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Cloud-Automatisierung

Mitarbeiter: Stephen J. Bigelow; James Montgomery

Cloud-Automatisierung ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf die Prozesse und Tools bezieht, die eine Organisation einsetzt, um den manuellen Aufwand zu reduzieren, der mit der Bereitstellung und Verwaltung von Cloud Computing Workloads und Services verbunden ist. IT-Teams können die Cloud-Automatisierung auf Private-, Public- und Hybrid-Cloud-Umgebungen anwenden.

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Traditionell war die Bereitstellung und der Betrieb von Unternehmens-Workloads ein zeitaufwendiger und manueller Prozess. Er umfasste oft sich wiederholende Aufgaben, wie zum Beispiel die Dimensionierung, Bereitstellung und Konfiguration von Ressourcen wie virtuelle Maschinen (VMs), die Einrichtung von VM-Clustern und Load Balancing, die Erstellung von Storage Logical Unit Numbers (LUNs), das Aufrufen virtueller Netzwerke, die eigentliche Bereitstellung und anschließende Überwachung und Verwaltung von Verfügbarkeit sowie Leistung.

Obwohl jeder dieser sich wiederholenden und manuellen Prozesse effektiv ist, sind sie fehlerbehaftet. Diese Fehler können zu einer Fehlersuche führen, die die Verfügbarkeit des Workloads verzögert. Sie können auch Sicherheitsschwachstellen aufdecken, die das Unternehmen gefährden. Mit Cloud-Automatisierung kann ein Unternehmen diese sich wiederholenden und manuellen Prozesse zur Bereitstellung und Verwaltung von Workloads eliminieren. Um Cloud-Automatisierung zu erreichen, muss ein IT-Team Orchestrierungs- und Automatisierungs-Tools verwenden, die auf der virtualisierten Umgebung laufen.

Vorteile der Cloud-Automatisierung

Richtig implementiert, spart Cloud-Automatisierung einem IT-Team Zeit und Geld. Sie ist schneller, sicherer und skalierbarer als die manuelle Ausführung von Aufgaben und führt außerdem zu weniger Fehlern, da Unternehmen vorhersehbarere und zuverlässigere Workflows erstellen können. Dies wirkt sich direkt auf eine bessere IT- und Unternehmensführung aus.

Cloud-Automatisierung ermöglicht es IT-Teams, die von repetitiven und manuellen Verwaltungsaufgaben befreit sind, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, die sich enger an den Geschäftsanforderungen eines Unternehmens orientieren, zum Beispiel die Integration übergeordneter Cloud-Services oder die Entwicklung neuer Produktfunktionen.

Unterschiede zwischen Cloud-Automatisierung und Cloud-Orchestrierung

Cloud-Orchestrierung beschreibt, wie ein Administrator die verschiedenen Schritte und Prozesse zur Bereitstellung und Verwaltung von Workloads in der Cloud kodiert. Cloud-Automatisierung ruft diese Schritte auf, um Aktionen ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen und zu verwalten.

Cloud-Automatisierung und -Orchestrierung sind komplementär und voneinander abhängig. Kein Orchestrierungsprozess ist vollständig manuell, und automatisierte Aufgaben sind von Natur aus Teil eines Orchestrierungsprozesses.

Nehmen wir als Beispiel die Datensicherung und -wiederherstellung über die Cloud. IT-Mitarbeiter verwenden ein natives Tool des Cloud-Plattformanbieters oder eines Drittanbieters, um eine Abfolge von Aufgaben zu planen, die auf logischen Ereignissen wie der Tageszeit oder der Entdeckung von Fehlercodes basieren. Der gesamte Prozess von Anfang bis Ende stellt eine Cloud-Orchestrierung dar. Einzelne Teile des Backup-Prozesses werden automatisiert, wie zum Beispiel die eigentliche Datensicherung und die Benachrichtigung, dass der Prozess erfolgreich war. Werden Fehlercodes entdeckt, setzt eine weitere Orchestrierung von Prozessen ein, um die Mitarbeiter zu alarmieren, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um das Backup zu wiederholen oder manuell zu vervollständigen, und um die Fehler zu beheben.

Anwendungsfälle für Cloud-Automatisierung

Während Cloud-Automatisierungs-Tools oder -Frameworks alle das gleiche allgemeine Ziel verfolgen, variieren die Anwendungsfälle stark, je nach Unternehmen und dessen Zielen. Einige grundlegende Beispiele für Cloud-Automatisierung sind:

  • die automatische Bereitstellung von Cloud-Infrastrukturressourcen;
  • das Herunterfahren von ungenutzten Instanzen und Prozessen; und
  • die Durchführung regelmäßiger Datensicherungen.
Anwendung von Cloud-Automatisierung
Abbildung 1: Zu den üblichen Aufgaben der Cloud-Automatisierung gehören die automatische Bereitstellung der Infrastruktur, die Versionskontrolle für Workflows und die Durchführung von Backups.

