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Tipps für den Start mit Cloud Computing


Sicherheit der Daten ist und bleibt oberstes Gebot - Dazu gehört unbedingt ein proaktives, intelligentes Monitoring
In Zeiten von Cloud Computing-Services, Outsourcing-Konzepten und globaler Datenhaltung ist die Erarbeitung einer solchen Strategie aber alles andere als trivial


(19.06.12) - Unternehmen verlangen zunehmend nach mehr Transparenz im IT-Betrieb. Können IT-Provider den Service nicht bieten, muss eine eigene Monitoring-Lösung her. Easynet erklärt die beste Vorgehensweise. Um die Kontrolle über ihre Geschäftsprozesse zu bewahren, sind Unternehmen auf den genauen Einblick in die Art und Menge ihres Datenverkehrs sowie den Status aller Applikationen angewiesen. Fehlt ihnen diese Information, investieren sie entweder zu viel in unnötig hohe Bandbreiten, verrechnen sich bei die Auslastung ihrer Server oder schätzen den Klimatisierungsbedarf ihrer Rechenzentren falsch ein. Schlimmer noch: sie riskieren Lastspitzen und sogar Überlast, die den gesamten Datenverkehr und damit die Abarbeitung vitaler Geschäftsprozesse im Zweifel zum Erliegen bringt. Ein solcher Knockout kann fatale Auswirkungen auf ihr gesamtes Business haben.

In der Regel bieten IT-Provider ihren Kunden diese Monitoring-Services an. Können sie die gewünschte Informationstiefe nicht zur Verfügung stellen, sind die Unternehmen selbst gefragt: eine eigene Monitoring-Strategie muss her. In Zeiten von Cloud Computing-Diensten, Outsourcing-Konzepten und globaler Datenhaltung ist die Erarbeitung einer solchen Strategie aber alles andere als trivial. Um erfolgreich zu sein, erfordert sie eine ganzheitliche Betrachtungsweise: es geht nicht mehr nur um die reine Statusüberwachung einzelner Geräte, sondern auch um die Berücksichtigung von technischen und prozessbasierten Informationen, die es zusammenzuführen gilt. Nur dann können wertvolle Erkenntnisse gewonnen und bei Bedarf notwendige Automatisierungsschritte in Gang gesetzt werden.

Der international operierende Service-Provider Easynet in Hamburg erklärt, welche Aspekte bei der Entwicklung einer Monitoring-Strategie zu beachten sind:

1. Projektumfang klar definieren
Wichtig ist, gleich bei Projektbeginn die Erwartungen an ein künftiges Monitoring eindeutig zu definieren. Der Projektumfang muss realistisch bleiben, darf allerdings auch nicht die Tür für weitere Entwicklungen verschließen. Weil Monitoring die Basis für jegliche Automatisierung ist, ist schon frühzeitig festzulegen, welche Prozesse automatisiert werden sollen.

2. Tool-Brille ablegen
Die Auswahl der geeigneten Tools ist nicht der erste Schritt, sondern einer der letzten. Der wesentliche Punkt ist zunächst die Definition der Funktionalität des Monitorings.

3. Stakeholder an Bord holen
Da die Funktionalität die wesentliche Basis für ein Reporting darstellt, müssen frühzeitig alle Stakeholder eingebunden werden, zumal sich die Sichtweise auf Daten von Fachgebiet zu Fachgebiet stark unterscheidet und von den Business-Treibern abhängt.

4. Big Data berücksichtigen
Zukünftig wird das Thema Big Data sowohl Monitoring als auch Reporting stark beeinflussen. Es wird neue Möglichkeiten geben, historische Daten in Ad-hoc-Berichten zu verwenden. Trend-Analysen werden sich künftig möglicherweise auf einen sehr großen Datenpool beziehen.

5. Flexibilität mit einplanen
Trotz der Notwendigkeit, den Projektumfang nicht zu groß werden zu lassen, darf die Flexibilität der Lösung nicht eingeschränkt werden. Eine zu schnelle Entscheidung in Richtung einer Architektur oder eines bestimmten Werkzeugs kann schnell zur Einbahnstraße werden, wenn zusätzliche Business-Anforderungen definiert werden: die Integration von Cloud-Diensten, Lieferanten oder Kunden etwa muss jederzeit flexibel realisierbar sein.

6. Ressourcen vorsehen
Monitoring und Reporting sind ein Prozess und kein abgegrenztes Projekt: sie erfordern kontinuierliche Budgets und dedizierte Personal-Ressourcen. Wichtig ist, beide einzuplanen.

7. Datenschutz klären
Welche Daten dürfen erfasst werden? Wo dürfen welche Daten gespeichert werden? Und wie sehen Aufbewahrungsfristen aus? Die juristischen Aspekte der Datenspeicherung müssen auf jeden Fall geklärt werden.

8. Datenqualität sicherstellen
Ohne ausreichende Datenqualität sind der beste Report und die besten Service Level Agreements das Papier kaum Wert, auf dem sie geschrieben sind. Die Qualität der Master-Daten ist entscheidend, deshalb ist nicht nur die Zuordnung von Daten-Ownern relevant, sondern auch die Festlegung darüber, wie Datenqualität gemessen und gegebenenfalls auch auditiert werden kann.

"Sicherheit der Daten ist und bleibt oberstes Gebot. Dazu gehört unbedingt ein proaktives, intelligentes Monitoring, das die Geschäftsprozesse ganzheitlich kontrollieren kann", unterstreicht Diethelm Siebuhr, Geschäftsführer Central Europe von Easynet Global Services in Hamburg. (Easynet Global Services: ra)

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Meldungen: Tipps und Hinweise

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    Zahlreiche Unternehmen lagern Teile ihrer Geschäftsprozesse an Drittfirmen aus - klassisches Business Process Outsourcing (BPO). Alternativ führen sie intern eine starke Trennung zwischen Applikation und Bedienungsebene ein. Für die zugeschalteten Dienstleister bedeutet das in jedem Fall, dass die auszuführenden Prozesse technisch gesehen in der Ferne liegen, was eine effiziente Umsetzung der Abläufe erschwert. "Nicht die einzige Herausforderung, denn besonders im internationalen Wettbewerb droht BPO den Anschluss zu verlieren. Potenzial zur Weiterentwicklung der Technologie liegt in der Zuschaltung von Robotic Process Automation, kurz RPA", erklärt Alexander Steiner, Chief Solution Architect der meta:proc GmbH.

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    Die Cloud-Nutzung ist laut bitkom auf Rekordniveau bei Unternehmen. Allerdings ist die Leistung der Applikationen in der Cloud nur so gut wie das Netzwerk. Doch herkömmliche WANs können den Ansprüchen eines modernen Datenverkehrs kaum gerecht werden. Das traditionelle Router-zentrierte Modell ist netzwerkgesteuert. Dies bedeutet im Wesentlichen, dass das Unternehmen gezwungen ist, sich an die Einschränkungen des Netzwerks anzupassen. Traditionelle Router, die vor der Cloud entwickelt wurden, führen den gesamten für die Cloud bestimmten Datenverkehr von Zweigstellen zurück zum Rechenzentrum, anstatt direkt zu Software-as-a-Service (SaaS)- bzw. Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Anwendungen und -Instanzen. Das beeinträchtigt die Leistung und die Produktivität immens.