ONE Konferenz 2012-05-09Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing

Ronnie Brunner, Netcetera

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Was ich Ihnen heute mitgeben möchte

Es gibt die “Win – Win” SituationMan kann mit Cloud-Angeboten Geld verdienen und gleichzeitig kann der Kunde damit Geld sparen – Das ist kein Widerspruch

Man muss (und will) den grösseren Kontext anschauenDie Cloud dreht sich nicht nur um den Preis pro Stunde und CPU, sondern um die Vorbereitung der IT, so flexibel wie möglich zu sein – sowohl für den Anbieter, als auch den Benutzer

Die grundlegende Mechanik ist einfach verständlichMan braucht keinen Abschluss in Betriebswirtschaft,um die beiden obigen Punkte mitnehmen zu können

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BWL Grundlagen

Nur keine Angst…, aber drei Begriffe sind wichtig:

Grenzkosten und -wertBeispiel: Erdnüsse für einen zusätzlichen Flugpassagier versus den Preis für das Ticket.

OpportunitätskostenBeispiel: Das gewonnene Vergnügen eines Kinobesuchs (statt für eine Prüfung zu lernen) versus verpatztem Abschluss

Zeitwert des Geldes100 Franken jetzt ist das selbe, wie 105 Franken in einem Jahr (5% Rendite vorausgesetzt, aber was sind schon 5 Stutz in einem Jahr, wenn man jetzt hungrig ist.

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Cloud Computing in Kürze

Cloud Computing unterstützt die,die “erst probieren, dann rechtfertigen”möchten - James Staten, Forrester

Cloud Computing ist Selbstbedienung (Self-service) Verfügbar auf Abruf (On-demand) Bezahlung der effektiven Nutzung (Pay-as-you-go)

Cloud Computing erlaubt die Konversion von Investitionskosten in Betriebsaufwand - William Fellows, 451 Group

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6 von 10 Cloudonomics Gesetzen (J. Weinmann)

Benutzer-Argumente für die Cloud: Basis-Services kosten weniger, obwohl sie mehr kosten

Weil man nur bezahlt, wenn man nutzt sind die Totalkosten tiefer Kapazität auf Abruf ist besser (einfacher) als korrekte Prognose des Bedarfs

Sobald die Prognose mal falsch ist, sieht man, dass dies stimmt

Anbieter-Argumente für die Cloud: Die Spitze der Summe ist kleiner als die Summe der Spitzen

Bedarfsspitzen treten nicht für alle Benutzer zur selben Zeit auf Aggregierter Bedarf ist geglättet (im Vergleich zum individuellen Bedarf)

Die Ausnützung von Kapazitäten für viele Benutzer ist besser als für einzelne Stückkosten sinken, wenn Fixkosten über mehrere Einheiten verteilt werden

Eine zweite Person im Auto reduziert die Fahrtkosten des Fahrers um 50%

Gilt für beide: Nicht alle Chips auf ein Pferd setzen

Redundanz steigert die Zuverlässigkeit

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Cloud Computing Service-Modelle

Platformsas a Service

(PaaS)

Infrastructureas a Service

(IaaS)

Softwareas a Service

(SaaS)

Clo

ud E

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er, P

latfo

rmüb

ergr

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Markt-Status

IaaS: Konvergenz ist bisher nur auf Basis-Diensten zu sehen (CPU, Speicher) PaaS: Noch schlechte Abdeckung verschiedener Bereiche (limitiert auf Web

und Map/Reduce) SaaS: Sehr vielfältig, einiges bereits etabliert,

aber das ist erst der Anfang!

