In Folge 65 von „The AI Forecast“ mit dem Titel „Das Vibecoding-Risiko: Wie unkontrollierte KI den Cloud-ROI zunichte machen kann“ spricht David Linthicum gemeinsam mit Moderator Paul Muller über die versteckten Kosten von Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen und erklärt, warum Cloud-Governance und Ausfallsicherheit mittlerweile zu Prioritäten in den Vorstandsetagen geworden sind.
Da vielbeachtete Cloud-Ausfälle verborgene Abhängigkeiten und einzelne Fehlerquellen offenlegen, müssen IT-Verantwortliche die Ausfallsicherheit, Datenverwaltung und Verantwortlichkeit in Hybrid-Cloud-Umgebungen neu überdenken.
Das sind die wichtigsten Punkte aus dem Gespräch zwischen Paul und David:
Das zentrale Unterscheidungsmerkmal: Zuverlässigkeit versus Resilienz
Paul: Resilienz ist ein seltsames Wort, denn ich glaube, viele Menschen setzen Resilienz oft mit Zuverlässigkeit gleich, dabei gibt es da doch einen ganz großen Unterschied, oder?
David: Ja. Resilienz ist Ihre Fähigkeit, sich durch solche Katastrophen nicht von Ihrer Arbeit und Ihrem Geschäft abhalten zu lassen. Mit anderen Worten: Was sind Plan A, Plan B und Plan C? Wie resilient und fehlertolerant wird das System sein? Bei der Zuverlässigkeit geht es im Wesentlichen um eine Komponente: Wie gut kann sie sich selbst instand halten, und wie lässt sich ein Ausfall beheben? Resilienz ist Ihre Verantwortung, Zuverlässigkeit nicht. Normalerweise liegt die Verantwortung bei einem Cloud-Anbieter, aber Sie werden trotzdem betroffen sein. Die Rechnung geht auf Ihre Kosten. Sie erhalten bei einem Ausfall von diesen Cloud-Anbietern keine Gutschrift.
Paul: Resilienz ist ein architektonisches Artefakt, nicht die Folge einer Komponente, oder? Es geht darum, wie Sie Ihr System gestalten. Das geht auf die Unternehmensarchitektur zurück.
David: Es dreht sich alles um die Architektur auf Anwendungs- und Unternehmensebene. Sie müssen Resilienz aufbauen und planen. Das geschieht nicht automatisch und ist auch nicht in den Clouds enthalten. Das überraschte viele Menschen. Sie dachten, sie wären gegenüber allen Problemen völlig immun, aber jetzt erkennen sie, dass auch sie wie alle anderen fehlbar sind. Ein wichtiger Aspekt beim Aufbau eines KI-Systems, einer Unternehmensarchitektur oder jeglicher Art von Architekturplanung ist die Resilienz. Sie ist genauso wichtig, wenn nicht sogar wichtiger als Sicherheit, Governance und all die anderen Themen, mit denen wir uns befassen müssen. Sie muss so umgesetzt werden, damit Sie anhand von Kennzahlen tatsächlich nachweisen können, dass der Geschäftsbetrieb auch im schlimmsten Fall nicht beeinträchtigt wird. Und im Grunde muss man Geld und Zeit investieren, um das herauszufinden.
Ohne Resilienz ist es unmöglich, aus solchen Situationen herauszukommen.
Verantwortlichkeit und Beobachtbarkeit in einer hybriden Welt
Paul: Derzeit ist von Hybrid-Clouds viel die Rede, doch in mancher Hinsicht scheinen sie eine Mischung aus den besten und den schlechtesten Eigenschaften sowohl der On-Premise- als auch der Cloud-Welt zu sein. Wie schaffen wir klare Verantwortlichkeit und Beobachtbarkeit in einer letztlich hybriden Welt?
David: Wenn Sie Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen entwickeln, müssen Sie im Grunde die Komplexität verwalten, die Teil der Lösungen ist, und Resilienz wird eine gemeinsame Kontrollebene sein, die das durchläuft. Viele denken: „Ich werde das Ganze hybrid aufbauen, sodass ich bei einem Ausfall auf meine lokalen Systeme oder sogar auf eine andere Cloud ausweichen kann.“ Das ist völlig in Ordnung und funktioniert auch, aber es wird Sie Geld kosten. Ich glaube, die Fähigkeit, diese Kosten und Ressourcen zu verstehen und sie zu verwalten, wird zum größten Streitpunkt.
