Die Cloud ist unvermeidlich ist...

21.06.2010

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Prof. Dr. Gottfried VossenGunnar Thies, Till Haselmann

Universität Münster

Die Cloud ist unvermeidlich

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Die Cloud ist unvermeidlich – Informationsveranstaltung 22.06.2010

Prof. Dr. Gottfried Vossen

Die Cloud ist unvermeidlichyou better get used to it

Übersicht

Vorbemerkungen

Cloud Computing das Was und das WarumCloud Computing – das Was und das Warum

Die technische Sicht: Web-Architekturen

Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

21.06.2010

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Vorbemerkungen

22. Juni 2010

Welches Jubiläum begehen wir heute?Welches Jubiläum begehen wir heute?

2



Vorbemerkungen

Heute wäre Konrad Zuse (1910-1995) 100 Jahre alt geworden!

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21.06.2010

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Vorbemerkungen

Einige Zuse-Stationen:

1941: Z3 ist erster funktionstüchtiger Computer der Welt1941: Z3 ist erster funktionstüchtiger Computer der Welt (mit binärer Gleitkommarechnung, programmierbar ohne Schleifen und Sprünge)

1949: Z4 der Zuse KG ist erster kommerzieller Computer weltweit

1967 Z KG i d Si üb bi

4



1967: Zuse KG wird von Siemens übernommen, bis dahin 251 Computer gebaut

Vorbemerkungen

Was die Zuse-Zeit ausgemacht hat:

Großrechner RechenzentrenGroßrechner, Rechenzentren

„Wer den Rechner hat, hat die Macht.“

„IT does matter.“

„IT does not matter.“

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Übersicht

Vorbemerkungen



Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

Cloud Computing: das „Was“

“Cloud computing is using the Internet to access someone else's software running on someone else's hardware in someone else's data center”

Lewis Cunningham

Externe Bereitstellung von IT-Infrastrukturensowie Applikations-Hosting (Application Service Provisioning) über das Internet

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g)(“public cloud”) bzw. ein Intranet (“private cloud”)

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Cloud Computing: das „Was“

Illusion unendlicher, „on demand“ verfügbarer Ressourcen

Virtualisierung, d.h. gemeinsame Nutzung gleicher oder identischer Ressourcen durch viele Nutzeroder identischer Ressourcen durch viele Nutzer

„Elastizität“, d.h. schnelle Belegung/Freigabe von Ressourcen nach Bedarf („Hinzuschalten“ weiterer Rechner)

Abrechnung nach Verbrauch (CPU-Zyklen, Speicherplatz, Übertragungsvolumen)

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kein Einrichten/Betreiben eigener Rechenzentren

keine langfristige Ressourcenplanung

keine hohen Vorabinvestitionen - pay per use

Wie sich die ISP-Welt verändert

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Beispiel für Cloud-Nutzung: iPhone Apps

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Beispiel: SaaS-Angebote

organizer, calendar, planning, conferencing, db apps, collaboration, time tracking, accounting, payroll, project mgnt

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Beispiel: DaaS-Angebote

DabbleDB ZohoDB

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LongJump

Software-as-a-Service(Cloud-Anwendungen)

Wichtige Unterscheidungen

CRM, ERP, Kollaboration

Platform-as-a-Service(Cloud-Plattformen)

Werkzeuge zurAnwendungs-entwicklung

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Infrastructure-as-a-Service(Cloud-Infrastruktur)

Systeme, Archivierung

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(Weitere) Cloud-Anwendungsbeispiele

E-Commerce Startupsmüssen keine eigenen Ressourcen einrichten

„Online-Speicher“„ pAmazon S3 - Speichern und Lesen von Daten über Webservice von überall zu jeder Zeit

schnell, billig, hochverfügbar, hochskalierbar

Paralleles OLAPmultidimensionale Aggregation großer Datenmengen

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Real-Time Data Mining

Customer Relationship Management (CRM)

Das „Warum“ aus Provider-Sicht

Große Infrastruktur ohnehin vorhanden (Google, Amazon, etc.)

