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1 Cloud-Computing Eine Abgrenzung, Geschäftsmodelle und Forschungsgebiete Zunächst nimmt der Artikel eine technische Abgrenzung von Grid- und Cloud- Computing vor. Dies ermöglicht eine fundierte Diskussion der Geschäftschancen von Cloud-Computing. Zunächst wird hierzu ein Framework für Geschäftsmodelle in Clouds vorgestellt. Mit Hilfe dieses Frameworks lassen sich Geschäftsmodelle auf der Ebene der Infrastruktur, der Plattform oder der Applikation ansiedeln. Anschließend werden aktuelle reale Cloud-Dienste besprochen, in das Framework eingeordnet sowie nach dem Zahlungsschema und dem Typ des Dienstes kategorisiert. Zum Schluss spricht der Artikel Herausforderungen und erfolgversprechende Forschungsgebiete an, die adressiert und bewältigt werden müssen, damit sich die Vision von Clouds erfüllen kann, wie z. B. die Entwicklung einer Cloud-API, die Bepreisung von komplexen, zusammengesetzten, sprich komponierten Diensten, sowie Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit. DOI /s Die Autoren Prof. Dr. Christof Weinhardt Dipl.-Inform.-Wirt Arun Anandasivam Dr. Benjamin Blau Dipl.-Inform. Nikolay Borissov Dipl.-Math. Thomas Meinl Dipl.-Inform.-Wirt Wibke Michalk Dr. Jochen Stößer Universität Karlsruhe (TH) Institut für Informationswirtschaft und -management (IISM) Englerstr Karlsruhe, Deutschland {weinhardt anandasivam blau borissov meinl michalk Eingegangen: Angenommen: Angenommen nach zwei Überarbeitungen durch Prof. Dr. Buxmann. This article is also available in English via and Weinhardt C, Anandasivam A, Blau B, Borissov N, Meinl T, Michalk W, Stößer J (2009) Cloud-Computing A Classification, Business Models, and Research Directions. Bus Inf Syst Eng. doi: /s Einleitung In den Schlagzeilen der Zeitungen und Zeitschriften der letzten Jahre wurde Grid als (einer) der vielversprechendste(n) Trends der IT-Branche hervorgehoben. Das Konzept des Verbunds verteilter Hochleistungsrechner (High Performance Computing) in virtuellen Organisationen, das aus der Notwendigkeit einer nicht von Clustern erreichbaren Rechenleistung entstand, ermöglichte es Forschern, große Mengen an Daten zu verwalten und zu evaluieren. Neue Herausforderungen entstanden, z. B. für das CERN (http://www. cern.de/) bei der Planung der Experimente im Large Hadron Collider (LHC, web.cern.ch/lhc/). Das CERN benötigte die Kapazitäten der Hochleistungsrechner zur Bearbeitung der Daten, die durch den LHC erzeugt wurden. Verteilte Rechenprojekte, wie distributed.net (http://www. distributed.net/), das Benutzern eine Plattform für die aufwändige Suche nach Schlüsseln für Verschlüsselungsalgorithmen anbietet, stellen die Grundlage des Grid Computings dar. Zur Erweiterung dieser ersten Ansätze wurde das EGEE- Projekt gegründet, um Forschern eine Grid-Infrastruktur und damit auch standortunabhängige Rechenleistung zur Verfügung zu stellen. Später erkannten auch andere Institutionen den Nutzen der Grids, da es nicht mehr erforderlich war, alle EDV-Ressourcen zu beschaffen und große Serverfarmen zu betreiben, sondern stattdessen das Grid bei Bedarf eingesetzt werden konnte, wenn die Ressourcen benötigt wurden. Durch den hohen Ressourcenbedarf entstanden Forschungsprojekte in der ganzen Welt, die sowohl von Regierungen als auch von der Industrie gefördert wurden und die verschiedenen für das Grid- Computing relevante Aspekte untersuchen. Ein Beispiel dafür ist SORMA, welches auf die Entwicklung einer marktbasierten Plattform für die Zuweisung von Ressourcen in einer dezentralen Umgebung abzielt (Neumann et al. 2008; IBM hat die Idee der Grid-Technologie weiterverfolgt und mit Grid and Grow eine einfach zu implementierende Grid- Lösung entwickelt, um die Nutzung der Grid-Technologie damit auch Personen zu ermöglichen, die nicht im Bereich der Informatik spezialisiert sind. Oracle bietet die Möglichkeit, sich seine Rechenleistung dynamisch durch Nutzung des Oracle-Grids zu erweitern und bietet damit einen Business-Case für das Grid an (http://www.oracle.com/technologies/ Grid/). WIRTSCHAFTSINFORMATIK

