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Cloud First und Multi-Cloud werden 2018 wichtiger

Das Jahr geht zu Ende und es wird Zeit, in die Glaskugel zu blicken. Cloud First und Multi-Cloud werden 2018 ebenso wie IBM Watson und die DSGVO das Bild bestimmen.

Die allmähliche, ja zögerliche Einführung der Cloud im Jahr 2016 in großen Unternehmen ist 2017 einer Lawine an Cloud-First-Strategien gewichen. Bei der raschen Migration kritischer Geschäftsfunktionen in die Cloud gibt es eine immer stärker werdende Tendenz hin zu Hybrid- und Multi-Cloud-Technologien.

Dabei werden mehrere Cloud-Anbieter mit privaten Rechenzentren kombiniert, wodurch die Sicherheit gewährleistet und regulatorische Vorgaben erfüllt werden können, während gleichzeitig die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter reduziert wird.

Diese Entwicklung wird von einem wichtigen Ereignis noch weiter beschleunigt, das alle Organisationen betreffen wird, die persönliche Daten von EU-Bürgern verarbeiten: 2018 tritt die europäische Datenschutzrichtlinie DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) in Kraft.

In dieser Richtlinie sind empfindliche Strafen für fehlende Maßnahmen zum angemessenen Schutz persönlicher Informationen vorgesehen, die sogar höher als 20 Millionen Euro ausfallen können. Aus diesem Grund versuchen viele Unternehmen jetzt hektisch, Speicherlösungen mit automatischen Sicherheitsmechanismen zu finden, um die äußerst strengen Anforderungen der DSVGO an die Datenhoheit und den Speicherstandort von Daten zu erfüllen.

Mit „Cloud First“ meine ich übrigens nicht nur die Verschiebung von Serveranwendungen. Tatsächlich wird dieser Trend gerade auf ziemlich intelligente Weise auf Endbenutzerdaten ausgeweitet.

Alle IT-Abteilungen mussten schon immer großen Aufwand betreiben, um die Daten von Endpunktgeräten zu verwalten. Wenn ein Mitarbeiter einen neuen Laptop bekommt, muss die IT die Daten vom alten auf das neue Gerät kopieren.

Wenn ein Server in einer Zweigstelle ausfällt oder schlichtweg veraltet ist, muss ein IT-Mitarbeiter dorthin fahren und dann wahrscheinlich den ganzen Tag damit zubringen, die Daten mit einem Backup wiederherzustellen und alles wieder zum Laufen zu bringen. 

Wenn Daten in der Cloud gespeichert und die Endpunktgeräte nur als Erweiterung davon dienen, entsteht das, was man als „zustandslose Unternehmensarchitektur“ beschreiben könnte – jeglicher „Zustand“ wird von diesen Endpunktgeräten eliminiert.

Wenn der primäre Speicherstandort der Daten von den Endpunktgeräten in die Cloud verlegt wird, werden Endpunktgeräte – Laptops, Desktop-PCs, Fileserver etc. – zu einem einfachen lokalen Cache-Speicher des Originals in der Cloud.

Aron Brand, Ctera Networks

„Die allmähliche, ja zögerliche Einführung der Cloud im Jahr 2016 in großen Unternehmen ist 2017 einer Lawine an Cloud-First-Strategien gewichen.“

Aron Brand, Ctera Networks

Alle Änderungen werden nur vorübergehend auf dem Gerät gespeichert, während sie schnell und effizient in die Cloud der Organisation übertragen werden. Durch diese Verschiebung der Daten wird der Aufwand der für die Wartung und den Schutz von Endpunktgeräten erheblich verringert.

Diese zustandslose Architektur vereinfacht aber nicht nur die Arbeit der IT, sie hat auch einen anderen nützlichen Nebeneffekt: die Eliminierung von „Dark Data“, den dunklen Daten, die sich auf den Laptops und Computern der Mitarbeiter befinden.

All diese dunklen Daten befinden sich fortan in der Cloud und können so durchsucht, analysiert und geteilt werden.  Und hier kommen wir zum letzten Teil des Puzzles: die neuesten Entwicklungen in der Textanalyse und der Verarbeitung von natürlichen Sprachen, die am digitalen Arbeitsplatz der Zukunft garantiert außergewöhnlich nützlich sein werden.

Mit diesen Tools können Aufgaben, die bisher nur von Menschen durchgeführt werden können, mit künstlicher Intelligenz unterstützt werden, um die Produktivität von Wissensarbeitern in ungeahntem Maß zu steigern.

Laut McKinsey & Company könnten 45 Prozent der Aktivitäten, die im Moment von Menschen ausgeführt werden, mit bereits vorhandenen Technologien automatisiert werden.

Die Bedeutung dieser Zahl für die menschliche Produktivität kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Beispielsweise kann IBMs Watson für die Kontaktaufnahme eines potenziellen Kunden schnell die effektivste Sprache vorzuschlagen.

Das System nutzt dabei alle verfügbaren Daten über das Unternehmen. Andere vergleichbare Technologien, die auf maschinellem Lernen beruhen, können schon bald dabei helfen, menschliche Fehler wie der versehentliche Versand von sensiblen Informationen an die falschen Empfänger zu vermeiden.

Über den Autor:
Aron Brand ist CTO bei CTERA Networks.

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Artikel wurde zuletzt im November 2017 aktualisiert

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