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Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Lösungen
Ursprünglich basierten Cloud-Konzepte auf der Annahme, dass Unternehmen ihre Anwendungen einfach in die Cloud verlegen können, um alle Geschäftsprozesse über Cloud-Dienste abzuwickeln. Die Unternehmen brauchen dann keine eigene IT-Infrastruktur mehr, da diese nach der Verlagerung der IT-Ressourcen in die Cloud wahrscheinlich überflüssig wird. Dieses theoretische Modell erwies sich im Laufe der Zeit jedoch als zu eingeschränkt und nicht zukunftsfähig, da es mit den wachsenden Kundenanforderungen nicht mithalten konnte. Neue Herausforderungen – Cloud-Harmonisierung und -Integration Unternehmen nutzen oft verschiedene private und öffentliche Cloud-Umgebungen als hybride Cloud, beispielsweise eine private Cloud im unternehmenseigenen Intranet und eine öffentliche Cloud für die Zusammenarbeit mit Partnern, Lieferanten und Kunden. Die Aufgabe der Harmonisierung und Integration verschiedener Cloud-Umgebungen, um die Duplizierung von Daten in mehreren Clouds zu vermeiden und den Datenaustausch zwischen den Clouds zu ermöglichen, ist genauso schwierig, wie beispielsweise Microsoft Windows mit Linux zu verbinden. Bis vor Kurzem setzten große Public-Cloud-Anbieter wie Amazon, Microsoft und Google eine Art künstliche Barriere für die von ihnen angebotenen Cloud-Services ein. Diese Einschränkungen der cloudübergreifenden Interoperabilität beruhen zum Teil auf IT-Sicherheitsbedenken, häufiger jedoch auf dem Wunsch des Anbieters, die Kunden an seine Marke, Dienstleistungen und Technologien zu binden. Die Anbieter vermarkten ihre Cloud-Plattformen als universell, um den Bedarf eines jeden Unternehmens an Cloud-Lösungen zu decken. In der Praxis greifen Unternehmen jedoch mehr und mehr auf Hybrid-Cloud- oder Multi-Cloud-Lösungen zu. Das sollte Probleme der Integration und Interoperabilität von Cloud-Diensten lösen und die Ressourcennutzung in einer heterogenen IT-Landschaft erleichtern. Dafür ist es notwendig, dass die großen Cloud-Anbieter ihre Konzepte überdenken und die erforderlichen standardisierten Schnittstellen zur sicheren Interoperabilität in Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen bereitstellen. Es ist zu hoffen, dass neue Angebote von Start-ups im Bereich der Cloud-Integration auf dem Markt erscheinen werden, die ein anwenderfreundlicheres Format für die Arbeit mit mehreren verschiedenen Cloud-Plattformen schaffen.
Quantencomputer
Das Quantencomputing ist einer der aufstrebendsten und dynamischsten IT-Bereiche. Quantencomputer machen sich die physikalischen Eigenschaften von Quantenobjekten wie Atomen, Elektronen oder Photonen zunutze. Während die Bits herkömmlicher Digitalrechner nur die Werte 0 oder 1 haben, arbeiten Quantencomputer mit Quantenbits, den sogenannten Qubits, die neben 0 oder 1 auch beide Werte gleichzeitig in einem Überlagerungszustand annehmen können, sowie beliebige Werte zwischen 0 und 1. Die Quantentechnologie ermöglicht den Bau von leistungsstarken Supercomputern der neuen Generation, die nicht nur wirtschaftliche, sondern auch viele globale Probleme lösen können. Besonders effektiv erweisen sich Quantencomputer in den folgenden Bereichen: Künstliche Intelligenz; Simulationsmodellierung; Globale Optimierung; Maschinelles Lernen; Die Fähigkeit von Quantencomputern, über binäre Kodierung und sequenzielle Algorithmen hinauszugehen, ist von großer Bedeutung. Dies wirkt sich auf die Menge der zu analysierenden Daten aus und ermöglicht erhebliche Fortschritte bei der Entwicklung von KI und neuronalen Netzen. Der Einsatz von Quantentechnologien in Cloud-Infrastrukturdiensten (IaaS) und -Plattformdiensten (PaaS) gilt als besonders vielversprechend. Die Entwicklung von Quantencomputern erfordert nicht nur Investitionen, Innovationen und neue Software, sondern auch neue Konzepte und Ansätze. Eine der Herausforderungen ist die Entwicklung neuartiger Quantenalgorithmen, die die Vorteile der Quantentechnologie voll ausschöpfen. Quantentechnologien erobern den Markt Industriegiganten wie IBM, Microsoft, Google und Honeywell arbeiten auf dem Gebiet der Quantentechnologien. Google verfügt über ein Labor für künstliche Quantenintelligenz und erklärte, das Unternehmen habe eine Quantenüberlegenheit erreicht. Sein Quantencomputer bewältigte eine komplexe Rechenaufgabe in 200 Sekunden, während ein digitaler Supercomputer dafür 10.000 Jahre bräuchte. Das Start-up-Unternehmen PsiQuantum verspricht, mit seiner eigenen Technologie einen leistungsfähigeren Quanten-Supercomputer, als es der von Google ist, zu bauen, und IonQ schmiedet Pläne für die Markteinführung eines Massen-Quantencomputers. Es gibt Aufgabenklassen, wie Echtzeitoptimierung und Parallelverarbeitung, die selbst die leistungsstärksten klassischen Supercomputer nicht bewältigen können. Für sequenzielle Algorithmen werden jedoch weiterhin Digitalrechner benötigt. Die Entwicklung von Quantentechnologien erfordert nicht nur Innovationen, sondern auch neue Anwendungsszenarien und eine spezielle Ausbildung von IT-Spezialisten.