2 In letzter Zeit entstand jedoch ein neues Paradigma: Cloud-Computing. Es scheint gleichermaßen gefördert zu werden wie Grid vor wenigen Jahren, was zu einer umfassenden Diskussion über die Unterschiede zwischen Grid- und Cloud- Computing geführt hat. Die aktuell uneinheitlichen Definitionen und ambivalenten Abgrenzungen dieser Begriffe werden in den folgenden Abschnitten erörtert. Dabei wird untersucht, ob Cloud-Computing nur eine Umbenennung von bereits bekannten Technologien darstellt oder ob die Technologie den Weg für eine kommerziell weitverbreitete Nutzung umfassender IT-Ressourcen ebnet. Dieser Beitrag gliedert sich in drei Abschnitte. Zunächst wird eine Liste von Kriterien für die Unterscheidung zwischen Grids und Clouds vorgestellt. Danach werden Geschäftsmodelle erläutert, die die Nachhaltigkeit der Clouds gewährleisten, und auf aktuelle Cloud-Angebote übertragen. Schließlich wird die künftige Arbeit im Bereich des Cloud-Computings dargestellt, indem auf neue Forschungsrichtungen hingewiesen wird. 2 Grid- vs. Cloud-Computing Das Ziel dieses Abschnitts ist die Unterscheidung der Konzepte Grid-Computing und Cloud-Computing. Während wir nicht auf eine klare und eindeutige Definition von Cloud-Computing abzielen (möglicherweise ist ein nebulöses Verständnis dieses Begriffs auch beabsichtigt), präsentieren wir eine Reihe von Kriterien, die dabei helfen könnten, zumindest eine ungefähre Abgrenzung zwischen diesen beiden Begriffen vorzunehmen. 2.1 Grid-Computing In der Mitte der 1990er-Jahre wurde der Begriff Grid-Computing aus dem Bereich elektrischer Netze hergeleitet, um seine Eigenschaften wie Verbreitung, Einfachheit und Zuverlässigkeit hervorzuheben (Foster u. Kesselman 1999). Die bevorstehende Nachfrage nach großangelegten wissenschaftlichen Anwendungen benötigte mehr Rechenleistung als ein Cluster in einer einzelnen Domäne (z. B. einem Institut) bieten konnte. Durch die schnelle Vernetzung über das Internet waren wissenschaftliche Institute in der Lage, geographisch verteilte Ressourcen, einschließlich Cluster-Systemen, Einrichtungen zur Datenspeicherung und Datenquellen zu teilen und zu aggregieren, die im Besitz von verschiedenen Organisationen waren. Jedoch wurde die gemeinsame Nutzung von Ressourcen zwischen verteilten Systemen durch Standardprotokolle und -software nur selten kommerziell realisiert (z. B. SUN N1 Grid Engine oder IBM Grid and Grow ). Die Entwicklung von Grid-Computing und der dazugehörigen Standards wurde vor allem durch wissenschaftliche Grid-Communitys getrieben. Die größte Community ist das Open Grid Forum (OGF, ogf.org/). OGF konsolidiert und führt die Standardisierungsinitiativen im Rahmen der Grid-Community. Ian Foster als aktives Mitglied der Grid-Community stellte eine Drei-Punkte-Checkliste vor (Foster 2002), die sich zur am häufigsten verwendeten Definition entwickelt hat. Für Foster (2002) ist Grid-Computing charakterisiert durch jdezentrale Ressourcenkontrolle, d. h. die Grid-Ressourcen sind geographisch verteilt und erstrecken sich über mehrere administrativ unabhängige Institutionen; jstandardisierung, d. h. die Grid-Middleware basiert auf offenen und gemeinsamen Protokollen und Schnittstellen; jnichttriviale Eigenschaften des Dienstes, z. B. in Bezug auf Latenz, Durchsatz und Zuverlässigkeit. Während die dezentrale Steuerung Grid- Computing von Cluster-Computing unterscheidet, basieren Grid-ähnliche Systeme wie BOINC (früher bekannt als und oder (http://folding. stanford.edu/) in der Regel nicht auf einer standardisierten Middleware. Nichttrivialität ist oft auf die Art der Anwendung ausgeweitet; Grid-Anwendungen übersteigen normalerweise den einfachen Datenaustausch wie in