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concept#Cloud#Plattform#Architektur

Infrastructure-as-a-Service (IaaS)

IaaS ist ein Cloud-Service-Modell, das virtualisierte Rechenressourcen (Compute, Storage, Netzwerk) on-demand bereitstellt. Es erlaubt Mietmodelle statt Eigentum und unterstützt Self-Service, Elastizität und Abrechnung nach Nutzung.

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist ein grundlegendes Cloud-Computing-Modell, das virtualisierte Rechenressourcen (Rechner, Speicher, Netzwerk) on-demand bereitstellt.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CI/CD-Pipelines (z. B. Jenkins, GitHub Actions)Monitoring-Tools (z. B. Prometheus, Grafana)Konfigurations- und Orchestrierungswerkzeuge (z. B. Terraform)

Prinzipien & Ziele

Ressourcen als abstrahierte, standardisierte Dienste bereitstellen.Self-Service und Automatisierung als zentrale Bedienelemente fördern.Nutzungskosten transparent machen und durch Monitoring steuern.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Unerwartete Kosten durch unkontrollierte Ressourcenprovisionierung.
  • Fehlkonfigurationen führen zu Sicherheitslücken.
  • Ausfall eines Cloud-Providers kann Dienste beeinträchtigen.
  • Nutze IaC für reproduzierbare Bereitstellung und Versionierung.
  • Implementiere Kosten-Alerts und Budgetgrenzen.
  • Sichere Ressourcen durch zentrale Identity- und Zugriffskontrolle.

I/O & Ressourcen

  • Architekturanforderungen und Skalierungsprofile
  • Sicherheits- und Compliance-Richtlinien
  • Budget- und Kostenrahmen
  • Bereitgestellte virtuelle Maschinen und Storage-Volumes
  • Netzwerk- und Sicherheitskonfigurationen
  • Protokolle zu Nutzung, Abrechnung und Performance

Beschreibung

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist ein grundlegendes Cloud-Computing-Modell, das virtualisierte Rechenressourcen (Rechner, Speicher, Netzwerk) on-demand bereitstellt. Es ermöglicht Teams, Infrastruktur flexibel zu mieten statt zu betreiben, reduziert Investitionskosten und beschleunigt Bereitstellung. Typische Aspekte sind Abstraktionsebene, Multi-Tenancy und Self-Service APIs. Einsatzszenarien reichen von Entwicklungsumgebungen bis zu skalierbarer Produktionsinfrastruktur.

✔

  • Schnellere Bereitstellung von Infrastruktur ohne physische Anschaffung.
  • Kapitalausgaben reduzieren durch nutzungsbasierte Abrechnung.
  • Skalierbarkeit und Elastizität für variable Lastprofile.

✖

  • Eingeschränkte Kontrolle über physische Infrastruktur.
  • Lock-in-Risiko durch proprietäre APIs und Services.
  • Netzwerk-Latenz und begrenzte Hardware-Spezialisierung möglich.

  • Kosten pro Stunde/Instanz

    Monetäre Kosten, um eine VM oder Ressource pro Stunde zu betreiben.

  • Provisionierungszeit

    Zeit vom Anstoßen der Bereitstellung bis zur Verfügbarkeit der Ressource.

  • Auslastung und Ressourceneffizienz

    Verhältnis genutzter Kapazität zu bereitgestellter Kapazität.

OpenStack als Open-Source-IaaS

OpenStack bietet Komponenten für Compute, Storage und Networking zur eigenen Bereitstellung von IaaS in privaten oder öffentlichen Clouds.

AWS EC2 für skalierbare VM-Bereitstellung

Amazon EC2 ist ein verbreitetes IaaS-Angebot, das flexible VM-Typen, Auto-Scaling und Abrechnung nach Nutzung bereitstellt.

Azure Virtual Machines für hybride Szenarien

Azure VMs ermöglichen IaaS-Bereitstellungen mit Integration zu PaaS-Services und hybriden Netzwerkanforderungen.

1

Anforderungen aufnehmen und Governance definieren.

2

Anbieter auswählen und Architektur-Referenz entwerfen.

3

IaC-Templates erstellen, testen und automatisiert bereitstellen.

4

Monitoring, Backup und Kostenkontrollen implementieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Manuelle Konfigurationen in Provider-Konsole statt versionierter IaC-Templates.
  • Hardcodierte Netzwerkrouten und Abhängigkeiten zwischen VMs.
  • Fehlende automatisierte Tests für Infrastrukturänderungen.
Netzwerk-LatenzProvider-AbhängigkeitLimitierte Hardware-Anpassung
  • Produktion direkt in Default-Netzen ohne Sicherheitszonen betreiben.
  • Nicht genutzte Instanzen permanent laufen lassen und Kosten verursachen.
  • Komplexe Konfigurationen manuell in der Konsole durchführen statt automatisieren.
  • Unklare Verantwortung zwischen Provider und Kunde (Shared Responsibility).
  • Überschätzung unmittelbarer Kostenvorteile ohne Gesamtbetrachtung.
  • Vernachlässigung von Zugriffskontrollen bei schnellen Provisionierungen.
Cloud-Architektur und NetzwerkgrundlagenSicherheit und Identity-ManagementInfrastructure-as-Code und Automatisierung
Elastizität und SkalierbarkeitAutomatisierbarkeit und Self-ServiceKosten- und Ressourcenoptimierung
  • • Regulatorische Anforderungen an Datenlokation
  • • Vertragliche SLA-Bedingungen des Providers
  • • Netzwerkbandbreite und -topologie