Die Zukunft der Cloud ist dezentral
Distributed-Multi-Cloud unter der Lupe
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Kontrolle über das API-Durcheinander
Nun mag man denken, dass die Container-Technik oder auch Kubernetes Ansätze sind, um diesem API-Chaos entgegenzuwirken. Denn das Beherrschen der Dezentralität ist letztendlich das Einzige, was ein gewisses Maß an Sicherheit garantiert – vor alle dann, wenn viele Nutzer in unterschiedlichen Regionen tätig sind, ihre Standorte und damit auch die URLs wechseln.
Der Ruf nach Container und/oder Kubernetes ist auch nicht per se falsch. Schließlich sind sie probate Mittel, um Interoperabilität zwischen den Cloud-Welten herzustellen. Vor allem Container sorgen mit zentralen Komponenten dafür, dass Anwendungen weitgehend unabhängig von der jeweiligen Umgebung funktionieren, indem sich containerisierte Applikationen auf verschiedene Cloud-Plattformen verschieben lassen. Und auch aus dem Kubernetes-Umfeld gibt es entsprechende Beispiele. Beide greifen bei manchen Nutzerszenarien jedoch zu kurz.
Ein Schritt zurück für die Draufsicht
Die Lösung ist deshalb, zunächst Abstand zu gewinnen, den Anwendungsfall aus der Ferne zu betrachten und erst dann zu bestimmen, welche APIs und Funktionen für eine Anwendung wirklich wichtig sind. Den IT-Designer, -Architekten und -Entwickler zeigt sich so, dass Anwendungen immer dann Daten auf lokaler Ebene – etwa mit Maschinen in der Fabrik selbst oder mit kleineren Rechenzentren mit lokalen APIs – austauschen, wenn lokale Sensordaten essenziell werden.
Und genau deshalb wird die Distributed-Multi-Cloud zu einem Zukunftsmodell der Cloud sein und deshalb öffnet sich nun auch ein Marktriese wie AWS. Andere werden folgen. Denn die Distributed-Multi-Cloud schafft Zusammenhänge und sorgt dafür, dass man dezentrale Cloud-Anwendungen nicht nur versteht, sondern sie sich vor allem abbilden und überwachen lassen.
Wie ein Distributed-Multi-Cloud-Modell zum Einsatz kommt, hängt von der zu lösenden Aufgabe ab. Bedarf findet man bereits in der Logistik, der Medizintechnik, der Produktion, dem Maschinenbau und im Einzelhandel. Das Distributed-Multi-Cloud-Modell ist vor allem für Anwendungen von Bedeutung, die ein gewisses Maß an Echtzeitverarbeitung erfordern, da es Daten in Millisekunden verarbeiten kann, während eine zentrale, eventuell weit entfernte Cloud dafür mehrere Sekunden braucht. Das Modell unterstreicht allerdings auch, dass die leistungsfähigen APIs direkt vor Ort nötig sind.
Silvio Kleesattel ist Technology und Innovation Lead bei Skaylink.
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