Carsten Brockmann, Patrick Dennert, Eldar Sultanow

Einführung in Cloud-Computing

Cloud-Computing ist ein Ansatz zur dynamischen Allokation nicht fest zugeordneter IT-Ressourcen, gemäß dem gemeinsam nutzbare Rechen-, Speicher- und Netzwerkkapazitäten oder auch Softwareanwendungen bedarfsgerecht und skalierbar via Netzwerk bereitgestellt werden (Bitkom, 2010). Charakteristische Merkmale dieser Form der Leistungsbereitstellung sind die automatisierte Zuteilung von Ressourcen und die Abrechnung nach Nutzung (Pay-Per-Use, kurz PPU).

Dabei lassen sich vier prinzipielle Arten – so genannte Betriebsmodelle – von Cloud-Computing (Fraunhofer-Institut, 2016) unterscheiden. In einer Public Cloud stellt ein frei zugänglicher Provider seine Dienste offen über das Internet für jedermann zur Verfügung. Beispiele hierfür sind Office- und Webmailer-Dienste wie Office 365. Die Private Cloud kommt aus Gründen von Datenschutz und IT-Sicherheit primär für Unternehmen in Frage. Diese ziehen es vor, ihre IT-Dienste selbst zu betreiben und ausschließlich ihren eigenen Mitarbeitern zugänglich zu machen. Hybrid Clouds stellen eine Mischform der beiden ersten Ansätze dar. Bestimmte Services laufen bei öffentlichen Anbietern über das Internet, wohingegen datenschutzkritische Anwendungen und Daten im Unternehmen betrieben und verarbeitet werden. Die so genannten Community Clouds sind verfügbare Infrastrukturen, die sich auf einen definierten Nutzerkreis beschränken. Zusammenarbeitende Unternehmen nutzen diese zum Beispiel für ein Projekt, um auf gemeinsame Dienste zugreifen zu können.

Es gibt vier Service-Ebenen von Cloud-Computing (Bitkom, 2010), die nachfolgend erläutert werden. Für den Anbieter von Cloud-Computing können je nach Service-Ebene unterschiedliche Geschäftsmodelle entstehen (Carsten Brockmann, 2014). Infrastructure as a Service (IaaS): Die Bereitstellung einer skalierbaren Infrastruktur im Rahmen von IaaS, die in der Regel wenig veredelte Rechen- und Speicherleistung auf virtualisierten Servern sowie standardisierte Netzwerkinfrastruktur-Funktionen mit intelligentem Systemmanagement umfasst, sieht gegenüber dem klassischen Erwerb ihre Nutzung nach Bedarf vor. IaaS ist ein Tätigkeitsfeld der IT-Dienstleister und Spezialisten für den IT-Betrieb. Platform as a Service (PaaS): Gemeinsam nutzbare Laufzeit- oder Entwicklungsplattformen werden durch PaaS als Framework-basierten PPU-Dienst auf Anwendungs-Infrastruktur-Ebene (Datenbanken, Integration und Security) bereitgestellt zur Entwicklung von Anwendungskomponenten und der plattformübergreifenden Integration derselben. Ein Beispiel ist Windows Azure. Mit PaaS befassen sich typischerweise Systemarchitekten und Softwareentwickler. Software as a Service (SaaS): SaaS umfasst die Bereitstellung, Betreuung und den Betrieb von gemeinsam nutzbarer Software als Dienst auf nicht eindeutig zugeordneten IT-Ressourcen über Netzwerk. Auch hier wird die Dienstleistung pro Aufruf abgerechnet und die Software nicht länger als Lizenz an Nutzer verkauft. SaaS richtet sich an Anwender von beispielsweise ­Kollaborations-, Kommunikations- oder Office-Applikationen. Business Process as a Service (BPaaS): Die Ebene Business Process as a Service geht aus der SaaS-Ebene hervor. Sie wird durch eine stärkere Nähe zum Geschäftsprozess charakterisiert.

Cloud-Lösungen sind ein Modell der Softwarebereitstellung, unabhängig von der Funktionalität der Software. Aufgrund der schnellen Verfügbarkeit von Ressourcen bieten sich Cloud-Dienste auch dann an, wenn es beispielsweise um die kurzfristige Analyse großer Datenmengen geht, die sporadisch stattfinden soll und keine Daueraufgabe des Unternehmens ist.

