Computing-as-a-Service (CaaS)
Was ist Computing-as-a-Service?

Bei Computing-as-a-Service (CaaS) handelt es sich um ein Pay-as-you-go-Infrastrukturmodell (mit nutzungsabhängiger Bezahlung), das on demand Rechenressourcen für allgemeine und bestimmte Workloads zur Verfügung stellt. Mit Computing-as-a-Service können Unternehmen ihre Computing-Prozesse dynamisch skalieren und vereinfachen, wodurch die Überbereitstellung minimiert und mehr Flexibilität für unvorhergesehene Anforderungen erzielt wird. Mithilfe dieser Methode können Unternehmen ihre Computing-Ressourcen an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen und gleichzeitig die Kapitalkosten und die betriebliche Komplexität minimieren.

Nahaufnahme von Kabeln und Leitungen, die in die leuchtende Mainframe-Infrastruktur eines Computerservers im Schrank eingesteckt werden.
  • Wie funktioniert Computing-as-a-Service?
  • Was sind die Vorteile von Computing-as-a-Service?
  • Was sind einige Beispiele für Computing as-a-Service?
  • Was sind die zugrunde liegenden Komponenten von Computing-as-a-Service?
  • Was sind die zentralen Funktionen und Leistungsmerkmale von CaaS?
  • Was sind Architecting Applications für CaaS?
  • Was bedeutet die Verwaltung und Überwachung von Computing-as-a-Service-Umgebungen?
  • Was sind Herausforderungen und Überlegungen im Zusammenhang mit der Einführung von CaaS?
  • Warum ist HPE mit HPE GreenLake und Compute führend bei Computing-as-a-Service?
Wie funktioniert Computing-as-a-Service?

Wie funktioniert Computing-as-a-Service?

Computing-as-a-Service ist eine Cloud-basierte Lösung, die auf virtuelle und physische Verarbeitungsleistung setzt. Computing-Ressourcen können allgemeine Hochgeschwindigkeits-Grafikprozessoren (GPU) für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz oder High Performance Computing (HPC) für die Verarbeitungsleistung beinhalten. Die genaue Konfiguration der Infrastruktur unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen, abhängig von den genauen Anforderungen. Diese Infrastruktur kann im Laufe der Zeit auch angepasst werden. 

Was sind die Vorteile von Computing-as-a-Service?

Was sind die Vorteile von Computing-as-a-Service?

Computing-as-a-Service kann für Unternehmen, die ihre digitale Transformation beschleunigen wollen, ein echter Game-Changer sein, da es eine günstigere, flexiblere und optimierte Lösung bietet.

Computing-as-a-Service erfordert keine so hohen Vorabinvestitionen in Hardware, Cloud-Ressourcen und Arbeitsstunden. Computingas-a-Service stellt Workload-optimierte Systeme für Ihre Rechenzentren und Edge-Standorte schneller bereit – und zwar zu einem Bruchteil der Kosten einer selbstverwalteten oder Legacy-Lösung.

Computing-as-a-Service-Lösungen können im Laufe der Zeit skaliert werden. Private, lokale IT-Infrastrukturen sind häufig überdimensioniert, was bedeutet, dass sie auf eine Vielzahl von Workloads und Nachfragespitzen ausgelegt sind. Das Problem? Diese Ressourcen werden nicht immer verwendet, und jede nötige Erweiterung kann zu eingeschränkten Ressourcen oder längeren Ausfallzeiten führen. Computing-as-a-Service verringert diese Probleme durch eine Konfigurationszuweisung on demand, die bei neuen Geschäftschancen und unerwartete Herausforderungen flexibel angepasst werden kann. So lässt sich die Computing-Bandbreite für die Teams, die darauf angewiesen sind, aufrecht erhalten.

Unabhängig von den Anforderungen kann Computing-as-a-Service für nahezu jeden Workload bereitgestellt werden, bevor der eigentlich Bedarf besteht: für universelles Computing, Composable Infrastructure, geschäftskritische Anwendungen, Datenanalysen und mehr. Diese vorkonfigurierten Lösungen lassen sich über mehrere Tiers und Skalierungen hinweg implementieren. Da es sich bei Computing-as-a-Service üblicherweise um eine verwaltete Lösung handelt, bei der von der Installation bis zu Wartung und Support alles abgedeckt ist, können Unternehmen ihre Teams für auf höherwertige Aufgaben und Innovationen entlasten.

Was sind einige Beispiele für Computing as-a-Service?

