Lesezeit: 4 Minuten 21 Sekunden | Veröffentlicht: 19. Februar 2025
Cloud-Elastizität Was ist Cloud-Elastizität?
Dank der Cloud-Elastizität kann ein Cloud-Computing-System die Computing-Ressourcen basierend auf der Echtzeitnachfrage skalieren. Sie optimiert Kosten und Leistung durch die dynamische Bereitstellung oder das Deprovisioning von Ressourcen, um Workload-Schwankungen auszugleichen. Cloud-Services bieten Elastizität, insbesondere bei Webanwendungen, bei der Verarbeitung großer Datenmengen und Online-Services.
- Warum ist die Cloud-Elastizität wichtig?
- Wie funktioniert die Cloud-Elastizität?
- Was sind die Herausforderungen bei der Cloud-Elastizität?
- Wie kann HPE Ihnen bei der Cloud-Elastizität helfen?
Warum ist die Cloud-Elastizität wichtig?
- Business Continuity und Zuverlässigkeit: Sie sorgt für einen reibungslosen Betrieb ohne Unterbrechungen oder Ausfallzeiten in allen Märkten und bietet ein konsistentes Kundenerlebnis.
- Leistungsoptimierung: Skaliert Ressourcen dynamisch, um hohe Verkehrslasten zu bewältigen und so schnelle Reaktionszeiten und einen reibungslosen Service zu gewährleisten.
- Kostenmanagement und Effizienz: Passt die Ressourcennutzung automatisch an, um eine Überbereitstellung zu vermeiden, die Cloud-Kosten zu senken und die Effizienz zu maximieren.
- Globale Flexibilität und Skalierbarkeit: Unternehmen können ihre Geschäftstätigkeit schnell ausweiten, indem sie Workloads über Regionen hinweg bewältigen und auf Marktanforderungen reagieren.
- Automatisierung und betriebliche Agilität: Reduziert die manuelle Ressourcenzuweisung und hilft Unternehmen, sich schnell anzupassen, die Effizienz zu steigern und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wie funktioniert die Cloud-Elastizität?
Cloud-Elastizität ist die Anpassung von Computing-Ressourcen an die Echtzeitnachfrage. Sie weist Ressourcen effizient durch Automatisierung, Überwachung und Skalierbarkeit zu. So funktioniert es:
- Überwachung und Bedarfsanalyse: Das Cloud-System überwacht CPU, Arbeitsspeicher, Netzwerkverkehr und Anwendungslast, um Bedarfsschwankungen zu erkennen.
- Automatische Skalierungsauslöser: Wenn vorgegebene Kriterien erfüllt sind (beispielsweise erhöhte Benutzeraktivität), skaliert das System die Ressourcen automatisch.
- Ressourcenbereitstellung und Deprovisioning: Zur Kostenoptimierung werden bei steigender Nachfrage neue virtuelle Maschinen, Container oder Speichereinheiten zugewiesen und bei sinkender Nachfrage freigegeben.
- Lastausgleich: Die Cloud verteilt den Datenverkehr effektiv auf die Ressourcen, um Engpässe zu vermeiden und die Leistung zu optimieren.
- Kosten- und Leistungsoptimierung: Durch die Cloud-Elastizität werden Ressourcen dynamisch angepasst, um sicherzustellen, dass Unternehmen nur für das bezahlen, was sie nutzen. So werden Kosteneffizienz und Leistung maximiert.
Durch diesen Ansatz eignen sich Cloud-Umgebungen hervorragend für Anwendungen mit unerwarteten Verkehrsmustern, da sie wechselnden Workloads standhalten können.
Was sind die Herausforderungen bei der Cloud-Elastizität?
Die Cloud-Elastizität bietet viele Vorteile. Unternehmen müssen jedoch auch die Nachteile überwinden. Die größten Herausforderungen:
- Komplexe Implementierung und Verwaltung: Automatisierte Skalierungsstrategien, Überwachungsschwellenwerte und Ressourcenzuweisung erfordern Expertise und Vorbereitung.
- Latenz- und Leistungsschwankungen: Eine schnelle Skalierung kann die Bereitstellung und das Deprovisioning von Ressourcen verzögern und die Leistung bei Bedarfsspitzen beeinträchtigen.
- Kostenüberschreitungen aufgrund von Fehlkonfigurationen: Schlecht eingestellte Richtlinien für die automatische Skalierung können zu Ressourcenverschwendung und höheren Cloud-Preisen führen.
- Sicherheit und Compliance-Risiken: Durch die dynamische Skalierung von Ressourcen können vertrauliche Daten offengelegt werden, weshalb zur Einhaltung der Vorschriften hohe Sicherheitsvorkehrungen erforderlich sind.
- Kompatibilität und Abhängigkeitsverwaltung: Ältere Programme können möglicherweise nicht gut mit elastischer Skalierung umgehen, sodass für maximale Leistung Änderungen an der Architektur erforderlich sind.
Diese Schwierigkeiten erfordern sorgfältige Planung, Cloud-Management und regelmäßige Überwachung, um Kosten, Leistung und Sicherheit in Einklang zu bringen.
Wie kann HPE Ihnen bei der Cloud-Elastizität helfen?