Sehr stark in Bewegung: Konsolidierung erwartet Neue Player erwartet Plattformen gewinnen an Bedeutung Gesamtmarkt wird wachsen:

von ~ $40 Mia im Jahr 2011 auf>$240 Mia in 2020Forrester, “Sizing The Cloud”, April 2011 Geschätzte Amazon VMs in den US east

cost Daten-Zentren. Quelle: Cloudkick

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Die grundlegende Prinzipien: Skaleneffekte (Economies of scale) Mandantenfähigkeit Höherer Preis für eine kürzere Zeit Auslastung / Volatilität Schlüssel-Faktoren Charakteristiken:

- Selbstbedienung - Verfügbar auf Abruf- Bezahlung der effektiven Nutzung

Elastische Kapazität Investitionskosten Betriebsaufwand

Cloud Computing Economics

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Skaleneffekt (Economies of scale)

Mehr als nur Mengenrabatt(Übrigens: es gibt eine Obergrenze)

Backblaze Blog, “Petabytes on a budget” Rich Miller, “Who has the Most Web Servers” (2009)

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On-demand, Self-service, Pay-as-you-go

Benutzer (Kunde) On-demand

- Kurze Vertragszeiten- Jetzt, nicht später- Keine nicht genutzte Kapazität- Nur genutzt, wenn gebraucht

Self-service- Keine Wartezeit bis zur Nutzung- Ein “Muss” für On-Demand

Pay-as-you-go- Keine Vorab-Investition- Bezahlung nur für

tatsächliche Nutzung

Anbieter Mandantenfähigkeit

- Erlaubt self-service, on-demand- “Null” Grenzkosten für einen

zusätzlichen Kunden Bereitstellung für Spitzenlast

- Braucht freie Ressourcen Elastische Kapazität

- Mehr als irgend ein individueller Kunde braucht

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Bereitstellung der Kapazität

Benutzer braucht Kapazität:- Zu wenig bereitgestellt (1)- Für Spitze bereitgestellt (2)

Cloud hat elastische Kapazität (3)(d.h. viel mehr als der Benutzerbraucht)

Der Benutzer sollte genau dieKapazität bekommen, die ertatsächlich braucht (3a)

Weshalb funktioniert das für den Anbieter?

Unterschiedlicher Bedarf über (sehr) viele Kunden ist statistisch geglättet

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Das grundlegende Wertversprechen

Benutzer (Kunde) Ein dediziertes RZ kostet 200’000€ Auslastung wäre maximal 50%

(z.B. kein Bedarf in der Nacht)

Anbieter Der Anbieter kauft entsprechende Kapazität für

sein RZ für 150’000€ (Mengenrabatt) Der Anbieter kann diese Kapazität für 100’000€ anbieten

(dank geglättetem Bedarf, da er die Auslastung auf über 50% bringen kann)

So läuft das Geschäft Der Kunde zahlt einen Preisaufschlag um die Kapazität nach Bedarf zu nutzen:

150’000€ für die 50% Nutzung (am Tag), spart damit 50’000€, und der Anbieter verdient 50’000€: ein Win-Win Szenario

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Beispiele für die Kostenberechnung

Ab 25% Auslastung, günstiger wenn

reserviert

Je kürzer die Nutzung, umso günstiger die

Cloud

Nur 3% Auslastung auch 100 CPUs

sind “billig”

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Cloud SLAs sind besser als ein durchschnittliches RZ

Typ Versprochene Verfügbarkeit Erreichte Verfügbarkeit

Rechenzentrum(> 300 Stichproben)

n/a99.5% (~50 Min/Woche)

Top 15% der virtuellen Systeme in RZs

n/a 99.999% (~5 Min/Jahr)

Amazon EC2 99.95% (~5 Min/Woche) Unbekannt

Google Apps Premier Edition

99.9% (~10 Min/Woche) 99.85% (~15 Min/Woche)

Microsoft Business Productivity Online Suite

99.9% (~10 Min/Woche) Unbekannt

Data Source: Andi Mann, Enterprise Management Associates

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Kunden-Risiken und deren Konsequenzen

Risiko Beispiele Resultat

Individuelle “Verträge” mit der Kreditkarte

Kritischer Service fällt aus, weil die Karte verfällt Service-Ausfall, Datenchaos

