AWS / Amazon Web Services
Marktführende Cloud-Plattform von Amazon mit über 200 Services für Computing, Storage, KI, Datenbanken und mehr – Basis für moderne Webanwendungen und KI-Projekte.
Amazon Web Services ist mit über 30% Marktanteil der unangefochtene Marktführer im Cloud Computing. Von Startups bis zu Fortune-500-Unternehmen: Netflix, Airbnb, BMW und Siemens setzen auf AWS. Mit über 200 Services deckt AWS praktisch jeden IT-Bedarf ab – von einfachem Web-Hosting bis zu komplexen Machine-Learning-Pipelines. Für Unternehmen ist die Frage oft nicht ob AWS, sondern wie AWS optimal eingesetzt wird.
Was ist AWS / Amazon Web Services?
AWS (Amazon Web Services) ist eine Cloud-Computing-Plattform, die seit 2006 IT-Infrastruktur und -Services als on-demand-Dienste bereitstellt. Statt eigene Server zu kaufen und zu betreiben, mieten Unternehmen Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Netzwerke und KI-Dienste nach Bedarf – und zahlen nur für das, was sie nutzen (Pay-as-you-go). AWS betreibt weltweit 33 Regionen mit über 100 Availability Zones und garantiert hohe Verfügbarkeit und Compliance (inkl. DSGVO-konformer Rechenzentren in Frankfurt und Irland).
Wie funktioniert AWS / Amazon Web Services?
AWS stellt Infrastruktur als Code bereit: Über APIs, SDKs oder die Management Console können Ressourcen in Sekunden provisioniert werden. EC2 stellt virtuelle Server bereit, S3 bietet unbegrenzten Objektspeicher, RDS verwaltet Datenbanken, Lambda führt Code serverless aus. Alles wird über IAM (Identity and Access Management) abgesichert. Mit Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) wird die gesamte Infrastruktur versioniert und reproduzierbar. Auto Scaling passt Ressourcen automatisch an die Last an – bei Black Friday hochskalieren, nachts herunterfahren.
Praxisbeispiele
Startup-Stack: EC2 für Web-Server, RDS für PostgreSQL-Datenbank, S3 für Bilder/Uploads, CloudFront als CDN, SES für E-Mail-Versand – in einer Stunde aufgesetzt.
KI-Pipeline: SageMaker trainiert ML-Modelle, Lambda stellt sie als API bereit, S3 speichert Trainingsdaten, CloudWatch überwacht die Performance.
Disaster Recovery: Kritische Systeme werden zwischen Frankfurt und Irland repliziert – bei Ausfall einer Region übernimmt die andere automatisch.
Big-Data-Analyse: Redshift (Data Warehouse) analysiert Terabytes an Geschäftsdaten, Athena ermöglicht SQL-Abfragen direkt auf S3-Daten.
IoT-Plattform: AWS IoT Core verbindet Millionen Sensoren, Kinesis verarbeitet Datenströme in Echtzeit, DynamoDB speichert Sensorwerte.
Typische Anwendungsfälle
Web-Anwendungen: Hosting, CDN, Datenbanken und Load Balancing für Websites und SaaS-Produkte
KI und Machine Learning: Training und Deployment von ML-Modellen mit SageMaker, Rekognition, Comprehend
Datenanalyse: Data Lakes auf S3, ETL mit Glue, Analyse mit Redshift und QuickSight
Enterprise-Migration: Schrittweise Migration von On-Premise-Systemen in die Cloud
DevOps: CI/CD-Pipelines mit CodePipeline, Container-Orchestrierung mit ECS/EKS
Vorteile und Nachteile
Vorteile
- Breitestes Service-Portfolio: Über 200 Services für praktisch jeden Anwendungsfall
- Globale Präsenz: 33 Regionen weltweit, inkl. DSGVO-konformer Standorte in Europa
- Pay-as-you-go: Keine Vorabinvestitionen, Abrechnung nach tatsächlicher Nutzung
- Reifestes Ökosystem: Größte Community, meiste Dokumentation, meiste Zertifizierungen
- Enterprise-tauglich: SOC 2, ISO 27001, HIPAA, PCI-DSS und viele weitere Compliance-Standards
Nachteile
- Komplexität: Die Vielzahl an Services und Konfigurationsoptionen kann überwältigend sein
- Kostenrisiko: Ohne aktives Monitoring können unerwartete Kosten entstehen (vergessene Ressourcen, Datenübertragung)
- Vendor Lock-in: Proprietäre Services (DynamoDB, Lambda) erschweren einen späteren Wechsel
- Lernkurve: AWS-Expertise erfordert erhebliche Einarbeitungszeit oder zertifizierte Partner
Häufig gestellte Fragen zu AWS / Amazon Web Services
Was kostet AWS?
AWS, Azure oder Google Cloud – was ist besser?
Ist AWS DSGVO-konform?
Verwandte Begriffe
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