Cloud-Computing

Die Gründe – oder die Hindernisse –, analytische Workloads in die Cloud zu verschieben, haben sich prinzipiell in den letzten fünf bis zehn Jahren kaum verändert: flexible Reaktion auf Lastschwankungen, Kosten sparen, schnellere und einfache Provisionierung, Einsparung eigener Ressourcen. Durch die Entwicklung der Technologie und Strategie der Hersteller einerseits und die politische Situation and..

Deutsche Unternehmen stehen vor einem fundamentalen Dilemma: Sie brauchen die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz der Cloud, müssen aber gleichzeitig strenge Datenschutzgesetze einhalten und die Kontrolle über ihre geschäftskritischen Daten behalten. Das Stichwort dazu lautet „Digitale Souveränität“ – aber was bedeutet Souveränität eigentlich in diesem Kontext?

Zweifelsohne realisieren viele Unternehmen durch den großflächigen Einsatz von Cloud-Plattformen immense Mehrwerte, die auch die meisten hartnäckigen Kritiker mittlerweile überzeugt haben: schnellere Time-to-Market, verbesserte Skalierbarkeit, geringere Infrastrukturkosten, erhöhte Sicherheitsstandards. Gleichzeitig ist "die Cloud" aber natürlich kein Allheilmittel für sämtliche Probleme..

Schnelle Startzeiten sind ein zentraler Erfolgsfaktor für Cloud-native Anwendungen: Sie sind der Ausgangspunkt für serverless Computing, Zero Scaling und kosteneffizienten Betrieb. Neben GraalVM etabliert sich mit Coordinated Restore at Checkpoint (CRaC) eine neue Lösung für schnell startende Java-Anwendungen. Das Versprechen: CRaC unterstützt alle Java-Features und kommt ohne langwierige Build-Pr..

Die Cloud bietet viele Vorteile für die Analyse von Daten: Ressourcen können flexibel verwendet werden, wenn sie benötigt werden, und Datenbanken und andere Analysekomponenten können als Managed-Services genutzt werden, sodass man die entsprechenden Fertigkeiten und Kapazitäten zur Administration nicht selbst vorhalten muss. Es gibt aber auch verschiedene Gründe, wieso Daten nicht in der Cloud ges..