Aufteilung verfügbarer Ressourcen auf mehrere K d tt ktiKunden attraktiv

Große Rechenzentren (50.000 Server) haben im Vergleich zu mittelgroßen (1000 Server) nur 1/5 -1/7 der Kosten

Standortvorteile bzgl. Elektrizitätspreise, Löhne, Steuern

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„Green Computing“ durch bessere Auslastung der Clouds gegenüber lokalen Rechenzentren

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Beispiel: Google Data Center in Oregon

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Quelle: http://www.1stworldview.com/wp-content/uploads/2010/03/googleplantinoregon.jpg

Herausforderungen dabei

Situation:500M+ verschiedene Nutzer/Monat (Yahoo!)

Milliarden relevanter Ereignisse/Tagg g

Speicherbedarf bei Amazon, Google et al. im PB-Bereich

Datenanalyse vielfach essentiell

Hardware im Data Center:Handelsübliche Rechner + Speicher

HW-Ausfälle sind normal

Viele Projekte teilen sich die Ressourcen

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Viele Projekte teilen sich die Ressourcen

Anforderungen:Skalierbarkeit/Elastizität, Ausfallsicherheit, Transparenz

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Examplarische Antwort: Google’s Map/Reduce

Funktionales Programmiermodell für effizientes paralleles und verteiltes Rechnen auf riesigen Datenmengen

A b it t i Stil d U i iArbeitet im Stil der Unix pipe:cat input | grep | sort | uniq -c | cat > output

Input | Map | Shuffle & Sort | Reduce | Output

Effizienz resultiert aus Streaming und Pipelining

Geeignet für Anwendungen wie

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Geeignet für Anwendungen wieLog-VerarbeitungWeb-Index-AufbauData Mining, Maschinelles Lernen

0043 012650 - Weather station identifier 99999 – other identifier

0043012650999991949032418004+62300+010750FM‐12+048599999V0202701N00461220001CN0500001N9+00781+99999999999

Beispiel

99999 – other identifier 19490324 – observation date 1800 – observation time 4 +62300 – latitude +010750 – longitude .. .. Quality code

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.. Air temperature .. Atomospheric pressure etc.

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Beispiel, Forts.

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Map output

Reduce outputMaximum global temperature recorded each year

Map/Reduce I/O

Input in Form von (key-value)-Paaren

Zwischen-Output in Form von (key-value)-Paaren, nach Keys gruppiert

map

map

Doku-menten-

oder Daten-basis

reduce

Output als Merge der Values zwecks Reduktion

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map Map ≈ SQL‘s group-by

Reduce ≈ SQL‘s aggregate

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Passende Infrastruktur: Apache Hadoop

Apache HadoopOpen Source Software Framework für datenintensive ApplikationenIn 2005 gestartetIn 2005 gestartet

HauptkomponentenHadoop Distributed File System (HDFS,für Map-Input, Reduce-Output)Map/Reduce Engine

PortabelGeschrieben in JavaAusführbar auf (Clustern aus) gewöhnlicher Hardware mit den meisten OS

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Prof. Dr. Gottfried Vossen 22

Quellen:http://hadoop.apache.org/http://labs.google.com/papers/mapreduce.htmlhttp://couchdb.apache.org/

Cloud-Vorteile aus Providersicht

NutzerbindungGute Funktionalität bringt neue Kunden

Lock-In Effekte über Daten hält Kunden

Analyse des Nutzerverhaltens einfach möglich

Feature-Analyse

W b

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Werbung

Angebot weiterer (passender) Produkte

[Musser, O‘Reilly: Web 2.0 ‐ Principles and Best Practices, 2007]

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Das „Warum“ aus Nutzersicht

Entwickler können sich auf Anwendungen konzentrieren anstatt auf Infrastruktur

Keine Software Installation auf lokalen Rechnern keineKeine Software-Installation auf lokalen Rechnern, keine Upgrades, keine Patches, keine Service Packs, keine Wartung

Keine Lizenz-Erneuerung bei Wechsel des Rechners

Alle Daten liegen im Web, in der „Cloud“

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„Pay-as-you-go“ Geschäftsmodell, d.h. Bezahlung nach Verbrauch (oder kostenlos)

Pros and Cons speziell für KMUs

Höheres Innovationspotenzial

Vertraulichkeit von Daten gegenüber

Pros Cons

Innovationspotenzial

Diverse Kostenvorteile (Sach- und Personalkosten)

Hohe Flexibilität, Lastbalancierung und Skalierbarkeit

g gProvider und Dritten

Integritätssicherung und Datenschutz bei geschäftskritischen Kundendaten

Löschbarkeit von

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Skalierbarkeit

Geringe bis keine eigene Administration

Daten nicht gegeben („data lives forever“)

