Cloud-Workload-Automatisierung: Top-Software und Anwendungsfälle

Unternehmen erhöhen ihre Flexibilität und senken gleichzeitig ihre Kosten durch die Einführung einer Hybrid-Cloud-Strategie . Laut Statista haben Branchen ihre Cloud-Workloads erhöht und als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie einen Aufschwung erlebt. ¹

Wir untersuchen die Unterschiede zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automatisierung, die wichtigsten Tools und 7 Anwendungsfälle der Hybrid- und Cloud-Workload-Automatisierung, die die Agilität und Produktivität von Geschäftsprozessen steigern.

Was ist Cloud-Workload-Management?

Cloud-Workload-Management bezeichnet den Prozess der effizienten Bereitstellung, Überwachung, Skalierung und Optimierung von Anwendungen, Diensten oder Prozessen (d. h. Workloads), die in Cloud-Umgebungen ausgeführt werden. Ein Workload kann in diesem Zusammenhang von einem Microservice oder einer Webanwendung bis hin zu einem umfangreichen Datenverarbeitungsauftrag reichen.

Wichtige Aspekte des Cloud-Workload-Managements:

1. Arbeitslastverteilung
   Die Entscheidung, wo Workloads ausgeführt werden sollen (z. B. öffentliche vs. private Cloud, bestimmte Regionen oder Verfügbarkeitszonen oder bestimmte Arten von Recheninstanzen wie VMs, Container oder serverlose Funktionen).
2. Ressourcenoptimierung
   Die Arbeitslasten werden mit der richtigen Menge und Art von Rechen-, Speicher-, Speicher- und Netzwerkressourcen abgestimmt, um eine Über- oder Unterdimensionierung zu vermeiden.
3. Automatische Skalierung
   Automatische Erhöhung oder Verringerung der Ressourcen basierend auf Nachfrage, Nutzungsmustern oder Leistungskennzahlen.
4. Überwachung und Beobachtbarkeit
   Überwachung von Workload-Performance, Verfügbarkeit, Kosten und Sicherheit mithilfe von Tools wie Prometheus, Grafana oder Cloud-nativen Überwachungssystemen (z. B. AWS CloudWatch, Azure Monitor).
5. Durchsetzung von Richtlinien
   Anwendung von Governance-Richtlinien in Bezug auf das Workload-Verhalten, einschließlich Sicherheit, Compliance, Kostenkontrolle und Leistungs-SLAs.
6. Sicherheitsmanagement
   Sicherstellen, dass Arbeitslasten isoliert, verschlüsselt und durch Zugriffskontrollen, Firewalls und Schwachstellenmanagement geschützt werden.
7. Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Koordination
   Die Verwaltung von Workloads über mehrere Cloud-Anbieter hinweg oder zwischen Cloud- und On-Premise-Umgebungen, häufig unter Verwendung von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes oder Infrastructure-as-Code-Tools.

Worin besteht der Unterschied zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automatisierung?

Cloud Workload Automation (CWA) ist für Cloud-Umgebungen wie öffentliche, private und Multi-Cloud-Setups konzipiert. Es hilft bei der Automatisierung von Aufgaben auf verschiedenen Cloud-Plattformen.

Diese Art der Automatisierung harmoniert hervorragend mit der Flexibilität von Cloud-Ressourcen und passt sich somit optimal an steigende oder sinkende Anforderungen an. Cloud-Workflow-Automatisierung (CWA) ist besonders nützlich für Unternehmen, die bereits vollständig in der Cloud arbeiten oder den Umstieg darauf planen. Ihre Hauptaufgabe ist die Verwaltung von Aufgaben und die Datenanalyse in der Cloud. Sie überschneidet sich zudem mit der Cloud-Orchestrierung , die sich auf die Koordination mehrerer Cloud-Dienste und Workflows konzentriert, um deren effizientes Zusammenspiel zu gewährleisten.

Hybrid Workload Automation (HWA) befasst sich mit Cloud- und On-Premises-Umgebungen (wie Büros oder Rechenzentren). Sie unterstützt die Aufgabenverwaltung in beiden Bereichen und verknüpft so die traditionelle Rechenzentrumsarbeit mit Cloud-Diensten.

HWA ist für Unternehmen mit sowohl lokalen Systemen als auch Cloud-Diensten unerlässlich. Es ist besonders nützlich, wenn bestimmte Daten oder Programme aus Gründen wie Sicherheitsbestimmungen, Leistung, Kosten oder Sicherheit lokal verbleiben müssen, das Unternehmen aber gleichzeitig Cloud-Technologie nutzt.