Neuronale Netze und KI
Ein künstliches neuronales Netz besteht aus miteinander verbundenen und interagierenden Prozessoren, die als künstliche Neuronen fungieren. Die Aufgabe dieser spezialisierten Prozessoren besteht darin, Informationen (Signale) zu empfangen, zu verarbeiten und an andere Neuronen zu übermitteln. Dank neuronaler Netze kann die künstliche Intelligenz (KI) Informationen analysieren, Wissen ansammeln und selbst lernen. Neuronale Netze sind aus der KI-Forschung hervorgegangen. Die Forscher machten sich zur Aufgabe, die Lern-, Selbstoptimierungs- und Fehlerkorrekturfähigkeiten biologischer Nervensysteme nachzubilden. Ziel dieser Arbeiten war es, die Grundstruktur des Gehirns und den Denkprozess selbst zu modellieren. Typische Anwendungsfelder Neuronale Netze simulieren menschliche Gehirnprozesse und ermöglichen es Computersystemen, Muster zu finden sowie komplexe Probleme und analytische Aufgaben unter anderem in den folgenden Bereichen der KI zu lösen: Klassifizierung von Informationen nach bestimmten Kriterien; Verhaltensanalyse und -vorhersage; Entwicklungsprognose; Visuelle Mustererkennung; Intelligente Sprachverarbeitung. Eine der wichtigsten Entwicklungen sind die lernenden Tensor-Prozessoren (TPUs). Das auf der TPU-Technologie basierte neuronale Netz AlphaZero schlug bereits nach vier Stunden Training den Computer-Schachweltmeister Stockfish. Nachdem AlphaZero nur ein Einstiegswissen über die Schachregeln erlangt und ein Selbsttraining durchgeführt hatte, bei dem das neuronale Netzwerk mit sich selbst spielte, entwickelte es eine Strategie, mit der es sowohl menschliche Schachmeister als auch die besten Computerprogramme von heute schlagen konnte. Dies spricht für die rasante Entwicklung und Steigerung der Intelligenz neuronaler Netze, denn das Schachspiel ist bekanntlich ein klassisches Beispiel für intellektuelle Aktivität. Neuronale Netze und KI dominieren weiterhin die strategische Entwicklung der IT und führen zu einer technologischen Revolution in den Bereichen des maschinellen Lernens. Die gemeinsamen Anstrengungen von Mathematikern, Physikern, Ingenieuren, Programmierern, Neurophysiologen, Medizinern und Philosophen sind erforderlich, um Probleme der Neurotechnologie und des maschinellen Lernens zu lösen. Ein solcher integrierter Ansatz ist am effektivsten für die Entwicklung neuer KI-Technologien zur Bewältigung aktueller Herausforderungen in den Bereichen Umwelt- und Klimaschutz, Gesundheitswesen, Bildung, Computerlinguistik, assoziativ-semantisches Lernen, Entwicklung neuer Medikamente und vielen anderen Anwendungsbereichen.