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UC Berkeley-Sicht, CACM April 2010

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Übersicht

Vorbemerkungen



Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

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Web-Architektur I

Einfaches Client-Server Modell

I

IN

Nutzer am stationären PC

Internet

Anfrage

Antwort

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stationären PCServer mit Webseite oder

Web-Anwendung

Web-Architektur II

Architektur mit verteilten Servern (bzw. Daten)

Im Webkontext z.B. als MASHUP realisiert

I

Nutzer am stationären PC

Internet

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stationären PC

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Mashup I

Rekombination bereits bestehender Daten oder Inhalte innerhalb einer „Anwendung“

Häufigste Anwendung: Mashups mit Kartendarstellung

Maps

Zusätzliche Informationen:• Server• Datenbanken

Overlay-Mashup

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Hierfür notwendig: Schnittstellen, um Daten und Informationen zwischen Applikationen im Web auszutauschen!

Beispiel für Mashups

Craigslist: Web-Verzeichnis mit diversen Angeboten, z.B. Mietwohnungen in San Francisco Housingmaps.com: verbindet Google Maps mit Craigslist

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Schnittstellen und APIs

Standard heute: Unternehmens-Website + ApplicationProgramming Interface (API)Schnittstellen-Kategorien: Web Services, Representational State Transfer (REST) und Web APIs

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• Hohe Komplexität• (Zu) viele Standards• XML-Nutzung -> Overhead

• Einfach GET-Aufrufe• Im Browser ausführbare, einfache Schnittstellen

• Standardisiert• Lediglich vier Methoden• Ressourcen-orientiert

Nutzung von Schnittstellen durch iGoogle

iGoogle als Portal: Jedes „Widget“ wird über eine Schnittstelle angesprochen und eingebunden.

Wetter-Widget

Wikipedia-Widget

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Widget

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Representational State Transfer

Jede URL ist eine Ressource:http://www.shop.de/produkte/schokolade/rittersport/alpenmilch

http://www.shop.de/produkte/schokolade/milka/zartbitter

http://www.shop.de/kunde/muenster/34242?xml

Lediglich vier vordefinierte Methoden für Aufrufe:POST: Anlegen einer neuen Ressource

PUT: Ändern der Daten einer Ressource

GET: Anfordern einer Repräsentation einer Ressource

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DELETE: Löschen einer Ressource

SimpleDB von Amazon

Service-Angebot von AmazonBietet einen Datenbank-Dienst (Database-as-a-Service)

REST-API und Web Services als Zugriffsschicht

St kt d URLStruktur der URL:

Anlegen einer Domäne

S i h i

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Quelle: http://www.subbu.org/weblogs/main/2007/12/SimpleDB_Resources.jpg

Speichern eines Attributs:

Erfragen eines Attributs:

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Software Trends

Steigende Anzahl an Software-as-a-Service-Angeboten: (hier ein Auszug)

Customer Relationship Management (CRM)Salesforce

Aria

Batchbook

Office-ProdukteGoogle Docs

Zoho Writer, Sheet, etc.

Microsoft Office Web App

Database-as-a-Service (Data Warehousing)

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Database-as-a-Service (Data Warehousing)DabbleDB

SimpleDB

Aktueller Trend

Mobiles Web durch:Ausgebaute Infrastruktur der Telekommunikations-Provider (GPRS, UMTs)

Bezahlbare Onlinetarife der Provider (Flatrates, Volumentarife)

Immer leistungsfähigere EndgeräteHandys

Smartphones

iPhone iPad

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iPhone, iPad

Tablet-PCs

Netbooks

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Weiterentwicklung der Web-Architekturen

Tablet PC

XaaS

Kabelge-

Android-Handys, iPhone

PDA

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Kabelgebundener PC

iPad

Location Based Services

Möglichkeit der Ortsbestimmung des mobilen Geräts durch:

Global Positioning System (GPS)F k ll (C ll ID)Funkzellen (Cell ID)Bluetooth (WLAN)

Die Kombination von mobilen Web-Apps und Ortsbestimmung ermöglicht komplett neue Geschäftsmodelle

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Naheliegend: Google Maps nutzt den GPS-Empfänger des mobilen Geräts zur KartenanzeigeDarüber hinaus vor allem soziale Netzwerke

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Beispiel für Location Based Services

Aka‘aki: soziales Netzwerk mit ortsbezogener Anzeige der FreundeTellMeWhere: Informationen über Restaurants, Bars, Nachtclubs, etc.FFoursquare.combrightkite.com

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Zwischenfazit zu Web-Architekturen

Was hat dies alles mit Cloud Computing zu tun?