Peer-to-Peer- Systemen. Diese Grid-ähnlichen Systeme verwenden eine spezielle Software, die für das Projekt entwickelt wurde und erlauben keine Flexibilität für die Erweiterung und Berechnungen für verschiedene Arten von Rechenproblemen. Außerdem werden die Ergebnisse der Aufgaben an einem Institut zusammengefasst (zentralisiertes System). Foster et al. (2001) erläutern, dass die gemeinsame Nutzung von Ressourcen zwischen den verschiedenen Verwaltungsdomänen nach bestimmten organisatorischen Strukturen und Regeln gesteuert werden muss. Daher werden beteiligte Institute in der Regel in virtuellen Organisationen verwaltet, wo Institute sich auf gemeinsame Austauschregeln verständigen. Grid-Anwendungen benötigen eine Middleware, um die Kommunikation über ein standardisiertes Protokoll mit den Computing- und Datenressourcen zu ermöglichen. Die prominentesten Varianten der Grid-Middleware stellen derzeit das Globus Toolkit 4 (http://www.globus. org/), Unicore (http://www.unicore.eu/) und glite (http://glite.web.cern.ch/) dar. Alle Grid-Middlewares versuchen, die durch die OGF-Community definierten Standards zu berücksichtigen. Einer der wichtigsten Standards ist die umfassende Spezifikation der Open Grid Services Architecture (OGSA). OGSA ist nicht eine einzige Spezifikation, sondern enthält eine Reihe von Normen, einschließlich Basic Execution Services, Job Submission Description Language und Data Access und Integration Services (IBM 2006). 2.2 Cloud-Computing Für Cloud-Computing gibt es bisher noch keine etablierte Definition, was zur aktuellen Skepsis und/ oder möglichen Überschätzung hinsichtlich entsprechender Auswirkungen auf die Technologie- und Geschäftslandschaft beiträgt. Boss et al. (2007, S. 4) zufolge ist eine Cloud ein Pool der virtualisierten Rechnerressourcen. Die Autoren sind der Ansicht, dass Clouds Grid-Umgebungen ergänzen können, indem sie die Verwaltung von Grid-Ressourcen unterstützen. Nach Boss et al. (2007) ermöglichen Clouds insbesondere jdie dynamische Skalierung von Anwendungen durch die Erhöhung und Reduzierung von Ressourcen, z. B. durch Virtualisierung; jdie Überwachung der Ressourcennutzung zur Unterstützung des dynamischen Lastausgleichs und Neuzuweisungen von Anwendungen und Ressourcen. Am wichtigsten ist, dass Boss et al. (2007, S. 4) betonen, dass Clouds nicht auf Grid- Umgebungen beschränkt sind, sondern auch interaktive, mit dem Anwender interagierende Applikationen, wie zum Beispiel Webanwendungen und Drei- Schichten-Architekturen, unterstützen. 454 WIRTSCHAFTSINFORMATIK

3 Novitäten für Mitglieder der Gesellschaft für Informatik Wir haben die Zeitschrift Wirtschaftsinformatik weiterentwickelt. Drei unterschiedlich zugeschnittene Zeitschriften für Wissenschaft und Praxis entstanden. Das trio einer einzigartigen Plattform für die globale Wirtschaftsinformatik-community. Dialog mit der Praxis Kompetenz Fragen Die deutschsprachige Nr. 1 Impulse 1:1 ins Englische übersetzt d e r Exklusiv für Mitglieder Online-Zugriff auf alle drei Magazine zum Vorzugspreis G e s e ll s c h a f t f ü r I n fo r m at i k NEU! Für Praktiker und Entscheider wirtschaftsinformatik-management.de Für Wissenschaftler und Experten wirtschaftsinformatik.de NEU! Für den internationalen Diskurs bise-journal.org f r e i e Schnupperangebot B e z u g s w a h l in Praktiker- Magazin im Fachbereichsbeitrag enthalten a b mit dieser Zeitschrift soll der Wissenstransfer von den Universitäten zu den Unternehmen gefördert werden. texte auf dem neuesten stand der wissenschaftlichen forschung, für Praktiker verständlich aufbereitet. außerdem bietet das magazin interviews, fach- und meinungsartikel aus der Wirtschaft, Buch- und Webtipps sowie vergnügliche Elemente. Die redaktion konzentriert sich auf jene Themen, mit denen sich Wirtschaftsinformatiker und andere, die an der schnittstelle zwischen it und Wirtschaft arbeiten, tagtäglich zu befassen haben: technologie, strategie und management. im rahmen ihrer Gi- bzw. fb Wi-mitgliedschaft können sie ab 2010 anstelle der oder zusätzlich zur Wirtschaftsinformatik die Wirtschaftsinformatik & management zum Vorzugspreis beziehen. Und das Beste: sie haben weiterhin kostenfreien Zugriff auf das archiv der BisE und der Wirtschaftsinformatik und profitieren damit von der gesamten Plattform! Jetzt spricht noch mehr für eine Gi- bzw. fb Wi-mitgliedschaft! Gabler Verlag / GWV Fachverlage GmbH Abraham-Lincoln-Str. 46, Wiesbaden

