Cloud-Migration: Warum sich der Wechsel in die Cloud lohnt – Vorteile, Strategien & Best Practices 

Cloud-Technologien als strategischer Vorteil: Warum Unternehmen jetzt migrieren sollten 

Die Migration in die Cloud ist längst nicht mehr nur ein Trend, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen. Die Hauptgründe für diesen Wandel sind vor allem der ökonomische Druck und die zunehmende Komplexität von Innovationsprojekten. Beide Faktoren unterstreichen die enormen Vorteile moderner Cloud-Plattformen. 

Durch die Vielzahl an Platform-as-a-Service (PaaS)- und Software-as-a-Service (SaaS)-Diensten lassen sich Kosten erheblich senken, da viele Aufgaben – von Infrastruktur-Management bis hin zu Sicherheitsupdates – automatisiert ablaufen. Moderne Cloud-Architekturen ermöglichen zudem eine höhere Skalierbarkeit, geringeren Administrationsaufwand und eine verbesserte Sicherheit. 

Doch warum genau lohnt sich der Umstieg? Schauen wir uns einige Schlüsselszenarien an. 

Szenario 1: Big Data, AI & Machine Learning in der Cloud: Neue Chancen für datengetriebene Geschäftsmodelle 

Es ist heute kaum möglich, alle zukünftigen Anwendungsfälle für Daten vorherzusehen. Die Cloud bietet jedoch die Möglichkeit, Daten langfristig und kosteneffizient zu speichern, um sie für zukünftige Innovationen zu nutzen. Durch flexible Speicherlösungen lassen sich große Datenmengen sicher und skalierbar verwalten, sodass sie für spätere Analysen, Automatisierungen oder neue Technologien verfügbar bleiben. 

Beispielsweise können Unternehmen Terabytes an Daten in Cloud-Archivspeichern für weniger als 1 € pro Monat pro Terabyte speichern. Die Abrufzeiten variieren je nach Speicherklasse und Anbieter: 

• Amazon S3 Glacier Deep Archive: Abrufzeiten zwischen 12 und 48 Stunden. 

• Azure Archive Storage: Abrufzeiten in der Größenordnung von Stunden. 

• Google Cloud Archive Storage: Kosteneffiziente Langzeitspeicherung mit Abrufzeiten von Minuten bis Stunden. 

Durch Techniken wie Lifecycle-Management, Archivierung und die Wahl geeigneter Speicherklassen können Unternehmen die Kosten weiter senken und gleichzeitig sicherstellen, dass Daten bei Bedarf verfügbar sind. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen mit wachsendem Datenbestand und unvorhersehbaren zukünftigen Anforderungen. 

Doch das langfristige Speichern von Daten allein reicht nicht aus – der wahre Wert liegt in der Verknüpfung mit zukünftigen Technologien, die sich dynamisch an neue Trends anpassen können. Cloud-native Plattformen wie Snowflake, Databricks und Google BigQuery integrieren zunehmend Künstliche Intelligenz (AI), Machine Learning (ML) und Automatisierung, um aus gespeicherten Daten neue Erkenntnisse und Geschäftsmodelle zu generieren. 

• Snowflake bietet mittlerweile eine native AI- und ML-Integration, um direkt auf gespeicherten Daten prädiktive Analysen und Automatisierungen durchzuführen. 

• Databricks kombiniert Data Lakehouse-Technologien mit Generative AI und Large Language Models (LLMs), um unstrukturierte und strukturierte Daten effizient für AI-Anwendungen nutzbar zu machen. 

• Google BigQuery ML ermöglicht es Unternehmen, direkt in der Datenbank Machine-Learning-Modelle zu trainieren und zu deployen, ohne dass Daten verschoben werden müssen. 

• AWS Sagemaker und Azure Machine Learning bieten eine enge Verzahnung mit Cloud-Speichern, um AI-Modelle direkt auf historischen und Echtzeit-Daten auszuführen. 

Diese Entwicklungen zeigen, dass sich Daten nicht nur für zukünftige Anwendungen speichern, sondern aktiv in moderne Cloud-Technologien integrieren lassen. Neue Trends wie AI-gestützte Prozessautomatisierung, Data Mesh-Architekturen oder multimodale Datenanalysen sind ausschließlich in der Cloud in dieser Form möglich, da sie eine skalierbare, zentrale Infrastruktur mit direktem Zugang zu leistungsfähiger Compute-Power benötigen. 

Unternehmen, die heute in Cloud-basierte Datenspeicherung und -verarbeitung investieren, schaffen sich somit nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern auch eine zukunftssichere Basis für die nächste Generation datengetriebener Innovationen. 

