02.05.2016

Cloud Computing

Wir verwenden fast täglich Facebook, Twitter, einen der vielen Google Dienste oder die iCloud. Alle diese Anwendungen laufen in der Cloud. Und Cloud Computing ist das Modell auf dem sie basieren.
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Cloud Computing leitete eine Änderung in der IT Welt ein, die wir heute selbstverständlich benutzen ohne uns Gedanken darüber zu machen, wie und wo es eigentlich passiert. Interessiert man sich ein wenig dafür, findet man im Internet oft Bilder gigantischer Rechenzentren. Die Welt dahinter bleibt uns aber verschlossen. Es ist ein wenig wie mit der Technik rund ums Auto. Wir brauchen ja auch nicht wirklich genau zu wissen, warum unser Auto funktioniert, solange es funktioniert. Es klingt ein wenig wie Kolben und Hubraum der Gegenwart, wenn man dahinter blickt und auf die Begriffe des Cloud Computings stößt.

NIST Definition von Cloud Computing

Die Form, wie man Computerleistungen aus einer Cloud beziehen kann, wurde vom National Institute of Standards and Technology (NIST) folgendermaßen definiert:

„Cloud Computing ist ein Modell, das den allgegenwärtigen und komfortablen Netzwerkzugriff auf einen gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Ressourcen, (zB. Netzwerk, Server, Speicher, Anwendungen und Services) ermöglicht, die schnell und mit minimalen Verwaltungs- oder Service Provider Aufwand bereitgestellt werden können.“

Eine Cloud ist also ein großes Rechenzentrum, dessen Services einer oder mehreren Benutzergruppen über ein Netzwerk zur Verfügung stehen. Cloud Service Provider sind die Anbieter einer Cloud. Davon gibt es eine ganze Menge. Daher gibt es nicht DIE Cloud, sondern viele.

Damit ein Benutzer eine Cloud beinahe so wie seinen eigenen Computer benutzen kann, verhelfen ihm Eigenschaften wie automatische Skalierung der benötigten Ressourcen. Rechenkapazität, Plattenspeicher und Netzwerkbandbreite werden flexibel an die Anforderungen angepasst, ohne dass der Betreiber eingreifen muss.

Cloud Modelle

  • Private Cloud:  Eine Private Cloud steht nur einer Anwendergruppe oder einem Mandanten (single-tenant) zur Verfügung. Alle Entscheidungen über die verwendeten Software Werkzeuge, Sicherheitsmechanismen und dem Standort der Daten obliegen dem Benutzer selbst. Manche Unternehmen haben ihre eigenes Rechenzentrum zu einer Private Cloud ausgebaut. Weil sie die besten Kontrolle in dieser Variante haben, verwenden sie sie für ihre besonders kritischen Daten und Anwendungen.
  • Public Cloud: Dagegen ist die Public Cloud mehrmandantenfähig (multi-tenant). Das heißt, mehrere Anwendergruppen benutzen sie. Die Sicherheitsmechanismen sind vom Betreiber vorgegeben. Der Service Provider bündelt in einer Public Cloud einen sehr großen Pool an Ressourcen, die er dann vielen Anwendern, in den für sie richtigen Portionen anbieten kann. Rechenzentren der großen Anbieter erreichen schon einmal die Anzahl von mehreren tausend Servern.

Für den Anwender ergeben sich daraus mehrere Vorteile. Zum Einen, der relativ günstige Preis, zu dem er diese Leistungen beziehen kann. Zum Anderen, bedarf es keiner Investition in die eigene IT. Er bindet kein Kapital und verschiebt seine Kosten von CAPEX (capital expenditure) nach OPEX (operational expenditure). Ein Umstand, der für viele Firmen sehr interessant ist.

  • Hybrid Cloud: Die Hybrid Cloud ist eine Kombination der beiden anderen Modellen. Besonders kritische Daten und Anwendungen (CRM, Finanzen,..) betreibt der Anwender auf der Private Cloud, weniger kritische (Web Auftritt, etc.) betreibt er auf der wesentlich günstigeren Public Cloud.
Redaktionstipps

Service Modelle

Im Gegensatz zum privaten Anwender, sind die Cloud Service Modelle für den professionellen Benutzer von großem Interesse. Beschreiben sie doch die wesentliche Eigenschaften einer Cloud Infrastruktur und wie stark er diese kontrollieren kann. Es gibt drei Service Modelle, die alle mit dem Zusatz „as a Service“ bezeichnet werden.

  • IaaS – Infrastructure as a Service
  • PaaS – Plattform as a Service
  • SaaS – Software as a Service

IaaS

Dem Kunden steht eine Infrastruktur (Rechenleistung, Speicher, Plattenspeicher, Netzwerkbandbreite, ..) inklusive einem Betriebssystem zur Verfügung. Die Verwaltung und das Management betreibt er dabei selbst. Professionelle Anwender laden eigene Programme auf eine solche Infrastruktur und verwenden sie als Erweiterung eines Rechenzentrums oder zur Abdeckung von Lastspitzen. Einfache Formen von IaaS sind Backupdienste, die auch von vielen privaten Anwender benutzt werden.

PaaS

PaaS stellt der CSP zusätzlich zu den bei IaaS genannten Komponenten noch Software Werkzeuge, Datenbanken, die sogenannte Middle Ware zur Verfügung. Auch die Verwaltung obliegt in diesem Modell weitgehend dem CSP.

PaaS wird oft für die Entwicklung von Cloud fähigen Programmen verwendet.

SaaS

SaaS ist das den meisten privaten Benutzern geläufige Service Modell. Er verwendet eine Cloud basierende Anwendung, wie Facebook, Google, Twitter und weitere. Der Benutzer hat keinen Einfluss auf den physischen Ort, an dem seine Daten gespeichert werden.

Beispiele für Anwendungen aus diesem Geschäftsbereich sind die CRM Software Salesforce.com oder Microsoft Office 365.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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