4 Tab. 1 Grid- vs. Cloud-Computing Kriterien Grid-Computing Cloud-Computing Literatur / praktisches Beispiel Virtualisierung In seinen Anfängen Essentiell Boss et al. (2007); Amazon EC2 Anwendungstyp Batch Interaktiv Boss et al. (2007); Lawton (2008); Amazon EC2 Lawton (2008) beschreibt die Art der Anwendungen, die in den Clouds ausgeführt werden, knapp als Webbasierte Anwendungen, die über Browser erreicht werden, aber dem Look-and-Feel von Desktop-Programmen gleichen. Während diese Definition ein wenig zu eng gefasst erscheint, entspricht dies der Art der Anwendungen, die sich derzeit auf der Elastic Compute Cloud (EC2) von Amazon entwickeln, die oft Web 2.0-Anwendungen darstellen, die schnell wachsen und skaliert werden müssen (http://aws. amazon.com/solutions/fallstudien/). Für Skillicorn (2002, S. 5) stellt Cloud- Computing eine komponentenbasierte Anwendungsentwicklung dar. Anstelle bei der Entwicklung von Anwendungen von Null anfangen zu müssen, können Anwendungsfragmente wie einfache (Web-)Dienste, Softwarebibliotheken von Drittanbietern etc. dynamisch abgerufen und in der Cloud eingesetzt werden. Dies entspricht den von Amazon zusätzlich angebotenen Dienstleistungen, wie bspw. Simple Storage und SimpleDB (http:// oder dem ehemaligen Modell der network.com- Plattform von Sun Microsystems, das so genannte frei verfügbare Anwendungen für die Wiederverwendung anbot (http:// Weiss (2007) zufolge ist Cloud-Computing ein grundlegend neues Paradigma. Es stützt sich auf bestehende Technologien und Konzepte, wie Utility-Computing, Lokal In der Cloud Skillicorn (2002), Sun network.com Zugang Via Grid-Middleware Via standardisierten Web Protokollen Organisationen Virtuell Physisch Geschäftsmodelle Austausch Preisgestaltung (Utility Modell) Anwendungsentwicklung SLAs/Verantwortlichkeit Noch nicht durchsetzbar Essentiell Steuerung Dezentralisiert Zentralisiert (Rechenzentren) Offenheit Hoch Niedrig Einfachheit der Nutzung Umstellungskosten Schwer (bis jetzt) Einfach Niedrig aufgrund der Standardisierung Hoch aufgrund von Inkompatibilitäten Lawton (2008); Amazon EC2 Weiss (2007); Gentzsch (2008) Weiss (2007); Foster (2002) Software-as-a-Service, verteiltes Rechnen und zentralisierte Rechenzentren. Im Wesentlichen zeichnet sich Cloud-Computing durch die kombinierte und integrierte Sichtweise der alten Technologien und Paradigmen aus. Vor allem die Kombination mit Utility-Computing und Rechenzentren scheint Cloud-Computing von Grid-Computing zu differenzieren. Während die Ansätze von Utility-Computing bereits entwickelt und analysiert wurden (z. B. Rappa 2004) und im Prinzip auch für Grid-Computing anwendbar sind, wurden Geschäfts- und Preisgestaltungsmodelle bisher nur im Rahmen von Cloud-Computing akzeptiert und umgesetzt. Obwohl auch Forschungsprojekte (wie SORMA (http://sorma-project.org/); Biz2Grid (http://www.biz2grid.de/); Grid- Econ (http://www.gridecon.eu/)) für die Entwicklung von Methoden und Software zur Realisierung dieser Konzepte in Grid-Umgebungen existieren, werden diese Themen vor allem in wissenschaftlichen Grids nicht beachtet. Während Grid-Computing zum Teil durch seine verteilten Ressourcen und dezentrales Management definiert ist, liegt der Fokus von Cloud-Computing auf der Zentralisierung der IT in Rechenzentren durch mehrere Provider, um aus ökonomischer Sicht Skalen- und Verbundeffekte