Diese Art der Automatisierung verbindet und organisiert Ressourcen und Aufgaben sowohl in traditionellen IT-Umgebungen als auch in Cloud-basierten Systemen. Weitere Informationen finden Sie unter den führenden Job-Schedulern für Hybrid-Cloud-Umgebungen .

Führende Cloud-Workload-Automatisierungssoftware

*Die Bewertungen basieren auf B2B-Nutzerrezensionen. Die Anbieter werden gemäß ihren Bewertungen eingestuft, mit Ausnahme der Sponsoren dieses Artikels, deren Links in der obigen Tabelle enthalten sind.

Die 7 wichtigsten Anwendungsfälle für die Automatisierung von Cloud-Workloads

1. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen kann zu Bußgeldern und Reputationsschäden für Unternehmen führen. Da sich die Bestimmungen regelmäßig ändern, müssen Unternehmen stets über die aktuellen Änderungen informiert sein.

Tools zur Automatisierung von Hybrid- und Cloud-Workloads unterstützen Unternehmen bei der Speicherung, Klassifizierung und Nutzung von Daten. Regelmäßige Aufgaben für Sicherheitsaudits, Compliance-Prüfungen und Updates lassen sich automatisieren. So wird sichergestellt, dass diese kritischen Aktivitäten zuverlässig und fehlerfrei durchgeführt werden, wodurch das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Bußgeldern wegen Nichteinhaltung von Vorschriften reduziert wird.

Beispiel aus der Praxis

BlueBay Asset Management, ein Finanzinvestmentunternehmen mit Sitz in Großbritannien, hat ActiveBatch Workload Automation erfolgreich implementiert, um die Jobplanung zu zentralisieren und die Systemleistung zu verbessern.

Die Lösung ermöglichte es ihnen, kritische Geschäftsprozesse wie Risikobewertung und Aktualisierungen der Handelssoftware, SSRS-Berichte sowie IT-Betrieb und Infrastrukturmanagement zu automatisieren. BlueBay erzielte dadurch Kosteneinsparungen, verbesserte Compliance und erhöhte Transparenz in ihren Arbeitsabläufen. ²

2. Cloud-Bereitstellung

Wenn Unternehmen virtuelle Server nutzen, ist die manuelle Konfiguration und Bereitstellung von Diensten sehr zeitaufwendig. Dies kann zu geringer Leistung und hohen Kosten führen. Cloud-Automatisierungstools erstellen Vorlagen und geben Anleitungen für die Konfiguration virtueller Server. Dadurch lassen sich Infrastrukturkonfigurationen einfach und schnell skalieren . Durch die Einführung von Cloud-Automatisierung können Unternehmen die Netzwerkverwaltung vereinfachen, indem sie die Ressourcenzuweisung automatisieren.

Beispiel aus der Praxis

Amazon verlagerte seine Geschäftsprozesse im Jahr 2010 in die Cloud und profitierte in vielen Bereichen von der Cloud-Automatisierung. Das Unternehmen automatisierte sein Bereitstellungssystem in der Cloud und steuerte die Skalierungskapazität effizient. ³

3. Anwendungsbereitstellung

Die Automatisierung von Hybrid- und Cloud-Anwendungen verbessert die betriebliche Gesamteffizienz, indem sie die Bereitstellungszeit deutlich verkürzt und so das Entwicklungsteam entlastet, sodass es sich auf die Entwicklung neuer Funktionen und die Verbesserung der Anwendung konzentrieren kann, anstatt Zeit mit sich wiederholenden Bereitstellungsaufgaben zu verbringen.

HWA- und CWA-Tools reduzieren zudem Fehler, die durch manuelle Eingriffe verursacht werden, und verbessern die Zuverlässigkeit der Bereitstellungen durch den Einsatz von Cloud-Automatisierung bei der Anwendungsbereitstellung; Unternehmen können den Prozess effizienter, zuverlässiger und schneller gestalten, was zu schnelleren Releases, Kosteneinsparungen und einer verbesserten Anwendungsqualität führt.

Beispiel aus der Praxis

Walmart, ein Gigant im E-Commerce-Bereich, hat eine Cloud-Plattform eingeführt, um Anwendungen auf zahlreichen Cloud-Servern bereitzustellen. Das Unternehmen nutzt außerdem Cloud-Automatisierung für Server-Build-Prozesse und Softwarekonfiguration. ⁴

4. Überwachung, Behebung und Selbstheilung

Hybrid- und Cloud-Automatisierungstools ermöglichen die Einrichtung einer automatisierten Überwachung von Anwendungen und Infrastruktur. Cloud-Automatisierungstools erfassen gezielt Daten zu verschiedenen Metriken wie CPU-Auslastung, Netzwerkverkehr, Speicherplatz und mehr über alle Ressourcen in der Cloud-Umgebung hinweg. Diese Daten dienen der Analyse von Leistung und Zustand von Anwendungen und Infrastruktur.

