Cloud Service Models (IaaS, PaaS, SaaS)
Grundlegende Modelle zur Bereitstellung von IT-Ressourcen in der Cloud, die Verantwortungsgrenzen und Managementaufgaben zwischen Anbieter und Nutzer festlegen.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenresidenz- und Compliance-Verstöße bei ungeprüfter Nutzung
- Ausfall des Anbieters oder Service-Störungen beeinträchtigen Betrieb
- Unerwartete Kosten durch Skalierung oder Zusatzdienste
- Automatisiere Provisioning und Konfiguration
- Design für Fehler und Isolation (Resilienzprinzipien)
- Nutze Managed Services für wiederkehrende Aufgaben
I/O & Ressourcen
- Anwendungsprofil (Stateful/Stateless, Lastprofile)
- Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
- Kosten- und Betriebsrahmen
- Empfohlenes Service-Modell und Begründung
- Architekturübersicht mit Verantwortungsdiagramm
- Implementierungs- und Migrationsplan
Beschreibung
Cloud-Service-Modelle (IaaS, PaaS, SaaS) definieren Abstraktionsschichten und Zuständigkeiten bei der Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet. Sie verdeutlichen Kontroll- und Betriebsaufgaben sowie typische Einsatzszenarien und unterstützen Architektur- und Anbieterentscheidungen. Die Unterscheidung beeinflusst Sicherheit, Compliance und Integrationsmuster zwischen Anbieter und Nutzer.
✔Vorteile
- Schnellere Markteinführung durch Abstraktion von Infrastruktur
- Reduzierter Betriebsaufwand bei PaaS/SaaS
- Skalierbarkeit und flexible Ressourcennutzung
✖Limitationen
- Begrenzte Kontrolle und Anpassbarkeit bei SaaS
- Potentieller Vendor-Lock-in bei plattformspezifischen Diensten
- Unterschiedliche Sicherheits- und Compliance-Verantwortlichkeiten
Trade-offs
Metriken
- Zeit bis zur Bereitstellung
Zeit vom Beschluss bis zur produktiven Bereitstellung einer Umgebung.
- Betriebskosten pro Monat
Monatliche Kosten für Infrastruktur, Lizenzen und Management.
- Verfügbarkeit / MTTR
Messung der Dienstverfügbarkeit und mittleren Wiederherstellungszeit.
Beispiele & Implementierungen
Start-up nutzt PaaS für schnelle Produktentwicklung
Ein kleines Team reduziert Infrastrukturaufwand durch PaaS und beschleunigt Releases.
Unternehmen betreibt existierende Workloads in IaaS
Legacy-Systeme bleiben in VMs, um Kompatibilität zu gewährleisten und Migration schrittweise zu planen.
Organisation verwendet SaaS für Standard-Produktivitätswerkzeuge
E-Mail, Kollaboration und CRM werden als SaaS bezogen, um Betriebskosten zu senken.
Implementierungsschritte
Bestandsaufnahme und Anforderungsanalyse durchführen
Vergleich der Modelle (IaaS/PaaS/SaaS) anhand definierter Kriterien
Pilotumgebung aufbauen und kurz testen
Produktivnahme mit Monitoring, SLA-Definition und Übergabe an Betrieb
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Hardcodierte Provider-APIs in Anwendungskomponenten
- Monolith ohne Cloud-nativen Betriebsmuster in IaaS verschoben
- Fehlende Automatisierung für Skalierung und Recovery
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- SaaS für stark individualisierte Kernprozesse wählen
- IaaS ohne Automatisierung als langfristige Lösung betreiben
- PaaS verwenden, obwohl regulatorische Anforderungen vollständige Kontrolle verlangen
Typische Fallen
- Unterschätzung versteckter Kosten (z. B. Daten egress)
- Fehlende Exit-Strategie gegenüber einem Anbieter
- Nicht berücksichtigte Integrationsaufwände mit bestehenden Systemen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Regulatorische Vorgaben und Datenresidenz
- • Vorhandene Legacy-Abhängigkeiten
- • Budget- und Vertragsrestriktionen mit Anbietern