Vergleich von Cloud-Computing-Initiativen in beiden Sektoren

Im Public Sektor haben eine auf fehlenden Standards und Interoperabilität zwischen Diensten und Geräten beruhende Herstellerabhängigkeit und die Unsicherheit in Bezug auf gesetzliche Rahmenbedingungen sowie Sicherheitsrisiken dazu geführt, dass die Cloud bislang eher skeptisch angesehen wurde (Deussen, Eckert, Hoepner, Hoffmann, & Strick, 2014).

Vor diesem Hintergrund und mit dem Ziel, sicherheitsbezogene und rechtliche Bedenken abzubauen, existieren unterschiedliche Initiativen zur Etablierung der Cloud im öffentlichen Sektor. Hierzu zählen die Forschungsarbeiten Trusted Cloud des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi), die Forschungsprojekte goBerlin und CloudCycle, die auf Landes- und Kommunal-Ebene stattfindenden Initiativen Die private Cloud für die Hauptstadt des IT-Dienstleistungszentrum (ITDZ) Berlin, Polizei-Cloud in Rheinland-Pfalz des Landesbetriebs Daten und Informationen (LDI) und GovCloud für Kommunen der Bundes-Arbeitsgemeinschaft der kommunalen IT-Dienstleister Vitako sowie die Initiativen auf ­europäischer Ebene, digitale Agenda und europäische Cloud-Strategie (Deussen et al., 2014).

Zudem existieren Aktivitäten der Europäischen Kommission zur Akzeptanz von Cloud-Computing mit der trigonalen Zielstruktur: Schaffung eines Überblicks über verfügbare relevante Standards, Forcierung der Entwicklung zuverlässiger und fairer Vertragsklauseln und Stärkung von Innovation im öffentlichen Sektor durch European Cloud Partnership.

Im Automotive Sektor gibt es Cloud-Computing-Initiativen, die primär durch Automobilhersteller, Technologiekonzerne und Mobilanwendungsentwickler getrieben werden. Automobilkonzerne müssen dabei ihre etablierten Geschäftsmodelle maßgeblich verändern. Hierbei sind technisch neue Aspekte, die berücksichtigt werden müssen nur ein Teil der Veränderungen. Rechtliche und vertragliche Rahmenbedingungen unterliegen ebenfalls tiefen Einschnitten: während die Interaktion mit dem Kunden in der Regel hauptsächlich den Vertragshändlern vorbehalten war, müssen durch eine zentrale Verfügbarkeit von Daten vertragliche Regelungen in Bezug auf Datenweitergabe mit Handel und Kunde neu ausgearbeitet werden. Technologiekonzerne wie Amazon, Google, Microsoft oder Apple bieten maßgeblich die Möglichkeit, Daten zu speichern und zu verarbeiten. Da diese primär über Daten der ­Kunden verfügen, die über das Fahrverhalten hinausgehen, versuchen sie, aus der technologischen Kompetenz ein neues Geschäftsfeld zu erschließen und dem Kunden noch mehr zielgerichtete Services anzubieten. Hier stellt sich eine momentan oft diskutierte und mittels rechtlichem Rahmen zu erschließende ­Frage:

„Wem gehören die Daten?“

Mobilanwendungsentwickler haben maßgeblich den After Market – also Nachrüstlösungen – für Fahrzeuge im Fokus ihrer Aktivitäten. Damit können sie schnell Lösungen anbieten, für die ein Erstausrüster (Original Equipment Manufacturer, kurz OEM) deutlich mehr Entwicklungszeit benötigt und erst die rechtlichen Rahmenbedingungen klären muss.

Da Technologiekonzerne und Mobilanwendungsentwickler nur mittelbar Fahrzeugdaten nutzen können, versuchen sie entweder tiefer in die Fahrzeugsoftware integriert zu werden oder planen gar, eigene Fahrzeugflotten zur Verfügung zu stellen.
Obwohl diese drei Akteure auf einem Markt als Wettbewerber agieren, können sie den Markt für Cloud-Computing im Automotive Sektor aktuell nur über Partnerschaften aufbauen.