Automatisierte Überwachungssysteme ermöglichen Echtzeit-Einblicke in den Systembetrieb und damit die Erkennung von Anomalien in Echtzeit. Sie können auf Basis vordefinierter Bedingungen Warnmeldungen generieren und die zuständigen Teams im Problemfall umgehend benachrichtigen.

Bei der Fehlerbehebung können Cloud-Automatisierungstools vordefinierte Aktionen basierend auf spezifischen Bedingungen ausführen. Fällt beispielsweise ein Server aus, kann das Tool automatisch einen neuen Server starten, um die Servicekontinuität zu gewährleisten. Dadurch werden die Auswirkungen von Problemen minimiert und die Dienste stehen den Nutzern weiterhin zur Verfügung.

Mithilfe von Infrastructure as Code (IaC) lässt sich zudem ein versionskontrollierter Sollzustand Ihrer Infrastruktur verwalten. Werden Abweichungen von diesem Sollzustand festgestellt, kann das System automatisch korrigiert werden, um diesem Zustand zu entsprechen. Dies vereinfacht die Pflege konsistenter Umgebungen und reduziert das Risiko von Konfigurationsabweichungen.

Die automatisierte Behebung von Sicherheitslücken kann auch im Sicherheitskontext eingesetzt werden. Wird eine potenzielle Sicherheitsbedrohung erkannt, kann das System sofort Maßnahmen ergreifen, beispielsweise ein kompromittiertes System isolieren oder einen notwendigen Patch einspielen.

KI-Agenten erweitern diese Fähigkeiten, indem sie Probleme autonom erkennen und beheben, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies ermöglicht eine selbstheilende Infrastruktur, die Ausfallzeiten reduziert und die Kontinuität der Dienste aufrechterhält.

5. Terminplanung und Ressourcenmanagement

Eine häufige Herausforderung für Unternehmen ist die effiziente Zuweisung von Cloud-Ressourcen. Dank intelligenter Planungsfunktionen stellt die Automatisierung von Hybrid- und Cloud-Workloads sicher, dass Aufgaben zum optimalen Zeitpunkt und unter vordefinierten Bedingungen ausgeführt werden. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das über Nacht große Datenmengen verarbeitet, diese Workloads außerhalb der Spitzenzeiten planen, um Kosten durch Workload-Automatisierung oder Jobplanungssoftware zu senken. Dies ist vergleichbar mit einem Fertigungsprozess, bei dem Aufgaben anhand ihrer Abhängigkeiten geplant werden, um den Durchsatz zu maximieren und gleichzeitig Leerlaufzeiten zu minimieren.

Cloud-Kostenmanagement (FinOps) lässt sich in die Planung und Ressourcenverwaltung integrieren. Automatisierung ermöglicht die dynamische Skalierung von Ressourcen, die Durchsetzung richtlinienbasierter Orchestrierung und das Abschalten ungenutzter oder unterausgelasteter Instanzen, wodurch Verschwendung reduziert und Cloud-Kosten gesenkt werden.

6. Verbesserung der Skalierbarkeit

Eine der Hauptanwendungen der Automatisierung von Hybrid- und Cloud-Workloads im Hinblick auf Skalierbarkeit ist die dynamische Ressourcenzuweisung basierend auf dem Echtzeitbedarf. Bei schwankenden oder unvorhersehbaren Workloads kann die manuelle Skalierung von Ressourcen langsam und ineffizient sein. Tools zur Automatisierung von Hybrid-Workloads können Ressourcen je nach aktueller Auslastung automatisch skalieren.

Eines der besten Beispiele dafür, wie die Automatisierung von Hybrid- und Cloud-Workloads die Effizienz steigern kann, sind Events wie Black Friday oder Cyber Monday. E-Commerce-Unternehmen können diese Tools beispielsweise nutzen, um Ressourcen dynamisch zu skalieren, um die hohe Last zu bewältigen, und sie anschließend wieder zu reduzieren, sobald sich das normale Verkehrsaufkommen normalisiert hat. Diese Flexibilität gewährleistet ein reibungsloses Kundenerlebnis und optimiert gleichzeitig die Cloud-Ausgaben.

7. Automatisierung weiterer manueller Aufgaben in der Cloud

Manuelle Aufgaben sind fehleranfällig und können Unternehmen erhebliche Verluste verursachen. Hybride und Cloud-basierte Automatisierung ermöglichen es Unternehmen, manuelle und monotone Aufgaben in einer Cloud-Umgebung zu automatisieren. HWA- und CWA-Tools kodieren Workloads in der Cloud und ermöglichen es dem Tool, diese zukünftig zu wiederholen.

