Top 10 Cloud-Workload-Automation-Software & 7 Anwendungsfälle

Obwohl 71 % der Unternehmen öffentliche Cloud-Datenlager betreiben, stellt die Integration fragmentierter Multi-Cloud-Umgebungen bei gleichzeitiger Kontrolle der Cloud-Kosten eine doppelte Herausforderung dar.¹ Cloud-Workload-Automation kann jedoch die Datenpipelines orchestrieren, die diese Plattformen speisen, um sowohl Konnektivität als auch Ressourceneffizienz zu optimieren.

Entdecken Sie die Unterschiede zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automation, die besten Tools und Anwendungsfälle der Hybrid- & Cloud-Workload-Automation.

Was ist Cloud-Workload-Management?

Cloud-Workload-Management bezeichnet den Prozess des effizienten Bereitstellens, Überwachens, Skalierens und Optimierens von Anwendungen, Diensten oder Prozessen (d. h. Workloads), die in Cloud-Umgebungen ausgeführt werden. Ein Workload kann in diesem Kontext alles sein, von einem Microservice oder einer Webanwendung bis hin zu einem groß angelegten Datenverarbeitungsauftrag.

Schlüsselaspekte des Cloud-Workload-Managements:

1. Workload-Platzierung: Entscheiden, wo Workloads ausgeführt werden sollen (z. B. öffentliche vs. private Cloud, bestimmte Regionen oder Verfügbarkeitszonen oder bestimmte Typen von Compute-Instanzen wie VMs, Container oder serverlose Funktionen).
2. Ressourcenoptimierung: Workloads mit der richtigen Menge und Art von Compute-, Arbeitsspeicher-, Speicher- und Netzwerkressourcen abgleichen, um Über- oder Unterbereitstellung zu vermeiden.
3. Autoskalierung: Ressourcen basierend auf Nachfrage, Nutzungsmustern oder Leistungskennzahlen automatisch erhöhen oder verringern.
4. Monitoring & Observability: Überwachung von Workload-Leistung, Verfügbarkeit, Kosten und Sicherheit mithilfe von Tools wie Prometheus, Grafana oder cloudnativen Überwachungssystemen (z. B. AWS CloudWatch, Azure Monitor).
5. Richtliniendurchsetzung: Anwenden von Governance-Richtlinien für das Workload-Verhalten, einschließlich Sicherheit, Compliance, Kostenkontrolle und Leistungs-SLAs.
6. Sicherheitsmanagement: Sicherstellen, dass Workloads isoliert, verschlüsselt und über Zugriffskontrollen, Firewalls und Schwachstellenmanagement geschützt sind.
7. Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Koordination: Verwalten von Workloads über mehrere Cloud-Anbieter hinweg oder zwischen Cloud- und On-Premise-Umgebungen, häufig mithilfe von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes oder Infrastructure-as-Code-Tools.

Was ist der Unterschied zwischen Cloud- und Hybrid-Workload-Automation?

Cloud Workload Automation (CWA) ist für Cloud-Umgebungen wie öffentliche, private und Multi-Cloud-Setups konzipiert. Sie hilft, Aufgaben auf verschiedenen Cloud-Plattformen zu automatisieren. Diese Art der Automatisierung funktioniert gut mit der flexiblen Natur von Cloud-Ressourcen, das heißt, sie kann sich gut anpassen, wenn der Bedarf steigt oder sinkt. CWA ist nützlich für Unternehmen, die vollständig in der Cloud sind oder in die Cloud wechseln. Sie überschneidet sich auch mit Cloud-Orchestrierung, die sich darauf konzentriert, mehrere Cloud-Dienste und Workflows zu koordinieren, damit sie effizient zusammenarbeiten.

Hybrid Workload Automation (HWA) befasst sich mit Cloud- und On-Premises-Umgebungen (wie einem Büro oder Rechenzentrum). Sie hilft, Aufgaben in beiden Bereichen zu verwalten und verknüpft traditionelle Rechenzentrumsarbeit mit Cloud-Diensten.

HWA ist unerlässlich für Unternehmen mit sowohl On-Premises-Systemen als auch Cloud-Diensten. Sie ist besonders nützlich, wenn einige Daten oder Programme aus Gründen wie Sicherheitsvorschriften, Leistung, Kosten oder Sicherheit on-premises bleiben müssen, das Unternehmen aber auch Cloud-Technologie nutzt.