Low-Code- und No-Code-Technologie
Die Komplexität moderner Software erfordert von Entwicklern bestimmte Fähigkeiten, Erfahrung und IT-Know-how. Der Programmierer muss auch mit der jeweiligen Anwendungsdomäne vertraut sein. Solche Voraussetzungen entfernen die Softwareentwicklung vom Endanwender, erhöhen die Produktkosten und führen zu Situationen, wenn der Entwickler einige spezifische Kundenwünsche nicht berücksichtigt. Dies gilt insbesondere für Unternehmenssoftware, die nicht für bestimmte Kunden, sondern für den Markt entwickelt wird. Auch nach der Markteinführung eines Softwareprodukts kann man nicht auf den Softwarehersteller verzichten, wenn es um Updates, Verbesserungen und Fehlerbehebungen geht. Der Paradigmenwechsel Mit dem Einsatz von Low-Code-/No-Code-Plattformen ändert sich das Paradigma der Softwareentwicklung radikal. Diese Softwareentwicklungsplattformen ermöglichen es, komplexe textbasierte Programmiersprachen durch visuelle Schnittstellen mit einfacher Logik und Funktionen eines visualisierten Designs zu ersetzen. Die Werkzeuge sind intuitiv zu bedienen und setzen keine Programmierkenntnisse voraus. Der Schwerpunkt der Verantwortung verlagert sich vom Programmierer auf den Anwender und den Anbieter der Low-Code-/No-Code-Plattform. Die Low-Code-/No-Code-Plattformen werden immer beliebter bei der Erstellung von mobilen und Unternehmensanwendungen. Sie beschleunigen und vereinfachen den Entwicklungsprozess und ermöglichen es dem Anwender, jederzeit die notwendigen Änderungen an der Software vorzunehmen, beispielsweise bei der Gestaltung der Benutzeroberfläche. Low-Code und No-Code sind eine ernstzunehmende Alternative zu traditionellen Programmiersprachen. Auch professionelle Entwickler können mithilfe einer Low-Code-Plattform Anwendungen mit unterschiedlichem Komplexitätsgrad erstellen. Genauso wie die Maschinensprache Assembler durch Hochsprachen ersetzt wurde, ist es nun an der Zeit, Hochsprachen durch bequemere Low-Code-/No-Code-Technologien zu ersetzen. Vielleicht wird die KI in nicht allzu ferner Zukunft auch diese derzeit innovativen Entwicklungsmethoden verbessern. Dann wird die Mensch-Maschine-Interaktion so weit fortgeschritten sein, dass möglicherweise nicht einmal grafische Schnittstellen erforderlich sein werden, um diese Aufgabe zu bewältigen. Es wird genügen, der KI gedanklich, in menschlicher Sprache oder mit einfachen handschriftlichen Zeichnungen seine Ideen für die Erstellung einer gewünschten Anwendung mitzuteilen. Sollte sich die Anwendung doch als nicht perfekt genug erweisen, wird die KI dazu beitragen, Mängel schnell zu beheben und die Softwarequalität zu verbessern.
Container-Technologie
Das Aufkommen von Containern und Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes veränderte die Art und Weise, wie Cloud-Anwendungsarchitekturen und -Technologien gestaltet werden. Unternehmen legen zunehmend Wert auf die Flexibilität der Infrastruktur und die betriebliche Effizienz. Die Hauptvorteile von Containern für Geschäftsanwendungen sind schnelle Migration in die Cloud, Skalierbarkeit und höhere Produktivität. Cloud-Containerlösungen verbessern die Organisation und Abwicklung von Geschäftsprozessen und steigern die Effizienz von Geschäftsanwendungen. Die Unterstützung hybrider Umgebungen ist aus Sicht der Entwicklung und des Betriebs einer der wichtigsten Vorteile von Containern. Viele Unternehmen nutzen hybride Clouds, um die Integration bestehender Prozesse, Services und Anwendungen zu vereinfachen und eine einheitliche Cloud-Umgebung zu realisieren. Container sind zur Grundlage für langfristige IT-Projekte und zu einer unverzichtbaren Technologie für Unternehmen geworden. Was ist ein Container? Ein Container ist eine isolierte, virtualisierte Betriebsumgebung für eine Anwendung. Er enthält alle zur Ausführung der Anwendung benötigten Komponenten, wie Softwarebibliotheken, Dateien und Metadaten. Container arbeiten auf der Virtualisierungsebene des Betriebssystems, nicht auf der Hardware-Virtualisierungsebene wie klassische VMs. Da nur eine Anwendung oder Funktion in einem Container Platz findet, ist er viel „leichter“ als eine VM und kann schneller instanziiert und gestartet werden. Container werden von Großkonzernen wie Google, Microsoft, eBay, PayPal, Spotify und vielen anderen für die Entwicklung ihrer Services verwendet. Container-Management-Systeme Container sind voneinander isoliert. Damit sie koordiniert arbeiten und interagieren können, ist ein Container-Management-System (Orchestrierungssystem) erforderlich, das die Container steuert. Ein Beispiel dafür ist die von Google entwickelte Open-Source-Plattform Kubernetes. Es gibt auch andere Lösungen wie Docker, Rancher und OpenShift. Die Container-Orchestrierung ist für die flexible Skalierung einer virtuellen Infrastruktur unerlässlich. Container sind in gewissem Sinne kleine virtuelle Maschinen, die im Cloud-Schichtenmodell zur Infrastrukturschicht gehören. Die Anbieter stellen Kubernetes jedoch als Plattform zur Verfügung und verbergen den Zugriff auf die zugrunde liegenden VMs. In diesem Sinne befindet sich der Service auf der nächsten Ebene, der Plattformschicht.

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