Cloud Computing

Entstehung und Beteiligte

Cloud Computing verbindet ältere Ideen aus Timesharing, Utility Computing, Virtualisierung und verteilten Rechenzentren. Amazon Web Services startete 2006 S3 und EC2, Google und Microsoft folgten. NIST veröffentlichte 2011 eine bis heute verbreitete Definition.

Welches Problem sollte gelöst werden?

Unternehmen mussten Server lange vorab kaufen, installieren und für Lastspitzen dimensionieren. Cloudmodelle sollten Ressourcen über Netzzugriff bedarfsgerecht, messbar und automatisiert bereitstellen.

Technische Hürden und Lösungen

Mandantentrennung, Abrechnung, API-Steuerung und weltweite Ausfallsicherheit mussten zuverlässig funktionieren. Abhängigkeit von Anbieter, Datenstandort, Kostenkontrolle und geteilte Verantwortung bleiben zentrale Risiken.

Standardisierung und Einordnung

Cloud- und Plattformtechnik entstand aus Rechenzentrum, Virtualisierung, verteilten Systemen und automatisierter Softwareauslieferung. Die grundlegenden Probleme sind nicht neu: Ressourcen müssen geteilt, Ausfälle abgefangen, Änderungen reproduzierbar und Lastspitzen bewältigt werden. Neu ist die hohe Automatisierung und die Möglichkeit, Infrastruktur über Programmierschnittstellen in kurzer Zeit zu erzeugen oder zu verwerfen.

Technik im praktischen Betrieb

Im praktischen Cloudbetrieb müssen Automatisierung und Kosten gemeinsam beobachtet werden. Ressourcen entstehen schnell, verschwinden aber nicht immer automatisch. Tags, Limits, Richtlinien und getrennte Konten oder Projekte schaffen Verantwortlichkeit. Verfügbarkeit sollte über mehrere Fehlerdomänen geplant und mit realen Wiederanlaufproben belegt werden. Ein Anbieter übernimmt Gebäude, Hardware und Teile der Plattform; Konfiguration, Identitäten, Daten, Anwendungen und Backups bleiben je nach Dienstmodell ganz oder teilweise beim Kunden.

Warum das Thema heute noch relevant ist

Viele Cloudbegriffe klingen neu, beschreiben aber bekannte verteilte Systeme unter stärkerer Automatisierung. Die Geschichte hilft, Marketing und Architektur zu trennen. Ein Dienst bleibt von Netz, Speicher, Konsens und Identitäten abhängig, auch wenn diese Schichten nicht sichtbar sind. Betreiber sollten deshalb Ausfallmodelle, Datenexport und Abhängigkeiten dokumentieren. Je bequemer ein verwalteter Dienst ist, desto wichtiger wird die Frage, welche Kontrolle bewusst an den Anbieter abgegeben wurde.

Daten und Meilensteine

• 2006 startet AWS S3 und EC2.
• NIST unterscheidet IaaS, PaaS und SaaS.
• Public, Private, Community und Hybrid Cloud sind Bereitstellungsmodelle.
• Cloud bedeutet nicht automatisch hochverfügbar oder günstiger.

Was ist Cloud Computing?

Cloud Computing (NIST-Definition) stellt IT-Ressourcen – Rechenleistung, Speicher, Netzwerke, Datenbanken, KI-Services – on-demand über das Internet bereit. Kerncharakteristika: On-Demand Self-Service, Broad Network Access, Resource Pooling (Mandantenfähigkeit), Rapid Elasticity (skaliert in Sekunden) und Measured Service (Pay-per-use).

Die drei Anbieter (CSPs) mit ~65% Marktanteil: AWS (Amazon Web Services, ~33%), Microsoft Azure (~22%), Google Cloud Platform (~12%).

Servicemodelle: IaaS, PaaS, SaaS

• IaaS (Infrastructure as a Service): Virtualisierte Infrastruktur – VMs, Storage, Netzwerk. Du konfigurierst OS, Runtime, App selbst. Maximale Kontrolle. Beispiele: AWS EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine.
• PaaS (Platform as a Service): Managed Plattform – OS, Runtime, Middleware übernimmt der Anbieter. Du deployst nur deine App und Daten. Weniger Betriebsaufwand. Beispiele: Heroku, Vercel, AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service.
• SaaS (Software as a Service): Fertige Software. Du nutzt die Anwendung, der Anbieter betreibt alles. Keine eigene Installation. Beispiele: Microsoft 365, Salesforce, Slack, Gmail.
• FaaS/Serverless: Functions as a Service – du deployst nur Funktionscode, Skalierung automatisch. AWS Lambda, Azure Functions.

Cloud-Deployment-Modelle

Public Cloud: Ressourcen im Rechenzentrum des CSP, geteilt mit anderen Kunden (logisch isoliert). Günstig, skalierbar. Private Cloud: Eigene Cloud-Infrastruktur nur für ein Unternehmen – on-premises oder bei CSP. Höhere Sicherheit, mehr Kontrolle, aber teurer. Hybrid Cloud: Kombination aus public und private – typisch für regulierte Branchen. Multi-Cloud: Mehrere CSPs parallel (AWS + Azure) für Resilienz und Vermeidung von Vendor Lock-in.