Diese Art der Automatisierung verbindet und organisiert Ressourcen und Aufgaben über traditionelle IT-Umgebungen und cloudbasierte Systeme hinweg. Weitere Informationen finden Sie unter den Top-Hybrid-Cloud-Job-Schedulern.

Top Cloud-Workload-Automation-Software

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

Top 7 Cloud-Workload-Automation-Anwendungsfälle

1. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Nichteinhaltung von Compliance mit Datenschutzbestimmungen kann zu Geldstrafen und einer Schädigung des Rufs eines Unternehmens führen. Hybrid- und Cloud-Workload-Automation-Tools helfen Unternehmen, Daten zu speichern, zu klassifizieren und zu nutzen.

Regelmäßig geplante Aufgaben für Sicherheitsaudits, Compliance-Prüfungen und Updates können automatisiert werden, wodurch sichergestellt wird, dass diese kritischen Aktivitäten konsistent und zuverlässig durchgeführt werden, und so das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Strafen bei Nichteinhaltung verringert wird.

Im Jahr 2025 führte die Europäische Kommission ein Cloud-Souveränitäts-Framework ein, das Cloud-Dienste nach digitaler Souveränität bewertet, und nutzte es, um einen öffentlichen Auftrag im Wert von 180 Millionen Euro zu vergeben. Frameworks wie dieses drängen regulierte Unternehmen dazu, zu automatisieren, wo Workloads ausgeführt werden, wobei sensible Daten in konformen oder souveränen Regionen verbleiben, während andere Workloads zu globalen Ressourcen geleitet werden.²

Praxisbeispiel zur Compliance

BlueBay Asset Management, ein Finanzinvestitionsunternehmen mit Sitz im Vereinigten Königreich, implementierte erfolgreich ActiveBatch Workload Automation, um das Job-Scheduling zu zentralisieren und die Systemleistung zu verbessern.

Die Lösung ermöglichte es ihnen, kritische Geschäftsprozesse zu automatisieren, wie z. B. Risikobewertung und Updates der Handelssoftware, SSRS-Berichterstattung sowie IT-Betrieb und Infrastrukturmanagement. BlueBay erzielte Kosteneinsparungen, verbesserte Compliance und erhöhte Transparenz in ihren Workflows.³

Datenresidenzregeln erfordern, dass einige Workloads in bestimmten Rechtsräumen bleiben. Im Jahr 2025 formalisierte die Europäische Kommission solche Anforderungen mit einem Cloud-Souveränitäts-Framework, das Cloud-Dienste nach digitaler Souveränität bewertet, und nutzte es, um einen öffentlichen Auftrag im Wert von 180 Millionen Euro zu vergeben, was regulierten Sektoren wie Finanzdienstleistungen einen Standard bietet, an dem die Platzierung automatisiert werden kann.²

2. Cloud-Bereitstellung

Wenn ein Unternehmen virtuelle Server nutzt, nimmt das manuelle Konfigurieren und Bereitstellen von Diensten viel Zeit in Anspruch. Dies kann zu geringer Leistung und hohen Kosten führen. Cloud-Automatisierungstools erstellen Vorlagen und geben vor, wie die Konfiguration virtueller Server erfolgen sollte.

Praxisbeispiel zur Cloud-Bereitstellung

Amazon verlagerte seine Betriebsabläufe im Jahr 2010 in die Cloud und profitierte in vielen Diensten von der Cloud-Automatisierung. Das Unternehmen automatisierte sein Bereitstellungssystem in der Cloud und steuerte die Skalierungskapazität effizient. ⁴

3. Anwendungsbereitstellung

Hybrid- und Cloud-Automatisierung verkürzt Release-Zyklen und macht Bereitstellungen zuverlässiger, sodass sich das Entwicklungsteam auf die Erstellung neuer Funktionen und die Verbesserung der Anwendung konzentrieren kann, anstatt Zeit mit sich wiederholenden Bereitstellungsaufgaben zu verbringen.