Schnittstellen von Web-Anwendungen werden durch REST und einfache Datenformate dramatisch vereinfacht

Der Trend zeigt, dass Software-as-a-Service der lokal installierten Version vorgezogen wird:

Vorteile in der Administration

Kostenvorteile

Thin Clients reichen für die Arbeit aus

aber: Internetverbindung wird zwingend vorausgesetzt!

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Mobile Web und sinnvolle Use-Cases entwickeln sich immer weiter

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Übersicht

Vorbemerkungen



Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

Einige Aspekte

Verteilte Datenhaltung

Verteilte Verarbeitung

Verteilte Transaktionen

Lastbalancierung

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CAP-Theorem

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Knoten 2

Knoten 1

Knoten 5

Kommunikationsnetz

Knoten 2Knoten 5

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• Bekannt bereits aus den 1970er Jahren: Verteilte Datenbanken

Knoten 4 Knoten 3


Gestern:Relationale Datenbanken OR-

Heute:Relationale Datenbanken als Single- oder Multi-Tenant-Datenbanken, OR

Datenbanken, beide mit Problemen bei der Skalierung

Architektur mit Datenserver

Single oder Multi TenantSysteme

NoSQL-Datenbanken(Cassandra, CouchDB et al.): keine SQL-Joins auf großen sozialen Graphen

Google‘s BigTable Structured

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Datenserver, Applikationsserver, Präsentationslogik

Google s BigTable, Structured Records (Yahoo!PNUTS)

Memcache als verteilter Cache für Speicherobjekte

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46Source: Technology Review (July/August, 2008)

Database layer: 800 eight-core Linux servers running MySQL (40 TB user data)

Caching servers: 15 million requests per second, 95% handled by memcache (15 TB of RAM)

Verteilte Verarbeitung

Verbindungs-netzwerk

Gestern:SharedNothing

Heute:Map/Reduce,

Hadoopnetzwerk

Proz. mProz. 1 . . .

Speicher 1 Speicher m. . .

Nothing Hadoop

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Platte 1 Platte m. . .. . .

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Verteilte Transaktionen

(a) Prepare

Gestern:2PC, Quorum Consensus

Heute:„eventual consistency“

Koordinator p1

Teilnehmer p2

(a) Prepare

(b) Yes

(c) Commit

(d) ack(d) ack

( ) C it

.

.

.

48



Teilnehmer pk

(c) Commit

(b) Yes

(a) Prepare

Lastkontrollearriving transactions

conflict ratio =.#

.#

transrunningbyheldlocks

transallbyheldlocks

transaction admission

transaction execution

abortedtransactions

conflict ratio

criticalconflict ratio 1 3

49



transaction cancellation

committed transactions

1.3

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CAP-Theorem

Intuition: „As applications become more web-based we should stop worrying about data consistency, because if we want high availability in these new distributed applications, thenhigh availability in these new distributed applications, then guaranteed consistency of data is something we cannot have.”

Die drei Kernanforderungen an Applikationen, die in verteiltenUmgebungen laufen, sind Consistency, Availability, Partition tolerance (CAP).

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Theorem (Eric Brewer):Ein Web-Service kann diese drei nicht gleichzeitig erfüllen.

Zwischenfazit

Viele der Cloud-Technologien sind lange bekannt

D N b t ht d i i h i ht h j d D t ilDas Neue besteht darin, sich nicht mehr um jedes Detail kümmern zu müssen

Viele Neuerungen technischer Natur, „unter der Haube“

Mit einer Verlagerung von IT in die Cloud gibt man u.U. Wissen auf, welches dann nicht mehr vorhanden ist bzw. vorhanden

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auf, welches dann nicht mehr vorhanden ist bzw. vorhanden sein muss

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Übersicht

Vorbemerkungen



Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

DaaS – Sichtweisen und Einordnung

Ich benötige ein DBS für Analysen, „manuelle DV“ etc.

Ich will Logik für Applikationen bereitstellen

Ich will Daten (strukturiert) speichern

DBS = DBS =

DaaSi. w. S.

