Dynatrace-Studie
Herausfordernde Komplexität der Multi-Cloud
Durchschnittlich acht Lösungen, um Multi-Cloud-Umgebungen zu verwalten? Das scheint in vielen Unternehmen Realität zu sein, wie eine aktuelle Studie von Dynatrace nahelegt.
Bei der weltweiten Umfrage im Auftrag von Dynatrace wurden 1.300 CIOs und leitende IT-Experten im Bereich Infrastruktur-Management befragt – darunter 600 aus Europa. Bezogen auf die deutschen Studienteilnehmer nutzen alle Befragten (100 Prozent) eine Multi-Cloud-Umgebung; dabei seien durchschnittlich jeweils sechs verschiedene Plattformen im Einsatz. Dazu gehören Amazon Web Services (62 Prozent), Microsoft Azure (38 Prozent), Google Cloud (23 Prozent) und IBM Red Hat (11 Prozent).
Für das Infrastruktur-Monitoring verwenden die Unternehmen demnach im Schnitt acht verschiedene Lösungen, um Multi-Cloud-Umgebungen zu verwalten. Das empfinden 55 Prozent der deutschen Befragten als erschwerend im Hinblick auf die Optimierung der Infrastruktur-Performance und des Ressourcenverbrauchs. Zudem glauben 48 Prozent der IT-Führungskräfte, dass herkömmliche Lösungen für Infrastruktur-Monitoring bei Multi-Cloud und Kubernetes nicht mehr geeignet seien.
„Multi-Cloud-Strategien sind entscheidend, um mit dem rasanten Tempo der digitalen Transformation Schritt zu halten – aber die Teams haben Schwierigkeiten, die Komplexität zu bewältigen, welche diese Umgebungen mit sich bringen“, sagt Bernd Greifeneder, Gründer und Chief Technology Officer bei Dynatrace. „Die Abhängigkeiten nehmen exponentiell zu, angetrieben durch eine schnellere Bereitstellungsfrequenz und Cloud-native Architekturen, die zu ständigen Veränderungen führen. Open-Source-Technologien verkomplizieren dies, indem sie den Teams noch mehr Daten liefern. Erschwerend kommt hinzu, dass jeder Cloud-Service oder jede Cloud-Plattform eine eigene Monitoring-Lösung hat.“ Dies habe zur Folge, dass sich Teams Erkenntnisse aus jeder Lösung manuell extrahieren müssen und „mit Daten aus anderen Dashboards zusammenfügen.“
Ein weiterer Aspekt sind blinde Flecken bei der Observability. Hier sehen 56 Prozent der befragten IT-Führungskräfte aus Deutschland, dass diese zu einem Risiko werden könnten; Teams hätten keine einfach Möglichkeit, die Infrastruktur durchgängig zu überwachen. Einen Großteil ihrer Zeit (42,5 Prozent) verwenden IT-Teams demnach mit manuellen Routinearbeiten, um Systeme am Laufen zu halten.
„Mit automatischer, kontinuierlicher Erkennung und Instrumentierung können Teams den manuellen Aufwand reduzieren und gleichzeitig die End-to-End-Observability in ihren hybriden Multi-Cloud-Umgebungen aufrechterhalten. Observability allein ist jedoch nicht genug. Man braucht auch Zugang zu präzisen Antworten, die den Teams helfen, ihre Umgebungen effektiv und effizient zu optimieren. Herkömmliche Ansätze können hier nicht mithalten, da sie stark auf manuellen Prozessen basieren. Unternehmen benötigen einen intelligenteren Ansatz, der KI, Automatisierung und End-to-End-Observability kombiniert“, so Greifeneder.
Und so sind auch 60 Prozent der IT-Führungskräfte der Meinung, dass herkömmliche Ansätze für Infrastruktur-Monitoring abgelöst werden müssen durch eine Lösung, die eine durchgängige Observability in Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht.
Zur Methodik: Die Studie basiert auf einer weltweiten Umfrage unter 1.300 CIOs und leitenden IT-Experten, die in großen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern für Infrastruktur-Management zuständig sind. Sie wurde von Coleman Parkes durchgeführt und von Dynatrace in Auftrag gegeben. Die Stichprobe umfasst 600 Befragte in Europa, 250 im asiatisch-pazifischen Raum, 200 in den USA, 150 im Nahen Osten und 100 in Lateinamerika.
