Infrastruktur

Cloud Computing

Bereitstellung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Datenbanken, KI) über das Internet auf Abruf – statt eigener Hardware. Flexible Skalierung und Pay-as-you-go-Preismodelle.

Cloud Computing hat die IT-Landschaft fundamental verändert. Statt eigene Rechenzentren zu betreiben, nutzen Unternehmen IT-Ressourcen flexibel über das Internet – von einzelnen Servern bis zu kompletten KI-Plattformen. Über 90% der Unternehmen nutzen heute mindestens einen Cloud-Dienst. Die Frage ist nicht mehr ob Cloud, sondern welche Cloud-Strategie die richtige ist.

Was ist Cloud Computing?

Cloud Computing ist die Bereitstellung von IT-Ressourcen (Rechenleistung, Speicher, Datenbanken, Netzwerke, Software, KI) über das Internet auf Abruf. Statt Hardware zu kaufen und selbst zu betreiben, mieten Unternehmen Ressourcen bei Cloud-Anbietern und zahlen nach Verbrauch (Pay-as-you-go). Es gibt drei Service-Modelle: IaaS (Infrastructure as a Service) – virtuelle Server, Speicher, Netzwerke; PaaS (Platform as a Service) – Entwicklungsplattformen inkl. Runtime, Middleware, Datenbanken; SaaS (Software as a Service) – fertige Software-Anwendungen wie Office 365, Salesforce, Slack. Und drei Deployment-Modelle: Public Cloud (geteilte Infrastruktur), Private Cloud (dedizierte Infrastruktur) und Hybrid Cloud (Kombination).

Wie funktioniert Cloud Computing?

Cloud-Anbieter betreiben riesige Rechenzentren weltweit. Durch Virtualisierung und Containerisierung werden physische Server in viele isolierte virtuelle Maschinen oder Container aufgeteilt. Nutzer provisionieren Ressourcen per API, CLI oder Web-Console in Sekunden. Auto-Scaling passt die Kapazität automatisch an die Last an. Load Balancer verteilen Anfragen auf mehrere Instanzen. Redundanz über mehrere Availability Zones garantiert Hochverfügbarkeit. Die Abrechnung erfolgt sekundengenau nach tatsächlicher Nutzung.

Praxisbeispiele

SaaS-Startup: Hostet seine Next.js-Anwendung auf Vercel (Frontend) und AWS (Backend), skaliert automatisch bei Nutzerwachstum, zahlt anfangs nur wenige Euro pro Monat.

Mittelstands-Migration: Ein Unternehmen migriert seinen Exchange-Server zu Microsoft 365, den File-Server zu SharePoint und den ERP-Server zu Azure VMs – reduziert IT-Personal und Ausfallzeiten.

KI-Training: Ein Machine-Learning-Team mietet für 3 Tage GPU-Server bei Google Cloud, trainiert sein Modell und gibt die Ressourcen wieder frei – Kosten: 500 EUR statt 50.000 EUR GPU-Kauf.

Disaster Recovery: Kritische Systeme werden nach AWS Frankfurt repliziert. Bei Ausfall des lokalen Rechenzentrums übernimmt die Cloud automatisch innerhalb von Minuten.

E-Commerce Peak: Ein Onlineshop skaliert zum Black Friday automatisch von 2 auf 50 Server und fährt am Montag wieder runter – bezahlt nur für die Spitzenlast.

Typische Anwendungsfälle

Webhosting und SaaS: Websites, Webanwendungen und SaaS-Produkte in der Cloud betreiben

Entwicklung und Testing: On-demand-Umgebungen für Entwicklung, Testing und Staging

Big Data und Analytics: Data Lakes, Data Warehouses und ML-Pipelines in der Cloud

Disaster Recovery: Cloud als Backup-Standort für Business Continuity

IoT und Edge: Cloud-Backend für Millionen vernetzter Geräte mit Edge-Computing-Erweiterung

Vorteile und Nachteile

Vorteile

Keine Vorabinvestitionen: Kein Hardware-Kauf, keine Rechenzentrums-Miete nötig
Elastische Skalierung: Ressourcen automatisch an die Last anpassen, in Sekunden hoch- und herunterskalieren
Globale Präsenz: Anwendungen in Rechenzentren weltweit nahe am Nutzer bereitstellen
Managed Services: Datenbanken, KI-Dienste und Monitoring werden vom Anbieter gepflegt
Innovation: Schneller Zugang zu neuesten Technologien (KI, Quantum, Edge) ohne eigene Forschung

Nachteile

Kosten können bei unkontrollierter Nutzung schnell steigen (Cloud Sprawl)
Vendor Lock-in: Proprietäre Services erschweren den Anbieterwechsel
Datenschutz: Daten auf fremden Servern erfordern besondere Sorgfalt bei Compliance (DSGVO)
Komplexität: Multi-Cloud-Strategien und die Vielfalt an Services erfordern Cloud-Expertise
Latenz: Für ultra-niedrige Latenzen kann On-Premise oder Edge Computing besser geeignet sein

Häufig gestellte Fragen zu Cloud Computing

Was ist der Unterschied zwischen IaaS, PaaS und SaaS?

IaaS (z.B. AWS EC2, Azure VMs) bietet rohe Infrastruktur – Sie verwalten Betriebssystem, Runtime und Anwendung. PaaS (z.B. Heroku, Azure App Service) verwaltet die Plattform – Sie liefern nur den Code. SaaS (z.B. Salesforce, Office 365) ist fertige Software – Sie nutzen sie einfach. Je höher das Service-Level, desto weniger Verwaltungsaufwand, aber auch weniger Kontrolle.

Wie sicher ist die Cloud?

Große Cloud-Anbieter investieren Milliarden in Sicherheit und sind oft sicherer als On-Premise-Setups. Sie bieten Verschlüsselung, DDoS-Schutz, Compliance-Zertifizierungen und physische Sicherheit. Die Verantwortung ist geteilt (Shared Responsibility Model): Der Anbieter sichert die Infrastruktur, der Kunde seine Konfiguration, Daten und Zugriffsrechte. Die meisten Cloud-Sicherheitsvorfälle resultieren aus Fehlkonfigurationen der Kunden.

Cloud vs. On-Premise – was ist günstiger?

Kurzfristig ist die Cloud oft günstiger (keine Vorabkosten). Langfristig kann On-Premise bei stabiler, vorhersehbarer Last kostengünstiger sein. Für variable, wachsende oder schwer planbare Workloads ist die Cloud fast immer wirtschaftlicher. Viele Unternehmen fahren eine Hybrid-Strategie: Stabile Basis-Last on-Premise, Spitzen und neue Projekte in der Cloud.

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