HPE und Cloud-Elastizität
HPE Cloud-Lösungen ermöglichen Unternehmen die dynamische Skalierung von Ressourcen basierend auf der Echtzeitnachfrage. Durch die Nutzung von Hybrid Cloud-Services, KI-gestützter Automatisierung und skalierbarer Infrastruktur verbessert HPE die Leistung und minimiert die Kosten. Das umfassende Portfolio von HPE – einschließlich HPE GreenLake Cloud mit Morpheus und OpsRamp – ermöglicht echte Cloud-Elastizität und zuverlässige Hybrid Cloud-Orchestrierung.
- HPE GreenLake Cloud – Hybrid Cloud-Elastizität
Das nutzungsabhängige Bezahlmodell von HPE GreenLake bietet flexible Computing-, Speicher- und Netzwerkressourcen ohne die Belastung durch Vorabverpflichtungen. Die skalierbare Architektur ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen nahtlos als Reaktion auf schwankende Workloads zuzuweisen und so optimale Leistung bei Spitzenlast und Kosteneinsparungen außerhalb der Spitzenzeiten zu gewährleisten.
- Morpheus – Einheitliche Cloud-Orchestrierung für verbesserte Elastizität
Morpheus spielt eine entscheidende Rolle bei der Erreichung der Cloud-Elastizität, indem es eine einheitliche Cloud-Orchestrierung über mehrere Umgebungen hinweg bereitstellt. Durch automatisierte Ressourcenbereitstellung, richtlinienbasiertes Management und Echtzeit-Analysen ermöglicht Morpheus Unternehmen, sich schnell an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Diese rationalisierte Cloud-Automatisierung optimiert nicht nur die Ressourcennutzung, sondern verbessert auch die allgemeine Hybrid Cloud-Governance.
- Opsramp – Cloud-Agilität und -Elastizität
Zusätzlich zu HPE GreenLake Cloud und Morpheus stärkt HPEs OpsRamp die Cloud-Elastizität durch digitales operatives Management weiter. OpsRamp bietet Echtzeit-Überwachung und automatisiertes Störungsmanagement und stellt sicher, dass Hybrid Cloud-Infrastrukturen ausfallsicher und flexibel bleiben. Dieser integrierte Ansatz hilft Unternehmen dabei, eine hohe Leistung und zuverlässige Sicherheit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Ressourcen dynamisch zu skalieren, um den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
- Zerto – Integrierte Ausfallsicherheit zur Verbesserung der Cloud-Elastizität
Zusätzlich zu seinen bekannten Disaster Recovery-Funktionen verbessert Zerto die Cloud-Elastizität, indem es nahtlose Workload-Mobilität und schnelle Datenreplikation in Hybrid Cloud-Umgebungen ermöglicht. Die kontinuierliche Datensicherung und die RPOs von nahezu Null von Zerto gewährleisten Datenverfügbarkeit in Echtzeit und schnelles Failover und ermöglichen Unternehmen, Ressourcen dynamisch zu skalieren, um auf schwankende Anforderungen zu reagieren. Dieser agile Ansatz minimiert Ausfallzeiten, stärkt die Ausfallsicherheit und optimiert die Leistung, selbst bei unerwarteten Störungen. Mit automatisierten Failover- und Failback-Prozessen unterstützt Zerto eine hohe Betriebseffizienz und zuverlässige Sicherheit und gewährleistet die Anpassungsfähigkeit und Kosteneffizienz Ihrer Cloud-Infrastruktur auch in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft.
- Sicherheit und Compliance in elastischen Cloud-Umgebungen:
HPE verwendet integrierte Sicherheits- und Compliance-Frameworks, um Sicherheitsbedrohungen durch die dynamische Skalierung von Ressourcen zu reduzieren. Es sichert Private und Public Cloud-Bereitstellungen, reagiert auf sich ändernde Workloads und schützt vertrauliche Daten.
Was ist der Unterschied zwischen Cloud-Elastizität und Cloud-Skalierbarkeit?
| Merkmal | Cloud-Elastizität | Cloud-Skalierbarkeit |
|---|---|---|
| Definition | Die Möglichkeit, Ressourcen automatisch an die Echtzeitnachfrage anzupassen (nach oben oder unten skalieren). | Die Fähigkeit, langfristiges Wachstum durch Erhöhung oder Erweiterung der Infrastrukturkapazität zu bewältigen. |
| Zweck | Gewährleistet Effizienz durch dynamisches Ressourcenmanagement bei schwankender Nachfrage. | Unterstützt das Unternehmenswachstum durch Hinzufügen weiterer Ressourcen zur Bewältigung steigender Workloads. |
| Zeitrahmen | Kurzfristige Anpassungen in Echtzeit. | Langfristige Kapazitätsplanung. |
| Skalierungsmethode | Automatische Skalierung (horizontal oder vertikal). | Manuelle oder vorgeplante Skalierung (horizontal oder vertikal). |
| Fallbeispiel | Umgang mit plötzlichen Verkehrsspitzen auf E-Commerce-Websites, Streaming-Plattformen oder SaaS-Anwendungen. | Erweiterung der IT-Infrastruktur eines Unternehmens, um im Laufe der Zeit mehr Benutzer, Daten oder Services zu unterstützen. |
| Beispiel | Ein Cloud-basierter Streaming-Service erhöht die Serverkapazität während der Spitzenzeiten automatisch und reduziert sie, wenn die Nachfrage sinkt. | Ein wachsendes Unternehmen rüstet seinen Cloud Storage und seine Rechenleistung auf, um einen größeren Kundenstamm bedienen zu können. |
