IT-Trends von McKinsey

10 Trends zur Zukunft der IT-Infrastrukturen

11.12.2017 von Christoph Lixenfeld
Wer Rechenpower will, braucht nicht mehr zwingend eigene Data Center und Hardware Racks. Diesen und neun weitere Infrastruktur-Trends beschreibt jetzt McKinsey.
  • Ob Business-Anwendungen, Rechenpower oder Sicherheitslösungen: Fast alle IT-Leistungen werden mittlerweile auch als Service angeboten.
  • Die Angst vor Open-Source-Anwendungen ist fast völlig verschwunden.
  • Asiatische Unternehmen dominieren zunehmend den Infrastrukturmarkt.

Vor dem Hintergrund unzähliger Artikel und Diskussionen über Analytics und Künstliche Intelligenz ist die Zukunft der Infrastruktur und ihrer Nutzung zuletzt etwas aus dem Blickfeld geraten.

Wer daraus schließt, dass sich auf dem Gebiet nichts tut, liegt allerdings falsch, und ebenso daneben wäre die Annahme, dass Strukturen keine strategische Bedeutung mehr haben.

Wer sich zum Beispiel mit Analytics beschäftigt, braucht Rechnerlandschaften, die leistungsfähig und zuverlässig sind - unabhängig davon, wo diese stehen.

Grund genug, sich nicht nur mit dem heute Machbaren, sondern auch mit möglichen Zukunftsszenarien für diesen Bereich zu beschäftigen. McKinsey hat das jetzt getan. Herausgekommen ist dabei das Paper: "Zehn Trends für die Zukunft der Enterprise IT-Infrastruktur".

CIO beschreibt diese Trends und ordnet sie ein.

1. Alles wird zum Service

Immer mehr Unternehmen wünschen sich nutzungsabhängige Pricing-Strukturen für ihren Einkauf von Infrastrukturleistungen.Der As-a-Service-Trend nahm seinen Anfang bei der Software, hat aber längst auch die Hardware erreicht. Das Verwandeln von Investitions- in Betriebskosten setzt überall Kapital frei, das anderweitig genutzt werden kann, und es senkt die Risiken.

Global sind die Ausgaben für Infrastruktur- und Plattform-Services von 2015 auf 2016 um 53 Prozent gestiegen. Damit ist dieser Bereich das am stärksten wachsende Segment bei den IT-Infrastrukturen.

2. Die Public Cloud wird zum Mainstream

Cloud-Lösungen werden immer mehr zum Mainstream bei der Infrastrukturplanung. Wichtigster Grund: Kostenvorteile sind so immens, dass sie Ängste nachhaltig vertreiben.
Foto: Billion Photos - shutterstock.com

Generell verlagern Unternehmen natürlich schon seit einer Reihe von Jahren ihre Rechenpower in die Cloud.DieserTrend verschärft sich allerding in jüngster Zeit noch einmal drastisch. Aktuell hat eine Reihe von US-Riesen damit angefangen, die eigenen Rechenkapazitäten drastisch zu beschneiden oder sogar gänzlich zu eliminieren.

Zu ihnen gehören GE, Netflix, Capital One, Time Inc. und andere. McKinsey geht davon aus, dass im kommenden Jahr 80 Prozent aller bestellten Server an Cloud Provider gehen werden.

Künstliche Intelligenz aus der Cloud
Microsoft Machine Learning
Azure Machine Learning ist ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst, mit dem Anwender Predictive Analytics-Lösungen generieren und bereitstellen können.
Microsoft Cognitive Services
Die Cognitive Services von Microsoft enthalten unter anderem Dienste für Bildanalyse und Gesichtserkennung.
Amazon ML
Amazon Machine Learning unterstützt den Anwender bei der Fehleranalyse von Vorhersagemodellen.
Amazon Bot
Mit Amazon Lex können Chatbots beispielsweise für Verbraucheranfragen erstellt werden.
Google API
Über APIs lassen sich Google AI-Services in eigene Anwendungen integrieren.
Google Tensorflow
Das von Google stammende Open-Source Framework Tensorflow ist die Basis von Cloud ML.
IBM Bluemix
IBM bietet auf der Cloud-Plattform Bluemix zahlreiche Watson-basierte AI-Anwendungen.
IBM ML
IBM Machine Learning ermöglicht die Entwicklung und den Einsatz selbstlernender Analysemodelle in der Private Cloud.
HPE Haven
Mithilfe der Gesichtserkennungs-API von HPE können Entwickler in Fotos gefundene Daten importieren, extrahieren und analysieren.
Salesforce Einstein
Salesforce Einstein: Predictive Content liefert Kunden auf Basis von maschinellem Lernen eine individuelle Empfehlung für das beste Produkt.

3. Keine Angst mehr vor Open Source

Selbst große IT-Provider vertrauen mittlerweile auf Programme wie Apache Spark, Kubernetes oder Open Shift. Außerdem nutzen viele bekannte Unternehmen wie Airbus oder eBay TenorFlow, Googles Open Source-Verzeichnis für Machine Learning-Code.

Und Facebooks Open Compute-Projekt, das Hardware effizienter, flexibler und besser skalierbar machen soll, hat die Open Source-Idee in die Rechenzentren von AT&T, Goldmann Sachs und der Deutschen Telekom getragen.