Was sind einige Beispiele für Computing-as-a-Service?

Obwohl der Name auf reine Rechenleistung schließen lässt, verfügt Computing-as-a-Service über eine Vielzahl von Anwendungen, die alles von grundlegender Datenverarbeitung bis hin zu Big Data abdecken. Am weitesten verbreitet ist Cloud Computing zur Bereitstellung von Software und Anwendungen, auf die Endbenutzer über eine Internetverbindung außerhalb des Servers zugreifen können. In einigen Fällen können Konfigurationen für bestimmte Workloads optimiert werden. Diese Workloads können in die Public Cloud verschoben werden, was ideal ist für gemeinsam genutzte Ressourcen und die Zusammenarbeit, oder in einer Private Cloud geschützt werden, um optimale Sicherheit und Compliance zu erreichen.

Computing-as-a-Service kann Ihr Unternehmen außerdem dabei unterstützen, Big Data umfassender zu nutzen, indem es Ihre Datenanalytik-Infrastruktur ausbaut, Ihre Daten mithilfe von Regeln und Modellen transformiert und neue Einblicke von Datenerfassungsgeräten schneller erschließt. Diese Einblicke können in Echtzeit im Rechenzentrum, an Co-Locations und am Edge gewonnen werden.

Was sind die zugrunde liegenden Komponenten von Computing-as-a-Service?

Was sind die zugrunde liegenden Komponenten von Computing-as-a-Service?

Dies sind die zugrunde liegenden Komponenten von Computing-as-a-Service:

  • Virtuelle Maschinen (VMs) und Container: Virtualisierte Umgebungen und leichte Container zum Ausführen von Anwendungen.
  • Bare Metal-Server: Direkter Zugriff auf physische Hardware für hohe Leistung und Kontrolle.
  • Ressourcen-Management: Zuweisung von CPU-, Arbeitsspeicher-, Datenspeicher- und Netzwerkressourcen.
  • Bereitstellungs- und Orchestrierungstools: Automatisierte Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen (z. B. Kubernetes, OpenStack).
  • Überwachung und Verwaltung: Tools zur Leistungsverfolgung und Ressourcenverwaltung (z. B. Dashboards, APIs).
  • Sicherheit und Compliance: Datensicherungsmaßnahmen und Einhaltung von Industriestandards.
  • Abrechnung und Kostenmanagement: Transparente, nutzungsbasierte Preisgestaltung und Tools zur Kostenverfolgung.
  • Support und Wartung: Technischer Support und Wartung der Infrastruktur.
  • Integration und APIs: Konnektivität mit anderen Services und Tools für nahtlose Workflows.

Diese Technologien und Komponenten arbeiten zusammen, um eine skalierbare und effiziente Umgebung in einem Computing–as-a-Service-Modell bereitzustellen.

Was sind die zentralen Funktionen und Leistungsmerkmale von CaaS?

Was sind die zentralen Funktionen und Leistungsmerkmale von CaaS?

Unter anderem bietet Container-as-a-Service die folgenden zentralen Funktionen und Leistungsmerkmale:

  • Mit CaaS lassen sich Container schnell und einfach nach Bedarf erstellen und implementieren, sodass Sie Ihre Anwendungen on demand anpassen können.
  • Mit CaaS-Plattformen können Sie Ihren Containern Computing-Ressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher und Datenspeicher je nach Bedarf Ihrer Anwendungen zuweisen. So können Sie Ressourcen effizient einsetzen und sie dynamisch dorthin zuweisen, wo Sie sie brauchen.
  • Dank des nutzungsabhängigen Bezahlmodells bezahlen Sie mit CaaS nur für die Ressourcen, die Ihre Container tatsächlich verwenden. Das macht es kosteneffizient für kleine und große Bereitstellungen.
  • CaaS-Plattformen stellen APIs bereit, über die Sie Ihre Container-bezogenen Aufgaben verwalten und automatisieren können. So lässt sich CaaS einfach in Ihre bestehenden Systeme und Workflows für ein leichteres Infrastrukturmanagement integrieren.

Diese Funktionen und Leistungsmerkmale machen CaaS flexibel, skalierbar und kostengünstig, ohne dass man die zugrundeliegende Infrastruktur aufwendig verwalten muss.

Was sind Architecting Applications für CaaS?

Was sind Architecting Applications für CaaS?

