De complexe weg naar een perfecte hybrid cloudstrategie

Niet iedereen even enthousiast

De complexe weg naar een perfecte hybrid cloudstrategie

Binnen de cloud-wereld kun je niet meer om het begrip hybrid cloud heen. Het is een sterk groeiende trend. Microsoft becijfert in zijn State of the Cloud Report 2018 dat inmiddels 67% van de bedrijven gebruikmaakt van of plannen heeft voor een hybrid cloud-strategie. Dit percentage zal in de komende jaren sterk toenemen. Toch is niet iedereen enthousiast. Fragmentatie van data, verschillende technieken die specifieke kennis vereisen, kosten die veel hoger uitvallen en ontevreden medewerkers zijn vaak gehoorde klachten van bedrijven met een hybrid cloud-strategie. Zijn deze problemen te voorkomen?

Het is goed om te vermelden dat bedrijven al snel officieel gesproken een hybride cloud-strategie toepassen. Wanneer bijvoorbeeld besloten wordt om een deel van de data of werkprocessen naar de cloud te migreren, maar om ook elementen ‘on premise’ te houden, zoals een bedrijf dat kiest voor het gebruik van Office 365, maar daarnaast een eigen server behoudt voor de opslag van verschillende belangrijke data, voldoet al aan de definitie. Van alle bedrijven die aangeven gebruik te maken van een hybrid cloud, maakt 62% gebruik van een combinatie van on premise en off premise resources, zo blijkt uit onderzoek van 451 Research. Het is de vraag in hoeverre deze cloud-strategieën volledig zijn doordacht en ontworpen. Maar datzelfde durf ik te betwijfelen bij meer complexe hybride cloud-structuren, waarbij bedrijven gebruikmaken van de diensten van verschillende cloud-aanbieders.

Onderschatting van ontwerpproces

Aan de basis van de meeste klachten over de hybrid cloud, die helaas talrijk zijn, ligt een onderschatting van het belang van dit ontwerpproces. Voor ieder bedrijf is het belangrijk om een goede inventaris te maken van de systemen die worden gebruikt (zowel hardware als software), hoeveel data worden opgeslagen en verwerkt en welke processen essentieel zijn voor het productieproces voordat de keuze voor een cloud-strategie wordt gemaakt. Sommige bedrijven zullen zwaar steunen op legacy-systemen die (beter) niet naar de cloud gemigreerd kunnen worden, maar die volkomen onmisbaar zijn voor de bedrijfsvoering. Voor dergelijke bedrijven is

een beperkte rol voor een public cloud beter geëigend dan een ‘all-in’ strategie, die na verloop van tijd niet haalbaar of veel te duur blijkt. Andere bedrijven kunnen juist wel heel flexibel zijn en voor elk individueel proces op zoek gaan naar de perfecte cloud en zo een zeer complexe hybrid cloud-strategie opbouwen.

Dit laatste vereist een diepe kennis van het huidige cloud-aanbod en inzicht in hoe elke variant zou kunnen worden ingezet voor het behalen van de bedrijfsdoelstellingen. Tegelijkertijd moet er begrip zijn voor hoe processen met de verschillende producten kunnen worden geoptimaliseerd, hoe gemakkelijk de huidige IT-infrastructuur kan worden geïntegreerd, hoe vendor lock-in kan worden voorkomen en hoe de samenwerking tussen de verschillende clouds verloopt.

Containers kunnen helpen

Voor deze laatste hoofdbrekers vormen container-technologieën als Kubernetes uitkomst. Door met containers te werken, zijn data gemakkelijk overdraagbaar, zowel van on-premise-omgevingen naar verschillende clouds als tussen clouds onderling. Bijkomend voordeel van container-technologieën is, dat het fragmentatie van data en technische barrières tussen verschillende clouds tegengaat. Ondersteunende services voor Kubernetes zijn nu meestal nog niet identiek en dus niet voor 100% één-op-één overdraagbaar van de ene cloud naar de andere, maar de verwachting is dat er in de nabije toekomst meer standaardisatie optreedt. Eigenlijk is het grootste nadeel van Kubernetes op dit moment dat er een gebrek is aan werknemers met de benodigde expertise over Kubernetes. Gelukkig kan tegenwoordig ook worden gekozen voor Kubernetes as a Service, waarbij in-house kennis over Kubernetes niet meer noodzakelijk is.

Hoewel met containertechnologie een groot hoofdpijndossier wordt opgelost, kan het niet alle mogelijke problemen van een hybrid cloud-strategie wegnemen. Zo is een veelgehoord probleem bij de invoering van welke cloud-strategie dan ook een gebrek aan draagvlak bij de werknemers. Vaak is de IT-afdeling volledig aan boord, maar de mensen die in hun dagelijks werk ineens met de cloud moeten werken in plaats van met hun oude vertrouwde lokale servertje, komen nogal eens in opstand. Om dit probleem voor te zijn, is het van essentieel belang om werknemers en andere belanghebbenden vanaf een vroeg stadium te betrekken bij het veranderproces. Wanneer stakeholders het idee hebben dat hun zorgen en bezwaren gehoord zijn en worden geadresseerd, kan dit het verschil maken tussen een kansloze en een succesvolle cloudmigratie.

