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concept#Cloud#Architektur#Plattform#Sicherheit

Cloud Deployment Models

Übersicht über Bereitstellungsmodelle für Cloud-Ressourcen (öffentlich, privat, hybrid, Community) und deren Auswirkungen auf Architektur, Betrieb und Governance.

Cloud Deployment Models beschreiben, wie Cloud-Ressourcen organisatorisch und technisch bereitgestellt werden (öffentlich, privat, hybrid, Community).
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

On-Premise-Active-Directory und IdentitätsdiensteCI/CD-Tools und Infrastruktur-AutomatisierungMonitoring- und Observability-Plattformen

Prinzipien & Ziele

Wähle das Modell basierend auf Compliance, Kosten und Skalierbarkeit.Trenne Datenhoheit und Betriebskontrolle klar nach Verantwortlichkeiten.Berücksichtige Netzwerklatenz und Datenbewegungen bei Architekturen.
Erkundung
Unternehmen, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Fehlende Netzwerksicherheit zwischen Umgebungen kann Datenlecks verursachen.
  • Kostenüberschreitung durch ungeplante Nutzung und Datenbewegungen.
  • Nicht berücksichtigte Compliance-Anforderungen führen zu rechtlichen Problemen.
  • Automatisiere Infrastruktur-Bereitstellung und Konfigurationsmanagement.
  • Definiere klare Verantwortlichkeiten für Datenhoheit und Betrieb.
  • Beurteile Kosten regelmäßig und optimiere Ressourcenverbrauch.

I/O & Ressourcen

  • Workload-Profile und Performance-Anforderungen
  • Compliance- und Datenschutzanforderungen
  • Netzwerk-, Sicherheits- und Integrationsanforderungen
  • Empfohlenes Bereitstellungsmodell mit Architekturprinzipien
  • Kosten- und Risikoabschätzung
  • Implementierungs- und Betriebsanforderungen

Beschreibung

Cloud Deployment Models beschreiben, wie Cloud-Ressourcen organisatorisch und technisch bereitgestellt werden (öffentlich, privat, hybrid, Community). Sie beeinflussen Architektur, Governance, Sicherheit und Betrieb. Das Konzept hilft bei der Entscheidungsfindung für geeignete Betriebs- und Hosting-Strategien unter Berücksichtigung von Kosten, Compliance und Skalierbarkeit. Es bietet Leitlinien zur Auswahl basierend auf Workload-Anforderungen und Betriebsmodellen.

✔

  • Ermöglicht zielgerichtete Steuerung von Kosten und Performance.
  • Unterstützt Compliance durch geeignete Datenhaltung und Isolation.
  • Ermöglicht flexible Skalierung und schnellere Bereitstellung von Diensten.

✖

  • Private Clouds können höhere Betriebskosten und Komplexität verursachen.
  • Hybride Modelle erfordern zusätzlichen Integrationsaufwand.
  • Public Clouds bringen Abhängigkeiten vom Anbieter mit sich.

  • Gesamtkosten (TCO)

    Messung aller direkten und indirekten Kosten über die Lebensdauer der Lösung.

  • Verfügbarkeit

    Prozentsatz der Betriebszeit der Services innerhalb definierter SLAs.

  • Datentransferkosten

    Monetäre Bewertung der zwischen Umgebungen verschobenen Datenmengen.

Behördliche Infrastruktur in einer Private Cloud

Eine öffentliche Verwaltung betreibt sensible Systeme in einer privaten Cloud zur Einhaltung von Datenschutzvorgaben.

Einzelhandelsplattform auf Public Cloud

Ein Online-Händler nutzt öffentliche Cloud-Services zur elastischen Skalierung während Verkaufsaktionen.

Bank mit Hybrid-Architektur

Kernbankensysteme bleiben on-premise, während Kundenschnittstellen in die Cloud ausgelagert werden.

1

Analyse der Workloads und Anforderungen durchführen.

2

Evaluierung der Modelle (public/private/hybrid/community) anhand definierter Kriterien.

3

Proof-of-Concept implementieren, Tests durchführen und Betriebsmodell definieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Nicht modernisierte Legacy-Systeme erschweren Cloud-Portierung.
  • Ad-hoc-Netzwerkintegration ohne Dokumentation erhöht Wartungskosten.
  • Unzureichende Automatisierung führt zu manuellem Konfigurationsaufwand.
Netzwerkdurchsatz zwischen On-Premise und CloudDatenübertragungs- und Speicher-KostenBetriebskompetenz für private Cloud-Administration
  • Migration sensibler Kundendaten in eine public Cloud ohne Verschlüsselung und Compliance-Prüfung.
  • Einsatz eines privaten Clouds ohne ausreichende Betriebsressourcen, was zu Ausfällen führt.
  • Aufteilung kritischer Komponenten über mehrere Anbieter ohne konsistente Sicherheitsrichtlinien.
  • Unterschätzung der Netzwerk- und Integrationskosten zwischen Umgebungen.
  • Fehlende Automatisierung führt zu erhöhtem manuellen Aufwand und Fehlern.
  • Ignorieren organisatorischer Auswirkungen wie Betriebs- und Supportänderungen.
Cloud-Architektur und -DesignNetzwerk- und SicherheitsadministrationKostenmanagement und Cloud-FinOps-Grundlagen
Skalierbarkeit und ElastizitätDatenhoheit und ComplianceNetzwerkarchitektur und Latenzanforderungen
  • • Regulatorische Vorgaben zur Datenlokalisierung
  • • Vorhandene Legacy-Systeme mit begrenzter Portabilität
  • • Budget- und Investitionsbeschränkungen für Infrastruktur