Tabelle 1: Cloud-Computing-Initiativen beider Sektoren im Vergleich

1 An dieser Stelle werden Deutschland- bis EU-weite Initiativen betrachtet. Initiativen gibt es weltweit, etwa die Public Service Big Data Strategy in Australien, die die Big Data-Etablierung im öffentlichen Sektor und Einstimmigkeit zwischen ihrem Nutzen und bürgerseitigem Bedürfnis nach Privatheit bezweckt (Hagen, 2014).

Abbildung 1: Die Notwendigkeit und das Prinzip von Elastizität (Shuttleworth, 2012)

Nutzenelemente von Cloud-Computing in beiden Sektoren

Deussen et al. (2014) sehen folgende fünf Nutzenelemente, die eine Etablierung von Cloud-Computing mit sich bringen kann:

Kostenersparnis durch Skaleneffekte

Der typische Vorteil von Cloud-Computing, dass Kapazitäten für Lastspitzen nicht wie im klassischen Ansatz vorgehalten werden müssen oder diese Kapazitäten ungenutzt bleiben, trifft insbesondere für den ­öffentlichen Sektor zu, da Ressourcen ­gemeinschaftlich von den Bürgern genutzt werden. Abbildung 1 illustriert die Motivation des Elastizität-Prinzips.

Die rote Linie in Abbildung 1 (oben) stellt die Kapazität der durch klassische Bereitstellung vorhandenen und die blaue Linie die tatsächlich benötigten IT-Ressourcen dar.

Der rot schraffierte Bereich kennzeichnet die Verschwendung und der grün markierte die Kunden­unzufriedenheit. In Abbildung 1 (unten) markiert die rote Linie die elastische Cloud-Kapazität, welche sich an die tatsächlichen IT-Ressourcenbedarfe angleicht.

Konsolidierung von ­IT-Ressourcen

Mit dieser Konsolidierung ist „die Integration von IT-Ressourcen nicht nur innerhalb einer IT-Abteilung oder eines Datenzentrums, sondern auch über die Grenzen von Datenzentren hinweg“ gemeint (Deussen et al., 2014). Damit lassen sich die eingangs erläuterten Dienstmodelle (IaaS, PaaS, SaaS, BPaaS) und das Prinzip der von unterschiedlichen Organisationen gemeinsam genutzten IT-Ressourcen realisieren.

Bündelung von Know-how

Aus der zuvor erwähnten Konsolidierung folgt auch „eine Bündelung des zum Betrieb einer IT-Infrastruktur benötigten Know-hows“ – eine „angesichts reduzierter Personalbudgets und demografischen Wandels“ für den öffentlichen ­Sektor besonders vorteilhafte Eigenschaft (Deussen et al., 2014).

Modernisiertes IT-Management

Deussen et al. (2014) weisen darauf hin, dass die ausgesprochen komplexe Aufgabe IT-Infrastruktur-Management von kleineren IT-Abteilungen nicht zureichend gelöst werden kann. Jedoch können eine Mehrzahl an IT-Managementaspekten automatisiert und in einer modernen Umgebung durch (von Cloud-Technologien mitgelieferten) Operational Support Systems, abgewickelt werden.

Sicherheit

Die Tatsache, dass ein auf Cloud-Technologie basierendes System oder eine innerhalb der Cloud betriebene Anwendung erfolgreich angegriffen wurde, lässt laut Deussen et al. (2014) noch nicht direkt auf Sicherheitslücken schließen, da möglicherweise der Angriff auch auf sogenanntes Social Engineering (Ergaunern von Passwörtern) zurückgeführt werden kann. Sicherheit – so die Autoren – „ist immer das Ergebnis einer Vielzahl technischer Mechanismen und organisatorischer Maßnahmen“ und heutige Cloud-Infrastrukturen implementieren und aktualisieren entsprechende Sicherheitsmechanismen wie Intrusion Detection, Request-Filter, Monitoring und Analysefunktionen. Anforderungen an die Sicherheit von Cloud-Computing einschließlich der Sicherheitsarchitekturen und Aspekte der Netz-, Anwendungs-, Plattform- und Datensicherheit, der Verschlüsselung und des Schlüsselmanagements sowie des Identitäts- und Rechtemanagements werden in der ISPRAT-Studie Cloud-Computing für die öffentliche Verwaltung von Deussen, Strick, and Peters (2010) näher adressiert.

