetzt, wird auch bei diesen Unternehmen fündig. Sie alle haben ihre Angebote in Bereichen wie DevOps, AIOps und CloudOps in den vergangenen Jahren sukzessive erweitert. Das gilt auch für Funktionen wie die automatische Bereitstellung und Anpassung von IT- und Cloud-Ressourcen. Hinzu kommt, dass diese Anbieter mittlerweile auch im Cloud-Geschäft mitmischen, wenn auch nicht im selben Maß wie die Hyperscaler – siehe beispielsweise Oracle und IBM.

Hinzu kommt, dass eine Konsolidierung des Markts eingesetzt hat. Ein Beispiel: der Storage- und Datenmanagement-Spezialist NetApp hat in den vergangenen zwei Jahren mehrere Anbieter von CloudOps-Software aufgekauft. Dazu zählen Spot, Cloudcheckr, Cloudinsights und Fylamynt. Auch Broadcom, einst vor allem für Storage- und Netzwerkkomponenten bekannt, baut seine Expertise im "Ops"-Bereich aus, zuletzt durch die Übernahme von VMware.

Eine allgemeingültige Antwort auf die Frage, mit welchen CloudOps-Tools ein Anwender starten sollte, gibt es – leider – nicht. "Diese Entscheidung hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Eine separate CloudOps-Lösung, anhand unabhängiger Standards, kann unter anderem Vorteile in den Bereichen der einheitlichen Übersicht über eine heterogene Architektur und der Vereinheitlichung von übergeordneten Prozessen bieten", betont Tobias Deml von Oracle. Eine übergreifende Lösung, wie etwa Oracle Management Cloud, hat seiner Einschätzung nach dagegen Vorteile durch den hohen Integrationsgrad, insbesondere in Bereichen wie dem IT-Operations-Management (ITOM) und IT-Sicherheitsmanagement (ITSM).

"CloudOps wird im Laufe der Zeit zu ITOps werden, aber DevOps und SecOps werden weiterhin getrennt bleiben", skizziert Andreas Lesch von IBM die künftige Entwicklung. "DevOps muss selbstständig bleiben, weil dieser Bereich kreativ sein muss, und SecOps muss die Polizei in den IT-Umgebungen spielen und braucht daher die Unabhängigkeit, die dafür nötig ist." Möglicherweise würden unter Umständen künftig mehrere "Ops"-Sparten zentral über eine Plattform bereitgestellt. "Aber die Art der Nutzung wird durch Richtlinien auf der Grundlage der Benutzerrollen von DevOps, SecOps getrennt bleiben".

Einig sind sich alle Fachleute in einem Punkt: Eine CloudOps-Lösung muss Automatisierungsfunktionen bereitstellen, wenn sie den erhofften Nutzen bringen soll. Und die Grundlage dieser Automatisierung sind wiederum künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). "KI ist für CloudOps von entscheidender Bedeutung", stellt beispielsweise Margaret Lee von BMC Software fest. Ein Grund dafür sind die großen Datenmengen, die in Echtzeit analysiert werden müssen.

Nur auf Basis solcher Auswertungen lassen sich Cloud-Ressourcen automatisch an den aktuellen Bedarf anpassen und Probleme identifizieren, etwa eine zu geringe Anwendungs-Performance wegen Engpässen bei den Netzwerkverbindungen. "Vor allem die Umstellung auf containerisierte, 'cloudnative' Anwendungen hat gesamte IT-Management zu einem Spiel gemacht, das sich mit KI und ML gewinnbringend gestalten lässt", ergänzt Andreas Lesch von IBM.

Auch die derzeit "gehypte" KI-Technologie Generative AI wird sich bei CloudOps und in verwandten Sparten wie DevOps, SecOps und FinOps etablieren. "Wir verwenden generative KI auf unserer Plattform bereits seit zwei Jahren", sagt Margaret Lee. Ein Vorteil ist, dass eine Generative-AI-Software Hunderte von Situationen und "Events" erfassen und analysieren kann. Für Nutzer erstellt der Chatbot anschließend eine prägnante Zusammenfassung. CloudOps-Teams müssen daher nicht mehr jedes Vorkommnis separat prüfen, um herauszufinden, was passiert ist.

Von automatisierten Aufgaben bis Disaster-Recovery

• Verbesserte Bereitstellung von Services durch Automatisierung von Aufgaben wie Analysen und Bereitstellung der Cloud-Infrastruktur.

• Hohe Cloud-Verfügbarkeit und Skalierbarkeit durch Anpassung der Ressourcen in Echtzeit, etwa indem nach Bedarf zusätzliche virtuelle Server bereitgestellt werden.

• Bessere Kostenkontrolle durch die Analyse des tatsächlichen Verbrauchs von Cloud-Kapazitäten und die Abstimmung auf diesen Bedarf. Das heißt, kein kostspieliges "Overprovisioning", aber auch keine Engpässe.

• Geringere Time-to-Market von digitalen Produkten und Apps dank optimierter Entwicklungsprozesse und Tests.

• Einfachere Umsetzung von Backup- und Disaster-Recovery-Strategien durch automatisiertes Sichern und Wiederherstellen von Daten und Anwendungen auf Cloud-Systemen, inklusive Archivierung.

Von Unternehmenskultur bis Legacy-Anwendungen

• Anpassung der Unternehmenskultur und internen Prozesse an einen "Cloud-First-Ansatz". Dies kann Widerstände in Abteilungen und bei den Mitarbeitern provozieren.

• Hohe Komplexität durch den Einsatz vieler Services und Tools. Dadurch entsteht möglichweise ein steigender Aufwand bei der Verwaltung von Ressourcen

• Governance und Compliance können komplexer werden, etwa weil mehrere Teams und Abteilungen gleichzeitig auf bestimmte Cloud-Ressourcen zugreifen

• Mangel an Fachleuten: Cloud- und CloudOps-Spezialisten sind in Deutschland Mangelware. Abhilfe können in begrenztem Maß Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen für die hauseigenen IT-Spezialisten und Entwickler bringen.

• Komplexes Kostenmanagement: Abhilfe können Analysetools von Drittanbietern und Cloud-Serviceprovidern sowie FinOps-Ansätze schaffen.

• Integration von Cloud-Services in die IT-Umgebung des Unternehmens, speziell dann, wenn noch Alt-Anwendungen und Legacy-Systeme wie Mainframes im Einsatz sind. Solche Aufgaben lassen sich zumindest teilweise mit APIs und Cloud-Integrations-Techniken bewältigen. Legacy-Anwendungen sollten nötigenfalls migriert werden.