Blog Post Was ist Cloud-Automatisierung? Ein allgemeiner Leitfaden

Im Jahr 2023 ist die Automatisierung in der Cloud ein Riesending: So steht die Cloud-Automatisierung in diesem Jahr ganz oben auf der Liste der Tools, in die Unternehmen investieren, und fast jedes Unternehmen nutzt die Cloud. Aber mit der zunehmenden Verbreitung steigen auch die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Cloud-Anbietern. Automatisierung und Orchestrierung sind natürliche Erweiterungen.

In diesem allgemeinen Leitfaden beleuchten wir das Thema Cloud-Automatisierung genauer. Wir schauen uns an, was genau die Cloud-Automatisierung macht, und was als Nächstes kommt. Außerdem geht es darum, welche Tools es zurzeit gibt und wie Sie Ihren Orchestrierungsansatz perfektionieren können.

Was ist Cloud-Automatisierung?

Die Cloud-Automatisierung trägt dazu bei, die Komplexität des Cloud-Betriebs zu reduzieren, indem sie fehleranfällige manuelle IT-Prozesse bei Cloud-Service-Providern (CSP), SaaS-Anwendungen, Datenbanken in der Cloud usw. eliminiert.

Die zunehmende Cloud-Nutzung wirft die wichtige Frage auf, wie sich die Cloud-Automatisierung entwickelt hat. War sie zu Beginn noch ein Mix aus verschiedenen Tools, ist sie heute eine zentrale Plattform für Automatisierung und Workload-Orchestrierung, die die Punkte zwischen Multi-Cloud-, Hybrid-Cloud- und On-Prem-Umgebungen verbindet.

Die Vorteile der Cloud-Automatisierung

Ein typisches Unternehmen hat eine Vielzahl von SaaS-basierten Anwendungen und mindestens einen Cloud-Service-Provider (CSP). Und die Akzeptanz nimmt weiter zu. Tatsächlich prognostiziert Gartner, dass die weltweiten Ausgaben für öffentliche Clouds bis 2023 um 20,7 % steigen werden.

Einmal in der Cloud angekommen, erkennen Unternehmen schnell, dass die Abschaffung manueller Prozesse für die Verwaltung einer wachsenden Anzahl von Tools und Systemen entscheidend ist. Laut dem Global State of IT Automation Report 2023 planen 81 % der Befragten, ihre Investitionen in Cloud-Automatisierungssoftware in den nächsten zwölf Monaten zu erhöhen.

Doch die Cloud-Automatisierung geht weit über die Optimierung von internen Prozessen und Kosteneinsparungen hinaus: Ihr wahrer Wert liegt darin, wie sie zur Erschließung neuer Umsatzquellen eingesetzt werden kann.

Führende Unternehmen nutzen die Automatisierung, um das Kundenerlebnis zu verbessern, eine bedarfsgerechte Preisgestaltung zu ermöglichen, neue Produktkategorien zu schaffen und vieles mehr.

Wichtige Begriffe rund um die Cloud-Automatisierung

Cloud-Infrastruktur bezieht sich auf die Hardware- und Softwarekomponenten. Zu diesen Komponenten gehören Server, Speicher, Netzwerke und Virtualisierungssoftware. Ihr Ziel ist es, die Computing-Anforderungen eines Cloud-Computing-Modells zu unterstützen. Cloud-Umgebungen können öffentlich („Public Cloud“), privat („Private Cloud“) oder eine Kombination aus beidem sein. Dabei unterscheidet man zwischen:

• Multi-Cloud-Umgebung: TechRepublic definiert sie als „die Praxis, Cloud-Dienste aus mehreren heterogenen Cloud-Diensten sowie von spezialisierten Platform-as-a-Service (PaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS) oder Software-as-a-Service (SaaS) Anbietern zu nutzen“.
• Hybrid-Cloud-Umgebung: Sie kombiniert eine oder mehrere der oben aufgeführten öffentlichen Cloud-Plattformen mit mindestens einer privaten Cloud.
• Hybrid-IT-Umgebung: Sie kombiniert eine beliebige Cloud (öffentlich oder privat) mit lokalen Systemen (Mainframe- oder Server-basiert).