HWA- und CWA-Tools reduzieren auch Fehler, die durch manuelle Eingriffe verursacht werden; Unternehmen können den Prozess effizienter, zuverlässiger und schneller gestalten, was zu schnelleren Releases, Kosteneinsparungen und verbesserter Anwendungsqualität führt.

Praxisbeispiel zur Anwendungsbereitstellung

AXA Schweiz verlagerte seine Anwendungen zu OpenShift auf Azure, aber diese containerisierten Apps waren weiterhin auf Daten angewiesen, die auf dem Mainframe gespeichert waren. Aus diesem Grund nutzte das Versicherungsunternehmen Stonebranch UAC mit OpenShift, um containerbasierte Anwendungen bereitzustellen und den Datenfluss in seiner Hybridumgebung zu orchestrieren.⁵

Ergebnisse:

• Container-Apps laufen auf OpenShift, zentral orchestriert von UAC.
• Das myAXA-Portal ermöglicht Agenten und Kunden den sicheren Zugriff auf Dokumente, Rechnungen und persönliche Daten.
• AXA meldete eine schnellere Migration.

4. Monitoring, Behebung und Selbstheilung

Hybrid- und Cloud-Automatisierungstools können verwendet werden, um ein automatisiertes Monitoring von Anwendungen und Infrastruktur einzurichten. Cloud-Automatisierungstools können gezielt Daten zu verschiedenen Metriken wie CPU-Auslastung, Netzwerkverkehr, Speicherplatz und mehr über alle Ressourcen in der Cloud-Umgebung erfassen. Diese Daten können verwendet werden, um die Leistung und den Zustand von Anwendungen und Infrastruktur zu analysieren.

Automatisierte Monitoring-Systeme können Echtzeiteinblicke in den Betrieb des Systems bieten und ermöglichen es, Anomalien zu erkennen, sobald sie auftreten. Sie sind in der Lage, Warnmeldungen basierend auf vordefinierten Bedingungen zu generieren und die verantwortlichen Teams sofort zu benachrichtigen, wenn ein Problem auftritt.

Bei der Behebung können Cloud-Automatisierungstools vordefinierte Aktionen basierend auf bestimmten Bedingungen ausführen. Wenn beispielsweise ein Server ausfällt, kann das Tool automatisch einen neuen Server starten, um die Kontinuität des Dienstes sicherzustellen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Auswirkungen von Problemen minimiert werden und Dienste für Benutzer verfügbar bleiben.

Mit Infrastructure as Code (IaC) können Sie außerdem einen versionierten „Soll-Zustand“ Ihrer Infrastruktur pflegen. Wenn Abweichungen von diesem Soll-Zustand erkannt werden, kann das System automatisch korrigiert werden, um diesen Zustand wiederherzustellen. Dies erleichtert die Pflege konsistenter Umgebungen und verringert das Risiko von Konfigurationsdrift.

Automatisierte Behebung kann auch im Sicherheitskontext eingesetzt werden. Wenn eine potenzielle Sicherheitsbedrohung erkannt wird, kann das System sofort Maßnahmen ergreifen, wie z. B. ein kompromittiertes System zu isolieren oder einen erforderlichen Patch anzuwenden.

AWS Security Hub beispielsweise korreliert Sicherheitsergebnisse in einer Umgebung und kann diese Reaktionen automatisch auslösen; SentinelOne schloss sich 2025 als Launch-Partner an und integrierte sich über mehr als 20 AWS-Dienste, um Erkennung und Reaktion zu automatisieren.⁶

KI-Agenten erweitern die Automatisierung über die feste, regelbasierte Behebung hinaus. Diese Systeme antizipieren potenzielle Ausfälle und passen Abläufe wie Workload-Platzierung, Ressourcenzuweisung und Wiederherstellung basierend auf Echtzeitbedingungen an, mit begrenztem menschlichem Eingriff.

Finden Sie heraus, welche Anbieter solche KI-Funktionen in ihre Plattformen integrieren.

Praxisbeispiel zur Behebung

Die Salling Group riskierte, dass falsche Waren in die Filialen gelangten, wenn manuelle Prognosen und Nachbestellungen fehlschlugen. Sie ersetzten ihren alten Scheduler durch RunMyJobs, um Transparenz in der Lieferkette und Fehlerwarnungen zu erhalten.⁷

RMJ fügte 15 Überwachungs-Checkpoints mit Echtzeit-Dashboards und einer Behebung auf Job-Ebene hinzu, die Jobs neu startet und Fehler selbstständig markiert – ein Selbstheilungselement auf Workflow-Ebene, nicht auf Infrastrukturebene.

