Was ist eine Public Cloud?

Eine Public Cloud ist ein Pool virtueller Ressourcen, die aus Hardware von Drittunternehmen entwickelt und auch von diesen verwaltet werden. Dieser Pool wird dann über eine Self Service-Schnittstelle automatisch bereitgestellt und mehreren Kunden zugewiesen. Die Public Cloud bietet eine effiziente Methode zur Skalierung von Workloads mit unerwarteten Bedarfsfluktuationen.

Moderne Public Clouds werden üblicherweise nicht als Standalone-Infrastrukturlösung implementiert, sondern als Bestandteil einer heterogenen Mischung aus Umgebungen, die mehr Sicherheit und Performance, niedrigere Kosten und eine höhere Verfügbarkeit von Infrastrukturen, Services und Anwendungen bieten.

1. Ressourcenzuweisung: Die Mandanten außerhalb der Firewall des Anbieters greifen gemeinsam auf Cloud Services und virtuelle Ressourcen zu, die über dessen Infrastruktur, Plattformen und Softwareanwendungen bereitgestellt werden.
2. Nutzungsvereinbarungen: Ressourcen werden bedarfsabhängig verteilt, was aber nicht bedeutet, dass es sich zwangsläufig um Pay-as-you-go-Modelle handeln muss. Manche Kunden, wie die wenigen Forschungseinrichtungen, die die Massachusetts Open Cloud verwenden, nutzen Public Clouds kostenfrei.
3. Management: Die Mindestleistungen des Anbieters bestehen in der Wartung der Hardware für die Cloud, dem Netzwerksupport sowie der Verwaltung der Virtualisierungssoftware.

Beispiel: Lotte Data Communication Company (LDCC) hat eine Private Cloud mit Red Hat® OpenStack® Platform (jetzt: Red Hat OpenStack Services on OpenShift) zur Integration ihrer internen Systeme entwickelt. Das hat so gut funktioniert, dass das Unternehmen bald danach damit begann, seinen Kunden die gleiche Cloud-Infrastruktur anzubieten. Die beiden Clouds basieren auf identischen Technologien, aber die Kunden von LDCC verwenden eine Public Cloud, weil Nutzungs-, Ressourcen- und Managementvereinbarungen mit den Charakteristika dieses Cloud-Typs übereinstimmen.

Public Clouds können von beliebigen Unternehmen erstellt werden, und weltweit sind Tausende von Public Cloud Services verfügbar. Zu den größten – und beliebtesten – zählen heute Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud und Microsoft Azure.

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Public Cloud Services bauen auf einer umfangreichen Rechenzentrumsinfrastruktur auf. In diesen Rechenzentren befinden sich die physische Hardware und die Server, die Cloud Services für Unternehmen und Nutzende bereitstellen. Rechenzentren, die Public Cloud Services unterstützen, sind auf Skalierbarkeit und Flexibilität ausgelegt. Sie weisen dynamisch und nutzungsbasiert Rechenkapazität zu und ermöglichen es ihren Nutzenden, die Rechenleistung, den Daten-Storage und andere Ressourcen nach Bedarf zu skalieren. 

Zusätzlich werden Rechenzentren auf verschiedene geographische Regionen verteilt. Eine verteilte Infrastruktur verbessert die Performance, indem sie Latenzzeiten verringert, Redundanz ermöglicht und die Resilienz von Daten bei Hardware-Ausfällen oder anderen Problemen sicherstellt. Nutzende können über das Internet auf Cloud-Ressourcen und -Anwendungen zugreifen, während sich die zugrundeliegende Rechenzentrums-Infrastruktur im Hintergrund um die Komplexität kümmert.

Public Clouds werden genauso eingerichtet wie Private Clouds. Beide Arten von Cloud nutzen eine Handvoll Technologien, um Ressourcen in gemeinsamen Pools zu virtualisieren, eine Schicht administrative Kontrolle hinzuzufügen und automatisierte Self Service-Funktionen zu erstellen. Zusammen bilden sie eine gemeinsame Cloud. Diese ist vom Typ Private, wenn sie auf Systemen aufsetzt, die von den Personen definiert und verwaltet werden, welche die Cloud nutzen, oder vom Typ Public, wenn Sie sie mehreren Nutzenden als gemeinsame Ressource zur Verfügung stellen. Eine Hybrid Cloud ist eine Kombination von 2 oder mehr vernetzten Cloud-Umgebungen, die öffentlich oder privat sein können. Eine Multi Cloud ist wiederum eine Kombination von 2 oder mehr Public Cloud-Lösungen.