Unter Cloud-Orchestrierung versteht man die Organisation mehrerer automatisierter Aufgaben („Tasks“) in einem einzigen harmonischen Workflow, der IT-Prozesse einfacher und effizienter macht.

Lösungen für die Cloud-Meta-Orchestrierung stellen eine Verbindung zu bestehenden Automatisierungstools her, wie Cloud-Scheduler, Open-Source-Scheduler, integrierte Anwendungs-Scheduler und sogar ältere On-Prem-Scheduler, sodass Endbenutzer diese von einer einzigen Plattform aus zentral verwalten können.

Kritisch für die Cloud: Echtzeit

Um die Erwartungen an die Cloud-Investitionen zu erfüllen, müssen IT-Prozesse in Echtzeit automatisiert werden – in diesem Punkt sind nicht alle Cloud-Automatisierungstools gleich. Cloud-Automatisierung in Echtzeit wird durch ereignisbasierte Auslöser („Trigger“) erreicht.

• Ereignisbasiert bedeutet, dass automatisierte Prozesse beim Auftreten eines Systemereignisses ausgelöst werden. Im Gegensatz dazu sind die weniger ausgefeilten Scheduler zeitbasiert oder lösen Jobs in einem bestimmten Zeitintervall aus.
• IT-Tasks werden sofort ausgeführt, ausgelöst durch Systemereignisse. Bei diesem Ansatz entfällt die Notwendigkeit nächtlicher Batch-Updates. Es sei darauf hingewiesen, dass ereignisbasierte Trigger für Unternehmen, die minutengenaue Datenströme benötigen, von zentraler Bedeutung sind.

Empfehlung: Achten Sie bei der Wahl einer Lösung darauf, ob diese auf Basis von Systemereignissen, Zeitintervallen oder beidem läuft. In der heutigen schnelllebigen Welt sollten Sie jedoch rein zeitbasierte Tools vermeiden.

Wer ist für die Automatisierung verantwortlich?

IT Ops ist häufig dafür verantwortlich, die Integrität von automatisierten Lösungen zu wahren. Bevor es die Cloud gab, warteten IT Ops-Teams die Automatisierung normalerweise auf Mainframes und verteilten Servern vor Ort. Und auch bei der Umstellung auf die Cloud ist die IT-Abteilung weiterhin stark involviert. Allerdings ist eine neue Gruppe von Endbenutzern in den Entscheidungsprozess eingebunden, darunter:

• Cloud-Architekten und Cloud-Ingenieure: Architekten und Ingenieure, die für das Cloud-Management verantwortlich sind, entwickeln Prozesse, wählen Tools aus und schaffen eine Infrastruktur in der Cloud. Immer häufiger werden auch eigenständige Cloud-Operation-Teams eingesetzt. Dennoch ist es nach wie vor üblich, dass Cloud-Teams in IT Ops oder DevOps eingebettet sind.
• DevOps-Teams: Entwickler verwenden Tools in der Cloud, um Anwendungen zu erstellen. Außerdem müssen sie die CI/CD-Toolkette zwischen Cloud- und On-Prem-Anwendungen automatisieren.
• Plattformbetrieb: Als aufstrebende Rolle innerhalb des IT-Teams konzentrieren sich Plattform Ops-Teams darauf, Standardtools und -infrastrukturen für ihr Unternehmen einzurichten.
• Datenteams und DataOps-Experten: Datenarchitekten und -ingenieure gehören zu den ersten Gruppen, die in die Cloud wechseln. Datenpipelines laufen in der Regel über Cloud-Datenbanken oder Cloud-basierte ETL- und Analysetools. Wie DevOps müssen sich auch Datenteams darum kümmern, die Automatisierung vor Ort und in der Cloud zu verbinden

Die Endanwender in den Geschäftsbereichen, einschließlich Marketing, Vertrieb und Finance, interessieren sich zunehmend für die Cloud-Automatisierung. Sie verfügen über Cloud-basierte Tools, darunter ERP-, CRM- und Marketing-Tools. Die Anwender in den einzelnen Geschäftsbereichen nutzen Automation-as-a-Service, häufig bereitgestellt durch das IT Ops-Team.

