München, Starnberg, 11. Juli 2019 - Welche Herausforderungen sich in einem Multi-Cloud-Projekt ergeben können, zeigt der Beitrag von NetApp an Hand eines Praxisbeispiels...
Zum Hintergrund: Im besten Fall sollten Unternehmen den Umzug in die Multi Cloud langfristig planen und Schritt für Schritt umsetzen. Dann haben Multi-Cloud-Infrastrukturen einen großen Vorteil: Sie erlauben es dem Nutzer, Public-Cloud- und Private-Cloud-Services so miteinander zu verbinden, wie es gewünscht oder nötig ist. Damit bleibt ein Unternehmen flexibel und unabhängig. Die Verantwortlichen profitieren davon allerdings nur, wenn sie sich der (drei) Stolpersteine bewusst sind, die eine Multi Cloud mit sich bringt und diese zu umgehen wissen. Peter Wüst, Senior Director Cloud Infrastructure bei NetApp (1), zeigt dies an Hand seines folgendes Beitrags auf:
#1 Datentransfer
Eine erste große Herausforderung, die sich in einem anlaufenden Multi-Cloud-Projekt oftmals stellt und unnötig Kosten provoziert, ist der Datentransfer. Denn bei der Migration – ob von einer On-Premises-Infrastruktur in die Cloud oder von einem Public-Cloud-Anbieter zu einem anderen – stoßen IT-Verantwortliche oft auf unvermutete Bandbreiten- oder Netzwerkprobleme. Häufig übersehen sie in ihrer Planung auch die Aufwände für die Integration der Daten und die Kosten für Backups. Woran außerdem kaum einer denkt: Wer Daten von einem Provider zu einem anderen umziehen möchte, muss sie zunächst aus der Cloud extrahieren. Auch dieser Datentransfer kostet Geld.
Die Verantwortlichen eines Multi-Cloud-Projekts sollten daher versuchen, den Datentransfer so effizient wie möglich zu gestalten. Beispielsweise, indem sie redundante Daten löschen und damit die Größe des Datensatzes reduzieren. Dadurch benötigen die Daten weniger Storage und verursachen weniger Netzwerkverkehr. Auch das Backup wird folglich billiger.
#2 Provisionierung
Ein anderer Fehler, den Unternehmen häufig machen, ist die Über- oder Unterprovisionierung. Wer mehr Storage oder Rechenleistung bucht, als er eigentlich braucht, gibt unnötig Geld aus. Sind die Ressourcen dagegen zu knapp bemessen, beeinträchtigt das die Performance von Applikationen und behindert Geschäftsprozesse. Die Skalierung sollte sich daher in der Multi Cloud den Erfordernissen anpassen und nicht umgekehrt. Aber auch die Administratoren sind gefragt: Sie müssen stets den Überblick darüber behalten, welche Server gerade in Betrieb sind. Helfen können ihnen dabei externe Berater. Sie ermitteln gemeinsam mit dem Kunden, wie die aktuelle Ausgangssituation ist, welcher Speicherbedarf besteht und wie er sich am besten decken lässt.
# Big Data
Doch auch wenn die Verantwortlichen Datentransfer und Provisionierung vermeintlich sichergestellt haben, können sich schnell in konkreten Anwendungsszenarien weitere Hindernisse aus der Datennutzung ergeben. So beispielsweise bei Big-Data-Analysen. Solche Analysen sind typische Anwendungen für die Cloud. Denn die Herausforderung besteht hier darin, riesige Datenmengen möglichst schnell und kostengünstig zu analysieren. Dabei wächst das Datenvolumen exponentiell und erfordert eine hohe Skalierbarkeit des Speichers. Mit einer On-Premises-Infrastruktur ist dies schlicht zu teuer. Zudem müssen Nutzer an verschiedenen Standorten auf dieselben Datensätze zugreifen können. Dafür müssen die Daten unabhängig von Standort abrufbar sein.
Das kann nur das passende Datenmanagement sicherstellen. Denn über die richtigen Datenmanagement-Lösungen ist es möglich, eine funktionale Multi-Cloud-Umgebung zu garantieren. So ermöglichen es Tools und Services beispielsweise, dass mehrere Nutzer gleichzeitig auf denselben Datensatz zugreifen können, wobei integrierte Verschlüsselung für Sicherheit sorgt während die Daten automatisch synchron gehalten werden.
Und auch die Skalierbarkeit ist mit den passenden Services keine feste Größe mehr und kann nach Bedarf variiert werden. Mit Cloud Volumes Service von NetApp ist es zudem möglich, über die Snapshot-Funktion Datenbankzustände zu klonen. Solche Klone sind ideal, um Neuerungen oder Datenanreicherung zu testen, ohne das aktive File System zu beeinträchtigen.
Best Practice Beispiel: WuXi NextCODE
Ein eindrucksvolles Beispiel, was eine Multi-Cloud-Umgebung in Sachen Big-Data-Analyse leisten kann, nachdem alle Hindernisse überwunden sind, ist WuXi NextCODE. Das Unternehmen betreibt die weltweit führende Plattform für genomische Daten. Dafür sammelt die Firma wertvolle genetische Informationen, die Medizinern und Wissenschaftlern Erkenntnisse über Krankheiten liefern können. Um die Daten zu speichern sowie Analysefunktionen und medizinische Applikationen bereitzustellen, nutzt das Unternehmen eine integrierte Multi-Cloud-Umgebung in Kombination mit verschiedenen Datenmanagement-Lösungen.
Täglich muss WuXi NextCODE dafür große Datenmengen integrieren und entschlüsseln. Das stellt permanent hohe Anforderungen an die Performance und das Datenmanagement. Die adäquate IT-Architektur erlaubt es dem Unternehmen allerdings, diesen Anforderungen gerecht zu werden und ermöglicht Flexibilität, Skalierbarkeit und eine Integration mit bestehenden Systemen.
Das führt zu beeindruckenden Ergebnissen: So kann WuXi NextCODE bis zu eine Million Genome parallel entschlüsseln. Weiterhin ist das Unternehmen in der Lage, eine komplexe, fortgeschrittene Datenabfrage in nur 45 Minuten durchzuführen. Andere Plattformen konnten das bisher nicht bewerkstelligen. Das verdeutlicht, dass der Umzug in die Multi Cloud Unternehmen in verschiedensten Branchen voranbringen kann – allerdings nur, wenn er gut geplant und umgesetzt wird.
(1) Das Foto zeigt Peter Wüst, Senior Director Cloud Infrastructure bei NetApp (Bildquelle: NetApp)
Querverweis: NetApp kündigt umfangreiche Neuerungen im Rahmen seines Portfolios an > Link zum Beitrag