zu profitieren. In Bezug auf Software-as-a-Service gelangt man natürlicherweise zu dem Begriff Application Service Provider (ASP), der vor ungefähr einem Jahrzehnt bekannt wurde. Obwohl dieser Begriff heute keine große Aufmerksamkeit mehr genießt, liegen die Ähnlichkeiten mit dem Konzept des Cloud-Computings auf der Hand: Die ASPs verwendeten bereits Geschäftsmodelle und Preisgestaltung, die einen ähnlichen Erwerb von Software wie heute in Clouds ermöglichten. Allerdings beinhalten die angebotenen Dienste in einer Cloud einfache Hardware und komplexe (mashed-up) Dienste, wodurch sie das ehemalige ASP-Konzept bereits übertrifft. Während ASPs zudem nie wirklich umfassend in der Wirtschaft realisiert wurden, gestaltet sich dies anders im Falle von Cloud-Computing, das trotz seiner relativ kurzen Existenz bereits über eine etablierte Zahl von Kunden verfügt, wobei diese Zahl rasant wächst. Dies ist in Teilen auf verbesserte technische Rahmenbedingungen zurückzuführen, einschließlich der Übermittlungsmethoden und Sicherheitsbelange. Ähnlich wie Weiss et al. (Weiss 2007) stellt Gentzsch (2008) fest, dass für Grids bisher keine nachhaltigen Geschäftsmodelle existieren, sondern dass diese bisher weitgehend auf öffentlichen Mitteln basieren. Analog zu Boss et al. (2007) bezeichnet Gentzsch Clouds als ein nützliches Produkt, das man in das Grid integrieren kann (Gentzsch 2008, S. 1). 2.3 Ein Kriterienkatalog Tab. 1 fasst die wichtigsten Unterschiede zwischen Grid- und Cloud-Computing zusammen, die sich aus den theoretischen Konzepten in der Literatur sowie aus bereits etablierten Grid- oder Cloud- Anwendungen ergeben. Während die Nutzung von Virtualisierungstechnologien (z. B. Xen (http://www. xen.org/); VMWare (http://www.vmware. com/)) in Grid-Umgebungen erst in den Kinderschuhen steckt, ist die Abstraktion von der zugrunde liegenden Hardwarebasis von wesentlicher Bedeutung für Cloud- Lösungen. Virtualisierungstechnologien ermöglichen Cloud-Anbietern, mehrere so genannte virtuelle Maschinen auf einer physischen Maschine zu betreiben. Dies ist für die Anwendung und deren End-Benutzer transparent und hat darüber hinaus den Vorteil, dass jede Maschine maßgeschneidert auf die Bedürfnisse der Nutzer konfiguriert werden kann, z. B. in Hinblick auf die technischen Anforderungen und der vorinstallierten Soft- 456 WIRTSCHAFTSINFORMATIK

5 Cloud Business Model Framework Business Model Applications Platform-as-a-Service Infrastructure Storage Computing Business Development SaaS On-demand WS instanceof instanceof instanceof instanceof instanceof instanceof Amazon Sun Salesforce Morph Labs SAP Xignite Abb. 1 Cloud Business Model Framework warebibliotheken. Aus Sicht des Anbieters ermöglicht Virtualisierung die effiziente Nutzung (z. B. in Bezug auf die Lastverteilung und den Energieverbrauch) von physikalischen Maschinen. Darüber hinaus stellt eine virtuelle Maschine im Wesentlichen eine Sandbox dar, die Nebenwirkungen zwischen den Anwendungen und Nutzern vorbeugt und verhindert sowie vor Beeinträchtigung der physischen Ressourcen durch Anwendungen schützt. Die große Mehrheit der Grids wird dazu verwendet, ungenutzte Rechenleistung für große Rechenprobleme nutzbar zu machen. Wie oben ausgeführt, werden Clouds bereits für sehr unterschiedliche Arten von Anwendungen genutzt, wie zum Beispiel für die Bereitstellung von Webseiten. In Grids sind nur die sogenannten Kopfknoten der Cluster nach außen sichtbar und Endanwender verfügen nicht über einen direkten Zugang zu den Ressourcen. In Amazon EC2 wird jeder virtuellen Maschine eine IP-Adresse zugewiesen. Der Benutzer kann damit eine direkte Verbindung zu seiner Maschine herstellen und so alle Arten von interaktiven Anwendungen bereitstellen. Außerdem unterscheiden sich die Herangehensweisen zur Entwicklung von Anwendungen in Grids und Clouds stark. In Grids muss der Benutzer normalerweise eine