Cloud-native Computing (eBook)

In Zeiten des digitalen Wandels ist Cloud Computing heute mehr und mehr die primäre Option und nicht mehr nur eine von vielen technischen Möglichkeiten. Insbesondere Start-ups wählen kaum noch den Weg über den Aufbau „klassischer“ On-Premise-Lösungen (Rechenzentren). Insbesondere in frühen Phasen eines Unternehmens wird der Aufbau eigener Serverkapazitäten als zu kapital- und personalintensiv empfunden.

Der weltweite Markt für Public Cloud Services wächst folgerichtig Jahr um Jahr; 2019 beispielsweise um etwa 17 Prozent auf insgesamt mehr als 214 Milliarden Dollar. Das am schnellsten wachsende Marktsegment sind hierbei Infrastruktur-Dienste (IaaS) und Plattform-Dienste (PaaS). 70 % dieses Marktes teilen sich dabei die „sogenannten“ Big Five. Dies waren 2020 Amazon, Microsoft, Alibaba, Google und IBM, also alles nichteuropäische Anbieter. Diese sogenannten Hyperscaler unterliegen rechtlichen Regularien ihrer Heimatländer. Amazon, Microsoft und Google unterliegen beispielsweise dem US CLOUD Act. Der CLOUD Act verpflichtet Provider, US-Behörden Zugriff auf gespeicherte Daten zu gewähren, auch wenn die Speicherung nicht in den USA erfolgt. Alibaba unterliegt den Regularien der Volksrepublik China mit vergleichbaren staatlichen Regularien. Solche Regularien decken sich nicht notwendig mit europäischen oder nationalen Datenschutz-Auffassungen und -Interessen.

Auf europäische Initiative versucht man daher seit 2020, mit GAIA-X eine wettbewerbsfähige, sichere und vertrauenswürdige Dateninfrastruktur der „nächsten Generation“ für Europa aufzubauen, die eine „Datensouveränität“ gewährleisten soll. Dabei sollen insbesondere branchenübergreifende Kooperationen unterstützt werden, um faire und transparente Geschäftsmodelle zu fördern. Flankiert wird dies durch Regeln und Standards für kooperative und rechtskonforme Nutzung von Daten. Solche gemeinsamen Modelle und Regeln sollen die Komplexität und die Kosten der Kommerzialisierung von Daten reduzieren und deren Rechtskonformität erhöhen. Der europäische Ansatz ist also – im Vergleich zum aktuell von wenigen großen US-Hyperscalern dominierten Cloud-Computing-Markt – ein deutlich dezentralerer und kooperativerer Ansatz. Ob dieser Ansatz zu einer umfangreicheren Standardisierung und besseren Interoperabilität von Cloud-Diensten führt, muss die Zukunft allerdings erst noch zeigen. Es wird schwierig werden, in einer sehr agilen, bottom-up geprägten und lösungsorientierten Industrie durchaus fehlende und berechtigte Top-down-Standardisierungs-, Interoperabilitäts- und Datenschutzstrategien zu verankern.

Man kann daher dem Cloud-Computing-Hype durchaus kritisch gegenüberstehen und sich Fragen stellen; zum Beispiel: Ist der GAIA-X Ansatz erfolgversprechend? Wie kritisch ist die Dominanz von US-Hyperscalern? Sollte man die Datenverarbeitung Firmen anvertrauen, die Regularien von nicht demokratisch geprägten Staaten wie der Volksrepublik China unterworfen sind? Solche und ähnliche Fragen sind durchaus berechtigt.

Cloud Computing bleibt aber dennoch heute für viele Unternehmen, Organisationen, Behörden und Forschungseinrichtungen aus rein pragmatischen Gründen die primäre Option, digitalisierte Lösungen (schnell) realisieren zu können. Die Pandora ist nun einmal aus der Büchse. Cloud Computing wird nicht einfach wieder verschwinden. Die Corona-Krise hat dies noch einmal eindrucksvoll gezeigt. Cloud-basierte Lösungen waren in vielen Bereichen die „Strohhalme“, mit denen ganze Volkswirtschaften im Lockdown irgendwie den Kopf über Wasser halten konnten (Kratzke 2020). Man stelle sich nur einmal vor, was passiert wäre, wenn die Corona-Krise 30 Jahre vorher ausgebrochen wäre! Wie hätten wir uns dann im Homeoffice organisiert? Wäre Homeoffice überhaupt möglich gewesen? Es hätte definitiv keine hochskalierbaren Videokonferenzlösungen von Anbietern wie Zoom, Azure Teams oder Google Meet gegeben, die weltweit in kürzester Zeit mit unglaublichen Rechenressourcen hinterlegt werden konnten.

