Ein Vortrag zum Thema Wirtschaftlichkeit von Cloud-Computing, sowohl aus der Sicht von Anbietern als auch Kunden anlässlich der ONE Konferenz vom 9. / 10. Mai 2012 in Zürich.

1. Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing
ONE Konferenz 2012-05-09
Ronnie Brunner, Netcetera

2. Was ich Ihnen heute mitgeben möchte
 Es gibt die “Win – Win” Situation
Man kann mit Cloud-Angeboten Geld verdienen und gleichzeitig kann der
Kunde damit Geld sparen – Das ist kein Widerspruch
 Man muss (und will) den grösseren Kontext anschauen
Die Cloud dreht sich nicht nur um den Preis pro Stunde und CPU, sondern
um die Vorbereitung der IT, so flexibel wie möglich zu sein – sowohl für den
Anbieter, als auch den Benutzer
 Die grundlegende Mechanik ist einfach verständlich
Man braucht keinen Abschluss in Betriebswirtschaft,
um die beiden obigen Punkte mitnehmen zu können
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3. BWL Grundlagen
Nur keine Angst…, aber drei Begriffe sind wichtig:
 Grenzkosten und -wert
Beispiel: Erdnüsse für einen zusätzlichen
Flugpassagier versus den Preis für das Ticket.
 Opportunitätskosten
Beispiel: Das gewonnene Vergnügen eines Kinobesuchs
(statt für eine Prüfung zu lernen) versus verpatztem Abschluss
 Zeitwert des Geldes
100 Franken jetzt ist das selbe, wie 105 Franken in einem
Jahr (5% Rendite vorausgesetzt, aber was sind schon
5 Stutz in einem Jahr, wenn man jetzt hungrig ist.
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4. Cloud Computing in Kürze
Cloud Computing unterstützt die,
die “erst probieren, dann rechtfertigen”
möchten - James Staten, Forrester
Cloud Computing ist
 Selbstbedienung (Self-service)
 Verfügbar auf Abruf (On-demand)
 Bezahlung der effektiven Nutzung (Pay-as-you-go)
Cloud Computing erlaubt die Konversion von Investitionskosten in
Betriebsaufwand - William Fellows, 451 Group
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5. 6 von 10 Cloudonomics Gesetzen (J. Weinmann)
Benutzer-Argumente für die Cloud:
 Basis-Services kosten weniger, obwohl sie mehr kosten
Weil man nur bezahlt, wenn man nutzt sind die Totalkosten tiefer
 Kapazität auf Abruf ist besser (einfacher) als korrekte Prognose des Bedarfs
Sobald die Prognose mal falsch ist, sieht man, dass dies stimmt
Anbieter-Argumente für die Cloud:
 Die Spitze der Summe ist kleiner als die Summe der Spitzen
Bedarfsspitzen treten nicht für alle Benutzer zur selben Zeit auf
 Aggregierter Bedarf ist geglättet (im Vergleich zum individuellen Bedarf)
Die Ausnützung von Kapazitäten für viele Benutzer ist besser als für einzelne
 Stückkosten sinken, wenn Fixkosten über mehrere Einheiten verteilt werden
Eine zweite Person im Auto reduziert die Fahrtkosten des Fahrers um 50%
Gilt für beide:
 Nicht alle Chips auf ein Pferd setzen
Redundanz steigert die Zuverlässigkeit Netcetera | 5

6. Cloud Computing Service-Modelle
Cloud Enabler, Platformübergreifend
Software
as a Service
(SaaS)
Platforms
as a Service
(PaaS)
Infrastructure
as a Service
(IaaS)
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7. Markt-Status
 IaaS: Konvergenz ist bisher nur auf Basis-Diensten zu sehen (CPU, Speicher)
 PaaS: Noch schlechte Abdeckung verschiedener Bereiche (limitiert auf Web
und Map/Reduce)
 SaaS: Sehr vielfältig, einiges bereits etabliert,
aber das ist erst der Anfang!
