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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Die liebe Not mit AI-Act und anderen regulatorischen Anforderungen für Unternehmen in Österreich und der EU prägt die aktuelle Standort-Diskussion wie kaum ein anderes Thema. Dass man sich diese bürokratischen Hürden auch zu Nutzen machen und dabei anderen Unternehmen helfen kann, will das Wiener Startup Daiki beweisen – brutkasten berichtete bereits im Oktober über ein Millioneninvestment.

Zentrale Anwendung zur KI-Überwachung

Daiki launchte nun seine AI-Registry, wie das Startup heute bekanntgab. Die Anwendung, die über ein SaaS-Modell vertrieben wird, dokumentiert und überwacht sämtliche KI-Systeme, die im Unternehmen genutzt werden. Sie soll dabei einen umfassenden Überblick über KI-Risiken und Compliance schaffen, für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sorgen und klare Insights zur Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der genutzten Systeme liefern.

“Detaillierter Katalog der KI-Systeme und -Modelle”

“Die KI-Registry ermöglicht es Unternehmen, einen detaillierten Katalog der KI-Systeme und -Modelle zu erstellen, die ihr Team verwendet oder entwickelt, indem es Vorlagen für gängige Modelle verwendet oder eigene Systembeschreibungen erstellt”, heißt es vom Startup. Nach der Fertigstellung erhielten Unternehmen ein Feedback von Daiki mit konkreten Verpflichtungen und Empfehlungen für das Qualitätsmanagement durch automatisches Benchmarking und die Überprüfung der Einhaltung durch Experten. Nach erfolgreicher Überprüfung erhalten die Unternehmen einen “trustworthiness score”.

Daiki-System auch für Unternehmen mit hohem Risiko laut AI-Act

Nicht nur reine Anwender, sondern auch Unternehmen, die gemäß EU-AI-Act als “Bereitsteller und Anbieter von KI-Systemen” mit hohem Risiko eingestuft werden, könnten mithilfe der AI-Registry alle regulatorischen Anforderungen erfüllen, betont man bei Daiki.

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