App-Performance bis Skalierung
Die Architektur und Performance von Anwendungen, was etwa den Bedarf an Arbeitsspeicher oder die Menge der Transaktionsdaten betrifft, spielt mit der zumeist großzügig dimensionierten Hardware in Rechenzentren kaum eine Rolle. Im Cloud-Betrieb kann das allerdings überraschend deutlich die Kosten in die Höhe treiben. In Multi-Cloud-Umgebungen ist es ein oft unterschätzter Kostenfaktor, wenn durch Skalierung Anwendungen über Cloud-Grenzen hinweg Datenverkehr erzeugen. Viele Cloud-Provider berechnen nach ein- und ausgehendem Traffic. Hier ist es wichtig, dass die Kostenstrukturen bekannt sind und die Anwendungen nach Lastspitzen automatisiert wieder zurück skalieren. Ähnliches gilt für Cloud-Speicher und andere Ressourcen, die beispielsweise DevOps-Teams in Projekten beanspruchen. Bei der Cloud-Migration und im Betrieb ist daher von Beginn an eine verursachergerechte Kostenanalyse hilfreich, um schnell und gezielt steuernd eingreifen zu können.
Von Lift & Shift bis zu Altsystemen
Von den vielen möglichen teuren Planänderungen bei Cloud-Migrationen sind zwei besonders hervorzuheben, die im Vorfeld durch genaue Prüfung meist vermieden werden können: Dies betrifft zunächst den beliebten Lift & Shift-Ansatz, bei dem schnell und ohne Anpassungen Anwendungen und Daten in die Cloud verschoben werden und selbst die einzelnen Cloud Services nicht auf die tatsächliche Nutzung dimensioniert wurden. Dieser vermeintlich günstige Weg kann eine unerwartete Kostenexplosion nach sich ziehen: Wenn erst im Nachhinein festgestellt wird, dass die Kosten der Public-Cloud-Infrastruktur deutlich teurer sind als die Rechenzentrums-Kosten und letztlich doch Architektur-Anpassungen für die Cloud erforderlich sind, verbunden mit erheblichem Projektierungsaufwand. Ein weiterer Kostenfaktor kann durch Altsysteme entstehen, die aus technischen Gründen nicht einfach migriert werden können, aber mit ihren Daten – zumeist aus rechtlichen Gründen – weiter vorgehalten werden müssen. Die Folge: On-Premise-Ressourcen können nicht im geplanten Maß abgeschaltet werden und belasten weiterhin IT-Budgets.
Exit-Strategie für On-Premise
In der Übergangsphase sind redundante Kapazitäten in der Cloud und im Rechenzentrum unabdingbar. Diese Phase sollte mit einem konsequenten Monitoring der Workloads und Analysen des tatsächlichen Bedarfs in Korrelation zu den Kosten und deren Variablen bei dem/den Cloud-Anbietern verbunden sein. Neben der technischen Qualität stellt dieses Vorgehen sicher, dass Entscheidungen, wann welche Rechenzentrumskapazitäten abgeschaltet werden – oder eben nicht – rasch und konsequent getroffen werden können. Ansonsten droht die Gefahr, dass teure Redundanzen unnötig lange weitergeführt werden.