Ergebnisse:

• Fehlerhafte Stammdaten werden sofort erkannt und auf Datenbankebene geprüft.
• Laufzeitanomalien lösen Warnmeldungen aus; ein einstündiger Job, der drei Stunden läuft, wird anhand historischer Basiswerte erkannt.
• Ausgelagerter 24/7-Scheduling-Support wurde größtenteils eingestellt, was Kosten senkte, da nichttechnisches Personal es intern ausführen kann.
• Die Genauigkeit von Prognosen und Nachbestellungen verbesserte sich durch konsistente End-to-End-Automatisierung.
• Mitarbeiter erkennen Probleme frühzeitig, mit weniger manuellem Aufwand und Ausfallzeiten.

5. Scheduling und Ressourcenmanagement

Durch seine intelligenten Scheduling-Funktionen stellt die Hybrid- & Cloud-Workload-Automation sicher, dass Aufgaben zu optimalen Zeiten und unter vordefinierten Bedingungen ausgeführt werden. Beispielsweise kann ein Unternehmen, das große Datenmengen über Nacht verarbeitet, diese Workloads außerhalb der Spitzenzeiten planen, um Kosten durch Workload-Automation oder Job-Scheduling-Software zu senken. Dies ist vergleichbar mit einem Fertigungsprozess, bei dem Aufgaben basierend auf ihren Abhängigkeiten geplant werden, um den Durchsatz zu maximieren und Leerlaufzeiten zu minimieren.

Cloud-Kostenmanagement (FinOps) kann in Scheduling und Ressourcenmanagement integriert werden. Automatisierung kann Ressourcen dynamisch skalieren, richtliniengesteuerte Orchestrierung durchsetzen und ungenutzte oder nicht ausgelastete Instanzen herunterfahren, wodurch Verschwendung reduziert und Cloud-Ausgaben gesenkt werden.

Praxisbeispiel zu Scheduling und Ressourcenmanagement

RS Components betrieb einen veralteten Job-Scheduler mit einer ganztägigen Latenz, der Lieferkettenaufgaben über Zeitzonen hinweg nicht koordinieren konnte, als das Unternehmen expandierte. RS Components verlagerte die gesamte End-to-End-Lieferkettenplanung auf RunMyJobs und nutzte eine wiederverwendbare Automatisierungsvorlage, die in jedem Land und jeder Zeitzone funktionierte.⁸

Ergebnisse:

• Positiver ROI innerhalb des ersten Jahres, danach Ausrollung in der gesamten Region Asien-Pazifik.
• Der Zyklus von Bestellung bis Verpackung dauert jetzt unter 20 Minuten, Web-Bestellungen etwa 3 Minuten.
• Ging innerhalb einer knappen Übergangsfrist von 3 Monaten nach einem 7-tägigen Pilotprojekt live.
• Holt zuvor ausgelagertes Scheduling zurück ins Unternehmen und senkt Kosten.

6. Verbesserung der Skalierbarkeit

Eine der Hauptanwendungen der Hybrid- & Cloud-Workload-Automation in Bezug auf Skalierbarkeit ist die Fähigkeit, Ressourcen dynamisch basierend auf Echtzeitnachfrage zuzuweisen. In einem Szenario, in dem ein Unternehmen schwankende oder unvorhersehbare Workloads erlebt, kann die manuelle Skalierung von Ressourcen langsam und ineffizient sein. Hybrid-Workload-Automation-Tools können Ressourcen je nach aktuellem Workload automatisch hoch- oder herunterskalieren.

Eines der besten Beispiele dafür, wie sich Hybrid- & Cloud-Workload-Automation auf die Effizienz auswirken kann, sind Ereignisse wie Black Friday oder Cyber Monday. E-Commerce-Unternehmen können diese Tools beispielsweise nutzen, um Ressourcen dynamisch hochzuskalieren, um die hohe Last zu bewältigen, und sie dann wieder herunterzuskalieren, wenn sich die normalen Verkehrsmuster wieder einstellen. Diese Flexibilität gewährleistet ein Kundenerlebnis bei gleichzeitiger Optimierung der Cloud-Ausgaben.