Szenario 2: (On-Demand-)Skalierbarkeit 

Cloud-Skalierbarkeit: IT-Ressourcen flexibel anpassen und Kosten senken 

Warum ist Skalierbarkeit in der Cloud ein Gamechanger für Unternehmen? 

Unternehmen entwickeln oft Datenlösungen für einzelne Standorte oder Abteilungen, die später global ausgerollt werden sollen. In einer klassischen IT-Infrastruktur müssten alle zukünftigen Kapazitätsbedarfe bereits vorab eingeplant werden, was oft zu Über-Provisionierung und hohen Fixkosten führt. Zudem fehlt in traditionellen Systemen die Flexibilität, um auf plötzliche Veränderungen im Datenaufkommen oder neue Geschäftsanforderungen zu reagieren. 

Was bedeutet On-Demand-Skalierbarkeit in der Cloud? 

In der Cloud hingegen lassen sich Ressourcen dynamisch anpassen – sowohl nach oben als auch nach unten. Dies ermöglicht: 

• Bedarfsgerechte Skalierung statt teurer Vorabinvestitionen, sodass Unternehmen nur für benötigte Ressourcen zahlen. 

• Automatisierte Lastverteilung in Spitzenzeiten, um Engpässe zu vermeiden und eine gleichbleibend hohe Performance zu gewährleisten. 

• Pay-as-you-go-Modelle, bei denen ausschließlich die tatsächlich genutzten Ressourcen abgerechnet werden. 

Diese Vorteile bringt flexible Cloud-Skalierung für Unternehmen 

• Globale Verfügbarkeit ohne Infrastrukturaufwand: Unternehmen können neue Märkte erschließen und Datenlösungen weltweit bereitstellen, ohne eigene Rechenzentren aufbauen zu müssen. 

• Multi-Cloud- und Hybrid-Strategien: Cloud-Technologien ermöglichen eine Kombination aus lokaler Infrastruktur (On-Premises), Public Cloud und Private Cloud, wodurch Unternehmen eine maßgeschneiderte IT-Architektur aufbauen können. 

• Dynamische Skalierung für KI- und Analytik-Anwendungen: Besonders im Bereich Machine Learning (ML) und Generative AI erfordert das Training und Deployment von Modellen hochskalierbare Compute-Ressourcen – in der Cloud lassen sich Cluster innerhalb von Minuten hoch- und herunterskalieren. 

• Automatische Optimierung von Kosten und Performance: Durch intelligente Workload-Management-Funktionen können Cloud-Plattformen erkennen, welche Ressourcen tatsächlich genutzt werden, und nicht genutzte Instanzen herunterfahren, um Kosten zu sparen. 

• Einfache Integration neuer Technologien: Unternehmen können schnell auf neue technologische Entwicklungen reagieren, indem sie beispielsweise Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), Data Lakes oder Echtzeit-Streaming-Analytics (Databricks, Kafka, Flink) flexibel in ihre Architektur integrieren. 

Praxisbeispiele: Wie Unternehmen von Cloud-Skalierbarkeit profitieren 

Gerade für Unternehmen mit saisonalen Schwankungen, unvorhersehbarem Wachstum oder datenintensiven Anwendungen ist dies ein entscheidender Vorteil. Die Cloud bietet nicht nur flexible Skalierungsmöglichkeiten, sondern ermöglicht auch eine effizientere und intelligentere Nutzung von IT-Ressourcen, wodurch Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Innovationsprojekte ohne lange Vorlaufzeiten umsetzen können. 

Szenario 3: Warum Cloud-Plattformen Compute und Storage getrennt skalieren – und welche Vorteile das bringt 

Dieses Szenario ermöglicht im Prinzip Szenario 2 als zugrundeliegende Architektur. Doch die Trennung von Compute & Storage bringt weit mehr als nur Skalierungsvorteile – sie verändert grundlegend, wie moderne Datenarchitekturen aufgebaut und betrieben werden. 

Die Vorteile der Trennung von Compute und Storage in der Cloud 

Der größte Vorteil dieser Trennung liegt darin, dass Rechenkapazität (Compute) und Speicherplatz (Storage) unabhängig voneinander skaliert werden können. Das bedeutet: 

• Benötigen Sie mehr Rechenkraft, um komplexe Analysen oder Machine-Learning-Modelle zu verarbeiten? Kein Problem – ohne zusätzliche Lizenzen oder Speicherplatz zu erwerben. 

• Müssen Sie große Datenmengen speichern, aber nur selten abfragen? Sie können dies kosteneffizient tun, ohne mehr Rechenleistung bereitzustellen. 