Sehr stark in Bewegung:
 Konsolidierung erwartet
 Neue Player erwartet
 Plattformen gewinnen an Bedeutung
 Gesamtmarkt wird wachsen:
von ~ $40 Mia im Jahr 2011 auf
>$240 Mia in 2020 Geschätzte Amazon VMs in den US east
Forrester, “Sizing The Cloud”, April 2011
cost Daten-Zentren. Quelle: Cloudkick
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8. Cloud Computing Economics
Die grundlegende Prinzipien:
 Skaleneffekte (Economies of scale)
 Mandantenfähigkeit
 Höherer Preis für eine kürzere Zeit
 Auslastung / Volatilität  Schlüssel-Faktoren
 Charakteristiken:
Selbstbedienung
Verfügbar auf Abruf
Bezahlung der effektiven Nutzung
 Elastische Kapazität
 Investitionskosten  Betriebsaufwand
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9. Skaleneffekt (Economies of scale)
Mehr als nur Mengenrabatt
(Übrigens: es gibt eine Obergrenze)
Backblaze Blog, “Petabytes on a budget” Rich Miller, “Who has the Most Web Servers” (2009)
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10. On-demand, Self-service, Pay-as-you-go
Benutzer (Kunde) Anbieter
 On-demand  Mandantenfähigkeit
Kurze Vertragszeiten Erlaubt self-service, on-demand
Jetzt, nicht später “Null” Grenzkosten für einen
Keine nicht genutzte Kapazität zusätzlichen Kunden
Nur genutzt, wenn gebraucht  Bereitstellung für Spitzenlast
 Self-service Braucht freie Ressourcen
Keine Wartezeit bis zur Nutzung  Elastische Kapazität
Ein “Muss” für On-Demand Mehr als irgend ein individueller
 Pay-as-you-go Kunde braucht
Keine Vorab-Investition
Bezahlung nur für
tatsächliche Nutzung
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11. Bereitstellung der Kapazität
 Benutzer braucht Kapazität:
Zu wenig bereitgestellt (1)
Für Spitze bereitgestellt (2)
 Cloud hat elastische Kapazität (3)
(d.h. viel mehr als der Benutzer
braucht)
 Der Benutzer sollte genau die
Kapazität bekommen, die er
tatsächlich braucht (3a)
Weshalb funktioniert das für den Anbieter?
Unterschiedlicher Bedarf über (sehr) viele Kunden ist statistisch geglättet
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12. Das grundlegende Wertversprechen
Benutzer (Kunde)
 Ein dediziertes RZ kostet 200’000€
 Auslastung wäre maximal 50%
(z.B. kein Bedarf in der Nacht)
Anbieter
 Der Anbieter kauft entsprechende Kapazität für
sein RZ für 150’000€ (Mengenrabatt)
 Der Anbieter kann diese Kapazität für 100’000€ anbieten
(dank geglättetem Bedarf, da er die Auslastung auf über 50% bringen kann)
So läuft das Geschäft
 Der Kunde zahlt einen Preisaufschlag um die Kapazität nach Bedarf zu nutzen:
150’000€ für die 50% Nutzung (am Tag), spart damit 50’000€, und der Anbieter
verdient 50’000€: ein Win-Win Szenario
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13. Beispiele für die Kostenberechnung Je kürzer die
Nutzung, umso
günstiger die Cloud
Ab 25%
Auslastung, günstiger
wenn reserviert
Nur 3% Auslastung
 auch 100 CPUs
sind “billig”
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14. Cloud SLAs sind besser als ein durchschnittliches RZ
Typ Versprochene Verfügbarkeit Erreichte Verfügbarkeit
Rechenzentrum 99.5% (~50 Min/Woche)
n/a
(> 300 Stichproben)
Top 15% der virtuellen
n/a 99.999% (~5 Min/Jahr)
Systeme in RZs
Amazon EC2 99.95% (~5 Min/Woche) Unbekannt
Google Apps Premier
99.9% (~10 Min/Woche) 99.85% (~15 Min/Woche)
Edition
