15.12.2021

So hilft DoiT Tech-Startups, in einer Cloud- und Multi-Cloud-Welt erfolgreich zu sein

Digitale Startups werden nicht erfolgreich sein, wenn sie keine tragfähige Strategie haben, mit der sie die Herausforderungen von Cloud und Multicloud bewältigen können.
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Cloud Computing
Foto: © Adobe Stock
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Über 1.500 schnell wachsende Startups und Technologieunternehmen in fast 70 Ländern vertrauen bereits auf DoiT International, um den maximalen Nutzen aus der Public Cloud zu ziehen. DoiT stellt ihnen das technische Know-how zur Verfügung, das es ihnen ermöglicht, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren: die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen für ihre Kundinnen und Kunden.

Dabei handelt es sich hauptsächlich um Cloud-native Unternehmen, die seit ihrer Gründung vollständig digital sind. Dazu gehören beispielsweise die Echtzeit-Datenplattform Redis, das EduTech-Startup Udacity, das Trading-Unternehmen eToro und das Fintech Current. Zu den erfolgreichen österreichischen Startups, die auf die Dienste von DoiT setzen, zählt etwa das steirische E-Commerce-Unternehmen NiceShops, das diesen Sommer die Marke von 100 Mio. Euro Umsatz geknackt hat.

Es gibt viele Gründe, warum Startups die Cloud nutzen. Mit Cloud-Lösungen können sie zum Beispiel schneller skalieren. Ein großer Vorteil ist, dass sie die zugrunde liegende Infrastruktur nicht selbst warten müssen, da diese vom Cloud-Anbieter verwaltet wird. On-Presmises-Infrastrukturen erfordern erhebliche Investitionen in physische Server, Netzwerkausrüstung und Softwarelizenzen, um den wachsenden Bandbreitenanforderungen gerecht zu werden. Dagegen können Cloud-Dienste je nach Bedarf schnell nach oben oder unten skaliert werden. Rechen-, Speicher- und Netzwerkdienste in der Cloud können problemlos erweitert werden, wenn der Workload steigt.

Mit Managed Services können Unternehmen ihre Umgebungungen schnell beschleunigen. Das Potenzial für Zusammenarbeit ist höher. Faktoren wie diese bedeuten, dass die Zeit bis zur Markteinführung drastisch verkürzt werden kann, was insbesondere für Startups ein großer Vorteil ist.

Mit der Cloud ist es außerdem leichter, wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen – da On-Premises-Systeme oft nicht in der Lage sind, mit der Erzeugung großer Datenmengen Schritt zu halten und fortschrittliche, schnelle Analysen zu unterstützen. Und innovative ML-Services können relevante Erkenntnisse viel schneller gewinnen, als wenn das Team des Unternehmens seine eigenen Modelle trainiert.

Darüber hinaus sind Cloud-Lösungen in der Regel einfacher zu verwalten: Unternehmen können sich auf die Frage Opex vs. Capex konzentrieren, denn aufgrund des Pay-as-you-go-Modells, das für Public-Cloud-Dienste verwendet wird, kann die Komplexität von Investitionsausgaben vermieden werden. Außerdem erfordern Cloud-Lösungen im Allgemeinen weniger Zeit für die Planung. Zudem ist die Cloud-Infrastruktur oft benutzerfreundlicher, was den Zeitaufwand für den Betrieb reduziert.

Multicloud-Lösungen als Wachstumschance

Immer mehr Tech-Startups beschränken sich aber nicht mehr nur auf eine einzelne Cloud-Umgebung. Insbesondere Cloud-basierte B2B-Unternehmen, die SaaS (Software as a Service) anbieten, entscheiden sich häufig für eine Multi-Cloud-Strategie für ihre Lösungen, um dem Bedarf ihrer Endkunden nach einer bevorzugten Cloud-Wahl gerecht zu werden. Andere B2C- oder B2B-Unternehmen wollen die besten Lösungen von verschiedenen Cloud-Anbietern wählen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Mit einer Multicloud-Architektur können Unternehmen ihre Arbeitslast über mehrere Cloud-Umgebungen verteilen. So ist es möglich, dass sie ihre Cloud-Infrastrukturkapazitäten optimieren und die Risiken minimieren, die mit der Abhängigkeit von einer einzigen Cloud-Umgebung verbunden sind.