DBSaaS DaaSi. e. S.

SSoftware

DBS = Plattform

SInfrastruktur

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Endanwender (Web-)Entwickler Systemarchitekt

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Was ist Database-as-a-Service?

DBS-Angebot mit neuen Charakteristika, insb.:• Elastizität• Bezahlung nach Verbrauch

K V t bi d

DaaS+ =

KlassischeDB-Konzepte

• Kurze Vertragsbindung

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Outsourcing und Cloud-Denkweise

Zuordnung einiger DaaS-Produkte

AmazonSimpleDB

AmazonRDS

DabbleDB

MicrosoftSQL Azure

CaspioBridge

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Vier Dimensionen von DaaS

TechnischeDimension

1 RechtlicheDimension

3

2 4

DaaS

56



WirtschaftlicheDimension

2 OrganisatorischeDimension

4

Organisatorische Dimension

Controlling der Cloud AngeboteU. a. Vertragslaufzeiten, Kosten im Blick behalten

Regelmäßige Prüfung von alternativen Angeboten

4

Regelmäßige Prüfung von alternativen Angeboten

Service ManagementTechnische Aspekte überwachen (SLAs, Funktionsfähigkeit, …)

ITIL, Security Management, Governance

PersonalKompetenz im Betrieb vorhanden?

Ggf Schulungen für neue Technologien

57



Ggf. Schulungen für neue Technologien

Einsparpotenzial kritisch betrachten

Organisatorisch: DaaS = Outsourcing

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Rechtliche Dimension

DatenschutzrechtBundesdatenschutzgesetz (BDSG) + EU Datenschutzrichtlinie

Kein Problem: Daten innerhalb der EU

Internationales Recht

3

Internationales RechtSafe-Harbor-Principles (US)

Privacy Mark (JP)

Compliance„EuroSOX“, KonTraG, BilMoG etc.

Interne Regelungen

Vielfältige weitere Themen, u. a.:

58



e ä t ge e te e e e , u aHaftung für Vermögensschäden

Urheberrecht

Rechtlich: DaaS = Outsourcing

Evtl. noch weniger Einfluss auf Anbieter als beim Outsourcing (Ort der Datenspeicherung, ...)

Wirtschaftliche Dimension

Neue Aspekte durch CC:Nutzungsbasierte Abrechnung („Pay per use“)Kurze Vertragslaufzeiten (z. B. Kündigung 30 Tage zum Monatsende)

Angemessene Abrechnungsgrößen?

2

Aktuelle Abrechnung eher technisch motiviert (GiB, Prozessorzeit)Wünschenswert: Fachliche Größen (Datensatz, Transaktion)

Angemessene SLAsNicht zu hoch

Mehr als 99,9% Verfügbarkeit derzeit noch unrealistisch → Bsp. Amazon

Umsetzbarkeit durch Provider vs. angemessene Vertragsstrafen

Altbekanntes: z. B. Lock-in-Situation vermeiden

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Aufs Gesamtpaket achten!Harter Wettbewerb auf Anbieterseite → Versteckte Kosten!?

Wirtschaftlich: DaaS ≠ Outsourcing

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Zentrale Überlegung: Wirtschaftlichkeit

Anschaffung Hardware vs. Auslagern in CloudÜberhaupt effektive Hardware-Einsparung?

Platz + Stromverbrauch im RZ („Preis pro QM“)

Zusätzlicher Datenverkehr

Einmalige Vorabkosten der CloudDatenmigration

Anpassen bestehender Software + Integration in bestehende Systeme

Neue Tools, Technologien und Abläufe → Einarbeitung, Schulung

Es gilt oft nicht „no upfront investment“!

Wichtige Abschätzung: Wie viele Cloud-Ressourcen benötigt?

60



Wichtige Abschätzung: Wie viele Cloud Ressourcen benötigt?

Preispolitik des Anbieters ggf. nicht absehbarStandard: keine festen Preise über die Vertragslaufzeit vereinbar

Drei Faustregeln: Wann lohnt sich Database-as-a-Service?

DaaS lohnt sich bei deutlichen LastspitzenIndikator: deutliche Fluktuationen in der Systemlast(regelmäßig oder unregelmäßig)

CC kann die Kosten für die durchschnittliche Last realisierenCC kann die Kosten für die durchschnittliche Last realisieren

On-premise-Lösung wird durch die maximale Last bestimmt

DaaS lohnt sich oft für einmalige ProjekteEinmalige Rabattaktionen u. ä.

