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Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing
ONE Konferenz 2012-05-09


Ronnie Brunner, Netcetera
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
                                                                        Netcetera | 2
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.
                                                                   Netcetera | 3
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

                                                                   Netcetera | 4
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
Cloud Computing Service-Modelle
Cloud Enabler, Platformübergreifend


                                       Software
                                      as a Service
                                         (SaaS)


                                       Platforms
                                      as a Service
                                         (PaaS)


                                      Infrastructure
                                       as a Service
                                          (IaaS)


                                                       Netcetera | 6
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
                                                                                          Netcetera | 7
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

                                                  Netcetera | 8
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)
                                                                                               Netcetera | 9
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
                                                                        Netcetera | 10
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
                                                                              Netcetera | 11
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
                                                                              Netcetera | 12
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”
                                                   Netcetera | 13
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
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
                                                                                                                        Netcetera | 15
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


                                                                                                                   Netcetera | 16
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
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

                                                                                   Netcetera | 18
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)

                                                                                Netcetera | 19
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
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
                                                                  Netcetera | 21
Kontakt

          Ronnie Brunner
          ronnie.brunner@netcetera.com
          +41 44 247 79 79




          Jason Brazile
          jason.brazile@netcetera.com
          +41 44 247 79 25




                                         Netcetera | 22

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ONE Konferenz: Cloud Computing

  • 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 Netcetera | 2
  • 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. Netcetera | 3
  • 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 Netcetera | 4
  • 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) Netcetera | 6
  • 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 Netcetera | 7
  • 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 Netcetera | 8
  • 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) Netcetera | 9
  • 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 Netcetera | 10
  • 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 Netcetera | 11
  • 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 Netcetera | 12
  • 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” Netcetera | 13
  • 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 Netcetera | 15
  • 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 Netcetera | 16
  • 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 Netcetera | 18
  • 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) Netcetera | 19
  • 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 Netcetera | 21
  • 22. Kontakt Ronnie Brunner ronnie.brunner@netcetera.com +41 44 247 79 79 Jason Brazile jason.brazile@netcetera.com +41 44 247 79 25 Netcetera | 22

Hinweis der Redaktion

  1. Rackspace hat zzetwa 80’000, andere Player mit je 100’000, OVH, SoftLayer je 100’000Amazon veröffentlichtkeineZahlen, eswerdenca 500’000 geschätzt.