Cloud-Automatisierung

Cloud-Automatisierung ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf die Prozesse und Tools bezieht, mit denen eine Organisation den manuellen Aufwand für die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Computing-Workloads und -Diensten reduziert. IT-Teams können Cloud-Automatisierung auf private, öffentliche und hybride Cloud-Umgebungen anwenden.

Traditionell war die Bereitstellung und der Betrieb von Unternehmensworkloads ein zeitaufwändiger und manueller Prozess. Häufig handelte es sich dabei um sich wiederholende Aufgaben wie das Dimensionieren, Bereitstellen und Konfigurieren von Ressourcen wie virtuellen Maschinen (VMs), das Einrichten von VM-Clustern und den Lastenausgleich, das Erstellen von logischen Speichereinheitsnummern (LUNs), das Aufrufen virtueller Netzwerke, das Ausführen der tatsächlichen Bereitstellung und das anschließende Überwachen und Verwalten von Verfügbarkeit und Leistung.

Obwohl jeder dieser sich wiederholenden und manuellen Prozesse effektiv ist, sind sie ineffizient und oft mit Fehlern behaftet. Diese Fehler können zur Fehlerbehebung führen, wodurch die Verfügbarkeit des Workloads verzögert wird. Sie können auch Sicherheitslücken aufdecken, die das Unternehmen gefährden können. Mit der Cloud-Automatisierung eliminiert ein Unternehmen diese sich wiederholenden und manuellen Prozesse zur Bereitstellung und Verwaltung von Workloads. Um eine Cloud-Automatisierung zu erreichen, muss ein IT-Team Orchestrierungs- und Automatisierungstools verwenden, die auf seiner virtualisierten Umgebung ausgeführt werden.

Vorteile der Cloud-Automatisierung

Bei richtiger Implementierung spart die Cloud-Automatisierung einem IT-Team Zeit und Geld. Es ist schneller, sicherer und skalierbarer als die manuelle Ausführung von Aufgaben und führt auch zu weniger Fehlern, da Unternehmen vorhersehbarere und zuverlässigere Workflows erstellen können. Dies trägt direkt zu einer besseren IT- und Corporate Governance bei.

Die Cloud-Automatisierung ermöglicht es IT-Teams, die von sich wiederholenden und manuellen Verwaltungsaufgaben befreit sind, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, die enger an den Geschäftsanforderungen eines Unternehmens ausgerichtet sind, z. B. die Integration übergeordneter Cloud-Services oder die Entwicklung neuer Produktfunktionen.

Unterschiede zwischen Cloud-Automatisierung und Cloud-Orchestrierung

Cloud-Orchestrierung beschreibt, wie ein Administrator die verschiedenen Schritte und Prozesse für die Bereitstellung und Verwaltung von Workloads in der Cloud kodifiziert. Cloud Automation ruft diese Schritte auf, um Aktionen ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen und zu verwalten.

Cloud-Automatisierung und -Orchestrierung sind komplementär und voneinander abhängig. Kein Orchestrierungsprozess ist vollständig manuell, und automatisierte Aufgaben sind von Natur aus Teil eines Orchestrierungsprozesses.

Erwägen Sie regelmäßig geplante Datensicherungen und -wiederherstellungen mithilfe der Cloud. IT-Mitarbeiter verwenden ein natives Tool des Cloud-Plattformanbieters oder eines Drittanbieters, um eine Abfolge von Aufgaben basierend auf logischen Ereignissen wie der Tageszeit oder der Erkennung von Fehlercodes zu planen. Dieser gesamte Prozess von Anfang bis Ende stellt eine Cloud-Orchestrierung dar. Einzelne Teile des Backup-Prozesses werden automatisiert, wie z.B. die eigentliche Datensicherung und Benachrichtigungen, dass der Prozess erfolgreich war. Wenn Fehlercodes entdeckt werden, wird eine weitere Orchestrierung von Prozessen gestartet, um die Mitarbeiter darauf hinzuweisen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, um die Sicherung zu wiederholen oder manuell abzuschließen und Fehler zu beheben.

Anwendungsfälle für die Cloud-Automatisierung

Während Tools oder Frameworks für die Cloud-Automatisierung alle dasselbe allgemeine Ziel verfolgen, variieren die Anwendungsfälle je nach Unternehmen und seinen Zielen stark. Einige grundlegende Beispiele für Cloud-Automatisierung sind:

• autoprovisionierung von Cloud-Infrastrukturressourcen;
• Herunterfahren nicht verwendeter Instanzen und Prozesse (mitigating sprawl); und
• Durchführen einer regelmäßigen Datensicherung.

Ein weiterer häufiger Anwendungsfall für die Cloud-Automatisierung ist die Einrichtung von Infrastructure as Code (IaC). Cloud-Plattformen ermitteln und organisieren in der Regel Rechenressourcen in Pools. Auf diese Weise können Benutzer mehr Ressourcen hinzufügen und bereitstellen, ohne sich Gedanken darüber machen zu müssen, wo sich diese Ressourcen physisch im Rechenzentrum befinden.