Digitalisierung alter Datenbestände (vgl. TimesMachine)

CC kann die Kosten für die Hardware entfallen lassen

DaaS lohnt sich oft für Start Ups

61



DaaS lohnt sich oft für Start-UpsGeschäftsmodell mit geringem Risiko testen

Keine Anschaffung von Infrastruktur

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Technische Dimension

Anbindung „an die Cloud“

Anbindung an bestehende ApplikationenKann sehr problematisch werden!

Unterscheidung CC + CC“ vs CC + klassisch“

1

Unterscheidung „CC + CC vs. „CC + klassisch

Sämtliche Verwaltungsaufgaben ausgelagert zum Provider

Backups + Wartung der Server

Sicherheit, Schutz vor Angriffen

Elastizität + „Selbstbedienungsmodell“Vi t ll b t K ität

EDoS als neuer Angriffsvektor

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Virtuell unbegrenzte Kapazität

Kunde kann neue Instanzen kurzfristig an- und abschalten

Weitgehende Automatisierung

Technisch: DaaS ≠ Outsourcing

D S

Detailbetrachtung: Sicherheit bei DaaS

Private Daten

DaaS

Angreifer Mallory ht d

63



versucht, den Datenverkehr zu

belauschen

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D S

Private Daten

Private Daten

Modell 1: Keine Sicherheit

Private Daten

DaaS

Modell 1:

64



Unverschlüsselte Übertragung

Unverschlüsselte Speicherung

• Jeder kann mitlesen• Realisierung simpel

D SS

2Kvbks%$%=12KvbksPrivate Daten

Modell 2: Sichere Verbindung

Private Daten2Kvbks

%$%=12Kvbks2Kvbks%$%=12Kvbks

DaaSHTTPS

Modell 2:

65



Verschlüsselte Übertragung

Unverschlüsselte Speicherung

• Der Provider kann mitlesen• Index effizient• Realisierung recht einfach

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D S

2Kvbks%$%=12KvbksPrivate Daten

Modell 3: Sichere Speicherung

2Kvbks%$%=12Kvbks2Kvbks%$%=12Kvbks

DaaS

Modell 3:

66



Verschlüsselte Übertragung

Verschlüsselte Speicherung

• Niemand kann mitlesen• Index kompliziert bis

unmöglich• Realisierung sehr komplex

Zusammenfassung: Was ist neu an DaaS?

Vieles vom Outsourcing her weitgehend bekannt:Organisatorische Dimension

Rechtliche Dimension

Wirtschaftliche DimensionWirtschaftliche Dimension

Grundlagen der Technik

Neue Aspekte:Technische Aspekte

Elastizität

Verstärkte Anforderungen an EAI + Datenintegration

Wirtschaftliche Aspekte

67



tsc a t c e spe teBezahlmodell

Vertragsmodalitäten

DaaS evtl. sehr sinnvoll, aber genau prüfen

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Übersicht

Vorbemerkungen



Was ist das Neue?

DaaS und Sicherheit

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DaaS und Sicherheit

Schlussbemerkungen

Was macht unsere Web-Welt aus?

Hochgradige und laufende Vernetzung

Datenschutz/missbrauch ein Dauerthema

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Flächendeckender Online-Zugriff (durch WLAN, 3G, 4G etc.) über geeignete Geräte

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Die Cloud ist unvermeidlich

Man gewöhnt sich leicht daran!

Der private Public Cloud

p„Endverbraucher“ bewegt sich in der Public Cloud

Ein Unternehmen wird sich dagegen in Richtung Private Cloud entwickeln

Genaue TCO/ROI- Private

Virtual Private Cloud

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Genaue TCO/ROIBerechnungen erst am Anfang!

EnterpriseCloud

The End“Cloud computing might be more accurately described as 'sky computing,' with many isolated clouds of services which IT customers must plug into individually. ... the idea of loosely coupled services running on an agile, scalable infrastructure should eventually make every enterprise a node in the cloud. It's a long-running trend with a far-out horizon. But among big megatrends cloud computing is the hardest one to argue with in the longmegatrends, cloud computing is the hardest one to argue with in the longterm.“ Galen Gruman & Eric Knorr, Infoworld

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Die Cloud ist unvermeidlich ist...

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