Microsoft Business
99.9% (~10 Min/Woche) Unbekannt
Productivity Online Suite
Data Source: Andi Mann, Enterprise Management Associates Netcetera | 14

15. Kunden-Risiken und deren Konsequenzen
Risiko Beispiele Resultat
Individuelle “Verträge” mit der
Kritischer Service fällt aus, weil die Karte verfällt Service-Ausfall, Datenchaos
Kreditkarte
Einzelperson kann eine Einführung einer proprietären SaaS-Lösung, die Schlecht verwaltetes Service-Portfolio,
falsche Richtung einschlagen nur einen “Quickfix” bringt Nichterreichung der Strategie-Ziele
Kosten können schlecht Rechnungen schlecht vorhersehbar (variabler
Finanzielle Unsicherheit
getrackt werden Bedarf). Viele Transaktionen mit vielen Anbietern
Niemand räumt Speicher auf oder fährt unbenutze Wird mit der Zeit teurer, unklar, was
Kosten steigen langsam
Maschinen herunter noch benötigt wird
Annahmen, dass Kosten sinken und Performance Plötzlich schlechter / teurer als gedacht,
Optimismus-Bias
steigt, nur wegen der Cloud kein Plan B
Verstoss gegen Datenschutzbestimmungen,
Daten werden publik Finanzieller und Vertrauensverlust
Ausbreitung von Geschäftsgeheimnissen
Nutzung zu spezifisch auf einen Anbieter gemappt, Gefahr von Ausfällen, hohe
Abhängigkeit (Lock-in)
kein alternativer Service verfügbar Umstellungskosten
NASA’s Mondlandungs-Tapes, Hacker-
Datenverlust Image- und Markenverlust
Vandalismus, Anbieterbankrott
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16. Anbieter-Risiken und deren Konsequenzen
Risiko Beispiele Resultat
“Commoditization” aller
Zig Anbieter von “Compute Nodes” (IaaS) Preiskampf, Verdrängungsmarkt
Services
Visibler Kunde leidet unter April 2011: Reddit, Foursquare, Quorum fielen aus, Finanzielle Verbindlichkeiten, Image-
Ausfall weil AWS EBS ausfiel und Vertrauensverlust
Dez 2010: Microsoft BPS Cloud Service Daten-
Infrastruktur wird gehackt Image- und Vertrauensverlust
Leck
Nichterreichen der Feb 2012: Microsoft's Azure cloud down and out Verlust von Kunden, dadurch
Verfügbarkeit for 8 hours Kapazitätsüberschuss
Tiefe Grenzkosten nicht
Zuviel Intervention / Konfiguration pro Kunde Limitierter Nichenmarkt
möglich
Rechtssituation gefährdet das
Google in China Produkt ändern oder Markt verlassen
Business-Modell
Kundenbasis kann nicht Verlust an Moment, Visibilität und
Skaleneffekte können nicht erreicht werden
vergrössert werden Wettbewerbsfähigkeit
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17. Sechs Cloud-Szenarien (1/3)
Offline Berechnung, <80GB/Tag Daten in der Cloud >80GB/Tag
Beispiele: Wissensch. Berechnung, Data- Beispiele: High-volume Website, Disaster-
Mining, Audio-Aufnahmen, etc. Recovery Backup, etc.
 Berechnungszeitpunkt  flexibel  Speicher / Netzwerk-Transfer dominiert
 Kein Speicher, ausser lokaler Disk  Block-Device vs. Service z.B. EBS vs. S3
 10 Mbps @80%  80GB ~23 Stunden1  Reduzierte Redundanz  günstiger?
 Angebote wechseln oft (bis zu Spot-Pricing):  RAIN (redund. array of inexp. nodes)?
kann oft gemessen bzw. geändert werden  CDN  Schneller, bessere Verteilung?
 Disk verschicken für Import/Export?
Kosten: Kosten:
 Cloud-Deployment: tief/mittel  Cloud Deployment: tief/mittel
 Disaster-Recovery: sehr tief  Disaster-Recovery: mittel/hoch
 Image/Sicherheits-Risiko: sehr tief  Image/Sicherheits-Risiko: mittel (z.B.