Gebrek aan overzicht

Een andere issue die vooral speelt wanneer gekozen wordt voor een complexe hybride cloud-structuur, is overzicht. Dit uit zich in verschillende vormen. Bijvoorbeeld in een onoverzichtelijke situatie van de kosten, doordat verschillende services de diensten op verschillende manieren factureren. Ook bieden verschillende cloud-aanbieders hun eigen specifieke integratie-tool. Een gevaar hierbij is dat verschillende werknemers kennis hebben over hun

{‘Aan de basis van de meeste klachten over de hybrid cloud, die helaas talrijk zijn, ligt een onderschatting van het belang van het

ontwerpproces’

‘eigen’ cloud tool en dat er niemand is die het fijne weet van alle verschillende tools.

Een derde issue die zich voor kan doen bij complexe hybrid cloud-structuren is de grote hoeveelheid aan nieuwe features die dagelijks worden gepresenteerd. Hoewel vooraf wellicht een weloverwogen keuze is gemaakt welke cloud service voor welk doeleinde wordt afgenomen, gooien nieuwe features al snel roet in dit gestructureerde eten. Wanneer bedrijven zich (te) gemakkelijk laten verleiden door nieuw aanbod, zul je al snel een situatie krijgen waarbij verschillende clouds dezelfde functies bieden en dat er dus dubbel wordt betaald voor iets dat eigenlijk maar één keer nodig is. Het is dan ook van groot belang dat er iemand verantwoordelijk is voor ‘het grote overzicht’, die weet welke diensten bij wie worden afgenomen en welke nieuwe features worden aangeschaft. Momenteel is dat nog een lastige taak, omdat elke vendor zijn eigen manier bedenkt om een bepaalde klantenvraag te tackelen en er geen sprake is van uniformiteit. De verwachting is echter dat ook hier in de komende jaren een sterke mate van standaardisatie zal worden doorgevoerd, wat het makkelijker maakt om goed overzicht te houden.

Alles bij elkaar kunnen we concluderen dat de weg naar gemak en flexibiliteit - waarden die de hybrid cloud absoluut kan bieden - een behoorlijk ingewikkelde en langdurige is. Gelukkig hoeven bedrijven het wiel niet zelf uit te vinden en kunnen zij zich laten bijstaan door professionals die dagelijks met dit bijltje hakken.

Bert Stam is Sales Director Northern Europe bij Rackspace

Drempel voor AI in mutlicloud-omgevingen is weg

IBM Watson draait overal

Low-codeontwikkelaar Mendix kondigde begin 2019 een verregaande integratie aan van het eigen platform met IBM Cloud Services. Dit betekent dat applicatieontwikkelaars eenvoudige toegang hebben tot de functies van het artificial intelligence (AI)-platform IBM Watson. Bovendien draaien applicaties ontwikkeld met Mendix direct in de IBM Cloud. Dat lijkt een detail, maar volgens Efrym Willems, Business Development Manager bij Tech Data, is het een belangrijke stap voor de bredere adoptie van AI in multicloud-omgevingen.

Volgens verschillende marktanalisten - en zelfs volgens de leveranciers van AI-systemen - kent AI een trage adoptie. Een belangrijke reden? “In de multicloud weten bedrijven niet meer hoe ze de data die voor de intelligentie zorgen bij elkaar moeten brengen”, zegt Willems. Dat terwijl AI heeft bewezen grote voordelen te hebben, zo illustreert de IBM-specialist van Tech Data. Als voorbeeld noemt hij de finale van Wimbledon dit jaar tussen Roger Federer en Novak Djokovic. Al na enkele minuten had de toernooiorganisatie met behulp van AI een kloppende samenvatting online staan. “4 uur en 57 minuten lang tennis van de buitencategorie. Zie dan maar eens razendsnel een samenvatting met de hoogtepunten in elkaar te zetten, liefst binnen twee minuten na het slaan van de laatste bal”, zegt Willems. “Twintig minuten na het einde van een wedstrijd zijn er zelfs gepersonaliseerde samenvattingen beschikbaar met behulp van AI-technologie.”

