Gastautoren-Beitrag
von Jörg Kremer
mip Management Informationspartner GmbH
Head of Consulting / Delivery Manager
Die Migration analytischer Systeme in die Cloud ist längst kein Randthema mehr, sondern steht im Zentrum strategischer IT-Entscheidungen. Versprochen werden Elastizität, Skalierbarkeit und eine höhere Agilität – alles Faktoren, die für datengetriebene Unternehmen entscheidend sind. Doch in der Praxis zeigt sich schnell: Nicht jedes System entfaltet sein Potenzial in der Cloud. Manche Applikationen profitieren enorm von einer Migration, während andere ihre Effizienz und Stabilität verlieren oder regulatorisch gar nicht tragfähig sind.
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Für IT-Architekt:innen, die Infrastrukturen für Data-Analytics-Systeme verantworten, stellt sich daher die Kernfrage:
Welche Systeme gehören in die Cloud – und welche bleiben besser On-Premises?
und welche eher nicht | ISR
Deutlich komplexer wird es bei performancekritischen Anwendungen, etwa hochoptimierten Datenbanken oder spezialisierten ERP-Systemen. Solche Systeme sind häufig bis ins Detail an eine spezifische On-Premises-Umgebung angepasst.
Eine unüberlegte Cloud-Migration kann daher gleich mehrere Risiken bergen:
- Performanceverluste, weil hardwareoptimierte Strukturen in der Cloud nicht 1:1 reproduzierbar sind.
- Limitierte Konfigurationsmöglichkeiten, die verhindern, dass Optimierungen wie Bufferpool-Anpassungen oder Speicherstrategien übernommen werden.
- Höhere Kosten, wenn ineffizient arbeitende Systeme plötzlich mehr Ressourcen beanspruchen.
Die Lehre daraus: Vor einer Migration sind umfangreiche Tests unverzichtbar. Erst durch Pilotprojekte und detaillierte Benchmark-Analysen lässt sich bewerten, ob Performance und Stabilität auch in der Cloud den Anforderungen entsprechen.
Data-Warehouse-Datenbanken: Warum die Cloud oft Grenzen setzt
Ein besonders kritischer Fall sind bestehende Data-Warehouse-Datenbanken. Systeme wie IBM Db2 oder SAP HANA sind häufig über Jahre hinweg auf On-Premises-Umgebungen optimiert worden.
Die Herausforderung liegt hier nicht in der Technologie selbst, sondern in der Verlustproblematik von Konfigurationen. Cloud-Datenbankservices erlauben oft nur eingeschränkte Einstellungen, wodurch mühsam entwickelte Performance-Tuning-Maßnahmen verloren gehen.
Ein Praxisbeispiel: Eine hochoptimierte Db2-Datenbank läuft On-Premises reibungslos, verliert in der Cloud jedoch massiv an Geschwindigkeit – schlicht, weil zentrale Optimierungen dort nicht nachgebildet werden können. Für IT-Architekt:innen heißt das: Ohne sehr genaue Analyse und gegebenenfalls Neudesign ist eine Migration riskant.
Legacy-Systeme: Stolperfallen aus der Vergangenheit
Auch Legacy-Systeme sind selten Cloud-freundlich. Sie basieren oft auf veralteten Betriebssystemen oder Middleware-Komponenten, die schlicht nicht mit Cloud-Plattformen kompatibel sind.
Noch schwerer wiegt, dass diese Systeme in vielen Fällen exakt auf spezifische Hardware optimiert sind. Der Schritt in eine standardisierte Cloud-Umgebung führt deshalb fast zwangsläufig zu Leistungseinbußen. Abhilfe schaffen meist nur aufwendige Anpassungen – ein Aufwand, der Nutzen und Kosten häufig in ein fragwürdiges Verhältnis setzt.
Eigenentwicklungen: Wenn Individualität zum Problem wird
Hochoptimierte Eigenentwicklungen sind ein zweischneidiges Schwert. On-Premises ermöglichen sie feinjustierte Lösungen mit voller Kontrolle über Systemparameter. In der Cloud hingegen gelten stärkere Standardisierungen und eingeschränkte Eingriffsmöglichkeiten.
Das kann im Alltag bedeuten: weniger Flexibilität, sinkende Performance und eingeschränkte Skalierbarkeit. Wer den Umzug solcher Eigenentwicklungen erwägt, muss abwägen, ob die Vorteile der Cloud die Verluste an Kontrolle und Anpassungsfähigkeit überwiegen.
Regulatorisch sensible Anwendungen: Compliance entscheidet
Ein weiteres Feld, das IT-Architekt:innen besondere Aufmerksamkeit abverlangt, sind Anwendungen mit hochsensiblen oder regulatorisch gebundenen Daten – etwa im Gesundheitswesen oder im Finanzsektor.
Hier gelten zwei Kernrisiken:
- Datenschutz und Compliance – die Einhaltung von DSGVO oder branchenspezifischen Standards muss in der Cloud zweifelsfrei gewährleistet sein.
- Kontrollverlust – Unternehmen müssen darauf vertrauen, dass Cloud-Provider alle Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllen.
Der Migrationsprozess solcher Systeme erfordert deshalb nicht nur technische Analysen, sondern auch umfassende Risikobewertungen und Freigabeprozesse durch interne Datenschutzbeauftragte.
Praxisbeispiele: Was wir aus realen Projekten lernen können
Theorie und Praxis klaffen oft auseinander – umso wichtiger sind konkrete Erfahrungen:
- Erfolgsgeschichte Einzelhandel: Eine E-Commerce-Plattform migrierte erfolgreich in die Cloud und konnte dadurch Lastspitzen wie Black Friday ohne Ausfälle bewältigen. Ergebnis: höhere Kundenzufriedenheit und sinkende Kosten.
- Kritisches Beispiel Datenbankmigration: Ein Industrieunternehmen erlebte massive Performance-Einbußen bei einer Db2-Migration in die Cloud. Erst teure Nachoptimierungen stabilisierten das System – ein klassisches Beispiel für unzureichende Vorabtests.
- Finanzsektor: Eine Bank nutzte eine Multi-Cloud-Strategie, um regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen. Ergebnis: optimierte Compliance-Prozesse und geringere Betriebskosten.
- Gescheitertes Projekt: Ein großer Dienstleister scheiterte an fehlendem Change-Management. Widerstände im Team führten zu Schatten-IT, Compliance-Risiken und hohen Folgekosten.
Erfolgreiche Cloud-Transformationen entstehen durch gründliche Planung, technische Detailarbeit und aktives Change-Management.
Jörg Kremer
Fazit: Cloud ja – aber mit Augenmaß
Die Cloud ist kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug. Cloud-native Anwendungen und skalierbare Webplattformen sind klare Kandidaten für eine Migration. Hochoptimierte Datenbanken, Legacy-Systeme oder Anwendungen mit sensiblen Daten erfordern dagegen intensive Voranalysen – und bleiben im Zweifel besser On-Premises oder in hybriden Architekturen.
Für IT-Architekt:innen im Bereich Data Analytics lautet die wichtigste Empfehlung daher: Vor jeder Migration prüfen, testen, abwägen – und nie allein auf die vermeintliche Einfachheit von Cloud-Services vertrauen.
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