Cloud-Automatisierungstools und -Plattformen

Es gibt verschiedene Arten von IT-Automatisierungslösungen auf dem Markt. Viele Unternehmen verlassen sich in der Anfangsphase ihrer Cloud-Umstellung auf anwendungsspezifische Job Scheduler oder CSP Cloud Scheduler. In der Proof-of-Concept-Phase ist es sinnvoll, mit kostengünstigen, einfach zu implementierenden Schedulern zu beginnen. Doch sobald sich Ihr Automatisierungsprogramm weiterentwickelt, sollten auch Ihre Plattformen mitwachsen.

Cloud-Automatisierungslösungen – Scheduler

• Job Scheduler: Die meisten Anwendungen verfügen über einen integrierten oder nativen Job Scheduler. Diese anwendungsspezifischen Job Scheduler können die Automatisierung nur innerhalb ihres jeweiligen Tools durchführen. In der Regel sind Job Scheduler auf Batch- oder zeitbasierte Automatisierung beschränkt.
• Cloud-native Scheduler: Zur Ausführung von Cloud-nativen Services bieten CSPs ihre eigenen nativen Cloud Scheduler an. Beispiele hierfür sind AWS Lambda oder Azure Logic Apps. Während Cloud Scheduler die Dienste innerhalb ihres eigenen Ökosystems automatisieren, funktionieren sie nicht außerhalb ihrer CSP-Umgebungen. Mit anderen Worten: Azure Logic Apps funktioniert nur bei Azure-Diensten.
• Open-Source-Scheduler: Tools wie Airflow werden häufig von Datenteams eingesetzt, sind leicht zugänglich und haben eine niedrige Einstiegsschwelle. Zwar sind sie allesamt solide Scheduler, doch es gibt entscheidende Grenzen, denn oft sind diese Tools auf Batch- oder zeitbasierte Automatisierung beschränkt. Außerdem sind für ihre Erstellung und Wartung hochbezahlte Entwickler nötig. Da es sich um Open-Source-Software handelt, ist auch der Anpassungsaufwand hoch und es fehlt an Unternehmensfunktionen.
• Workload-Automatisierung (WLA): Einige traditionelle WLA-Plattformen haben eine begrenzte Reichweite in der Cloud. Sie können sich mit Standard-Cloud-Tools verbinden, einschließlich einiger AWS- und Azure-Dienste. Allerdings handelt es sich bei traditionellen On-Prem-WLA-Plattformen um veraltete Tools. Da sie vor Jahrzehnten entwickelt wurden, ist die Anbindung an Tools außerhalb von Mainframes oder dezentralen Serverumgebungen eine echte Herausforderung.
• Service-Orchestrierung und Automatisierungsplattformen (SOAP): Eine Softwarekategorie, die aus der traditionellen On-Premise-WLA entstanden ist. Mithilfe von SOAPs können Unternehmen Orchestrierung realisieren. Wie WLA funktionieren SOAPs vor Ort, aber der entscheidende Unterschied besteht darin, dass SOAPs problemlos in die Cloud erweitert werden können. Wir werden SOAP später in diesem Artikel noch ausführlicher beleuchten.

Weitere Punktlösungen, die bestimmte Cloud-Funktionen automatisieren, sind u. a.:

• Cloud-Infrastruktur-Management (Terraform, Puppet)
• Cloud-Konfigurationsmanagement (Chef, Ansible)
• Container-Automatisierungsplattform (Redhat Openshift)
• Sicherheits-Compliance (SaltStack)

Punktlösungen sind hervorragende Beispiele für Cloud-Tools mit integrierten Job Schedulern. Sie automatisieren bestimmte Cloud-Funktionen und verfügen oft auch noch über einen eingebauten Scheduler, mit dem sie Jobs zu bestimmten Zeiten planen können.