Hybride und Cloud-basierte Automatisierung beseitigt fehleranfällige Vorgehensweisen und beschleunigt Arbeitsprozesse. Anhand der festgelegten Kriterien erkennen Cloud-Automatisierungstools die relevanten Bereiche und benachrichtigen den Benutzer. Durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen in der Cloud können Unternehmen ihre Workflows schnell, sicher und zuverlässig verwalten.

Beispiel aus der Praxis

Netflix automatisierte einen wesentlichen Teil seiner DevOps-Prozesse in der Cloud und gewann dadurch Flexibilität und Agilität bei der Veröffentlichung neuer Änderungen auf seiner Website. ⁵ Sollten Probleme mit den Änderungen auf der Website auftreten, können die Nutzer dank Cloud-Automatisierung zu früheren Versionen zurückkehren und ohne Unterbrechung weiterschauen.

Was sind die größten Vorteile der Cloud-Workload-Automatisierung?

Laut McKinsey verhilft die Automatisierung von Arbeitsabläufen in Cloud-Diensten Unternehmen zu mehr Agilität und Flexibilität und spart ihnen Zeit, Aufwand und Kosten für manuelle Aufgaben. ⁶ Über diese unmittelbaren Effizienzgewinne hinaus bietet die Automatisierung von Cloud-Workloads weitere strategische Vorteile:

• Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung : Automatisierte Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe nahtlos zu skalieren. Durch die Automatisierung der Ressourcenbereitstellung und -skalierung können Unternehmen schnell und ohne manuelle Eingriffe auf Nachfrageschwankungen reagieren. So wird eine optimale Leistung in Spitzenzeiten sichergestellt und unnötige Kosten in Zeiten geringer Auslastung vermieden.
• Erhöhte Zuverlässigkeit und reduzierte Ausfallzeiten : Automatisierung verbessert die Systemzuverlässigkeit durch die Verwaltung routinemäßiger Wartungsarbeiten und die Steuerung von Ausfallprozessen und reduziert so menschliche Fehler. Automatisierte Prozesse unterstützen zudem die Notfallwiederherstellung, indem sie Workloads und Daten regionsübergreifend replizieren und so die Geschäftskontinuität im Fehlerfall gewährleisten.
• Verbesserte Sicherheit und Compliance : Cloud-Automatisierung unterstützt die konsequente Durchsetzung von Sicherheits- und Compliance-Richtlinien. Dank automatisierter Schwachstellenscans, Konfigurationsmanagement und Zugriffskontrolle können Unternehmen die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften überwachen und Risiken minimieren. So werden Teams entlastet und können sich auf proaktive Sicherheitsverbesserungen anstatt auf reaktive Aufgaben konzentrieren.
• Beschleunigte Markteinführung : Durch die Automatisierung von Infrastrukturbereitstellung und -verwaltung ermöglicht Cloud-Automatisierung DevOps- und CI/CD-Praktiken und verkürzt so die Markteinführungszeit neuer Produkte oder Funktionen. Schnellere, automatisierte Test- und Bereitstellungszyklen ermöglichen rasche Iterationen und Innovationen und versetzen Unternehmen in die Lage, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren.
• Kosteneinsparungen und Ressourcenoptimierung : Die Automatisierung in der Cloud ermöglicht eine optimierte Ressourcenzuweisung, wodurch ungenutzte Ressourcen und Überdimensionierung reduziert werden. Das automatische Herunterfahren nicht benötigter Workloads und die bedarfsgerechte Echtzeitanpassung der Ressourcen können zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und gleichzeitig einen klaren, zentralen Überblick über die Ressourcennutzung für eine verbesserte Budgetierung und Prognose bieten.

Weiterführende Literatur

Wenn Sie bereits nach Cloud- oder Hybrid-Automatisierungslösungen suchen, schauen Sie sich unsere Artikel zu Tools für die Workload-Automatisierung und Job-Schedulern für die einzelnen Bereiche an:

• Für Unternehmens-Workloads: Top Hybrid Cloud Job Scheduler
• Für Unternehmen, die auf SAP setzen: Die beste SAP-Jobplanungssoftware
• Für kleine Unternehmen mit geringem Automatisierungsbedarf:Die besten Open-Source-Jobplaner und WLA-Tools
• Für die allgemeine Workload-Automatisierung: Die 7+ besten Tools zur Workload-Automatisierung

FAQs

Referenzlinks

1.

Cloud workload growth by industry worldwide 2021| Statista

Statista

2.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

3.

4 Beispiele für Cloud-Automatisierung aus der Praxis

4.

Five Companies Utilizing DevOps Practices to the Max – Opsio - | Opsio

Opsio

5.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

6.

Cloud-migration opportunity: Business value grows, but missteps abound | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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