Herausforderungen der Cloud bewältigen

Die komplexe, dynamische Natur von Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen erfordert Fähigkeiten und Fachwissen, um sie zu verwalten. Das beginnt damit, dass bewertet werden muss, wie geeignet das Deployment der richtigen Services in den jeweiligen Cloud-Umgebungen ist. Wenn sich Startups für eine Multi-Cloud entscheiden, müssen sie mehrere Lösungen von einem einzigen Ort aus integrieren und betreiben. Außerdem müssen sie strenge Governance-Richtlinien, robuste Sicherheitsmaßnahmen und Strategien zur Verwaltung mehrerer Abrechnungsmodelle von verschiedenen Cloud-Anbietern einführen.

Um mit den sich verändernden Funktionalitäten mehrerer Anbieter Schritt zu halten und innovative Cloud-Dienste nutzen zu können, benötigen Unternehmen auch das Personal mit den notwendigen Kenntnissen und Fähigkeiten in Bezug auf Tools, Technologien und Prozesse. Diese unterscheiden sich je nach Cloud-Dienst. Startups müssen also mit den neuesten Cloud-Diensten verschiedener Anbieter auf dem Laufenden bleiben und gleichzeitig ihre Ausgaben im Auge behalten.

Es ist aber nicht einfach, sich das Wissen anzueignen, das für die Verwaltung einer Cloud- oder Multicloud-Umgebung erforderlich ist. Der Wettbewerb um die erforderlichen Qualifikationen ist hart, und die Kosten für die Rekrutierung gefragter Mitarbeiter sind hoch. Auch die Schulung von Entwicklungsteams kostet Zeit und Geld. Wenn man den Zeitaufwand für den Betrieb mehrerer Clouds und die Notwendigkeit, die damit verbundenen Risiken richtig zu verstehen, hinzurechnet, ist die Verwaltung einer Multi-Cloud-Umgebung im Alleingang äußerst schwierig. Oft ist es in der Praxis keine Option, und eine solche Strategie muss im Voraus sorgfältig geprüft werden.

DoiT hilft Startups bei Skalierung und Wachstum

Wie können also Tech-Startups die Chancen von Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen nutzen, wenn ihnen das Know-how dazu fehlt? Genau hier kommt DoiT ins Spiel. Durch das Angebot intelligenter Technologie, gezielter Beratung, Unterstützung und Schulung hilft DoiT Startups bei der Skalierung und dem Wachstum. Das Technologieportfolio von DoiT unterstützt Unternehmen beispielsweise bei der Verwaltung von Cloud-Workloads, einschließlich Asset Management, Governance, Analytics und FinOps.

DoiT ist auch der führende Google Cloud Global Reseller und arbeitet seit zehn Jahren mit Google zusammen. „Wir bei DoiT sind einfach technikaffin und mögen alles, was Open Source ist. Außerdem nutzen viele von uns Google Cloud schon seit jeher“, sagte Lewin Keller, EMEA North Country Manager von DoiT, in einem Interview. Vergangenes Jahr gab DoiT eine strategische Vereinbarung mit Google Cloud über 1,5 Milliarden Dollar bekannt. „Damit sind wir einer der größten Managed-Service-Provider von Google weltweit und können digitale Transformationen und Cloud-Innovationen zeitnah mitgestalten“, erklärte Keller.

Im Bereich Multicloud umfasst das Produktportfolio von DoiT Kostenkontrolle und -optimierung für eine bessere Abrechnung für Endkunden. Cloud-Analyseberichte bieten sofortigen Einblick in die Kosten verschiedener Anbieter und Lösungen, ohne dass man stundenlang Rechnungen und Abrechnungskonsolen durchforsten muss. Softwareanbieter können benutzerdefinierte Berichte erstellen, um Kosten zu untersuchen und Trends in der Arbeit ihrer Teams zu erkennen.