• Traditionelle On-Premise-Systeme hingegen skalieren meist in beiden Dimensionen gleichzeitig, was zu ineffizienter Ressourcennutzung und höheren Kosten führt. 

• Kombination verschiedener Workloads mit dem gleichen Storager: AI und Relationale Engines handhaben Daten gurndlegend unterschiedlich. Durch eine saubere Trennung können unterschiedliche Compute-Ressourcne auf die gleiche Datengrundlage zurückgreifen und somit Synergien nutzen. 

• Bessere Performance durch parallele Verarbeitung: Da Rechen- und Speicherressourcen unabhängig voneinander verwaltet werden, können komplexe SQL-Analysen, ETL-Prozesse oder KI-Modelle schneller parallel verarbeitet werden. Plattformen wie AWS Redshift RA3, Snowflake oder Azure Synapse nutzen diese Architektur, um Daten direkt im Storage zu verarbeiten, ohne sie in teure Compute-Ressourcen laden zu müssen. 

• Höhere Datenverfügbarkeit & Resilienz: In klassischen Systemen kann ein Compute-Ausfall auch den Zugriff auf gespeicherte Daten beeinträchtigen. In der Cloud bleiben Daten jederzeit verfügbar, selbst wenn Compute-Ressourcen abgeschaltet oder neu gestartet werden. Dies ermöglicht eine bessere Geschäftskontinuität und reduzierte Ausfallzeiten.  

• Flexible Datenverarbeitung für Multi-Cloud-Strategien: Unternehmen, die mit Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Ansätzen arbeiten, profitieren besonders von dieser Architektur. Daten können in einem zentralen Cloud-Speicher abgelegt werden (z. B. AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake), während Compute-Engines aus verschiedenen Clouds darauf zugreifen. 

Szenario 4: SaaS & PaaS: Automatische Updates, höhere Sicherheit und weniger Ausfälle dank Cloud 

Warum SaaS & PaaS die IT-Welt revolutionieren 

Sowohl Software-as-a-Service (SaaS) als auch Platform-as-a-Service (PaaS) Lösungen bieten erhebliche Vorteile gegenüber traditionellen On-Premise-Systemen. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass diese Systeme in der Regel versionslos sind. Das bedeutet, dass Software-Updates, Fehlerbehebungen und allgemeine Wartungsarbeiten automatisch vom Anbieter durchgeführt werden, wodurch manuelle Eingriffe und geplante Ausfallzeiten für Wartungsfenster entfallen.  

Zusätzlich verfügen diese Architekturen über eine eingebaute Redundanz. Daten werden über mehrere Rechenzentren, Verfügbarkeitszonen oder sogar Kontinente hinweg repliziert. Im Falle eines Ausfalls einer Instanz übernimmt eine redundante Instanz nahtlos den Betrieb, ohne zeitliche Verzögerung oder Datenverlust. Diese hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit sind integrale Bestandteile von SaaS- und PaaS-Angeboten.  

Darüber hinaus bieten SaaS- und PaaS-Lösungen weitere Vorteile: 

• Kosteneffizienz: Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen entfallen hohe Anfangsinvestitionen in Hardware. Stattdessen zahlen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen, was zu einer effizienteren Kostenstruktur führt.  

• Skalierbarkeit: Diese Dienste ermöglichen es Unternehmen, ihre Ressourcen je nach Bedarf flexibel zu skalieren, ohne in zusätzliche Infrastruktur investieren zu müssen. Dies ist besonders vorteilhaft bei schwankenden Arbeitslasten oder während Wachstumsphasen.  

• Schnellere Markteinführung: Mit PaaS können Entwicklungsteams Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen in Minuten statt in Wochen oder Monaten einrichten, was die Zeit bis zur Markteinführung erheblich verkürzt.  

Eine von Microsoft in Auftrag gegebene Studie von Forrester Consulting ergab, dass Unternehmen, die ihre Anwendungen auf Azure PaaS modernisieren, über einen Zeitraum von drei Jahren eine Kapitalrendite von 228 % erzielen konnten. Zudem wurden erhebliche Einsparungen bei den Infrastrukturkosten für die Anwendungsentwicklung sowie Produktivitätssteigerungen in den IT- und Datenbankadministrator-Teams verzeichnet.  

Forrester study finds 228 percent ROI when modernizing applications on Azure PaaS | Microsoft Azure Blog 

Zusammenfassend bieten SaaS- und PaaS-Lösungen nicht nur technische Vorteile wie automatische Updates und hohe Verfügbarkeit, sondern auch wirtschaftliche Vorteile durch Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen.