Hulp van IBM Watson

De organisatie van het tennisevenement krijgt hierbij hulp van Watson, het AI-platform van IBM, verduidelijkt Willems. “De videosoftware van Wimbledon selecteert zelf de hoogtepunten uit een tenniswedstrijd. Daarvoor analyseert Watson de geluiden en gezichtsuitdrukkingen van het publiek, en de expressie en lichaamstaal van de tennissers. Het platform analyseert al deze ingrediënten en stelt zelf de samenvatting samen.” Het is een mooi voorbeeld van hoe AI-systemen omvangrijke datasets analyseren, interpreteren en hier waardevolle inzichten uit halen. “In dit geval voor entertainment, maar AI heeft inmiddels ook zijn waarde bewezen als het gaat om bijvoorbeeld het optimaliseren van productieprocessen of het verbeteren van de gezondheidszorg. Zo experimenteren Nederlandse ziekenhuizen volop met de toepassing van AI, onder andere op het gebied van diagnostiek.” Watson slaagde er al eens in om bij een vrouw met een zeldzame vorm van leukemie binnen tien minuten de juiste diagnose te stellen.

Zorgen over data-integratie

Ondanks alle voordelen van AI zijn bedrijven vooralsnog terughoudend als het gaat om het toepassen van kunstmatige intelligentie. Volgens IDC heeft slechts 25 procent van de organisaties een bedrijfsbrede AI-strategie. Gebrek aan vaardigheden wordt vaak genoemd als verklaring voor die terughoudendheid. “Ook zijn er zorgen op het gebied van data-integratie”, aldus Willems. “De gestructureerde en ongestructureerde data die nodig zijn voor analyses, staan vaak verspreid over meerdere locaties, zowel in de cloud als on-premises.”

Die laatste zorg is volgens Willems niet helemaal terecht meer. Het blijkt wel degelijk mogelijk om AI ook binnen handbereik te brengen van bedrijven die vol in de multicloud zitten. Maar dan moet volgens hem wel aan een aantal voorwaarden worden voldaan:

1. AI op ieder platform

“De AI-technologie die een bedrijf wil toepassen, dient beschikbaar te zijn op alle platformen waar men data en applicaties

{’Twintig minuten na het einde van een wedstrijd zijn er zelfs gepersonaliseerde samenvattingen beschikbaar met behulp van AI-technologie’

gebruikt”, noemt Willems. “IBM heeft daarom een aantal Watson-diensten, waaronder Watson Assistant en Watson OpenScale, beschikbaar gesteld als microservices die zijn gebaseerd op Kubernetes-containertechnologie.” Die microservices kunnen on-premises of in de IBM Cloud draaien, maar ook in de clouds van bijvoorbeeld Microsoft, Amazon en Google. Data hoeven hierdoor niet naar de AI-engine te worden gebracht. “AI komt juist naar de gegevens toe en voorkomt hiermee een vendor lock-in.”

2. Dataconnectoren

Voor veel grote organisaties is dat echter niet voldoende. Zij hebben data op zeer veel verschillende platformen staan. “Daarom is het belangrijk dat een brede reeks dataconnectoren beschikbaar is, onder andere voor het ontsluiten van data in Dropbox, Salesforce, Tableau en Looker.”

IBM heeft daarnaast Watson Studio, het platform voor datascience en machine learning, vorig jaar verrijkt met een verbeterde integratie met Hadoop

Distributions (CDH en HDP). Dit maakt het volgens Willems eveneens mogelijk om analytics uit te voeren daar waar de data staan en gebruik te maken van de beschikbare rekenkracht.

3. Integratie naar één cloud

Het is volgens de IBM-expert van Tech Data echter ook mogelijk om datasets op één centrale plek samen te brengen voor analyses. “Dat kan ook een goede strategie zijn. IBM Cloud, dat sinds 2018 de nieuwe naam is voor SoftLayer, kan dat faciliteren. Bijvoorbeeld met IaaS- of PaaS-diensten, of door simpelweg cloud storage te bieden. Ook is het mogelijk IaaS- en PaaS-diensten te integreren in een multicloud-omgeving”, voegt Willems eraan toe.

4. Brede ondersteuning ontwikkeltools

In het bij punt 3 genoemde scenario is de integratie van Mendix met IBM Cloud enorm belangrijk voor AI-adoptie. “Na consolidatie van de data vindt het ontsluiten en analyseren van de gegevens plaats met speciaal daarvoor gebouwde apps”, legt Willems uit. “Het ontwikkelen van die apps kan met behulp van low-code en no-code platformen van aanbieders als Mendix of OutSystems worden gerealiseerd.” Daarnaast zijn uiteraard ook IBM’s eigen Bluemix geheten developer tools inmiddels onder de vlag van IBM Cloud beschikbaar.

Geen excuus

Het zijn allemaal stappen die ervoor zorgen dat AI onafhankelijk van de gekozen cloud deployment is uit te voeren. Dat geldt voor veel meer soorten diensten, inclusief andere data-intensieve applicaties. “Het feit dat een bedrijf werkt met een multicloud-omgeving hoeft hierbij geen probleem meer te zijn”, stelt Willems.

“AI kan immers naar de te analyseren data worden gebracht. Maar het is ook heel goed mogelijk om de data naar een centrale cloud te transporteren zodat daar analyses mogelijk zijn. Een multicloud is dus geen excuus meer om niet aan de slag te gaan met kunstmatige intelligentie.”

Van de redactie