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 60 | THE DOPPLER | SOMMER 2016