ausführbare Datei von seiner Anwendung generieren. Diese ausführbare Datei wird dann übertragen und auf den entfernten Ressourcen im Grid ausgeführt. Clouds ermöglichen einen grundlegend anderen Ansatz zur Softwareentwicklung. Die network.com-plattform von Sun Microsystems und force.com von Salesforce.com bieten bspw. direkt nutzbare Anwendungskomponenten. Die Vision ist, dass der Benutzer diese bestehenden Funktionalitäten zu einer vollständigen Anwendung auf der Plattform als solche dynamisch zusammenstellen kann. Derzeit erfolgt der Zugang zu Grid-Ressourcen über eine bestimmte, zum Teil sehr komplexe Middleware, die erforderlich ist, um sowohl auf der Seite des Nutzer als auch des Anbieters lauffähig zu sein. Im Gegensatz dazu erfolgt die Interaktion mit Ressourcen in der Cloud über standardisierte Webprotokolle, was den Zugang für die Benutzer erleichtert. Die erste Teilnahme an Grid-Computing-Netzwerken und damit die Investitionen im Vorfeld können sehr hoch sein, was möglicherweise einer der Gründe sein könnte, warum Grid-Computing bisher in vielen betrieblichen Szenarien noch nicht erfolgreich etabliert wurde. Die leichte Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit ist ein wesentlicher Faktor, warum Cloud- Anbieter derzeit erfolgreich sind, da sie nichtakademische Kunden in einem relativ kurzen Zeitraum akquiriert haben. Während virtuelle Organisationen sich zu einem wichtigen Instrument in Grid- Umgebungen entwickelt haben, um Vertrauen zwischen allen Beteiligten zu schaffen, bleiben die organisatorischen Strukturen in den Clouds auf der physischen Ebene, da bisher alle Cloud-Computing-Angebote auf einzelne Unternehmen mit sehr wenigen Allianzen abgebildet werden können. Daraus ergibt sich, dass Grids relativ offen und aus organisatorischer Sicht leicht zugänglich für neue Teilnehmer sind, während es für eine interessierte Partei gleichermaßen nahezu unmöglich ist, einer Cloud-Infrastruktur eines bereits etablierten Cloud-Anbieters beizutreten. WIRTSCHAFTSINFORMATIK

6 Tab. 2 Angebote für On-Demand-Services Unternehmen/Produkt Diensttyp Preismodell CBMF Konzept Amazon EC2, S3, SimpleDB, SQS, FPS, DevPay Computing, Speicherung, Datenbank, Bezahlung, Abrechnung Dieses Prinzip der unterschiedlichen organisatorischen Erkenntnisse führt auch zu sehr unterschiedlichen Umstellungskosten: Während für die Grid-Benutzer der Wechsel von den Ressourcen eines Grid-Providers zu einem anderen relativ einfach ist, gilt dies aufgrund der fehlenden Standards in Clouds nicht für Cloud- Computing-Umgebungen. Normalerweise haben Cloud-Anbieter kein Interesse an der Teilnahme an und Umsetzung von Standards, was potenziellen Kunden den leichten Wechsel ermöglichen und somit die proprietären Schnittstellen und Infrastrukturen aufrechterhalten würde. Obwohl dies einen Nachteil für die Kunden an erster Stelle darstellt, ermöglicht es jedoch den Cloud-Anbietern, Service Level Agreements (SLAs) für ihre Kunden anzubieten und zu unterzeichnen, wodurch die Verwendung von Clouds auch für betriebsnotwendige, industrielle Dienste gefördert wird, da diese SLAs mit einem einzigen Anbieter durchsetzbar sind. Heute befindet sich die Durchsetzung von SLAs in Grid-Umgebungen noch in der Forschungsphase. Da bei der Pay-per-Use Vorlage einer Grid-Ressourcen-Anfrage der zugeteilte Anbieter in der Regel nicht von vornherein bekannt ist, erfordert dies eine dynamische automatisierte SLA-Vertragsgestaltung und Durchsetzungsregelung, welches sich im Grid-Bereich aufgrund der vielen komplexen Aspekte als schwer realisierbar herausstellt. 