Cloud-Orchestrierung: mehr als Cloud-Automatisierung

Haben Unternehmen die Automatisierung in ihrer gesamten Cloud-Umgebung zum Laufen gebracht, besteht der nächste Schritt darin, Automatisierungssilos aufzubrechen. An diesem Punkt konzentrieren sich die IT-Teams auf die Orchestrierung automatisierter Prozesse zwischen verschiedenen Cloud-Lösungen mit einem umfassenderen Management-Tool. Einige der wichtigsten Faktoren für diesen Wechsel sind:

• Eine zentralisierte Orchestrierung erreichen: Unterschiedliche Cloud-Lösungen in einer Multi-Cloud-Umgebung funktionieren am besten, wenn sie miteinander verbunden sind. Orchestrierung ermöglicht es IT Ops- und Cloud Ops-Teams, Automatisierungsaktivitäten von einer zentralen Plattform aus zu verwalten.
  • Gut zu wissen: Das ist der Punkt, an dem die Cloud-Automatisierung in die Cloud-Orchestrierung übergeht.
• Workflows zwischen verschiedenen Cloud-Providern erstellen: Workflows verbinden automatisierte Tasks oder Jobs über Privat-, Public- und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg. Sie sind so konzipiert, dass sie Workloads sowohl innerhalb von Systemen als auch zwischen Systemen orchestrieren.
  • Gut zu wissen: Bei modernen Plattformen wird die Erstellung von Workflows mit einem visuellen Drag-and-Drop-Workflow-Designer abgeschlossen.
• Endbenutzer durch Self-Service-IT-Automatisierung befähigen: Ziel ist es, Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, die Automatisierung ohne die Hilfe der IT-Abteilung durchzuführen. Laut dem Global State of IT Automation Report 2023 bieten 92 % der Befragten in ihrem Unternehmen Self-Service-Automatisierung an, gegenüber 84 % im Jahr 2022. Ein Beispiel für Self-Service ist die Möglichkeit für Mitarbeiter, Cloud-Infrastrukturen aus ihren eigenen nativen Anwendungen heraus bereitzustellen.

Komplette Cloud-Automatisierungs- und Cloud-Orchestrierungsplattformen:

Wie schon erwähnt, gibt es verschiedene Punktlösungen. Keine dieser Einzellösungen ist jedoch in der Lage, eine Orchestrierung durchzuführen. Dagegen bieten Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattformen (SOAPs) einen umfassenderen Ansatz zur Meta-Orchestrierung von Cloud-Automatisierungs-Workflows über verschiedene Tools, Anwendungen oder Systeme hinweg.

Gartner empfiehlt SOAPs für die zentrale Verwaltung der Cloud-Automatisierung. SOAPs lassen sich über APIs in Cloud-Tools integrieren, sodass Sie die Orchestrierung aus einem Guss vornehmen können. Gartner geht davon aus, dass 80 % der Unternehmen, die traditionelle WLA-Tools verwenden, bis 2025 auf SOAPs umsteigen werden, um Cloud-basierte Workloads zu orchestrieren.

Einmal eingerichtet, ist eine SOAP die primäre Schaltzentrale Ihres Unternehmens, um Cloud-Tools direkt zu automatisieren. Darüber hinaus stellen SOAPs eine Verbindung zu Job Schedulern und Cloud Schedulern her, sodass die Endbenutzer ihre Automatisierungsprozesse direkt über die SOAP verwalten können. Man könnte also getrost sagen: SOAPs sind der Klebstoff, der die IT-Landschaft zusammenhält.

Welche Vorteile hat eine Cloud-Automatisierung mit SOAP?

• Zentrale Verwaltung der gesamten Automatisierung in jeder Cloud-Anwendung oder -Plattform;
• Verwaltung der Cloud-Installationen
• Automatisierung des Datentransfers zwischen verschiedenen Cloud-Providern
• Verwaltung der Cloud-Computing-Ressourcen
• Provisioning und De-Provisioning der Cloud-Infrastruktur
• Umleitung von Überlauf-Traffic mit Cloud Bursting
• Ermöglichen einer teamübergreifenden Zusammenarbeit durch Self-Service-Automatisierung
• Nutzung von Ereignisauslösern für die Automatisierung in Echtzeit
• Planen und Automatisieren von Jobs mithilfe von Containern
• Und vieles mehr

Anwendungsfälle für Cloud-Automatisierung und Orchestrierung

Was immer ein herkömmlicher On-Prem-Job Scheduler kann – die Cloud-Automatisierung kann es auch. Aber sie geht noch weiter: Die Cloud-Automatisierung maximiert außerdem die typischen Vorteile von Cloud-Ressourcen. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über Anwendungsfälle, die jeder IT-Profi kennen sollte, sowie über reale Anwendungsfälle und Beispiele von Cloud-Automatisierung.