Einzelperson kann eine falsche Richtung einschlagen

Einführung einer proprietären SaaS-Lösung, die nur einen “Quickfix” bringt

Schlecht verwaltetes Service-Portfolio, Nichterreichung der Strategie-Ziele

Kosten können schlecht getrackt werden

Rechnungen schlecht vorhersehbar (variabler Bedarf). Viele Transaktionen mit vielen Anbietern

Finanzielle Unsicherheit

Kosten steigen langsamNiemand räumt Speicher auf oder fährt unbenutze Maschinen herunter

Wird mit der Zeit teurer, unklar, was noch benötigt wird

Optimismus-BiasAnnahmen, dass Kosten sinken und Performance steigt, nur wegen der Cloud

Plötzlich schlechter / teurer als gedacht, kein Plan B

Daten werden publikVerstoss gegen Datenschutzbestimmungen, Ausbreitung von Geschäftsgeheimnissen

Finanzieller und Vertrauensverlust

Abhängigkeit (Lock-in)Nutzung zu spezifisch auf einen Anbieter gemappt, kein alternativer Service verfügbar

Gefahr von Ausfällen, hohe Umstellungskosten

DatenverlustNASA’s Mondlandungs-Tapes, Hacker-Vandalismus, Anbieterbankrott

Image- und Markenverlust

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Anbieter-Risiken und deren Konsequenzen

Risiko Beispiele Resultat

“Commoditization” aller Services

Zig Anbieter von “Compute Nodes” (IaaS) Preiskampf, Verdrängungsmarkt

Visibler Kunde leidet unter Ausfall

April 2011: Reddit, Foursquare, Quorum fielen aus, weil AWS EBS ausfiel

Finanzielle Verbindlichkeiten, Image- und Vertrauensverlust

Infrastruktur wird gehacktDez 2010: Microsoft BPS Cloud Service Daten-Leck

Image- und Vertrauensverlust

Nichterreichen der Verfügbarkeit

Feb 2012: Microsoft's Azure cloud down and out for 8 hours

Verlust von Kunden, dadurch Kapazitätsüberschuss

Tiefe Grenzkosten nicht möglich

Zuviel Intervention / Konfiguration pro Kunde Limitierter Nichenmarkt

Rechtssituation gefährdet das Business-Modell

Google in China Produkt ändern oder Markt verlassen

Kundenbasis kann nicht vergrössert werden

Skaleneffekte können nicht erreicht werdenVerlust an Moment, Visibilität und Wettbewerbsfähigkeit

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Sechs Cloud-Szenarien (1/3)

Offline Berechnung, <80GB/TagBeispiele: Wissensch. Berechnung, Data-Mining, Audio-Aufnahmen, etc.

Berechnungszeitpunkt flexibel Kein Speicher, ausser lokaler Disk 10 Mbps @80% 80GB ~23 Stunden1

Angebote wechseln oft (bis zu Spot-Pricing): kann oft gemessen bzw. geändert werden

Kosten: Cloud-Deployment: tief/mittel Disaster-Recovery: sehr tief Image/Sicherheits-Risiko: sehr tief

Daten in der Cloud >80GB/TagBeispiele: High-volume Website, Disaster-Recovery Backup, etc.

Speicher / Netzwerk-Transfer dominiert Block-Device vs. Service z.B. EBS vs. S3 Reduzierte Redundanz günstiger? RAIN (redund. array of inexp. nodes)? CDN Schneller, bessere Verteilung? Disk verschicken für Import/Export?Kosten: Cloud Deployment: tief/mittel Disaster-Recovery: mittel/hoch Image/Sicherheits-Risiko: mittel (z.B. Verschlüsselung)

1 http://www.wolframalpha.com/input/?i=80GB+at+(0.8+*+10)+Mbps

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Sechs Cloud-Szenarien (2/3)