Unabhängig davon, ob Kunden in mehreren Public Clouds oder nur in einer arbeiten, ermöglicht ihnen das Geschäftsmodell von DoiT unbegrenzte Beratung zum Nulltarif, was besonders für technologiegetriebene Startups interessant ist. Unternehmen erhalten sofortigen Zugang zu Ingenieuren und Technologie, ohne sich mit Tages- oder Stundensätzen auseinandersetzen zu müssen. So können sich Unternehmen auf ihr Geschäft konzentrieren, während sich ein fachkundiger Partner um ihre Cloud kümmert – gerade für Startups, die wettwerbsintensive Märkte erobern wollen, ist dies von unschätzbarem Wert.

DoiT hat auch ein umfassendes Programm für ISV-Unternehmen (Independent Software Vendors) entwickelt, das ihnen technisches Know-how sowie die Möglichkeit von Co-Selling und Marktbeschleunigung bietet. „Indem wir ein Sparringspartner sowohl für die technischen als auch für die Business-Teams unserer Kunden sind, schöpfen wir das volle Potenzial unserer Wachstumspartnerschaften aus“, sagt Keller. Der Erfolg der DoiT-Kunden zeigt sich in vielen Erfolgsgeschichten – wie zum Beispiel Instana, das deutsch-amerikanische APM-Software-Startup, das Anfang des Jahres an IBM verkauft wurde, oder JFrog, eine führende universelle End-to-End-DevOps-Plattform, die 2020 an die Börse ging.

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© zVg - Raphael Suchomel in Harvard.

Manche Wege sind direkt und vorgezeichnet – Schule, Bildung, Ausbildung und ein Job in dem Bereich, den man beherrscht. Andere sind von Umwegen gezeichnet, Mühsal und Zeiten, in denen man nicht weiß, wie es genau weitergehen soll. Raphael Suchomels Vita ist eine von den nicht-linearen.

„Plötzlich Mitternacht“

Er hat mit 18 die Schule zum ersten Mal abgebrochen und sich eine Vollzeitstelle gesucht. Der gebürtige Wiener schrieb sich fortan in eine Abendschule ein, brach jene aber – ein mal mit 19 und einmal mit 21 Jahren – wiederholt ab. Doch der Gedanke des endgültigen Aufgebens war keiner und im jungen Mann schlicht nicht vorhanden. So war es dann mit 22 soweit: der vierte Versuch, die Matura nachzuholen, gelang.

„Ich war in einer Abendschule im 21. Bezirk“, erinnert sich der 27-Jährige. „Von neun bis 17 Uhr Vollzeitjob, dann Unterricht bis halb zehn und anschließend noch Training. Und plötzlich war es Mitternacht.“

Zwei Jahre lang bestimmte dieser straffe Rhythmus seinen Alltag. Trotz der Doppelbelastung hielt der heutige Wahl-Hagenberger durch – und schloss die Abendschule schließlich mit ausgezeichnetem Erfolg ab.

Studium in Hagenberg

Es folgte ein Umzug von Wien nach Oberösterreich und der Start des ersten Jahrgangs des damals neu geschaffenen Bachelorstudiums „Artificial Intelligence Solutions“ an der University of Applied Sciences Upper Austria in Hagenberg.

Suchomel gehörte zudem zu den Mitgründern der Young AI Leaders Linz, einer lokalen Community innerhalb der AI-for-Good-Initiative der International Telecommunication Union der Vereinten Nationen. Die Gruppe bringt junge Menschen aus Forschung und Technologie zusammen und organisiert unter anderem Hackathons und Diskussionsveranstaltungen rund um Künstliche Intelligenz.

© Harvard/zVg – Eine 3D-Simulation eines schwach elektrischen Fisches.

Nach rund 100 verschickten Mails – die meisten davon blieben unbeantwortet – gelang es Suchomel schließlich, einen Forschungsaufenthalt als Praktikant an der Harvard Medical School zu ergattern. Dort befindet er sich auch heute und forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften.