Multi-Cloud-Orchestrierung

Automatisiert und plant nicht nur Workloads zentral über führende öffentliche Cloud-Anbieter wie AWS, GCP und Azure hinweg, sondern auch SaaS-Tools, Cloud-Speicher, Infrastrukturmanagement, Cloud-native Datenbank-Tools und vieles mehr.

• Beispiel aus der Praxis: Coop, Dänemarks größter Lebensmittelhändler, nutzt orchestrierte Workloads über seinen Mainframe und die vielen verteilten, offenen Systeme hinweg, die seine komplexe hybride IT-Infrastruktur beinhaltet. Stonebranch UAC bietet Coop Beobachtungsfunktionen und lässt sich nahtlos in Plattformen wie SAP, Azure, Teradata, Linux und Windows integrieren.

Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Datentransfer

Mit einem Multi-Cloud-Datentransfer können Sie Daten zu, von und zwischen den wichtigsten privaten und öffentlichen Cloud-Anbietern übertragen. Hybrid-Cloud-Datentransfer geht noch einen Schritt weiter und verbindet On-Prem- und Cloud-Umgebungen auf dieselbe Weise – in Echtzeit und ohne Zwischenspeicherung.

• Beispiel aus der Praxis: Der Finanzdienstleister Achmea konsolidierte seine bisherigen Systeme zu einer einzigen Lösung, die automatisierte Workflows und Managed File Transfer kombiniert. Außerdem implementierte das Unternehmen den Multi-Cloud-Datentransfer. Sie möchten mehr erfahren? Dann schauen Sie sich unsere Vorführung zu Inter-Cloud-Datentransfer an.

Cloud-Infrastruktur-Automatisierung

Für die Bereitstellung, Konfiguration und Implementierung von Cloud-Infrastrukturen werden verschiedene ineinandergreifende Einzellösungen verwendet, die aus Sicht der Automatisierung nicht miteinander verbunden sind. Mit einer Orchestrierungslösung können Endbenutzer die Workflows über diese Einzellösungen hinweg zentral steuern. Und für Unternehmen bedeutet das eine enorme Zeit- und Arbeitsersparnis.

• Beispiel aus der Praxis: Erfahren Sie, wie Stonebranch AWS, Ansible und Terraform orchestriert, um Stonebranch UAC mit Infrastructure-as-Code bereitzustellen.

Cloud-Migrationen vereinfachen

Um die Vorteile der Cloud maximal auszuschöpfen, müssen Unternehmen herausfinden, wie sie ein wachsendes Ökosystem verwalten können, das neben den neuen Cloud-Services auch ihre lokal installierten Altsysteme umfasst. Bei Unternehmen, die auf einen „Cloud first“-Ansatz umsteigen wollen, ist die Zentralisierung der Automatisierung in einer hybriden IT-Umgebung besonders beliebt.

In der Regel betreiben Unternehmen ihre Rechenzentrum-Infrastruktur auf derselben Automatisierungsplattform wie ihre Cloud-Infrastruktur. Mit einem hybriden Automatisierungssystem können sie ihre On-Prem-Infrastruktur und -Anwendungen ganz ohne zusätzliche Tools in die Cloud verlagern.

• Beispiel aus der Praxis: Fast jedes Unternehmen, das sich für die Cloud entscheidet, nutzt diesen Ansatz. In unserem On-Demand-Webcast erfahren Sie, wie Achmea und HCA Healthcare ihren Weg in die Cloud gemeistert haben.

