Vor dem Hintergrund unzähliger Artikel und Diskussionen über Analytics und Künstliche Intelligenz ist die Zukunft der Infrastruktur und ihrer Nutzung zuletzt etwas aus dem Blickfeld geraten.
Wer daraus schließt, dass sich auf dem Gebiet nichts tut, liegt allerdings falsch, und ebenso daneben wäre die Annahme, dass Strukturen keine strategische Bedeutung mehr haben.
Wer sich zum Beispiel mit Analytics beschäftigt, braucht Rechnerlandschaften, die leistungsfähig und zuverlässig sind - unabhängig davon, wo diese stehen.
Grund genug, sich nicht nur mit dem heute Machbaren, sondern auch mit möglichen Zukunftsszenarien für diesen Bereich zu beschäftigen. McKinsey hat das jetzt getan. Herausgekommen ist dabei das Paper: "Zehn Trends für die Zukunft der Enterprise IT-Infrastruktur".
Wir beschreiben diese Trends und ordnen sie ein.
1. Alles wird zum Service
Immer mehr Unternehmen wünschen sich nutzungsabhängige Pricing-Strukturen für ihren Einkauf von Infrastrukturleistungen.Der As-a-Service-Trend nahm seinen Anfang bei der Software, hat aber längst auch die Hardware erreicht. Das Verwandeln von Investitions- in Betriebskosten setzt überall Kapital frei, das anderweitig genutzt werden kann, und es senkt die Risiken.
Global sind die Ausgaben für Infrastruktur- und Plattform-Services von 2015 auf 2016 um 53 Prozent gestiegen. Damit ist dieser Bereich das am stärksten wachsende Segment bei den IT-Infrastrukturen.
2. Die Public Cloud wird zum Mainstream
Generell verlagern Unternehmen natürlich schon seit einer Reihe von Jahren ihre Rechenpower in die Cloud. DieserTrend verschärft sich allerding in jüngster Zeit noch einmal drastisch. Aktuell hat eine Reihe von US-Riesen damit angefangen, die eigenen Rechenkapazitäten drastisch zu beschneiden oder sogar gänzlich zu eliminieren.
Zu ihnen gehören GE, Netflix, Capital One, Time Inc. und andere. McKinsey geht davon aus, dass im kommenden Jahr 80 Prozent aller bestellten Server an Cloud Provider gehen werden.
- Microsoft Machine Learning
Azure Machine Learning ist ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst, mit dem Anwender Predictive Analytics-Lösungen generieren und bereitstellen können. - Microsoft Cognitive Services
Die Cognitive Services von Microsoft enthalten unter anderem Dienste für Bildanalyse und Gesichtserkennung. - Amazon ML
Amazon Machine Learning unterstützt den Anwender bei der Fehleranalyse von Vorhersagemodellen. - Amazon Bot
Mit Amazon Lex können Chatbots beispielsweise für Verbraucheranfragen erstellt werden. - Google API
Über APIs lassen sich Google AI-Services in eigene Anwendungen integrieren. - Google Tensorflow
Das von Google stammende Open-Source Framework Tensorflow ist die Basis von Cloud ML. - IBM Bluemix
IBM bietet auf der Cloud-Plattform Bluemix zahlreiche Watson-basierte AI-Anwendungen. - IBM ML
IBM Machine Learning ermöglicht die Entwicklung und den Einsatz selbstlernender Analysemodelle in der Private Cloud. - HPE Haven
Mithilfe der Gesichtserkennungs-API von HPE können Entwickler in Fotos gefundene Daten importieren, extrahieren und analysieren. - Salesforce Einstein
Salesforce Einstein: Predictive Content liefert Kunden auf Basis von maschinellem Lernen eine individuelle Empfehlung für das beste Produkt.
3. Keine Angst mehr vor Open Source
Selbst große IT-Provider vertrauen mittlerweile auf Programme wie Apache Spark, Kubernetes oder Open Shift. Außerdem nutzen viele bekannte Unternehmen wie Airbus oder eBay TenorFlow, Googles Open Source-Verzeichnis für Machine Learning-Code.
Und Facebooks Open Compute-Projekt, das Hardware effizienter, flexibler und besser skalierbar machen soll, hat die Open Source-Idee in die Rechenzentren von AT&T, Goldmann Sachs und der Deutschen Telekom getragen.
4. Sicherheit bleibt ein wichtiges Thema
Quer durch alle Branchen steigen Anzahl und Komplexität von Cyber-Angriffen. Laut McKinsey sagen 80 Prozent der Verantwortlichen, dass es ihnen schwerfällt, Abwehr und Schutz angemessen zu organisieren.
Und weil es zu wenige Cybersecurity-Experten gibt, investieren immer mehr Firmen in gemanagte Security-Services. Unter ihnen werden cloudbasierte Angebote immer beliebter. McKinsey schätzt, dass sie bis 2020 einen Anteil von 60 Prozent unter allen Sicherheitsprodukten erreicht haben werden. 2015 waren es lediglich zehn Prozent.
5. White Label-Hardware immer beliebter
Lange Zeit haben die weitaus meisten Anwenderunternehmen ihre Hardware von Markenherstellern konfigurieren und zusammenschrauben lassen, heute wenden sich immer mehr Kunden direkt an White-Label-Fabriken, die jede gewünschte Konfiguration an jeden verkaufen. Nach aktuellen Schätzungen von IDC sollen diese "Selbstbau-Server" 2020 einen Marktanteil von 50 Prozent erreichen.