Bei den Architecting Applications für Container-as-a-Service geht es um mehrere wichtige Überlegungen:

  • Um CaaS zu verwenden, müssen Anwendungen mit Tools wie Docker in einfache und portable Container übertragen werden. Auf diese Weise lassen sie sich im CaaS-System einfach bereitstellen, skalieren und verwalten.
  • Beim Aufbau von Anwendungen für CaaS ist es wichtig, die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz in Betracht zu ziehen. Das bedeutet, dass man Technologien wie Kubernetes einsetzen sollte, um die Anwendung abhängig von ihrem Bedarf automatisch zu skalieren, und Techniken wie Replikation und Lastausgleich implementieren sollte, um sicherzustellen, dass die Anwendung selbst bei Ausfällen weiter zur Verfügung steht.
  • Anwendungen, die in CaaS ausgeführt werden, müssen häufig mit anderen Cloud-Services wie Datenspeicher oder Datenbanken zusammenarbeiten. Aus diesem Grund sollten Anwendungen für eine nahtlose Integration mit anderen Services ausgelegt sein und deren Interfaces und APIs nutzen.

Unter Berücksichtigung dieser Faktoren können Architekten CaaS-fähige Anwendungen entwerfen, die die Flexibilität, Skalierbarkeit und Interoperabilität der Umgebung nutzen. Außerdem können Sie die Bereitstellung und Verwaltung dieser Anwendungen zusammen mit anderen Cloud-Services erleichtern.

Was bedeutet die Verwaltung und Überwachung von Computing-as-a-Service-Umgebungen?

Was bedeutet die Verwaltung und Überwachung von Computing-as-a-Service-Umgebungen?

Die wichtigen Aspekte der Überwachung und Verwaltung von CaaS-Umgebungen sind:

  • Effiziente Ressourcennutzung: Es ist wichtig, den Containern Computing-Ressourcen (CPU, Arbeitsspeicher, Datenspeicher) je nach Bedarf angemessen zuzuweisen und gleichzeitig die Ressourcennutzung zu überwachen und bei Bedarf anzupassen, um optimale Leistung und Kosteneffizienz zu erzielen.
  • Anwendungssicherheit gewährleisten: Zum Schutz containerisierter Anwendungen und Daten umfasst die Sicherheit in CaaS die Implementierung von Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Authentifizierung und Netzwerksicherheit. Dazu gehören die Sicherung von Container-Images, die Verwaltung des Benutzerzugriffs und die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien, um unberechtigten Zugriff zu verhindern.
  • Überwachung und Problembehebung: Die Überwachung der Containerleistung, der Clusterknoten und der gesamten CaaS-Umgebung ist kritisch. Das umfasst die Verfolgung von Kennzahlen wie CPU- und Arbeitsspeichernutzung, Netzwerk-Latenz und Reaktionszeiten. Fehlerbehebungstechniken wie Protokollanalysen und Debugging helfen bei der raschen Erkennung und Lösung von Leistungsproblemen. Weitere Aufgaben umfassen das Container Lifecycle Management, die Bereitstellung und Aktualisierung von Anwendungen sowie Richtlinien-Compliance.
Was sind Herausforderungen und Überlegungen im Zusammenhang mit der Einführung von CaaS?

Was sind Herausforderungen und Überlegungen im Zusammenhang mit der Einführung von CaaS?

Bei der Einführung von Container-as-a-Service (CaaS) sollte man einige Herausforderungen und Überlegungen berücksichtigen:

  • Abhängigkeit von einem Anbieter und Portierbarkeit: Bewerten Sie die Container-Portierbarkeit und -Kompatibilität, um das Risiko der Abhängigkeit von einer bestimmten CaaS-Plattform zu verringern.
  • Datenschutz und Compliance: Richten Sie geeignete Maßnahmen ein, um vertrauliche Daten zu schützen und die Compliance mit branchenspezifischen oder regionalen Vorschriften sicherzustellen.
  • Kostenverwaltung und -optimierung: Überwachen Sie die Ressourennutzung, stellen Sie Container in der richtigen Größe bereit und setzen Sie zur Ausgabenkontrolle auf ein kosteneffizientes Preismodell.
  • Sicherheit: Richten Sie stabile Sicherheitsmaßnahmen ein, um containerisierte Anwendungen und Daten zu schützen.
  • Anwendungskompatibilität: Gehen Sie jegliche Kompatibilitätsprobleme gleich bei der Containerisierung an.
  • Technisches Fachwissen: Bewerten Sie, welche Fachkenntnisse für eine effektive Verwaltung und den Betrieb der Container im Unternehmen nötig sind.
Warum ist HPE mit HPE GreenLake und Compute führend bei Computing-as-a-Service?