Praxisbeispiel zur Skalierbarkeit

Da es an zentralem Management mangelte, führte ACES ActiveBatch ein, um Tausende plattformübergreifender, ereignisgesteuerter Workflows zu orchestrieren. Dies ermöglicht es ihnen, Job-Volumen und Durchsatz über Hybridsysteme hinweg zu skalieren – anders als beim elastischen Compute-Autoscaling.⁹

Ergebnisse:

• 1000 % Steigerung der täglichen Jobs, von unter 100 auf Tausende pro Tag.
• 60x schnellere Verarbeitung, von mehreren Stunden auf Minuten.
• Daten und Berichte werden jetzt zwischen On-Premises-Systemen, Cloud-Plattformen und Drittanbietern ausgetauscht.
• Ereignisgesteuerte Workflows verkürzen die Wartezeit zwischen Jobs und verbessern die Zuverlässigkeit.
• Sicherungen und Archivierung sind automatisiert und eliminieren manuelle Arbeit.
• Es wurde so viel Zeit eingespart, dass ACES wahrscheinlich auf eine zusätzliche Stelle verzichten konnte.

7. Automatisierung anderer manueller Aufgaben in der Cloud

Manuelle Aufgaben sind anfällig für menschliche Fehler und können zu erheblichen Verlusten für Unternehmen führen. Hybrid- und Cloud-Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, manuelle und mühsame Aufgaben in einer Cloud-Umgebung zu automatisieren. HWA- und CWA-Tools kodifizieren Workloads in der Cloud und ermöglichen es dem Tool, sie in Zukunft zu wiederholen.

Hybrid- und Cloud-Automatisierung beseitigt fehleranfällige Praktiken und beschleunigt Workload-Prozesse. Basierend auf vordefinierten Geschäftsregeln können Cloud-Automatisierungstools Abweichungen erkennen (z. B. SLA-Verletzungen oder Überschreitungen von Kostenschwellenwerten) und den Benutzer darüber benachrichtigen. Durch die Automatisierung von Workloads in der Cloud können Unternehmen ihre Workflows schnell, sicher und zuverlässig verwalten.

Teams nutzen KI-Coding-Assistenten, um diese Automatisierung selbst zu entwerfen, und erzeugen einen ersten Entwurf von Terraform- oder Ansible-Konfigurationen, den Ingenieure dann prüfen und anpassen, was Migrationen beschleunigt und den manuellen Aufwand für sich wiederholendes Skripting reduziert.

Praxisbeispiel zur Cloud-Automatisierung

Netflix automatisierte einen wesentlichen Teil seines DevOps in der Cloud und gewann Flexibilität bei der Veröffentlichung neuer Änderungen an seiner Website.¹⁰ Bei Problemen mit den Änderungen auf der Website kehren Benutzer zu früheren Versionen zurück und können dank Cloud-Automatisierung ohne Unterbrechung weiterschauen.

Was sind die wichtigsten Vorteile der Cloud-Workload-Automation?

Laut McKinsey hilft die Automatisierung von Workflows in Cloud-Diensten Unternehmen, Flexibilität zu gewinnen, und erspart ihnen Zeit, Aufwand und Kosten für manuelle Aufgaben.¹¹.

• Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung: Automatisierte Cloud-Umgebungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe zu skalieren. Durch die Automatisierung der Ressourcenbereitstellung und -skalierung können sich Unternehmen schnell an schwankende Nachfrage anpassen, ohne manuell eingreifen zu müssen, wodurch optimale Leistung zu Spitzenzeiten sichergestellt und unnötige Kosten in Zeiten geringer Nutzung vermieden werden.
• Verbesserte Zuverlässigkeit und reduzierte Ausfallzeiten: Automatisierung kann die Systemzuverlässigkeit verbessern, indem routinemäßige Wartung verwaltet und Failover-Prozesse orchestriert werden, wodurch menschliche Fehler reduziert werden. Automatisierte Prozesse unterstützen auch die Notfallwiederherstellung, indem Workloads und Daten über Regionen hinweg repliziert werden, um die Geschäftskontinuität im Fehlerfall sicherzustellen.
• Verbesserte Sicherheit und Compliance: Cloud-Automatisierung trägt dazu bei, Sicherheits- und Compliance-Richtlinien konsistent durchzusetzen. Mit automatisierten Schwachstellenscans, Konfigurationsmanagement und Zugriffskontrolle können Unternehmen die Einhaltung von Branchenvorschriften überwachen und Risiken minimieren, sodass sich Teams auf proaktive Sicherheitsverbesserungen statt auf reaktive Aufgaben konzentrieren können.
• Beschleunigte Markteinführung: Durch die Automatisierung der Bereitstellung und Verwaltung von Infrastruktur ermöglicht Cloud-Automatisierung DevOps- und CI/CD-Praktiken und verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um neue Produkte oder Funktionen auf den Markt zu bringen. Schnellere, automatisierte Test- und Bereitstellungszyklen ermöglichen schnelle Iteration und Innovation und versetzen Unternehmen in die Lage, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren.
• Kosteneinsparungen und Ressourcenoptimierung: Automatisierung in der Cloud ermöglicht eine optimierte Ressourcenzuweisung, wodurch ungenutzte Ressourcen und Überbereitstellung reduziert werden. Automatisches Herunterfahren nicht wesentlicher Workloads und Echtzeitanpassung von Ressourcen basierend auf der Nachfrage können zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und gleichzeitig einen klaren, zentralisierten Überblick über die Ressourcennutzung für verbesserte Budgetierung und Prognosen bieten.

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Weiterführende Literatur

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

• Für Unternehmens-Workloads: Top-Hybrid-Cloud-Job-Scheduler
• Für Unternehmen, die auf SAP angewiesen sind: Top-SAP-Job-Scheduling-Software
• Für kleine Unternehmen mit einfachem Automatisierungsbedarf: Top-Open-Source-Job-Scheduler & WLA-Tools
• Für allgemeine Workload-Automation: Top 7+ Workload-Automation-Tools

FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{Top 10 Cloud-Workload-Automation-Software & 7 Anwendungsfälle}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/cloud-workload-automation}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 21. Juli 2026}
}

Änderungsprotokoll

10 Aktualisierungen

1. 202514. Apr

   Ein Abschnitt „Was ist Cloud Workload Management“ wurde zur Einleitung hinzugefügt.

2. 202414. Nov

   McKinsey-Zitat aus der Einleitung entfernt.

3. 202311. Dez

   Die Einleitung wurde mit neuen Zitaten von Statista und McKinsey aktualisiert.

4. 5. Dez

   Ein Abschnitt zum Vergleich von Cloud- und Hybrid-Workload-Automatisierung wurde hinzugefügt.

5. 2. Aug

   Der Abschnitt „Automatisierung anderer manueller Aufgaben in der Cloud“ wurde hinzugefügt.

6. 1. Aug

   Ein neuer Anwendungsfall, „Planung und Ressourcenmanagement“, wurde dem Abschnitt „6 Anwendungsfälle der Cloud-Workload-Automatisierung“ hinzugefügt.

7. 28. Jul

   Redwood Cloud Management Platform wurde im gesponserten Inhalt durch ActiveBatch ersetzt.

8. 19. Apr

   Redwood's Cloud Management Platform wurde der Produktliste hinzugefügt.

9. 28. Mär

   Redwood's Cloud Management Platform aus dem Netflix-Beispiel entfernt.

10. 202213. Jun

    Ein Whitepaper-Download-Link wurde am Ende des Artikels hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

2025 State of the Cloud Report | Flexera

2.

Sovereign Cloud Framework explained

3.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

4.

Edge IP Restricted | eplexity.com | Cloudflare

5.

AXA Switzerland: Automation in a Hybrid IT Environment

6.

SentinelOne Debuts as Launch Partner for new AWS Security Hub at re:Inforce 2025 | SentinelOne

SentinelOne

7.

Salling Group Case Study

8.

https://www.redwood.com/resource/rs-components-case-study-2/

9.

ACES Achieves Improved Productivity And Resource Savings With ActiveBatch IT Automation

10.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

11.

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

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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