Container-/Microservices-Automatisierung

Der Einsatz von Containertechnologie erfordert die Bereitstellung und anschließende Anbindung an andere Systeme. Sie können Container automatisch bereitstellen und Anwendungen in Containern automatisieren. Darüber hinaus ist es auch möglich, Daten in und aus On-Prem-Rechenzentren und Cloud-Containern zu verschieben.

• Beispiel aus der Praxis:Das multinationale Versicherungsunternehmen AXA setzt eine Kombination aus Stonebranch UAC, Kubernetes und Red Hat OpenShift ein. Das Endergebnis verbindet Anwendungen, die auf ihrem IBM Mainframe laufen, mit Anwendungen, die in AWS, Azure und Google Cloud Platform (GCP) laufen.

Mainframe-Modernisierung

Es gibt mehrere Gründe, warum Unternehmen weiterhin auf Mainframes setzen. Sobald aber eine Cloud-first-Strategie umgesetzt wird, ist es an der Zeit, für die Anwendungen in der Cloud ein Replatforming, Refactoring oder Rearchitecting durchzuführen.

AWS bietet zum Beispiel seinen AWS Mainframe Modernization Service an. Andere große Cloud-Anbieter, wie Microsoft Azure, gehen den gleichen Weg. Bei dieser Art von Ansatz werden beide Cloud-Services mit Drittanbietern kombiniert, um Mainframe-Anwendungen in die Cloud zu verlagern. Bei dieser Umstellung gibt es in der Regel eine Übergangsphase, weshalb Unternehmen versuchen, Mainframe und Cloud gleichzeitig zu automatisieren.

• Beispiel aus der Praxis: Während ihres Mainframe-Modernisierungsprojekts ersetzte eine führende europäische Bank das bisherige Mainframe-Scheduling-Tool, um die Stilllegung des Mainframes voranzutreiben. Darüber hinaus konzentrierte sich die Bank auf die Integration der Automatisierung über andere Plattformen und Anwendungen in ihrem neuen verteilten Netzwerk-Setup.

Was kommt als Nächstes in der Cloud-Automatisierung: Trends und Strategien

Die Verwaltung von Cloud-Ressourcen ist unabdingbar, gleichzeitig werden die Workloads in der Cloud immer komplexer. Nachfolgend finden Sie einige Branchenberichte, die Ihnen helfen, sich im allgemeinen Markt und bei Cloud-Automatisierungsplattformen zurechtzufinden.

• State of IT Automation Report 2023: Multi-Cloud-, Hybrid-Cloud- und Hybrid-IT-Umgebungen sind nicht mehr wegzudenken; gleichzeitig haben sie eine Komplexität, die ohne die richtige Strategie und Tools zur Risikominderung nur schwer zu bewältigen ist. Sehen Sie sich die neuesten Trends und Benchmark-Daten aus der „State of IT Automation 2023“-Studie an.
• SAPinsider Benchmark-Bericht: Analytics in the Cloud: Dieser Benchmark-Bericht untersucht, wie Unternehmen ihre Cloud-basierten Daten- und Analyseportfolios weiterentwickeln, um die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen.
• Gartner 2022 Market Guide for Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP): Dieser Marktführer ist Pflichtlektüre für alle, die in den Bereichen IT Ops, DevOps oder DataOps arbeiten.

Weitere Ressourcen zum Thema Cloud-Automatisierung

Die Cloud-Automatisierung ermöglicht alles – von teamübergreifender Zusammenarbeit bis hin zu Infrastructure-as-Code. Erfahren Sie, wie SOAPs wie Stonebranch Universal Automation Center (UAC) die Meta-Orchestrierung Ihrer gesamten Cloud-Umgebung unterstützen.

Abschließende Überlegungen

Die Integration und Orchestrierung automatisierter Workflows in einem Cloud-Ökosystem ist nicht nur wichtig, sondern schafft auch einen echten und messbaren Mehrwert, der über interne Prozessverbesserungen hinausgeht. Der eigentliche Impact der Cloud-Automatisierung liegt darin, wie Sie sie nutzen, um neue Umsatzquellen zu erschließen.