Die 10 Fallen bei Virtualisierung und Cloud

Community-Clouds und High Performance Computing

Forrester spricht in diesem Zusammenhang von "Cloud Washing“: Viele traditionelle Hosting-Anbieter hängen sich ein neues Mäntelchen um und geben sich als Virtualisierungs- und Cloud-Profis aus. Wer sich auf den Hosting-Weg begeben will, kommt also doch nicht um das eigene Wissen herum. Nur so kann eine fundierte Auswahl getroffen werden. Ein Grund mehr, im eigenen Unternehmen Virtualisierungs- und Cloud-Experten heranzuziehen.

4. Community-Clouds für vertikale Märkte

Öffentliche Clouds bergen Risiken: Wie steht es um die Sicherheit der Daten? Wer garantiert dafür? Können Compliance-Vorschriften eingehalten werden? Und interne Clouds sind noch zu kostspielig und erfordern einen langen Atem. Eine Alternative für viele Unternehmen könnten "Community-Clouds“ sein, bei denen sich mehrere Firmen locker zusammenschließen und ihre IT-Infrastruktur gemäß einem Service-Konzept gemeinsam nutzen.

In Deutschland kooperieren bereits einige Kommunen nach einem solchen Modell, indem man einen gemeinsamen Pool von Ressourcen, Anwendungen und Daten aufbaut. Universitäten und Unternehmen der Biotechnologie haben ebenfalls mit solchen Communities begonnen. So werden nicht nur die Cloud-Kosten gemeinsam geschultert, sondern es können die jeweils vorhandenen Strukturen über neue Portale weiter verkauft oder nach Nutzung abgerechnet werden.

Wie weit sich ein Unternehmen in solchen Cloud-Communities engagiert, hängt von der langfristigen Strategie ab. Diese kann von einer einfachen, mehr ideellen Unterstützung bis zu einer angestrebten totalen Kontrolle gehen. Je nach Option müssen die personellen und finanziellen Konsequenzen beachtet werden. Um eine Testumgebung für virtualisierte Cloud-Communities einzurichten, gibt es die kostenlose "Eucalyptus Community Cloud (ECC)“.

5. High-Performance Computing (HPC) für alle

Grid Computing galt lange als der bestmögliche – und billigste – Zugang zu High-Performance Computing (HPC). Zusammengebaut aus vielen No-Name-Rechnern und auf Basis des Linux-Betriebssystems haben sich viele Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die hohe I/O-Leistung zum Beispiel für geographische Berechnungen brauchen, solche Grid-Netze angeschafft. Die mit Supercomputern oder Mainframes verglichen niedrigen Anschaffungskosten werden allerdings konterkariert durch aufwändige Verwaltungsmechanismen und Monitoring-Vorrichtungen dieser PC-Landschaft. Und nur durch komplizierte Cluster-Konstruktionen kann der Ausfall einzelner Rechner abgefangen werden.