Multi-Cloud ist großartig, weil Sie die beste Technologie verwenden dürfen, um effizientere Systeme zu erstellen, doch Resilienz und Zuverlässigkeit werden in diesen Architekturen problematisch sein. Ich sage immer: Entweder ist man resilient oder effizient – beides gleichzeitig geht nicht. Wir müssen entweder die Architektur für Resilienz aufbauen, oder wir werden drei oder vier Mal im Jahr mit Ausfällen zu kämpfen haben, die das Unternehmen Milliarden kosten können.
Steigende Cloud-Kosten und der Rückführungstrend
Paul: Angesichts von Problemen wie katastrophalen Ausfällen, Kostenüberschreitungen und komplexen Verantwortlichkeiten ist es nicht verwunderlich, dass viele Unternehmen darüber nachdenken, ihre Workloads wieder ins eigene Haus zu verlagern. Wie sieht die aktuelle Lage aus, und mit welchen Schwierigkeiten haben Unternehmen zu kämpfen, wenn sie versuchen, einen Teil dieser Workloads wieder lokal zu verlagern?
David: Das Wichtigste wären dabei die Kosten. Das sind zwei Ebenen. Erstens haben Sie bereits rund eine halbe Million Dollar für Anwendungen und die Migration in die Cloud ausgegeben, und nun müssten Sie einen ähnlichen Betrag aufwenden, um alles wieder zurück zu verlagern. Zweitens müssten Sie zum Vorstand gehen und diese Entscheidung sowie den weiteren Weg erklären. Das ist ein schwieriges Gespräch, denn es bedeutet, dass Sie zugeben müssen, dass die Umstellung auf die Cloud, von der man sich ursprünglich mehr Wert und Zuverlässigkeit versprach, nicht wie geplant funktioniert hat. Jemand wird sich entschuldigen und erklären müssen, dass die Organisation deshalb wieder zu einer Umgebung zurückkehren muss, in der sie mehr Kontrolle über die Hardware hat.
Die Nutzung von Colocation-Anbietern und Managed-Service-Anbietern ist in der Regel wesentlich effizienter, doch diese leiden unter den hohen Kosten der Cloud. Und jetzt, da sie sich mit KI-Workloads befassen, versuchen sie, diesen Schritt noch schneller zu vollziehen, da sie sich die Cloud nicht leisten können. Auch wenn die Cloud die einfachste Lösung für KI sein wird, ist sie doch der Weg des geringsten Widerstands beim Aufbau dieser Systeme. Sie erhalten ein komplettes Ökosystem, das auf Abruf einsatzbereit ist, doch für die meisten Unternehmen ist es zu teuer. Wenn wir aus wirtschaftlichen Gründen dorthin zurückkehren, dann müssen wir Ressourcen bereitstellen, um sicherzustellen, dass wir dies effektiv tun.
Paul: Wie viele andere Entwickler in wie vielen Unternehmen haben schon mal ein kleines Nebenprojekt in einer Vibecoding-App gestartet, das – wie man sich vorstellen kann – unglaubliche Rechen- oder Speicherlasten verursacht hat, die zu Kostenüberschreitungen führen?
David: Sie programmieren, indem Sie dem KI-System mitteilen, was Ihre Interpretation ist und was es codieren muss. Und das Problem ist, dass es die Nuancen dort nicht versteht. Es versteht nicht, wie man mit den Effizienzgewinnen umgeht, und am Ende geben Sie mehr Geld aus. Vibecoding oder ähnliche Technologien sind zwar ein spannendes Thema, aber letztendlich müssen wir die Kontrolle darüber behalten. Und je mehr ich diese Codierungssysteme sehe, die auf den Markt kommen und die die meisten meiner Kunden testen, desto mehr stelle ich fest, dass sie scheitern, weil sie nicht die benötigte Effizienz erreichen können.
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