Seit sechs Jahren bitten wir den Markt darum, die größten Herausforderungen im Zusammenhang mit Multicloud zu benennen. Seit sechs Jahren stehen dieselben vier Herausforderungen ganz oben:
- Komplexität von Tools und APIs
- Optimierung der Anwendungsleistung
- Apps zwischen Clouds und Rechenzentren migrieren
- Anwendung einheitlicher Sicherheitsrichtlinien auf alle Anwendungen
Interessanterweise wurden vier dieser Herausforderungen durch Application Delivery Controller (ADCs) gelöst, noch bevor sich Multicloud weltweit als Standardbetriebsmodell etabliert hatte. Ein ADC war mehr als nur ein Load Balancer, auch wenn er ursprünglich als solcher konzipiert war. ADCs bündelten Sicherheit und Bereitstellung in einer einzigen Software oder Appliance. Als strategischer Kontrollpunkt, über den der Datenverkehr lief, ermöglichten sie Unternehmen, Anwendungen zu optimieren, abzusichern und zu skalieren. Dank einer einzigen Benutzeroberfläche und API mussten Unternehmen weder isolierte Teams für die Anwendungsbereitstellung und -sicherheit aufbauen noch sich Gedanken über eine ausufernde Tool-Landschaft machen.
Zunehmende Anwendungskomplexität
Die Migration von Anwendungen zwischen Clouds und Rechenzentren stellte bis vor Kurzem keine große Herausforderung dar. Das änderte sich, als Multicloud weltweit zum Standardmodell für Unternehmen wurde.
Zu diesem Zeitpunkt wurden die zunehmende Komplexität und die Vielzahl an Tools zu einer Herausforderung, da keine zwei Cloud-Umgebungen auf die gleiche Weise verwaltet werden und Unternehmen mit cloudbasierten Sicherheitsdiensten eine weitere Steuerungsebene hinzufügten. Letztere machten eine einheitliche Absicherung nahezu unmöglich, was wiederum die Migration von Workloads erschwerte, da dieselben Sicherheitsdienste, die in einer Umgebung funktionierten, in einer anderen möglicherweise nicht funktionierten – oder nicht einmal den gleichen Funktionsumfang wie die vorhandenen Sicherheitslösungen boten.
Unternehmen verlagern Workloads zurück in ihre eigenen Umgebungen. Ein Großteil dieser Verlagerung dient jedoch dem Aufbau einer KI-fähigen Infrastruktur, die Daten näher an den KI-Modellen bereitstellt, die sie nutzen möchten. Einige Workloads verbleiben in der Public Cloud – und das wird auch so bleiben. Unternehmen setzen konsequent auf hybride Multicloud-Umgebungen.
Das bedeutet jedoch nicht, dass sie bereit sind, die Folgen uneinheitlicher Sicherheitsmaßnahmen, mangelnder Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung und der Komplexität zu vieler Tools und APIs hinzunehmen, die den Betriebsaufwand erhöhen – und die Wahrscheinlichkeit steigern, dass ein Fehler zu einem Ausfall oder Schlimmerem führt.
Die Anwendungsbereitstellung hat sich schon immer weiterentwickelt, um den Herausforderungen durch neue Anwendungsarchitekturen, neue Umgebungen und neue Datenverkehrsmuster gerecht zu werden. Die jüngsten Verlagerungen von Workloads in Verbindung mit der Einführung von KI führen zu einem Paradigmenwechsel, auf den die Anwendungsbereitstellung reagieren muss.
Die Notwendigkeit eines modernen ADC
Aus unseren jährlichen Studien, einschließlich unserer detaillierten Analysen zu KI, APIs und Multi-Cloud-Modellen, haben wir gelernt, dass Unternehmen eine Plattform benötigen, die sowohl Bereitstellungs- als auch Sicherheitsservices bietet und beides für Workloads in jeder Umgebung unterstützt: in der Public Cloud, in Colocation-Rechenzentren, vor Ort und sogar am Edge.