Diese Technologien müssen, damit die Cloud funktioniert, nicht nur miteinander, sondern auch mit der beliebigen IT-Infrastruktur der verschiedenen Kunden integriert werden. Aus diesem Grund funktionieren Public Clouds so gut. Und dieses Zusammenspiel hängt von der vielleicht am meisten unterschätzten Technologie ab: dem Betriebssystem. Die Virtualisierungs-, Management- und Automatisierungssoftware, mit denen Clouds erstellt werden, setzen auf dem Betriebssystem auf. Die Konsistenz, Zuverlässigkeit und Flexibilität des Betriebssystems hat direkten Einfluss darauf, wie stabil die Verbindungen zwischen physikalischen Ressourcen, virtuellen Datenpools, Managementsoftware, Automatisierungsskripts und Kunden sind.

Mit einem für Unternehmen konzipierten Open Source-Betriebssystem sorgen Sie dafür, dass Ihre Public Cloud-Infrastruktur eine zuverlässige Basis bietet und flexibel skaliert werden kann. Das ist auch der Grund, warum 9 der Top 10 Public Clouds auf Linux ausgeführt werden und Red Hat Enterprise Linux die am häufigsten bereitgestellte gewerbliche Linux-Subskription in Public Clouds wie zum Beispiel Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud, und IBM Cloud ist. 

Die Public Cloud ist wahrscheinlich das einfachste der verschiedenen Cloud Deployments: Kunden mit Bedarf für zusätzliche Ressourcen, Plattformen oder Services kaufen einfach bei einem Public Cloud-Serviceanbieter die benötigten Ressourcen in Form von Stunden oder Bytes ein. Infrastruktur, Rechenleistung, Storage oder cloudbasierte Anwendungen werden über die Hardware des Anbieters virtualisiert, in Data Lakes zusammengefasst, mithilfe von Verwaltungs- und Automatisierungssoftware orchestriert und den Kunden per Internet oder über eine dedizierte Netzwerkverbindung zur Verfügung gestellt.

Ebenso wie die heutige Versorgung mit Elektrizität, Wasser und Gas ist auch das Cloud Computing das Ergebnis einer über Jahre hinweg sorgfältig entwickelten Infrastruktur. Cloud Computing wird über Netzwerkverbindungen bereitgestellt, während die oben genannten Versorgungsleistungen über Netzwerke aus unterirdischen Rohrleitungen geliefert werden.

Personen, die ein Haus besitzen oder mieten, sind meist weder im Besitz des Wassers, das aus ihren Leitungen kommt, noch betreiben sie die E-Werke, in denen der Strom für ihre Geräte generiert wird, oder bestimmen, wo das für ihre Heizung verwendete Gas herkommt. Sie gehen lediglich Vereinbarungen für diese Ressourcen ein, nutzen sie und bezahlen den Verbrauch für einen bestimmten Zeitraum.

Das Public Cloud Computing ist eine ähnlich kosteneffektive Leistung. Den Kunden gehören weder die Storage-Lösungen, die sie nutzen, noch sind sie in den Betrieb der Serverfarm mit der Hardware oder die Sicherung bzw. Verwaltung der cloudbasierten Plattformen, Anwendungen oder Services involviert. Public Cloud-Nutzende gehen lediglich Vereinbarungen für diese Ressourcen ein, nutzen sie und bezahlen für ihren Verbrauch. 

Die zunehmende Zahl an Anwendungen für maschinelles Lernen erfordert einen erhöhten Verbrauch von Public Cloud Computing-Services. Maschinelles Lernen (auch Machine Learning oder ML genannt) funktioniert nahtlos mit Public Clouds und nutzt die Skalierbarkeit, Flexibilität sowie die Ressourcen der Cloud-Serviceanbieter. ML-Anwendungen profitieren auf folgende Art und Weise von einer Public Cloud-Architektur:
 