4. Sicherheit bleibt ein wichtiges Thema

Quer durch alle Branchen steigen Anzahl und Komplexität von Cyber-Angriffen. Laut McKinsey sagen 80 Prozent der Verantwortlichen, dass es ihnen schwerfällt, Abwehr und Schutz angemessen zu organisieren.

Und weil es zu wenige Cybersecurity-Experten gibt, investieren immer mehr Firmen in gemanagte Security-Services. Unter ihnen werden cloudbasierte Angebote immer beliebter. McKinsey schätzt, dass sie bis 2020 einen Anteil von 60 Prozent unter allen Sicherheitsprodukten erreicht haben werden. 2015 waren es lediglich zehn Prozent.

Hacker gibt es nach wie vor viele, Experten, um sie zu bekämpfen, nicht. Ein beliebter Ausweg sind gemanagte Security-Services.
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5. White Label-Hardware immer beliebter

Lange Zeit haben die weitaus meisten Anwenderunternehmen ihre Hardware von Markenherstellern konfigurieren und zusammenschrauben lassen, heute wenden sich immer mehr Kunden direkt an White-Label-Fabriken, die jede gewünschte Konfiguration an jeden verkaufen. Nach aktuellen Schätzungen von IDC sollen diese "Selbstbau-Server" 2020 einen Marktanteil von 50 Prozent erreichen.

6. Internet der Dinge ist Business-Ready

Nach Schätzung von McKinsey werden Business-to-Business-Anwendungen in den kommenden zehn Jahren für 70 Prozent der Wertschöpfung durch das Internet der Dinge verantwortlich sein. 96 Prozent der befragten Unternehmen sagen, dass in den kommenden drei Jahren ihre Ausgaben in diesem Bereich steigen wollen.

Die wichtigsten Anwendungsbereiche für IoT sind die Optimierung interner Abläufe und die Unterstützung bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Das Wachstum von IoT-Anwendungen für Unternehmen, glaubt McKinsey, wird die Nachfrage nach extrem großen Rechenkapazitäten und nach IoT-spezifischen Plattform-as-a-Service-Lösungen deutlich erhöhen.

7. Hardware-Infrastruktur: Server kommen aus Asien

Asiatische Hersteller werden den Servermarkt immer stärker dominieren. Huawei aus dem chinesischen Shenzhen beispielsweise will mittelfristig von seinem neun Milliarden Dollar schweren F&E-Budget allein eine Milliarde in die Weiterentwicklung von Data Centern stecken.

Hinzu kommt der im vorletzten Punkt angesprochene Trend zu White-Label-Severn. Er stärkt die Asiaten ebenfalls, weil fast alle derart aufgestellten Fabriken in diesem Teil der Welt stehen.

Gerade White Label-Server stammen immer öfter aus China (hier der Flughafen von Peking) oder anderen Teilen Asiens. Als Hardware-Lieferant dürfte der Kontinent die USA bald vom ersten Platz verdrängen.
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8. DevOps für Hardware und Software

IT-Departments müssen ihr Innovationstempo immer weiter erhöhen und auch ihre Verfügbarkeit; in vielen Unternehmen wird ein 24/7-Einsatz mittlerweile vorausgesetzt. DevOps kann dazu beitragen, beide Ziele leichter und zuverlässiger zu erreichen, indem es die Zusammenarbeit entlang der gesamten IT-Wertschöpfungskette erleichtert.

DevOps ist ein Kunstwort aus Development und IT Operations. Bei diesem Ansatz soll durch gemeinsame Anreize, Prozesse und Werkzeuge eine effizientere Zusammenarbeit aller an der Entwicklung und Prozesssteuerung in der IT Beteiligten erreicht werden.

9. Container-Architekturen setzen sich durch

Software-Container, die sowohl Betriebssysteme als auch für eine bestimmte Aufgabe notwendige Programme enthalten, und die wie homogene Dateien transportiert und installiert werden können, setzen sich immer mehr durch.

Bemerkenswert an dieser Entwicklung ist laut McKinsey vor allem ihre Geschwindigkeit. Vor zwei bis drei Jahren noch eine Nischentechnologie, setzen heute bereits 34 Prozent aller Software-Profis (auch) solche Lösungen ein.

10. Künstliche Intelligenz wird Commodity

Ähnliche wie bei DevOps und Containern haben sich auch KI-Anwendungen in großen Tempo aus ihrer Nische herausbewegt, weil für immer mehr Unternehmen ihr praktischer Nutzen sichtbar wird.

Stromversorger zum Beispiel können heute durch komplexe, datengestützte Simulationen sowohl die Leistung von Windkraftanlagen als auch Strombedarfe viel exakter vorausberechnen als noch vor wenigen Jahren. Solche - und auch einfachere - Berechnungen werden dabei immer häufiger automatisiert ablaufen.

Der Infrastrukturmarkt verändert sich in rasantem Tempo. Um dem gewachsen zu sein, kommt es vor allem auf Beweglichkeit und Schnelligkeit an.
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Fazit

Resümee: Nie waren Umfang und Tempo des Wandels bei der IT-Infrastruktur größer als heute, sagt McKinsey. Sowohl die Infrastruktur-Anbieter als auch die Nutzer müssen mehr denn je aktuelle Entwicklungen im Auge behalten und in der Lage sein, auch kurzfristig auf weitere Entwicklungen zu reagieren.