The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Sommer 2016 | Page 62

Es ist durchaus eine Herausforderung, hilfreiche Antworten auf diese Fragen
zu finden. Aber viele Unternehmen konnten bereits konkrete Vorteile feststel-
len. So konnte beispielsweise ein Finanzdienstleister nach der Umstellung auf
AWS eine Produktivitätssteigerung von 10 % bei der Softwareentwicklung ver-
zeichnen. Bei einem Budget von 700 Millionen Dollar ist dieser Gewinn signifi-
kant und kann helfen, den Business Case für ein Cloud First-Engagement zu
erstellen.
Letztendlich hat es sich bewährt, während des Aufbaus Ihres Cloud-Pro-
gramms Ihre finanziellen KPIs genau zu verfolgen. Ihr Wirtschaftlichkeitsmo-
dell wird mit der Zeit immer besser, je mehr Anwendungsfälle Sie hinzufügen.
Punkt 5: Untersuchen Sie die Funktionsweise
Ihrer Anwendungen.
Public Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und Google sind nicht vollständig
abwärtskompatibel. Das bedeutet, dass einige Ihrer Anwendungen nicht in die
Cloud verschoben werden können. Je nach Wichtigkeit dieser Anwendungen
wird dies aller Voraussicht nach zu einem Hybrid Cloud-Netzwerk führen, bei
dem der Public Cloud-Provider mit einem privaten MPLS-Netzwerk verbunden
ist. In diesem Modus können cloudbasierte Anwendungen auf traditionelle
lokale Services zugreifen und gleichzeitig die Vorteile einer kosteneffizienten
und agilen Infrastruktur nutzen.
Zu den Herausforderungen bei Hybrid Cloud-Netzwerken gehören Probleme
mit der Latenzzeit sowie das Datenvolumen, das über das Netzwerk übertra-
gen wird. Einfach ausgedrückt, könnten Sie Ihr Cloud-Programm lahmlegen,
ohne die Anwendungszuordnung und das Datenvolumen zwischen den Anwen-
dungsabhängigkeiten zu verstehen.
Die Herausforderung besteht letztendlich darin, dass es für Unternehmen eher
ungewöhnlich ist, die Funktionsweise ihrer Anwendungen im Detail zu kennen.
CMDBs haben selten einen solchen Detaillierungsgrad. In den meisten Fällen
arbeiten die Teammitglieder, die über diese Informationen verfügten, nicht
mehr in Ihrem Unternehmen. Unternehmen haben Rechenzentren um Anwen-
dungsschwerpunkte herum aufgebaut. Ohne ein grundlegendes Verständnis
der Zusammenhänge und der Datenmengen, die zwischen diesen Anwendun-
gen ausgetauscht werden, gibt es wenig Hoffnung auf einen Erfolg des
Programms.
Automatisierung, Tools und heldenhafte Anstrengungen
Die Anwendungserkennung ist nicht einfach. Die gute Nachricht ist, dass Tools
und Automatisierungsmechanismen diese Arbeit deutlich erleichtern.
Automatisierte Erkennung
Automatisierungsmechanismen zum Auffinden von Profilen virtueller Maschi-
nen sind nichts Neues. Die meisten Hypervisoren stellen Ihnen diese Informa-
tionen bereit. Zudem gibt es zahlreiche Tools von Drittanbietern, die virtuelle
und physische Serverdetails (wie RAM, Cores usw.) ermitteln. Es gibt jedoch
nur wenige Lösungen, die Ihnen die Verbindungen zwischen den VMs, die Häu-
figkeit der Serviceabrufe und die Menge der Daten, die zwischen den VMs aus-
getauscht werden, mitteilen.
Es gibt agentenlose Software-Tools, die alle Standard-VM-Profilinformationen
ermitteln und eine Abhängigkeitsübersicht basierend auf Serviceabrufen
erstellen. Im Lauf der Zeit liefern die Tools ein Profil des gesamten Datenflus-
ses zwischen den VMs. Die Abhängigkeitsübersicht ist der entscheidende erste
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