Im Public Sektor ist trotz der von Deussen et al. (2014) eingangs erwähnten Skepsis und Zurückhaltung die Cloud eine ernst zu nehmende Option bei IT-Dienstleistungen für die öffentlicheVerwaltung geworden. Die Cloud kann für die öffentliche Verwaltung vorteilhaft bezüglich Wirtschaftlichkeit, personeller Ressourcen und Innovation sein. Referenzarchitekturen helfen dabei, Cloud-Technologien schnell umzusetzen, indem sie einen modularen und einheitlichen Ordnungsrahmen aufzeigen. Ziel sollte sein, großen und kleinen Verwaltungen einen einfachen Zugriff auf standardisierte und aktuelle Anwendungen zu ermöglichen. Nach Auswahl und Integration der entsprechenden Anwendungen sind diese zeitnah einsetzbar. Durch den Einsatz der hier vorgestellten Referenzarchitektur können nicht nur die Bürger stärker in Genuss digitaler Abläufe kommen, sondern auch Verwaltungsmitarbeiter, Unternehmen und andere Organisationen (­Brockmann, Lutz, & Santesson, 2016).

Um die Cloud-Strukturen dem öffentlichen Sektor leichter zugänglich zu machen wurde seitens Capgemini eine Referenzarchitektur für die öffentliche Verwaltung entwickelt (Brockmann et al., 2016). Die modulare E-Government Infrastruktur beschreibt Komponenten, die sich an typischen E-Government-Aufgaben orientieren. Die Referenzarchitektur versetzt Organisationen in die Lage, benötigte Komponenten einfach zu abonnieren und in die Anwendungslandschaft zu integrieren. Die entsprechenden Komponenten könnten von der Behörde sofort genutzt werden.

Im Automotive Sektor finden sich bei den produzierten Kraftfahrzeugen verschiedene Sichten auf das Cloud-Computing. Die Vernetzung des Fahrzeugs mit seinen eigenen Komponenten, dem Hersteller sowie den Vertragspartnern können im Fokus möglicher Cloud-Initiativen stehen. Analog zu Industrie 4.0, bei der die einzelnen Sensoren in einem Fertigungsbereich eine Vielzahl von Daten einsammeln wäre die ­Übertragung von Sensordaten und anschließende Mustererkennung ein mögliches Szenario. Hiermit können OEMs die gesamte After-Sales-Kette sowohl für Kunden als auch für Servicewerkstätten optimieren, indem der Servicebedarf automatisch ermittelt wird. Durch vernetzte Systeme können somit benötigte Teile noch vor der Inspektion bei der Servicewerkstatt eintreffen und der Kunde auf Basis des tatsächlichen Bedarfs und zu seinem Terminkalender passend einen Service vorgeschlagen bekommen.

Abbildung 2: Klassifizierungsrahmen für Big Data-Anwendungsfelder

Das autonome Fahren bietet ebenfalls große Anknüpfungspunkte, um Daten der umliegenden Verkehrsteilnehmer über eine Cloud-Anwendung einzusammeln, auszuwerten und in die Steuerung mit einfließen zu lassen. Ebenso ließen sich hierdurch in Innenstädten variable Geschwindigkeitsbeschränkungen einführen, die sich auf den jeweiligen Verkehrsfluss einstellen. Die Möglichkeit, das Parken über Cloud-Dienste zu bezahlen wäre ein ebenso passender Anwendungsfall.

Schnittstellen und Synergien zwischen der OEM- und öffentlichen Cloud finden sich in der kombinierten Nutzung von Daten aus beiden Quellen, die Automobilhersteller einsetzen, um ihren Kunden verschiedene Services im (sowie rund um das) Fahrzeug anzubieten. Das kann die dynamische Navigation mit Berücksichtigung der Verkehrslage in Echtzeit, die auf Echtzeitinformationen basierende Parkplatzsuche oder Glättemeldungen (Echtzeitdaten aus Glättemeldeanlagen, GMA) sowie Wetterinformationen für den Straßenverkehr sein.
Wesentliche Teilbausteine der OEM-Cloud sind die regionale Verteilung, Richtlinienkontrolle, Business Intelligence (BI), Message Queue, Cache und ­Customer Care. Die Knoten zur regionalen Verteilung befinden sich dabei in der Cloud, sollten aber aus rechtlichen Gründen physisch in der jeweiligen Region (beispielsweise als Infrastructure-as-a-Service) gehostet werden. Durch eine cloudbasierte Lösung wird eine Skalierung auf weitere Märkte sichergestellt. Für die Einhaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen, werden die dafür notwendigen Richtlinienkontrollen zentral in der Cloud verwaltet. Business Intelligence (BI) fungiert als zentrale Informationsdistribution auf OEM-Ebene, um Daten zu analysieren und Kennzahlen zu berichten. Über die Message Queue und den Cache werden Daten und Updates für angeschlossene Systeme verwaltet und distribuiert. Diese können unter anderem direkt über den Customer Care-Baustein an den Kunden gelangen oder in weitere Geschäftsprozesse übernommen werden.

