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Maschinendaten zwischen Edge und Cloud

So bleibt die Cloud günstig


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

...."die Standardisierung weist häufig einen gewissen Spielraum auf"

Zwei Aspekte werden allerdings oft vernachlässigt. Der erste betrifft die Provider selbst: Während bei lokalen Cloud-Anbietern in der Regel SLAs auf Verhandlungsbasis und im Einvernehmen geregelt werden, gelten bei Hyperscalern oft standardisierte, unveränderbare SLAs. Die Standardisierung weist häufig einen gewissen Spielraum auf, der im schlimmsten Fall dazu führt, dass trotz eines ernsthaften Ausfalls die Vertragsverletzung nicht kompensiert wird.

Die zweite Frage, die sich Unternehmen stellen müssen, ist: Wie streng müssen die SLAs definiert sein? Beispielsweise die Verfügbarkeit: Sie wird als Verhältnis aus Downtime und Uptime eines Systems bemessen (Verfügbarkeit = Uptime / (Uptime + Downtime). Der Mindeststandard im Cloud Computing beträgt 99,9 Prozent, gerechnet auf ein Jahr. Das entspricht einem Zeitraum von knapp 9 Stunden pro Jahr, in dem nicht auf den Service zugegriffen werden kann. Bei einer Verfügbarkeit von 99,95 Prozent sind es nur noch etwas über 4 Stunden und bei 99,99 Prozent etwa 50 Minuten. Die magische Grenze liegt bei 99,999 Prozent. Diese Hochverfügbarkeit mit nur rund 5 Minuten Ausfallzeit pro Jahr ist bei kritischen Systemen wie Georedundanzen sehr zu empfehlen, kann für Industrie 4.0 aber vernachlässigt werden. Die Trainingsumgebung einer Predictive-Maintenance-Lösung kann getrost mit geringeren Ausfall-Levels unterhalten werden. Gleiches gilt zumeist für die Speicherung von Maschinendaten oder anderen Informationen, bei denen der permanente Zugriff nicht gewährleistet werden muss, um das System zu betreiben.
Um es selbst konkret zu wissen, sollten Fertiger eigene, akzeptable SLAs ausarbeiten und diese dann mit denen des Providers abgleichen. Das vermeidet nicht nur Frust über hohe Kosten, sondern führt Unternehmen auch selbst vor Augen, worauf es ihnen wirklich ankommt.

Wie bleibt die Cloud flexibel?

Die Cloud-Nutzung ist innerhalb des Aufbaus einer vernetzten Produktion und digitalisierter Geschäftsprozesse bereits gelebte Normalität. Für Anwendungen mit hoher Rechen-Power setzen viele Fertiger auf Hyperscaler. Geht es jedoch um sensible Daten wie Konstruktionszeichnungen oder anderes geistiges Eigentum, sollen diese aus (Datenschutz-) rechtlichen Bedenken nicht in einer internationalen Public Cloud landen, sondern in Private Clouds oder am Edge verbleiben. In der Praxis führt das für die Clouds zu einer Kombination verschiedener Angebote, dem Multi-Cloud Management. Die Kostenstrukturen im Überblick zu halten ist gerade zu Beginn oft eine Herkulesaufgabe, die durch sich kontinuierlich wandelnde Preismodelle noch komplizierter wird.

Der Cloud-Markt ist ständig in Bewegung und die Provider treiben unterschiedliche Cloud-Modelle voran, die dem Wunsch nach Planungssicherheit entgegenstehen, welcher in der Industrie entscheidend ist.
Was aber passiert, wenn sich das Cloud-Modell ändert, während man noch dabei ist, die Konditionen des alten Modells zu durchdringen? Selbst wenn Unternehmen eigene Cloud-Experten im Haus haben, können die kaufmännischen Prozesse dennoch Fragezeichen aufwerfen. Ein bekannter Hyperscaler etwa änderte alleine im letzten Jahr zweimal das Abrechnungssystem. Im Zweifel sind die neuen Rechnungen ein Buch mit sieben Siegeln.

Die Gefahr des Vendor Lock-in, also der Abhängigkeit von einem bestimmten Anbieter, ist ohne Flexibilität recht schnell gegeben. Abhilfe verspricht eine fundierte Multi-Cloud-Strategie sowie der Einsatz von Tools wie Kubernetes, um programmatisch Workloads, Daten und Applikationen zwischen einzelnen Clouds verschieben zu können. Ähnlich wie bei einem Stromanbieter muss gelten: Wenn das Preis-Leistungs-Verhältnis nicht meinen Erwartungen entspricht, muss ich in der Lage sein, schnell und einfach zu wechseln.

Helfen können auch Beratungspartner für Cloud Services. Ähnlich wie im Strombeispiel sind diese mit allen sich ändernden Konditionen vertraut, verstehen die Terminologien sowie Cloud-Modelle und können nicht nur Empfehlungen für die Kostenoptimierung aussprechen, sondern auch die Architekturberatung und das Vertragsmanagement übernehmen. Multi-Cloud Service Provider wie plusserver haben dafür einen Multi-Cloud-Tarif eingeführt. Das bringt nicht nur Planungssicherheit durch feste Budgets, sondern behält auch die Flexibilität bei der Wahl sowie beim Wechsel der jeweiligen Clouds bei.

Die Rolle der Cloud festlegen

Viele Fertiger stehen noch am Anfang der Digitalisierung und befinden sich noch in der Erprobungsphase, sammeln Erfahrungen – auch bei der Rolle der Cloud für ihren individuellen Einsatzzweck. Technische sowie kommerzielle Optimierung müssen ineinander spielen. Das Wissen, wie bestimmte IoT Workloads in der Cloud kosteneffizient verwaltet werden können, muss parallel mit der Erprobung aufgebaut oder eingekauft werden. Nachdem die Cloud-Migration meist über Partner vollzogen wird, kann auch Rat zur kontinuierlichen Kostenoptimierung eingeholt werden. Gerade für den ständig sprudelnden Strom an Maschinendaten ist es essenziell, Kostentreiber in der Cloud zu identifizieren und per definierter Cloud-Strategie einzudämmen, damit Cloud-Projekte auf dem Shopfloor auch über die Erprobungsphase hinaus erfolgreich sind.

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