Datenmigration vs. Datenbankmigration: Wichtige Unterschiede & Best Practices 

Warum die richtige Migrationsstrategie entscheidend ist 

Die Cloud-Migration umfasst verschiedene Anwendungsfälle, die sich je nach Datenart und Verwendungszweck unterscheiden. In unserer Arbeit mit Kunden legen wir einen besonderen Fokus auf Daten für analytische Zwecke, doch es gibt wesentliche Unterschiede zwischen Datenmigration und Datenbankmigration. 

Bei einer Datenbankmigration steht stets eine Applikation im Mittelpunkt, die auf der jeweiligen Datenbank aufsetzt. Die Hauptanforderungen in diesem Bereich sind: 

• Hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit, da Anwendungen in Echtzeit auf die Datenbank zugreifen. 

• Optimierte Skalierbarkeit, um transaktionale Workloads effizient zu verarbeiten. 

• Strenge Sicherheitsanforderungen, da sensible Geschäftsdaten involviert sind. 

Da die Applikation direkt von der Datenbank abhängt, sind Datenbankmigrationen komplexer, da sie oft eine gleichzeitige Modernisierung der Applikationsarchitektur erfordern. Eine reine Datenbankmodernisierung ohne Anpassung der darauf basierenden Anwendung ist meist nicht sinnvoll, da sie die vollen Vorteile der Cloud-Technologien nicht ausschöpft. 

Im Gegensatz dazu beschäftigt sich die Datenmigration primär mit dem Extrahieren, Laden und Transformieren (ETL/ELT) von Daten, um sie in eine neue analytische Umgebung zu überführen. 

Typische Anwendungsfälle der Datenmigration sind: 

• Zusammenführung mehrerer Datenquellen, z. B. die Integration von ERP-Systemen verschiedener Standorte in eine zentrale Umgebung. 

• Aufbau eines modernen Data Warehouses oder Data Lakes, um historische und aktuelle Daten effizient zu speichern und zu analysieren. 

• Bereitstellung von Daten für BI- und AI-gestützte Analysen, indem strukturierte und unstrukturierte Daten in einer leistungsfähigen Umgebung zusammengeführt werden. 

Hier stehen nicht Echtzeit-Transaktionen, sondern historische Datenanalysen, Business Intelligence und künstliche Intelligenz (AI) im Vordergrund. Kern-Technologien für die Cloud-basierte Datenmigration sind: 

• OLAP-Datenbanken wie Google BigQuery, Snowflake oder Amazon Redshift für analytische Abfragen auf großen Datenmengen. 

• Data Lakes wie Azure Data Lake, AWS S3 oder Databricks, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu verarbeiten. 

• BI-Tools und analytische Plattformen wie Power BI, Looker oder Tableau zur Datenvisualisierung und zur Erstellung interaktiver Dashboards. 

• APIs und Data-as-a-Service-Modelle, um Daten für Dritt-Systeme bereitzustellen und die Integration in bestehende Geschäftsprozesse zu ermöglichen. 

• AI- und Machine-Learning-Plattformen wie AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning und Databricks ML zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von KI-Modellen direkt auf den migrierten Daten. 

• Automatisierte AI-gestützte Datenaufbereitung: Plattformen wie Databricks AutoML oder Google AutoML helfen, Daten zu bereinigen, Merkmale zu extrahieren und Modelle ohne tiefgehende ML-Kenntnisse zu trainieren. 

• Predictive Analytics & Generative AI: Durch KI-Modelle in der Cloud können Unternehmen Vorhersagen treffen, Anomalien erkennen oder Text-, Bild- und Sprachmodelle (LLMs, Generative AI) auf ihren historischen und Echtzeit-Daten anwenden. 

Die Kombination aus Data Lakes, BI-Analysen und AI-Technologien ermöglicht es Unternehmen, aus ihren Daten mehr Wert zu generieren – sei es durch automatisierte Entscheidungsfindung, personalisierte Kundenangebote oder die Optimierung von Geschäftsprozessen. 

Fazit: Erfolgreiche Cloud-Transformation mit der richtigen Strategie 

Beide Migrationsansätze haben ihre Berechtigung, doch sie erfordern unterschiedliche Strategien, Technologien und Best Practices. Eine erfolgreiche Cloud-Migration hängt davon ab, die richtige Architektur für den jeweiligen Anwendungsfall zu wählen und eine skalierbare, effiziente und zukunftssichere Datenplattform aufzubauen. Wir legen bei unseren Kunden den Fokus dabei auf Daten für analytische Zwecke und die assoziierten Systeme wie Cloud Data Warehouses, Data Lakes, Git-Umgebungen, sowie analytische und KI Umgebungen.