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.