3 Cloud-basierte Geschäftsmodelle Infrastruktur/ Plattformen Appian Anywhere Geschäftsprozessmanagement Pay-per-Use Anwendungen Box.net Speicherung Pay-per-Use Anwendungen FlexiScale Infrastruktur Pay-per-Use Infrastruktur Google App Engine Infrastruktur, Webanwendungen Pay-per-Use Gmail Drive Speicherung, kostenlos* /Pay-per-Use MuxCloud Datenverarbeitung (Video): verwendet Amazons EC2 Pay-per-Use Infrastruktur Anwendungen Anwendungen Nirvanix Speicherung Pay-per-Use Anwendungen Network.com Infrastruktur Pay-per-Use Infrastruktur/ Plattformen OpSource Abrechnung Abonnement Anwendungen Process Maker Live Geschäftsprozessmanagement Pay-per-Use Anwendungen Salesforce.com Plattform Pay-per-Use Plattformen/ Anwendungen MS SkyDrive Speicherung kostenlos* Anwendungen SmugMug Datenaustausch (Photo) Abonnement Anwendungen Strikeiron Web Services Abonnement/ Pay-per-Use Anwendungen XDrive Speicherung Abonnement Anwendungen XCalibre Infrastruktur Abonnement Infrastruktur Zimory.com Handelsplattform Dynamische Preisgestaltung * kostenlos bis zu einem bestimmten Kontingent, z. B. 5 GB oder 7 GB Anwendungen Grid-Computing hat seine Wurzeln in den escience Communitys und hat nie wirklich viel kommerzielle Aufmerksamkeit erfahren. Grids werden hauptsächlich auf den Gebieten der Physik, Biologie und für andere rechenintensive Anwendungen in der Forschung eingesetzt. Die Tatsache, dass Grid-Netzwerke durch kleine Gruppen von spezialisierten Experten gefördert werden, impliziert, dass es nie die Notwendigkeit für eine Weiterentwicklung und Anpassung des Grid-Konzepts gegeben hat, um es für betriebliche und kommerzielle Communitys nutzbar und attraktiv zu machen. Grid-Netzwerken in der Praxis fehlen rudimentäre Komponenten, die unvermeidlich für die Anwendbarkeit in realen Geschäftsszenarien sind, wie bspw. umfassende Service-Level-Management- Konzepte, Service-Level-Verhandlungen, Überwachung und Durchsetzung, Komponenten für die marktbasierte Zuweisung von Grid-Ressourcen, dynamische Preisgestaltung und finanzielle Kompensationsmechanismen. Aktuelle Trends im Bereich des Cloud-Computings legen ein starkes Bestreben dar, diese Lücken zu schließen und bestehende Konzepte und Technologien in der Geschäftswelt zu etablieren. Folglich motivieren diese Trends Unternehmen, innovative Geschäftsmodelle für verschiedene Aspekte des Cloud-Computings zu berücksichtigen. Um ein besseres Verständnis und eine gemeinsame Konzeption zu erhalten, entwickelten wir das Cloud Business Model Framework (Abb. 1), welches eine hierarchische Klassifikation der verschiedenen Geschäftsmodelle und einiger bekannter Vertreter innerhalb der Cloud darstellt. 3.1 A Cloud Business Model Framework Das Cloud Business Model Framework (CBMF) ist im Wesentlichen analog zu den technischen Schichten in Cloud- Realisierungen in drei Ebenen unterteilt. Diese sind die Infrastruktur-Schicht, die Platform-as-a-Service-Schicht und die Anwendungsschicht. Infrastrukturen in der Cloud Die Infrastruktur-Schicht umfasst Geschäftsmodelle, die sich auf die Bereitstellung von Enabler-Technologien als grundlegende Komponenten für Cloud-Computing- Ökosysteme 1 konzentrieren. Wir unterscheiden zwei Gruppen von Infrastruktur-Geschäftsmodellen: Die Bereitstellung von Speichermöglichkeiten und die Bereitstellung von Rechenleistung. Zum Beispiel bietet Amazon Dienste auf Basis seiner Infrastruktur als einen Computing- Dienst (EC2, ec2/) und einen Speicherungsdienst (S3, an. Bisher basieren Preisgestaltungsmodelle meist auf Pay-per-Use-Verfahren oder Abonnements. In den meisten Fällen sind Cloud- Unter der Bezeichnung Cloud-Computing- Ökosysteme verstehen wir die fruchtbare Interaktion und konkurrierende Zusammenarbeit (Coopetition) zwischen allen Akteuren, die verschiedene Geschäftsmodelle im Rahmen des Cloud-Computings realisieren. 458 WIRTSCHAFTSINFORMATIK