Cloud-Automatisierungsprozesse und -tools können aus diesen Ressourcenpools gemeinsame Konfigurationselemente wie VMs, Container, Speicher-LUNs und virtuelle private Netzwerke definieren. Anschließend können sie Anwendungskomponenten und -dienste wie Load Balancer auf diese Konfigurationselemente laden oder Instanzen mithilfe von Vorlagen oder geklonten VMs oder Containern erstellen. Schließlich werden diese Elemente zusammengestellt, um eine vollständigere Betriebsumgebung für eine Workload-Bereitstellung zu erstellen.

Eine Cloud Automation-Vorlage könnte beispielsweise eine bestimmte Anzahl von Containern für eine Microservices-Anwendung erstellen, die Softwarekomponenten in die Containercluster laden, Speicher und eine Datenbank verbinden, ein virtuelles Netzwerk konfigurieren, Load Balancer für die Cluster erstellen und dann die Arbeitslast für Benutzer öffnen.

Neben der Bereitstellung bezieht sich die Cloud-Automatisierung auf das Workload-Management. Beispielsweise kann ein APM-Tool (Application Performance Management) konfiguriert werden, um die bereitgestellte Arbeitslast und ihre Leistung zu überwachen. Warnungen lösen automatische Skalierungsaufgaben aus, z. B. das Hinzufügen weiterer Container zu einem Cluster mit Lastenausgleich, um die Leistung zu verbessern, oder das Entfernen überschüssiger Containerinstanzen, um die Ressourcennutzung zu verringern.

Cloud Automation ist ein zentrales Element des Workload Lifecycle Managements. Workloads in der Cloud sind in der Regel langfristige Einheiten, aber einige ihrer einzelnen Komponenten, wie z. B. skalierte Container, können kurzlebig sein. Administratoren können sie mithilfe von Cloud Automation zusammen mit ihren Konfigurationselementen entfernen, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Die Cloud-Automatisierung kann auch in Hybrid Clouds eine Rolle spielen, um Aufgaben in einer privaten Cloud-Umgebung zu automatisieren, die auf Frameworks wie OpenStack basiert, und die Integration mit öffentlichen Clouds wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) voranzutreiben.

Cloud-Automatisierung ist auch für vielbeschäftigte App-Entwickler von entscheidender Bedeutung. Agile Entwicklungsmethoden wie Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD) und Continuous Deployment sowie DevOps hängen alle von einer schnellen Ressourcenbereitstellung und -skalierung ab, um neue Softwareversionen zu testen. Sobald der Test abgeschlossen ist, können diese Ressourcen zur Wiederverwendung freigegeben werden. Öffentliche Clouds sind mit diesem Verhalten vertraut, und Cloud-Automatisierungstools können private Clouds mit denselben Funktionen ausstatten.

Schließlich kann die Cloud-Automatisierung eine Versionskontrolle für Workflows bereitstellen, sodass Unternehmen konsistente Setups demonstrieren können, die der geschäftlichen und behördlichen Prüfung standhalten. Das Unternehmen kann genau sehen, welche Ressourcen derzeit verwendet werden, identifizieren, welche Benutzer oder Abteilungen sie verwenden, vorhersagen, wie Ressourcen in Zukunft verwendet werden, und eine Servicequalität sicherstellen, die mit manuellen Prozessen nicht möglich ist.

Cloud-Automatisierungstools

Es gibt kein einziges Cloud-Automatisierungstool, Plattform oder Framework. Eine Vielzahl verschiedener Tools und Plattformen kann verwendet werden, um eine oder mehrere Aufgaben zu automatisieren, von lokalen Tools für private Clouds bis hin zu gehosteten Services von Public Cloud-Anbietern.

Beispiele für Automatisierungsdienste von Public-Cloud-Anbietern sind:

• AWS Config, AWS CloudFormation, AWS EC2 Systems Manager;
• Microsoft Azure Resource Manager, Azure Automation;
• Google Cloud Composer, Cloud Deployment Manager; und
• IBM Cloud Orchestrator.

Konfigurationsmanagement-Tools bieten viele Cloud-Automatisierungsfunktionen, insbesondere bei einem Infrastructure-as-Code-Setup. Beispiele hierfür sind:

• Red Hat Ansible
• Puppet Enterprise
• Chef Automate
• Salt /SaltStack
• HashiCorp Terraform

Weitere Orchestrierungstooloptionen sind Broadcom (CA Technologies) Automic und Cloudify Orchestration Engine und Workflow Motor.

Viele Anbieter von Multi-Cloud-Management integrieren Automatisierungsfunktionen in ihre Tools. Einige prominente sind:

• VMware
• CloudBolt
• CloudSphere (Hypergrid)
• Snow (Embotics)
• Morpheus Data
• Scalr
• Flexera (RightScale)