Gastautoren-Beitrag
von Jörg Kremer
mip Management Informationspartner GmbH
Head of Consulting / Delivery Manager
Gastautoren-Beitrag
von Jörg Kremer
mip Management Informationspartner GmbH
Head of Consulting / Delivery Manager
Die CloudDer Begriff Cloud stammt aus dem Englischen, zu deutsch “Wolke”…. More gilt als zukunftsweisende IT-Infrastruktur – doch ihre Einführung ist kein Selbstläufer. Unternehmen müssen technologische Potenziale wie Skalierbarkeit und Effizienzgewinne gegen Risiken und Komplexität abwägen. Der Beitrag gibt einen Überblick über die strategischen Fragen, die vor einer Migration beantwortet werden sollten.
Skalierbarkeit trifft Realität
Die Cloud gilt als zukunftsweisende IT-Infrastruktur – doch ihre Einführung ist kein Selbstläufer. Unternehmen müssen technologische Potenziale wie Skalierbarkeit und Effizienzgewinne gegen Risiken und Komplexität abwägen. Der Beitrag gibt einen Überblick über die strategischen Fragen, die vor einer Migration beantwortet werden sollten.
Die Migration analytischer Infrastrukturen in die Cloud ist mehr als ein Infrastrukturprojekt – sie ist eine strategische Entscheidung mit enormer Tragweite. Für IT-Architekt:innen im Bereich Data Analytics liegt die Chance vor allem in der Elastizität und Modularität moderner Cloud-Dienste. Sie bieten die technischen Voraussetzungen für skalierbare Datenverarbeitung, flexible Integration von AI-Tools und agile Projektentwicklung.
Doch wie lassen sich diese Potenziale sicher, performant und wirtschaftlich erschließen?
Agilität durch Cloud-Infrastrukturen – ein Paradigmenwechsel
Die typischen Entwicklungspfade klassischer Analytics-Systeme – monolithisch, schwerfällig, statisch – stoßen im Zeitalter der datengetriebenen Innovation schnell an ihre Grenzen. Cloud-Technologien unterstützen moderne Architekturparadigmen wie:
- Containerisierung (Kubernetes, DockerWas ist Docker?Docker ist eine auf Linux-Techniken basierende, freie Softwareplattform,… More)
- CI/CD-Pipelines für Analytics-Modelle
- Automatisierte Skalierung von ETL-Jobs
Gerade für Data Scientists und DevOps-Teams schafft das enorme Freiräume in der täglichen Arbeit. Prototypen lassen sich schnell umsetzen und iterieren – ohne lange Vorlaufzeiten oder Ressourcenkonflikte.
Flexibilität, die nicht ohne Komplexität kommt
Doch mit der Freiheit wächst die Verantwortung. Cloud-basierte Analytics-Umgebungen sind hochkomplex: Sie erfordern durchdachte Netzwerke, Governance-Richtlinien, Identity Management und FinOps-Prozesse. Eine zu lockere Architekturentscheidung kann langfristig teuer werden – technologisch wie wirtschaftlich.
Zentrale Fragen vor der Migration:
- Wie verhalten sich I/O-intensive Workloads in der Cloud?
- Wie lässt sich Performance bei massiven Datenmengen gewährleisten?
- Wie können Kosten realistisch vorhergesagt und kontrolliert werden?
Ein gut optimierter Hadoop-Cluster oder eine In-Memory-Datenbank wie SAPDie SAP SE mit Sitz im baden-württembergischen Walldorf ist ein… More HANA performt in der Cloud nur dann gut, wenn sie auf die jeweilige Plattform zugeschnitten wird.
Für Data-Analytics-Architekt:innen ist die Cloud ein Werkzeug – kein Ziel. Wer strukturiert plant, evaluiert und Governance ernst nimmt, gewinnt Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und strategischen Vorteil. Wer unreflektiert migriert, riskiert Unkontrollierbarkeit und Kosteneskalation. Sehen Sie also die Cloud als Architekturchance – mit Reifegrad.
Jörg Krämer
Entscheidungskriterien für Workloads in typischen Analytice-Infrastrukturen
Cloud ist nicht gleich Cloud – und nicht jede Analytics-Komponente gehört dorthin. Einige Entscheidungshilfen:
| Komponente | Empfehlung | Cloud-native Pipelines | Ideal geeignet |
|---|---|
| Legacy-DWH-Systeme | Kritisch, hoher Anpassungsaufwand |
| Echtzeitanalysen | Mit optimierter Infrastruktur |
| Sensible Daten (z. B. DSG) | Nur mit Hybridmodellen |
Mehr Erfahren?
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Wilhelm Hardering
Senior Executive Manager