• ML-Algorithmen werden mit großen Datenmengen trainiert. Deshalb benötigen ML-Modelle, insbesondere Deep Learning-Modelle, für ihr Training oftmals enorme Menge an Rechenleistung. Public Cloud Services bieten Daten-Storage-Lösungen und Rechenkapazität an, die sich für diese Datensätze skalieren lassen. 
• Public Cloud-Umgebungen wurden für die bedarfsbasierte vertikale Skalierung von Ressourcen entwickelt und passen ihre Preisgestaltung an den Ressourcenverbrauch an. ML-Workloads können von dieser Skalierbarkeit profitieren, denn Unternehmen können während intensiver Trainingsphasen mehr Ressourcen nutzen und in Zeiten einer geringeren Nachfrage abwärts skalieren und somit Kosten sparen.
• ML-Anwendungen müssen oftmals mit anderen Cloud Services integriert werden, beispielsweise Datenbanken, Nachrichtenwarteschlangen oder Analyseservices, Public Cloud-Plattformen bietet eine Reihe an Services, die nahtlos in ML-Workflows integriert werden können und dadurch die allgemeine Funktionalität verbessern.
   

Aktuell tendieren Unternehmen von reinen Public oder Private Cloud-Distributionen hin zu Hybrid-Umgebungen, die Bare Metal-, Virtualisierungs-, Private und Public Cloud-Infrastrukturen sowie On-Premise-Architektur integrieren. Auf diese Weise können sie die Nachteile einer Umgebung mit den Vorteilen der anderen ausgleichen.

Beispiel: Nehmen wir ein Unternehmen, das seine Workloads auf einem einzigen virtuellen Cluster ausführt. Dieser Cluster müsste mit voller Auslastung laufen, was zu unzureichenden Reaktionszeiten und einer Überschwemmung der Betriebsteams mit Anrufen/Tickets von verärgerten Anwendungseigentümern führen würde. Diese Situation ließe sich durch den Rollout eines weiteren virtuellen Clusters sowie der Automatisierung des Lastausgleichs zwischen den beiden lösen. Und genau das ist der Beginn einer Hybrid-Umgebung.

Dazu könnte das Unternehmen sein Infrastruktur-Portfolio mit einer privaten IaaS-Cloud (Infrastructure as a Service) wie Red Hat® OpenStack Services on OpenShift® erweitern. Workloads, die nicht auf der virtuellen Infrastruktur ausgeführt werden müssen, könnten zu dieser privaten IaaS-Cloud migriert werden, wodurch sich Kosteneinsparungen und eine effizientere Auslastung realisieren ließen.

Um die Reaktionszeiten für weit entfernte Cloud-Nutzende zu verringern, könnte das Unternehmen dazu einige seiner Workloads in Public Clouds benachbarter Regionen platzieren. Dadurch kann es Kosten besser kontrollieren und für eine hohe Verfügbarkeit sorgen.

Die Mehrheit der Unternehmen kann es sich nicht leisten, ihre komplette Geschäftstätigkeit einer einzelnen Umgebung anzuvertrauen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich dabei um eine Public oder Private Cloud handelt. Aber selbst in einer Hybrid-Umgebung darf es nicht sein, dass sich Ihre Entwicklerinnen und Entwickler bei der Workload-Migration mit einem Mangel an Kompatibilität zwischen APIs (Application Programming Interfaces) und Integrations-Frameworks auseinandersetzen müssen. Sie müssen sich sicher sein können, dass ihre Anwendungen an verschiedenen Orten auf identische Art und Weise ausgeführt werden können – und genau das ermöglicht eine Open Hybrid Cloud-Strategie.

Wenn Ihre Hybrid Cloud-Strategie eine Public Cloud beinhaltet, dann können wir Ihnen mit unserem Partnernetzwerk mit Hunderten von Red Hat^® Certified Cloud- und Serviceanbietern weiterhelfen. Nutzen Sie mit Cloud Service-Editionen von Red Hat OpenShift eine der branchenführenden Hybrid Cloud-Anwendungsplattformen auf führenden Cloud-Anbietern, um cloudnative Anwendungen in einer Public Cloud entwickeln, bereitstellen und skalieren zu können. Es ist genau diese Einheitlichkeit, die erfolgreiche Hybrid-Umgebungen ausmacht und es Ihnen ermöglicht, die für Sie am besten geeignete Cloud-Strategie Ihrem Zeitplan und Ihren Anforderungen entsprechend zu implementieren.