Unternehmen setzen seit fast zwei Jahrzehnten auf Cloud Computing. In dieser Zeit hat sich die Implementierung der Cloud verändert und steht nun vor einem weiteren grundlegenden Wandel. Die erste Phase der Cloud war ein gehosteter Dienst, bei dem Unternehmen Legacy-Anwendungen per „Lift and Shift“ irgendwo in eine Datenumgebung verlagerten und dies als Cloud betrachteten.
Die nächste Welle erleben wir heute: Unternehmen nutzen einen Cloud-Anbieter wie AWS oder Microsoft Azure, um Anwendungen zu entwickeln. Das bietet den Vorteil, dass sich Kapazitäten schnell nach oben und unten skalieren lassen. Wirklich bahnbrechend war dies jedoch nicht, da Unternehmen lediglich den Schwerpunkt ihrer Computing-Strategie vom privaten Rechenzentrum in eine Public Cloud verlagerten.
Computing verlagert sich von zentralisierten Clouds in verteilte Clouds
Die Branche befindet sich derzeit im Zeitalter von Hybrid-, Multi-Cloud und entwickelt sich rasant in Richtung Distributed Cloud.
Wie verbreitet ist Multi-Cloud heute? Eine aktuelle IBM-Umfrage ergab, dass inzwischen mehr als 97 % der Unternehmen mehrere Cloud-Anbieter nutzen – gegenüber 29 % im Jahr 2019. Die Nutzung mehrerer Cloud-Anbieter würde ich allerdings nicht als „Multi-Cloud“ bezeichnen, denn das bedeutet lediglich mehr als eine Cloud. Cloud-native Technologien erleichtern jedoch den Wechsel von Workloads oder Anwendungskomponenten zwischen Clouds und tragen damit zur Verwirklichung der Multi-Cloud-Vision bei.
Ein weiterer Trend, der die Entwicklung der Cloud vorantreibt, ist Edge Computing. Daraus entsteht eine verteilte Cloud-Architektur, bei der die „Cloud“ als eine einzige Struktur verstanden werden kann, die Public Clouds, Private Clouds und eine Reihe von Edge-Standorten umspannt.
In diesem Szenario werden Anwendungen aus einer Reihe kombinierbarer Bausteine erstellt. Dadurch können Unternehmen ihre Agilität steigern und sich schneller an Markttrends anpassen. Distributed Clouds heben die Agilität auf ein neues Niveau, schaffen jedoch eine IT-Umgebung, die deutlich komplexer ist.
Monolithische Anwendungen waren fragil und ineffizient. Bei Performance-Problemen wusste man jedoch, dass man im „Stack“ suchen musste. Heute ist dieser Stack über die Distributed Cloud verstreut.
Die Anwendungsbereitstellung muss sich weiterentwickeln, um mit der Entwicklung des Computings Schritt zu halten
Dieser Wandel beim Anwendungsdesign hat erhebliche Auswirkungen auf die Anwendungsbereitstellung. Historisch gesehen waren Application Delivery Controller von Anbietern wie F5 Networks Hardware-Geräte, die Anwendungen vorgeschaltet waren. Als Server virtualisiert wurden, galt dies auch für ADCs, die nun mit den Workloads mitwandern konnten. Mit dem Aufkommen von Containern änderte sich die Form der ADCs erneut, um den Veränderungen beim Computing gerecht zu werden.
Doch wie geht es nun weiter? Wie bereits erwähnt, sind Anwendungskomponenten über die Distributed Cloud verstreut und von sehr kurzlebiger Natur. Dadurch ist es äußerst schwierig, einen physischen oder auch virtuellen ADC bereitzustellen. Tatsächlich wird in den meisten Fällen nicht der vollständige ADC-Stack benötigt, da an Edge-Standorten nur bestimmte ADC-Komponenten bereitgestellt werden müssen.
Dies hat die Anbieter dazu veranlasst, ihre Produkt-Roadmaps um weitere Formfaktoren zu ergänzen. So übernahm F5 Networks beispielsweise Volterra und NGINX, um ADC-Funktionen zu zerlegen und die Agilität bei der Anwendungsbereitstellung zu steigern. F5 kann jede ADC-Funktion in jedem Format für jede Art von Workload bereitstellen.
Die Anwendungsbereitstellung wird immer komplexer
Die Kehrseite der Zerlegung von ADCs besteht darin, dass sie wesentlich komplexer ist als bei herkömmlichen Produkten. Aufgrund der kurzlebigen Natur von Containern müssen ADC-Funktionen gestartet und wieder außer Betrieb genommen werden – manchmal innerhalb weniger Minuten. Dies lässt sich nicht manuell erledigen. Erforderlich ist daher eine Automatisierung der Anwendungsbereitstellung, doch auch diese hat sich weiterentwickelt.
Herkömmliche Automatisierungstools wie Python, Chef und Ansible eignen sich hervorragend zur Automatisierung bestimmter Aufgaben und funktionieren in statischen Umgebungen gut. Digitale Unternehmen sind jedoch alles andere als statisch. Dadurch ist die Wirksamkeit der meisten heute eingesetzten Automatisierungstools begrenzt. Erforderlich ist heute ein herstellerübergreifendes Automatisierungstool mit geschlossenem Regelkreis, das sich an verändernde Umgebungen anpassen kann.
Ein Anbieter, der eine solche Lösung anbietet, ist AppViewX. Wenn Sie mehr über das Unternehmen oder über Trends bei der Anwendungsbereitstellung erfahren möchten, nehmen Sie an der Veranstaltung Simplify Application Delivery 2021 am Mittwoch, dem 17. November, teil. In meiner Keynote geht es um die Trends in diesem Bereich. Außerdem spreche ich über ein Thema, von dessen Potenzial ich überzeugt bin: AIOps und darüber, wie Unternehmen sich von der grundlegenden Automatisierung hin zu KI-gestützten Abläufen weiterentwickeln können.
Ich hoffe, Sie dort zu sehen!