Warum ist HPE mit HPE GreenLake und Compute führend bei Computing-as-a-Service?

HPE ist führend im Bereich Computing-as-a-Service und bietet ein zuverlässiges Portfolio an Hardware, Software und Services. Die Produkte von HPE Compute umfassen Converged-Edge-Systeme, die für raue Betriebsumgebungen ausgelegt sind, Rack- und Tower-Server, zum Bewältigen anspruchsvollster Workloads, Composable Infrastructure-Systeme für Hybrid Cloud-Umgebungen, Hyperconverged Infrastructure sowie High Performance Computing, das die kompliziertesten Probleme löst. Unabhängig von der Konfiguration, unterstützt HPE Compute Unternehmen mit Workload-optimierten Systemen beim Entdecken neuer Chancen. Probleme lassen sich in der Folge mithilfe KI-gestützter Lösungen und Supercomputing-Technologien vorhersagen und verhindern – all dies auf As-a-Service-Basis.

Für die Transformation und Beschleunigung am Edge bietet HPE GreenLake eine umfassende Infrastrukturplattform, die speziell für Top-Workloads und verbesserte Geschäftsergebnisse entwickelt wurde. Unternehmen können aus einer Vielzahl von Computing-Lösungen für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen auswählen. Darunter softwaredefinierte und Datenbank-optimierte Hardware und Services, Virtualisierung, Networking sowie KI und maschinelles Lernen (ML) der Enterprise-Klasse. Mit HPE GreenLake profitieren Sie von umfangreicher Expertise, um Ihre Cloud zu modernisieren, das Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen, Ihre Assets zu verwalten und zu schützen und darüber hinaus Teams bei der Bewältigung von Herausforderungen zu unterstützen.

Was sind die Unterschiede zwischen Cloud Service-Modellen (IaaS, PaaS, SaaS)?

IaaS
PaaS
SaaS

Stellt Computing-Ressourcen (Server, Datenspeicher, Netzwerk) on demand bereit.

Bietet eine Plattform für die Entwicklung, das Testen und die Bereitstellung von Anwendungen.

Stellt voll funktionstüchtige Anwendungen über das Internet zur Verfügung.

Benutzer haben Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur, einschließlich der Betriebssysteme und Anwendungen.

Benutzer können sich auf die Anwendungsentwicklung konzentrieren und müssen sich nicht um die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur kümmern.

Benutzer können Software-as-a-Service nutzen, ohne sich Gedanken über die Infrastruktur zu machen.

Bietet Flexibilität, die Infrastruktur entsprechend spezifischer Anforderungen anzupassen und zu konfigurieren.

Bietet vorkonfigurierte Umgebungen mit integrierten Tools und Frameworks für die Anwendungsentwicklung.

Bietet standardisierte, einsatzbereite Anwendungen mit begrenzten Anpassungsoptionen.

Erfordert mehr technisches Fachwissen für das Infrastrukturmanagement und die Administration.

Verringert den administrativen Aufwand, da die Plattform Teile der Infrastruktur verwaltet.

Verringert administrative Aufgaben, da der Service Provider das Infrastrukturmanagement leistet.

Die Skalierbarkeit ist detailgenauer, was Benutzern ermöglicht, Infrastrukturressourcen nach Bedarf anzupassen.

Bietet Skalierbarkeit auf Plattformebene. Das bedeutet, dass Ressourcen automatisch basierend auf den Anwendungsanforderungen verwaltet werden.

Skalierbarkeit wird vom Service Provider angeboten, der Anwendungsverfügbarkeit und Leistung sicherstellt.

Benutzer sind für die Anwendungsbereitstellung, Konfiguration und Wartung verantwortlich.

Einfachere Anwendungsbereitstellung, Updates und Wartung durch Tools über die Plattfom.

Benutzer sind nicht für das Anwendungsmanagement verantwortlich; es wird vom Service Provider durchgeführt.

Das Kostenmodell hat üblicherweise eine Pay-as-you-go- oder ressourcenbasierte Preisstruktur.

Die Preisgestaltung basiert häufig auf Nutzungsmetriken, z. B. der Anzahl der Benutzer oder Transaktionen.

Die Preisgestaltung ist üblicherweise abonnementbasiert und wird pro Benutzer oder Unternehmen berechnet.

Zugehörige Themen

Computing-Management

Cloud-Computing

Digitale Transformation

Hybrid Cloud