Grundsätzlich können Daten aus den Ursprungssystemen (Fahrzeug und Geräte des Kunden) in der Cloud gespeichert und verarbeitet und in anschließenden ­Systemen die Ergebnisse bereitgestellt werden. Die Systeme der Partner können dabei ebenfalls cloudbasiert sein oder in klassischen Rechenzentren gehostet werden. Für die Distribution ist hierbei das Partner Management verantwortlich. OEM-Systeme und OEM-kontrollierte Partner (zum Beispiel Tochterunternehmen) sind dabei anders zu behandeln als Systeme externer Partner.

Fazit

Cloud-Computing bietet dem öffentlichen Sektor einen Ordnungsrahmen für die auftragsgemäße Erstellung von Bürgerleistungen. In der Automobilindustrie lassen sich durch Cloud-Computing neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Insgesamt sorgt der technologische Wandel dafür, dass Elemente des Cloud-Computings zunehmend in die öffentliche Verwaltung sowie in der Wirtschaft Einzug halten. t

Kontakt

Dr. Carsten Brockmann
ist Architekt und Transformation Manager bei Capgemini Deutschland. Seine Interessen liegen u.a. in der IT-Strategie, Digitalisierung und Unternehmensarchitekturen.
carsten.brockmann(ätt)capgemini.com

Patrick Dennert
ist Data Scientist bei Volkswagen im Bereich der Digitalisierung und promoviert an der Universität Hannover im Bereich Marktforschung und Kundenverhalten.
patrick.dennert(ätt)volkswagen.de

Dr. Eldar Sultanow
ist Architekt bei Capgemini Deutschland. Er interessiert sich für Unternehmensarchitekturen, Cloud-Computing und Digitalisierung.
eldar.sultanow(ätt)capgemini.com

Literatur

Bitkom. (2010). Leitfaden Cloud Computing – Was Entscheider wissen müssen. Abgerufen von http://www.bitkom.org/de/publikationen/38337_66148.aspx
Brockmann, C. (2014). An approach to design the business model of an ERP vendor. Berlin: GITO.
Brockmann, C., Lutz, A., & Santesson, L. (2016). Digitalisierung über die Bundescloud hinaus – Wie sich der öffentliche Sektor die Cloud erschließen kann. Abgerufen von https://www.de.capgemini.com/sites/default/files/resource/pdf/digitalisierung-bundescloud_0.pdf
Deussen, P. H., Eckert, K.-P., Hoepner, P., Hoffmann, C., & Strick, L. (2014). Cloud-Fahrplan für die öffentliche Verwaltung. Abgerufen von Berlin, Deutschland:
Deussen, P. H., Strick, L., & Peters, J. (2010). Cloud-Computing für die öffentliche Verwaltung: ISPRAT-Studie November 2010. Abgerufen von Berlin, Deutschland:
Fraunhofer-Institut. (2016). Was bedeutet Public, Private und Hybrid Cloud? Abgerufen von http://www.cloud.fraunhofer.de/de/faq/publicprivatehybrid.html
Hagen, J. (2014, 17.11.2014). Big Data: Öl für die Verwaltung. Abgerufen von https://www.bitkom.org/Presse/Blog/Big-Data-Oel-fuer-die-Verwaltung.html
Shuttleworth, R. (2012). The Lean Cloud for Startups with AWS: Introduction & AWS Overview: Amazon Web Services.
Zhang, L., Roy, D., Mundhenk, P., & Chakraborty, S. (2016). Schedule Management Framework for Cloud-Based Future Automotive Software Systems. Paper presented at the 22nd International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA) Daegu, Südkorea.

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