Distributed Cloud beschreibt eine Cloud-Architektur, bei der Rechenressourcen und Server über mehrere physische Standorte verteilt sind. Jeder Standort dient als kleines Rechenzentrum und stellt Cloud-Computing-, Speicher- und Netzwerkressourcen bereit. Sie können diese verteilten Rechenzentren zentral über eine einzige Steuerungsebene verwalten.
Im Gegensatz zu zentralisierten Clouds, die Dienste von Servern an einem bestimmten, zentralen Standort bereitstellen, leiten verteilte Clouds Clientanfragen an geografisch näher gelegene Hosting-Standorte weiter. Dies reduziert die Latenz und verbessert die Serviceleistung.
Der Aufstieg des verteilten Cloud-Computing wurde teilweise durch die Zunahme von Edge-Computing Applications vorangetrieben: Die Verarbeitung erfolgt in der Nähe von Geräten wie IoT-Sensoren, IoT-Endpunkten oder mobilen Clients. Die Verarbeitung von Workloads näher am Rand erfordert eine Serverinfrastruktur mit geringer Latenz, wodurch verteilte Cloud-Lösungen immer wichtiger werden.
Verteilte Cloud-Architekturen werden manchmal mit Hybrid- oder Multi-Cloud-Bereitstellungen verwechselt. Nachfolgend sind die wichtigsten technischen Unterschiede aufgeführt:
Eine hybride Cloud kombiniert meist mindestens eine öffentliche Cloud-Umgebung (gemeinsame Infrastruktur für mehrere Nutzer) mit einer privaten Cloud oder einem lokalen Rechenzentrum, das ausschließlich einer einzelnen Organisation dient. Die verteilte Cloud hingegen verteilt Cloud-Ressourcen über mehrere geografisch verteilte Standorte, die gezielt aufgrund ihrer Nähe zu den Nutzergruppen ausgewählt wurden. Anders als hybride Cloud-Lösungen, die sowohl öffentliche als auch private Ressourcen an einem zentralen Rechenzentrum bündeln, positionieren wir bei der verteilten Cloud die Ressourcen direkt nah bei den Nutzern, um kurze Wege und geringe Latenz sicherzustellen.
Multi-Cloud-Bereitstellungen nutzen mehrere Cloud-Service-Anbieter und integrieren dabei häufig verschiedene Architekturen – darunter Public-Cloud-Plattformen, private Clouds, Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) oder deren Kombinationen – um vielfältige Dienste zu bieten oder Redundanz sicherzustellen. In Multi-Cloud-Szenarien erstrecken sich Ressourcen oft über verschiedene Anbieterregionen weltweit, ohne dass die geografische Nähe dabei vorrangig berücksichtigt wird. Dagegen konzentriert sich die Distributed Cloud ausdrücklich darauf, Ressourcen geografisch näher bei den Endnutzern bereitzustellen. Außerdem verwalten wir in der Distributed Cloud mehrere geografisch verteilte Ressourcenpools meist über eine einheitliche Steuerungsebene.
Verteilte Cloud-Umgebungen bieten mehrere technische Vorteile:
Indem wir Cloud-Ressourcen näher an den Nutzer bringen, senken verteilte Cloud-Architekturen die Latenz deutlich, beschleunigen die Reaktionszeiten und steigern die Anwendungsleistung – ideal für Edge-Computing-Szenarien.
Es kann schwierig sein, globales Netzwerk oder Leistungseinbußen vollständig zu verhindern. Eine verteilte Cloud-Architektur kann derartige Risiken jedoch mindern, indem sie redundante Standorte und alternative Verbindungsoptionen bereitstellt und so potenzielle Störungen durch lokale Netzwerkausfälle deutlich reduziert.
Trotz der geografischen Verteilung nutzen verteilte Clouds häufig zentralisierte Steuerungsebenen, wodurch die Verwaltung über mehrere Standorte hinweg optimiert wird. Diese zentrale Steuerkonsole ermöglicht eine effiziente Verwaltung, verringert die Betriebskomplexität und gewährleistet eine konsistente Skalierbarkeit der Dienste.
Durch die Nutzung verwalteter verteilter Cloud-Dienste kann die betriebliche Komplexität, beispielsweise in Bezug auf Systemdesign, Bereitstellung und Verwaltungsaufwand, erheblich verringert werden. Eine umfassende Governance kann automatisiert oder zentral verwaltet werden. Dies vereinfacht das Compliance-Management und unterstützt Unternehmen bei der effektiven Einhaltung von Compliance-Standards.
Verteilte Cloud-Bereitstellungen eignen sich besonders, wenn strenge Vorgaben zu Standort oder Regulierung erfüllt sein müssen. Wir platzieren Ressourcen gezielt, um regionale Datenschutzvorgaben einzuhalten oder geografische Nutzungsbeschränkungen zu erfüllen.