Datenprobleme sind nicht neu - die Kombination dieser Probleme mit Multi-Cloud-Bereitstellungen allerdings schon. Dabei lassen sich viele dieser Probleme umgehen oder abmildern, indem bewährte Best Practices aus dem Bereich Datenarchitektur zur Anwendung kommen.

5 Datenprobleme, die Ihnen bewusst sein sollten

Das Kernproblem besteht meines Erachtens darin, dass Unternehmen versuchen, Daten in Multi-Cloud-Implementierungen zu verlagern, ohne sich vorher Gedanken darüber zu machen, welche Problemstellungen das nach sich zieht. Deswegen wirft dieser Artikel einen Blick auf fünf der wesentlichen Herausforderungen, die Ihnen dabei höchstwahrscheinlich begegnen werden:

• Datensilos: Mehrere Cloud-Dienste zu nutzen, kann zu Datensilos führen, die die plattformübergreifende Integration und Verwaltung von Daten erschweren. Es sollte niemanden überraschen, aber Multi-Cloud hat in vielerlei Hinsicht die Zahl der Datensilos in die Höhe getrieben. Diese sollten Sie mit Datenintegrationsansätzen wie beispielsweise Virtualisierung angehen. Die Alternative: Konzipieren Sie Ihre Datenspeichersysteme einfach so, dass sich keine Silos bilden.

• Datensicherheitsmängel: Die Sicherheit sensibler Daten über mehrere Cloud-Dienste hinweg zu gewährleisten, kann eine komplexe Aufgabe sein und zu erhöhten Risiken führen. Eine robuste Datensicherheitsstrategie, die den individuellen Anforderungen des jeweiligen Cloud-Services gerecht wird, dabei jedoch die Komplexität nicht erhöht, ist deshalb essenziell. Das zieht oft die Abstraktion nativer Security Services durch einen zentralen Security Manager oder eine andere Technologie des Cloud Providers nach sich. Das Konzept der Super-, beziehungsweise Metacloud scheint sich in diesem Bereich durchzusetzen.

• Datenportabilität: Daten von einem Cloud-Dienst zum anderen zu migrieren, kann eine Herausforderung darstellen. Deshalb empfiehlt sich eine solide Datenportabilitätsstrategie, die Datenformat, -größe und -abhängigkeiten berücksichtigt. In diesem Zusammenhang sollten Sie unbedingt eine Antwort auf die Frage geben können, wieviel es kosten würde, einen Datensatz von A nach B zu migrieren. So halten Sie sich (On-Premises-)Optionen offen.

• Datenmanagement: Daten Cloud-Service-übergreifend zu managen, ist nicht nur eine herausfordernde, sondern auch ressourcenintensive Aufgabe - wenn Sie Ihr Glück manuell versuchen. Ein zentralisiertes Data-Management-System, das mit verschiedenen Quellen umgehen und die Konsistenz der Daten gewährleisten kann, ist deshalb unerlässlich. Sie sollten die Datenkomplexität zu Ihren Bedingungen bewältigen, nicht zu den Bedingungen der Datenkomplexität selbst. Viele Unternehmen entscheiden sich für Letzteres, was in meinen Augen ein großer Fehler ist.

• Interoperabilität: Geht es um Interoperabilität, kommt es im Grunde zu einer Kombination der bisher genannten Probleme. Um diese zwischen verschiedenen Cloud-Services und -Daten gewährleisten zu können, sollten Sie die von den jeweiligen Anbietern unterstützten Data-Exchange-Standards genau kennen - und einen Plan haben, um etwaige Lücken zu überbrücken. In vielen Fällen werden Daten ohne große Überlegungen (und ohne Interoperabilitätsmechanismen) in Multi-Cloud-Implementierungen überführt. Interoperabilität wird dann zu einem taktischen Unterfangen, obwohl es ein strategisches sein - und vor und nach der Bereitstellung gut verstanden werden - sollte.

Es ist frustrierend, dass Unternehmen - teilweise durch dumme Fehler - an diesen Herausforderungen scheitern, obwohl sie mit etablierten Lösungsmustern und Technologien durchaus lösbar wären. Wer sich überhastet in Multi-Cloud-Implementierungen stürzt, muss sich anschließend nicht wundern, wenn er vergeblich nach dem Return on Investment sucht. (fm)

Dieser Beitrag basiert auf einem Artikel unserer US-Schwesterpublikation Infoworld.