Verschlüsselung)
1 http://www.wolframalpha.com/input/?i=80GB+at+(0.8+*+10)+Mbps Netcetera | 17

18. Sechs Cloud-Szenarien (2/3)
Viel Inhalt mit kritischer Latenz Freemium SaaS-Modell
Beispiel: (variable) Media-Verteilung Beispiele: Xing, Basecamp, ZoHo…
 Tiefe Kosten nicht Primär-Ziel (kann eh  Gratis vs. Premium-Version (limitierte
nicht selbst gemacht werden) Funktionalität, Zeit, Kapazität, Anzahl
 Ein Fall für ein CDN (Globale Benutzer,…)
Abdeckung, gut für Media-Streaming)  Falls der “lifetime value” eines Kunden -
 Kosten werden fallen Kosten für dessen Akquise > Kosten, den
Service zu erbringen (inkl. Gratis-Benutzer)
Kosten: Kosten:
 Cloud-Deployment: mittel  Cloud-Deployment: mittel/hoch
 Disaster-Recovery: tief  Disaster-Recovery: mittel
 Image/Sicherheits-Risiko: mittel  Image/Sicherheits-Risiko: mittel/hoch
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19. Sechs Cloud-Szenarien (3/3)
Website mit wenig Berechnung und wenig SaaS Berechnungs-Beispiel
Daten Beispiel: Verteilte Organisation, welche
Beispiel: KMU-Website oder -Shop SaaS einführt
 “[…] Reise-Kosten um mindestens 5% zu
 IaaS  sehr günstig (erster Blick) reduzieren, […] Aufwand für Reisen über
 PaaS  sehr einfach €40M/Jahr”
 Shared Desktop und Video-Konferenz
Kosten:  Annahme 1K€/Tag und 3 Reisende / Event
 Automation (Plattform oder selber machen
auf IaaS)  Kosten: ~ 500 Benutzer, die 1x pro Jahr
nicht reisen, sondern den Service nutzen
 Skalierbarkeit (Plattform)
 Cloud-Deployment: tief Kosten:
 Disaster-Recovery: mittel/hoch  Gewisse einmalige Kosten für Setup (OTC)
 Image/Sicherheits-Risiko: mittel  Monatlich wiederkehrende Kosten (MRC)
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20. Konsequenzen der Verlagerung in die Cloud
Auswirkungen für IT-Betrieb Kapazitäts-Planung (Alte Schule)
 Entwickler sind verantwortlich für den  Kapazität  teuer
Betrieb  Kapazität  braucht Zeit
 Master-Daten (und allenfalls Backups) (Kauf, Bereitstellung)
in der Cloud  Kapazität  steigt, nicht schrumpft
 IT Betriebs-Abteilung ist beim Anbieter  Kapazität  Grosse Blöcke, viel €
 Planungsfehler  Grosse Probleme
 Cloud-Kapazität >= Rechenzentrum
 Systeme sind klare Assets
 Keine eigenen Leute nötig für
 Abschreibung über 3 Jahre
Plattform / Infrastruktur
Implikationen aufs Applikations-Design
Einige IT-Rollen verschwinden
 Obwohl Verfügbarkeit aggregiert hoch
 Keine (weniger) System-, Datenbank-, ist, muss für Ausfall designt werden
Speicher-, Netzwerk-Administratoren  Cloud (Speicher-)Services haben sehr
unterschiedliche Latenz
http://www.slideshare.net/adrianco/netflix-in-the-cloud-2011 Netcetera | 20

21. Was ich Ihnen heute versucht hab mitzugeben
 Es gibt die “Win – Win” Situation
Einen Preisaufschlag für weniger Zeit zu zahlen ist günstiger
und erlaubt dem Anbieter, Geld zu verdienen
 Man muss (und will) den grösseren Kontext anschauen
Die Cloud hilft nicht nur günstigere, sondern auch bessere
(zuverlässigere) Services entstehen zu lassen. In diesem
Sinne würde man sogar in die Cloud wollen, wenn es
teurer wär, denn es ist (im Normallfall) auch besser.
 Die grundlegende Mechanik ist einfach verständlich
Man braucht keinen Abschluss in Betriebswirtschaft,
um die beiden obigen Punkte mitnehmen zu können,
können
ausser ich hab meinen Job heute nicht gemacht
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22. Kontakt
Ronnie Brunner
ronnie.brunner@netcetera.com
+41 44 247 79 79
Jason Brazile
jason.brazile@netcetera.com
+41 44 247 79 25
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