Im Mittelpunkt seiner Arbeit stehen biologisch fundierte künstliche Agenten. Vereinfacht gesagt, bauen die Forschenden in Harvard virtuelle Tiere im Computer. Diese Tiere bekommen künstliche neuronale Netze und bestimmte Sinneswahrnehmungen und Bewegungsmöglichkeiten, die sich an echten Tieren orientieren. Anschließend lernen sie mit einer Methode namens „Reinforcement Learning“. Dabei wird ihnen nicht jede Handlung vorgegeben. Sie probieren unterschiedliche Verhaltensweisen aus und lernen über Belohnungen und Nachteile selbst, welche Strategien erfolgreich sind.

„Schauen wie sich Agent verhält“

„Wir kennen aus der Biologie die körperlichen Einschränkungen von Fischen“, erklärt Suchomel. „Wir wissen, wie sich Augen im Winkel bewegen, wie schnell sie sind und welche anderen biologischen Einschränkungen es gibt. Und wir statten einen ‚Reinforcement-Learning‘-Agenten mit diesem Wissen aus: Wir simulieren den Körper eines Fisches, sodass er über diesen Körper mit der Umwelt und mit anderen Fischen kommuniziert. Das schicken wir durch eine ‚Reinforcement-Learning‘-Umgebung, simulieren Trajektorien und schauen, wie sich der Agent verhält.“

Die Simulation funktioniert wie ein virtuelles Labor. Forscher können einzelne Sinneskanäle ausschalten, Kommunikationssignale verändern oder die Umwelt der Agenten manipulieren und beobachten, wie sich ihr Verhalten verändert. Damit sollen Hypothesen darüber entwickelt werden, warum bestimmte Verhaltensweisen entstehen und welche Mechanismen dahinterstecken. Solche Hypothesen sollen anschließend gezielter in Experimenten mit echten Tieren überprüft werden können.

Der Vorteil hierbei sei, dass man nicht jedes Verhalten explizit programmieren müsse, sondern durch die Kombination aus Körper, biologischen Einschränkungen, Umwelt und „Reinforcement Learning“ Verhalten entstehen lassen könne, das möglicherweise dem Verhalten echter Fische ähnelt. So soll — und das ist das Ziel — Forschung günstiger und schneller werden, sagt Suchomel. Man könne zudem Variablen besser isolieren und kontrollieren und neuronale Netze viel genauer analysieren. Das wäre bei echten Fischen teilweise sogar viel schwieriger, vor allem wenn man ihr Zusammenspiel mit anderen Fischen untersuchen möchte.

Künstliche und natürliche Intelligenz

Die Harvard Medical School und andere Institute verfolgen seit Längerem das Ziel, KI zu nutzen, um natürliche Intelligenz besser zu verstehen – und umgekehrt auch natürliche Intelligenz für die Entwicklung von KI zu nutzen.

„Dafür gibt es im KI-Bereich viele verschiedene Methoden und Ansätze, die sich an Beobachtungen aus der Natur orientieren. Gleichzeitig gibt es immer mehr Forschung an der Schnittstelle von KI und Biologie, bei der KI-Forscher und Biologen zusammenarbeiten“, sagt Suchomel. „Wenn man beispielsweise genau weiß, wie die Umgebung aussieht, und gleichzeitig die Kommunikation eines Fisches beobachtet, könnte man künftig elektrische Signale interpretieren. So lässt sich etwa erkennen, dass ein bestimmtes Signal ausgesendet wird, weil sich der Fisch bedroht fühlt. Dadurch könnte man nicht nur einzelne Fische, sondern auch die Gruppendynamik analysieren – und besser verstehen, wie sich die Tiere untereinander und in ihrer Umwelt verhalten.“

Suchomels Praktikum in Harvard reicht noch bis Februar, danach führt ihn den Weg nach Belgien an die KU Leuven – eine, wie er sagt „der besten Unis in Europa wenn es um KI geht“. Anschließend möchte er in einen „starken Master“ reinkommen und weiter an KI forschen. Wo das sein wird, sei erstmal zweitrangig: „Hauptsache starke Labs.“

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