Sie wünschen sich einen ADC, aber einen modernen ADC. Einen ADC, der die häufigsten Herausforderungen bei der Bereitstellung und Sicherheit bewältigt und zugleich eine Möglichkeit bietet, auch weniger häufige Herausforderungen zu meistern. Sie wünschen sich einen ADC, der zu ihrem äußerst hybriden Anwendungsportfolio passt: einer Mischung aus modernen und traditionellen Anwendungen sowie zunehmend auch KI-Anwendungen.
Sie möchten außerdem die Leistungsfähigkeit von KI für die Anwendungsbereitstellung und -sicherheit nutzen. KI soll sie dabei unterstützen, Richtlinien und benutzerdefinierten Code zu erstellen sowie Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen sie Leistungs- und Sicherheitsprobleme beheben können, bevor daraus ein Vorfall entsteht. Zudem sollen KI-Assistenten Unterstützung in Echtzeit bieten und die Effizienz der Entscheidungsfindung verbessern.
Sie möchten diesen ADC aber auch überall dort bereitstellen können, wo sie Anwendungen bereitstellen.
Was der Markt will – und braucht –, ist ein ADC, der sowohl die Komplexität des Betriebs einer hybriden IT-Landschaft als auch die neuen Herausforderungen beim Einsatz von KI-Anwendungen in nahezu allen Geschäfts- und Betriebsfunktionen bewältigt.
Ein ADC, den es heute noch nicht gibt. Aber das wird sich ändern.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
Weitere Blogbeiträge von Lori Mac VittieÄhnliche Blogbeiträge
Ein umfassender Leitfaden zur Bereitstellung und Sicherheit von KI-Anwendungen
Entdecken Sie optimale Strategien für die Absicherung und Bereitstellung von KI-Anwendungen.
KI zulassen und einführen? Lehren aus der Public Cloud
Die Einführung von KI steht unmittelbar bevor und könnte entscheidend sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Daher muss die IT-Sicherheit proaktiv handeln und der KI-Einführung schon jetzt einen Schritt voraus sein, um sie auf einen risikogerechten Weg zu lenken.
Stand der Anwendungsstrategie 2022: Zeit für die Modernisierung des Betriebs
Es ist deutlich geworden, dass Unternehmen ihren Fokus erneut auf die Geschäftsfunktionen richten müssen, um die Dynamik ihrer digitalen Transformation aufrechtzuerhalten. Kundenerlebnisse haben zwar weiterhin Priorität, doch auch Geschäftsfunktionen wie Recht, Personalwesen und Finanzen müssen digitalisiert werden. Das bedeutet, dass CIOs das Steuer übernehmen, während sich die digitale Transformation von der Modernisierung von Anwendungen hin zur Modernisierung von Betriebsabläufen verlagert.
F5s Weg zu einer vielseitigen Plattform für Anwendungsanalysen
F5 bietet heute die umfassendsten Anwendungsdienste entlang des gesamten Weges vom Code bis zum Kunden. Künftig werden wir verstärkt auf Anwendungstelemetrie und -analysen setzen, damit unsere Kunden wertvolle Erkenntnisse über ihre Anwendungen, Geschäftsabläufe und Benutzererlebnisse gewinnen können. Beim Ausbau unserer Cloud-Analysefunktionen werden wir ML und KI noch stärker nutzen, um unsere Kunden bei der Verbesserung ihrer Geschäftsdienste zu unterstützen.
Telemetrie: Eine andere Art von Daten
Verwenden wir den Begriff „Telemetrie“ nur, weil er attraktiver klingt als „Daten“? Letztlich sind sowohl Daten als auch Telemetrie strukturierte Informationseinheiten. Es ist kein Verbrechen, die Begriffe synonym zu verwenden. Doch wenn man es genau nimmt, gibt es einen Unterschied. Und dieser Unterschied wird immer wichtiger werden, je weiter Unternehmen in die Datenökonomie vordringen.
MTTR bedeutet nicht „Mean Time to Reboot“
„Schnell scheitern“ lautet heute das Mantra für mehr Geschwindigkeit. Ob in DevOps oder im Geschäftsleben: Wer in einer digitalen Wirtschaft agiert, muss eine möglichst perfekte Verfügbarkeit gewährleisten.