Cloud-Technologien

Zeitfresser Multi-Cloud

20. Januar 2022, 17:00 Uhr | Meinrad Happacher

Der Einsatz mehrerer Cloud-Systeme gleichzeitig hat seine Vorteile. Aber allein all die Systeme am Laufen zu halten, frisst nahezu die Hälfte Zeit der IT-Teams in den Firmen – dies ist Ergebnis einer jüngst veröffentlichen Studie.

Dynatrace, hat nun die Ergebnisse einer unabhängigen weltweiten Umfrage unter 1.300 CIOs und leitenden IT-Experten aus dem Bereich Infrastruktur-Management veröffentlicht. Die Studie »The move to multicloud environments has broken traditional approaches to infrastructure monitoring« aus dem Jahr 2022
zeigt die Herausforderungen in Bezug auf Agilität und Skalierbarkeit für Unternehmen auf, die zunehmend Multi-Cloud-Architekturen nutzen. Denn Multi-Cloud-Strategien haben zu einem Anstieg der Komplexität geführt: Bei der Überwachung und Verwaltung von sich ständig verändernden Umgebungen erhalten Infrastruktur-Teams oft zu viele Daten. So verbringen sie viel Zeit mit manuellen Routineaufgaben – Zeit, die fehlt, um Innovationen zu beschleunigen.

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Die wichtigsten Ergebnisse, bezogen auf Deutschland:

100 Prozent der deutschen Unternehmen haben eine Multi-Cloud-Umgebung und nutzen durchschnittlich jeweils sechs verschiedene Plattformen. Dazu gehören Amazon Web Services (62%), Microsoft Azure (38%), Google Cloud (23%) und IBM Red Hat (11%).
Unternehmen verwenden im Durchschnitt acht verschiedene Lösungen für Infrastruktur-Monitoring, um Multi-Cloud-Umgebungen zu verwalten. 55 Prozent sagen, dass dies die Optimierung der Infrastruktur-Performance und des Ressourcenverbrauchs erschwert.
Laut 83 Prozent der IT-Führungskräfte hat der Einsatz von Kubernetes ihre Infrastruktur dynamischer und schwieriger zu verwalten gemacht.
48 Prozent der IT-Führungskräfte glauben, dass herkömmliche Lösungen für Infrastruktur-Monitoring bei Multi-Clouds und Kubernetes nicht mehr geeignet sind.

»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 und ergänzt: »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. Für ein vollständiges Bild müssen Teams Erkenntnisse aus jeder Lösung manuell extrahieren und mit Daten aus anderen Dashboards zusammenfügen. Unternehmen sollten ihre Teams dabei unterstützen, die Zeit für manuelle Aufgaben zu reduzieren. Dann können sie sich wieder auf strategische Aufgaben konzentrieren, die neue, qualitativ hochwertige Services für Kunden bieten.«

Weitere Ergebnisse der Studie, bezogen auf Deutschland:

56 Prozent der IT-Führungskräfte sagen, dass in ihren Multi-Cloud-Umgebungen blinde Flecken bei der Observability zu einem größeren Risiko für die digitale Transformation führen. Denn die Teams haben keine einfache Möglichkeit, die Infrastruktur durchgängig zu überwachen.
55 Prozent der IT-Führungskräfte geben an, dass das Infrastruktur-Management mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Services immer mehr Ressourcen bindet. So sind ihre Teams gezwungen, zwischen verschiedenen Lösungen und Dashboards zu wechseln, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Fast die Hälfte (42,5 %) ihrer Zeit verschwenden IT-Teams mit manuellen Routinearbeiten, um Systeme am Laufen zu halten. Das führt zu einem erheblichen Produktivitätsverlust und verpassten Umsatzchancen durch verzögerte Innovationen.
Mehr als die Hälfte (60%) der IT-Führungskräfte ist der Meinung, dass herkömmliche Ansätze für Infrastruktur-Monitoring mit einer Plattform abgelöst werden müssen, die eine durchgängige Observability in Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht.

»Infrastruktur-Teams benötigen KI-gesteuerte Lösungen, die so viele manuelle Routineaufgaben wie möglich automatisieren«, so Greifeneder weiter. »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. Teams erhalten damit mehr Zeit und können sich auf die Beschleunigung von Innovationen und die Optimierung von Nutzungsmöglichkeiten konzentrieren.«

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.