Ein weiterer häufiger Anwendungsfall für Cloud-Automatisierung ist die Einrichtung von Infrastructure as Code (IaC). Cloud-Plattformen erkennen und organisieren normalerweise Rechenressourcen in Pools. Dadurch können Benutzer weitere Ressourcen hinzufügen und bereitstellen, ohne sich darum zu kümmern, wo sich diese Ressourcen physisch im Rechenzentrum befinden.

Cloud-Automatisierungsprozesse und -Tools können auf diese Ressourcenpools zurückgreifen, um gemeinsame Konfigurationselemente wie VMs, Container, Storage-LUNs und virtuelle private Netzwerke (VPN) zu definieren. Anschließend können sie Anwendungskomponenten und Dienste, wie zum Beispiel Load Balancer, auf diese Konfigurationselemente laden oder Instanzen mit Vorlagen oder geklonten VMs oder Containern erstellen. Schließlich werden diese Elemente zusammengefügt, um eine vollständigere Betriebsumgebung für eine Workload-Bereitstellung zu erstellen.

Beispielsweise kann eine Cloud-Automatisierungsvorlage eine bestimmte Anzahl von Containern für eine Microservices-Anwendung erstellen, die Softwarekomponenten in die Container-Cluster laden, Storage und Datenbank verbinden, ein virtuelles Netzwerk konfigurieren, Load Balancer für die Cluster erstellen und dann den Workload für Benutzer zur Verfügung stellen.

Neben der Bereitstellung bezieht sich die Cloud-Automatisierung auch auf das Workload-Management. Zum Beispiel kann ein Application Performance Management (APM) Tool so konfiguriert werden, dass es den bereitgestellten Workload und seine Leistung überwacht. Warnungen lösen automatische Skalierungsaufgaben aus, wie zum Beispiel das Hinzufügen von mehr Containern zu einem lastverteilten Cluster, um die Leistung zu verbessern, oder das Entfernen von überschüssigen Container-Instanzen, um die Ressourcennutzung zu verringern.

Cloud-Automatisierung ist ein zentrales Element des Workload-Lifecycle-Managements. Workloads in der Cloud sind in der Regel langfristige Einheiten, aber einige ihrer einzelnen Komponenten, wie skalierte Container, können kurzlebig sein. Admins können die Cloud-Automatisierung nutzen, um sie zusammen mit ihren Konfigurationselementen zu entfernen, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Cloud-Automatisierung kann auch in Hybrid Clouds eine Rolle spielen, um Aufgaben in einer Private-Cloud-Umgebung zu automatisieren, die auf Frameworks wie OpenStack basiert, und die Integration mit Public Clouds wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) vorantreiben.

Cloud-Automatisierung ist auch für App-Entwickler wichtig. Agile Entwicklungsmethoden wie Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD) und Continuous Deployment sowie DevOps sind alle auf eine schnelle Bereitstellung und Skalierung von Ressourcen angewiesen, um neue Software-Releases zu testen. Sobald die Tests abgeschlossen sind, können diese Ressourcen zur Wiederverwendung freigegeben werden. Public Clouds beherrschen dies, und Cloud-Automatisierungs-Tools können die gleichen Fähigkeiten in Private-Cloud-Umgebungen bringen.

Schließlich kann Cloud-Automatisierung eine Versionskontrolle für Workflows bereitstellen, so dass Unternehmen konsistente Setups vorweisen können, die einer geschäftlichen und behördlichen Prüfung standhalten. Das Unternehmen kann genau sehen, welche Ressourcen aktuell genutzt werden, identifizieren, welche Benutzer oder Abteilungen sie nutzen, vorhersagen, wie die Ressourcen in Zukunft genutzt werden und eine Servicequalität sicherstellen, die mit manuellen Prozessen unmöglich ist.

Cloud-Automatisierungs-Tools

Es gibt nicht das eine Cloud-Automatisierungs-Tool, die eine Plattform oder das eine Framework. Eine Vielzahl verschiedener Tools und Plattformen kann für die Automatisierung einer oder mehrerer Aufgaben verwendet werden, von lokalen Tools für Private Clouds bis hin zu gehosteten Diensten von Public-Cloud-Anbietern.

Beispiele für Automatisierungsdienste von Public-Cloud-Anbietern sind:

Konfigurationsmanagement-Tools bieten viele Cloud-Automatisierungsfunktionen, insbesondere bei einem Infrastructure-as-Code-Setup. Beispiele hierfür sind:

Weitere Optionen für Orchestrierungs-Tools sind Broadcom (CA Technologies) Automic und Cloudify Orchestration Engine und Workflow Engine.

Viele Multi-Cloud-Management-Anbieter integrieren Automatisierungsfunktionen in ihre Tools. Einige prominente sind:

  • VMware
  • CloudBolt
  • CloudSphere (Hypergrid)
  • Snow (Embotics)
  • Morpheus Data
  • Scalr
  • Flexera (RightScale)
Diese Definition wurde zuletzt im Januar 2021 aktualisiert

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