Viel Inhalt mit kritischer Latenz

Beispiel: (variable) Media-Verteilung

Tiefe Kosten nicht Primär-Ziel (kann eh nicht selbst gemacht werden)

Ein Fall für ein CDN (Globale Abdeckung, gut für Media-Streaming)

Kosten werden fallen

Kosten: Cloud-Deployment: mittel Disaster-Recovery: tief Image/Sicherheits-Risiko: mittel

Freemium SaaS-Modell

Beispiele: Xing, Basecamp, ZoHo…

Gratis vs. Premium-Version (limitierte Funktionalität, Zeit, Kapazität, Anzahl Benutzer,…) Falls der “lifetime value” eines Kunden - Kosten für dessen Akquise > Kosten, den Service zu

erbringen (inkl. Gratis-Benutzer)

Kosten: Cloud-Deployment: mittel/hoch Disaster-Recovery: mittel Image/Sicherheits-Risiko: mittel/hoch

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Sechs Cloud-Szenarien (3/3)

Website mit wenig Berechnung und wenig DatenBeispiel: KMU-Website oder -Shop

IaaS sehr günstig (erster Blick) PaaS sehr einfach

Kosten: Automation (Plattform oder selber machen

auf IaaS) Skalierbarkeit (Plattform) Cloud-Deployment: tief Disaster-Recovery: mittel/hoch Image/Sicherheits-Risiko: mittel

SaaS Berechnungs-Beispiel

Beispiel: Verteilte Organisation, welche SaaS einführt “[…] Reise-Kosten um mindestens 5% zu reduzieren, […] Aufwand für Reisen über €40M/Jahr” Shared Desktop und Video-Konferenz Annahme 1K€/Tag und 3 Reisende / Event Kosten: ~ 500 Benutzer, die 1x pro Jahr nicht reisen, sondern den Service nutzen

Kosten: Gewisse einmalige Kosten für Setup (OTC) Monatlich wiederkehrende Kosten (MRC)

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Kapazitäts-Planung (Alte Schule) Kapazität teuer Kapazität braucht Zeit (Kauf,

Bereitstellung) Kapazität steigt, nicht schrumpft Kapazität Grosse Blöcke, viel € Planungsfehler Grosse Probleme Systeme sind klare Assets Abschreibung über 3 JahreImplikationen aufs Applikations-Design Obwohl Verfügbarkeit aggregiert hoch

ist, muss für Ausfall designt werden Cloud (Speicher-)Services haben sehr

unterschiedliche Latenz

Konsequenzen der Verlagerung in die Cloud

Auswirkungen für IT-Betrieb Entwickler sind verantwortlich für den

Betrieb Master-Daten (und allenfalls Backups)

in der Cloud IT Betriebs-Abteilung ist beim Anbieter Cloud-Kapazität >= Rechenzentrum Keine eigenen Leute nötig für

Plattform / Infrastruktur

Einige IT-Rollen verschwinden Keine (weniger) System-, Datenbank-,

Speicher-, Netzwerk-Administratoren

http://www.slideshare.net/adrianco/netflix-in-the-cloud-2011

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Es gibt die “Win – Win” SituationEinen Preisaufschlag für weniger Zeit zu zahlen ist günstiger und erlaubt dem Anbieter, Geld zu verdienen

Man muss (und will) den grösseren Kontext anschauenDie Cloud hilft nicht nur günstigere, sondern auch bessere(zuverlässigere) Services entstehen zu lassen. In diesemSinne würde man sogar in die Cloud wollen, wenn esteurer wär, denn es ist (im Normallfall) auch besser.

Die grundlegende Mechanik ist einfach verständlichMan braucht keinen Abschluss in Betriebswirtschaft,um die beiden obigen Punkte mitnehmen zu können

Was ich Ihnen heute versucht hab mitzugeben

um die beiden obigen Punkte mitnehmen zu können,ausser ich hab meinen Job heute nicht gemacht

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