Dieses „Primäre“ hat mittlerweile sogar einen Namen bekommen. Man nennt es „Cloud-native“ (Kratzke und Quint 2017; Kratzke 2018). Als Cloud-native Systeme werden in diesem Buch verteilte Systeme bezeichnet, die bewusst für Cloud-Infrastrukturen und Cloud-Plattformen entwickelt werden und nur effektiv in diesen betreibbar sind. Da diese Systeme primär variable Kosten durch ihren Ressourcenverbrauch generieren (Pay-as-you-go-Kostenmodell, siehe auch Abschnitt 2.3), haben sich Designmuster entwickelt, wie solche Systeme möglichst kostengünstig (d. h. ressourcenschonend) betrieben werden können. Dies hat massiven Einfluss auf die verwendeten Technologien, aber auch auf Architekturen genommen, mit denen solche Cloud-nativen Systeme entwickelt und betrieben werden. Um diese Hintergründe und Mechanismen Cloud-nativer Systeme soll es in diesem Buch gehen.

Dieses Buch richtet sich insbesondere an Studierende in Informatik- oder verwandten (Master-)Studiengängen. Gleichermaßen adressiert es Dozenten, die derartige Themen im Hochschul- oder beruflichen Weiterbildungskontext vermitteln. Insbesondere die ergänzenden Online-Materialien sind für diese Zielgruppe von Interesse. Aber auch Autodidakten oder IT-Seiteneinsteiger, die im IT-Umfeld Funktionen im weiteren Bereich der Softwareentwicklung innehaben oder diese anstreben, werden adressiert.

Vor dem Hintergrund dieser Zielgruppen werden Themen des Cloud-native Computings mit dem Ziel, einen soliden und kritisch einordnenden Überblick zu geben, überwiegend auf Einsteigerniveau behandelt. Allerdings werden fundiertes softwaretechnisches Basiswissen und Programmierkenntnisse in mindestens einer prozeduralen oder objektorientierten Programmiersprache vorausgesetzt. Idealerweise ist es Python, aber andere Programmiersprachen sind auch gut anzuwenden. Ferner sind Erfahrungen mit unixoiden Betriebssystemen wie beispielsweise Linux von Vorteil.

Dieses Buch richtet sich auch an technische Projektleiter, Berater, Softwarearchitekten und -entwickler, die Cloud-native Technologien und korrespondierende DevOps-Praktiken in Projekten oder Abteilungen einführen wollen oder damit erste Erfahrungen sammeln.

Teil I ist auch für (bzw. die Kommunikation mit) C-Level-Funktionen (z. B. CIO, CTO) in Unternehmen geschrieben worden und kann Softwareentwicklern Argumente liefern, um Cloud-basierte Entwicklungsansätze kritisch, konstruktiv und lösungsorientiert mit Unternehmensleitungen zu diskutieren.

Das Buch ist in drei Teile gegliedert, die sich mit unterschiedlichen Bereichen des Cloudnative Computings befassen. Dies erstreckt sich von den theoretischen und konzeptionellen Grundlagen des Cloud Computings über praktisches „Hands-on“-Wissen der Basistechnologien bis hin zu architekturellen Überlegungen und dem verlässlichen Betrieb großer und komplexer Cloud-nativer Systeme.

In Teil I werden primär die theoretischen und konzeptionellen Grundlagen des Cloud Computings behandelt.

       Kapitel 2 geht auf die bekannten Service-Modelle IaaS, PaaS und SaaS ein, die sich seit mehr als einer Dekade als eine feste konzeptionelle Gliederung im Cloud Computing bewährt haben. Behandelt wird ferner die „Cloud-Ökonomie“ und deren Einfluss auf den Technologiestack und Architekturen von Cloud-nativen Systemen, die wir heutzutage vorfinden.

       Kapitel 3 geht auf DevOps als eine treibende Philosophie des Cloud Computings ein. Insbesondere die DevOps-Prinzipien des Flow motivieren dabei den Teil II (Everything as Code) dieses Buches. Die DevOps-Prinzipien des Feedbacks legen die Grundlage für den Teil III (Observable Architectures). Das Kapitel 3 kann also durchaus als gedankliche Klammer gesehen werden.

       Das Kapitel 4 geht auf den Begriff Cloud-native an sich ein, um diesen Begriff präzise zu fassen und als Leitmotiv für dieses Buch aufzugreifen. Dieses Kapitel bildet damit den Einstieg in Teil II.

Teil II betrachtet das „Handwerk“ der Cloud-nativen Programmierung. Die Basisfähigkeiten des Everything as Code bilden die Grundlage für Cloud-native Systementwicklung größerer Systeme. Das Buch überträgt hier das bewährte Vorgehen der Informatikausbildung vom Programming-in-the-Small zum Programming-in-the-Large auf Cloud-native Systeme. In der Informatikausbildung werden üblicherweise erst die Basisfertigkeiten des Programmierens im Kleinen vermittelt und erst anschließend die Fertigkeiten und...