7 Computing-Infrastrukturen in einer Cluster-ähnlichen Struktur organisiert, um den Einsatz von Virtualisierungstechnologien zu erleichtern. Anbieter, die reine Ressourcen-Dienste anbieten, wie RightScale (http://www.rightscale.com/), bereichern häufig ihr Angebot durch Mehrwertdienste für die Verwaltung der zugrunde liegenden Hardware (z. B. Skalierung, Migration), die über Web-Frontends zugänglich sind. Plattformen in der Cloud Diese Schicht stellt Plattform-Lösungen aufbauend auf der Infrastruktur einer Cloud dar, die Mehrwertdienste (Platform-as-a- Service) aus technischer und unternehmerischer Sicht anbietet. Wir unterscheiden zwischen Entwicklungsplattformen und betrieblichen Plattformen. Entwicklungsplattformen ermöglichen es Entwicklern, Anwendungen zu programmieren und ihren Code in die Cloud hochzuladen, in der die Anwendung zugänglich ist und webbasiert ausgeführt werden kann. Entwickler müssen sich nicht um Themen wie die Skalierbarkeit der Systeme kümmern, wenn die Nutzung der Anwendungen ansteigt. Prominente Beispiele sind Morph Labs (http://www.mor.ph/) und die Google App Engine (http://appengine. google.com/), die Plattformen für den Einsatz und die Verwaltung von Grails, Ruby on Rails und Java-Anwendungen in der Cloud anbieten. Ein weiteres Beispiel ist BungeeLabs, das eine Plattform bietet, die Funktionalität für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus einer Webanwendung von der Entwicklung bis zur produktiven Versorgung bietet (http://www. bungeelabs.com/platform/). Betriebliche Plattformen wie Salesforce (http://www. salesforce.com/platform/) mit seiner Programmiersprache Apex und Microsoft mit seiner Geschäftsplattform xrm (das sich immer noch in einer Entwicklungsphase befindet) gewinnen ebenfalls stark an Aufmerksamkeit und ermöglichen die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung maßgeschneiderter Geschäftsanwendungen in der Cloud. Anwendungen in der Cloud Die Anwendungsschicht ist diejenige, die die meisten Menschen von Cloud-Computing kennen lernen, da es sich hier um die eigentliche Schnittstelle für den Kunden handelt. Anwendungen werden durch die Cloud ausgeliefert, um die für den Anwender nicht sichtbare Plattform- und Infrastrukturebene darunter zu unterstützen. Wir unterscheiden zwischen Softwareas-a-Service (SaaS)-Anwendungen und die Bereitstellung von einfachen Web-on- Demand-Services. Die bekanntesten Beispiele im SaaS-Bereich sind Google Apps mit einem breiten Sortiment von Office- Anwendungen wie Textverarbeitung und Tabellenkalkulation sowie - und Kalenderanwendungen, die vollständig über einen Webbrowser zugänglich sind (http://www.google.com/a/). Ein Beispiel aus dem B2B-Bereich ist SAP, das seine serviceorientierte Geschäftslösung BusinessByDesign über das Internet für eine monatliche Gebühr pro Benutzer anbietet (http://www.sap.com/solutions/sme/ businessbydesign/index.epx). Im Bereich der On-Demand-Bereitstellung von Webservices sind Xignite (http://www. xignite.com) und StrikeIron (http://www. strikeiron.com) etablierte Beispiele, die Webservices in einer Cloud auf einer Payper-Use-Basis bereitstellen. 3.2 Cloud-Computing-Angebote Derzeit beobachten wir eine steigende Zahl der Angebote von On-Demand-Internetdiensten. Prominente Dienstleister wie Amazon, Google, SUN, IBM, Oracle, Salesforce etc. erweitern ihre Computing- Infrastrukturen und Plattformen zu einem zentralen Element für die Bereitstellung von Spitzendiensten für Computerberechnungen, Speicherung, Datenbanken und Anwendungen. Anwendungsdienste könnten , Office-Anwendungen, Finanzdienste, Video-, Audio- und Datenverarbeitung sein. In unserer Analyse haben wir mehr als 70 Anbieter von so genannten Cloud- Services betrachtet und eine ausgewählte Anzahl davon in Tab. 2 zusammengefasst. Tab. 2 gibt einen Überblick über die Anbieter, ihre angebotenen Dienstarten, die ausgewählten Preismodelle sowie eine Zuordnung zu einem Konzept des vorgeschlagenen Frameworks. Die angebotenen Dienste sind kategorisiert in die Diensttypen Infrastruktur, Speicherung, Datenbank, Geschäftsprozessmanagement, Handelsplattform, Abrechnung, Buchhaltung, , Datenaustausch, Datenverarbeitung und Web Services. Das am häufigsten verwendete Preismodell der dargestellten Dienstanbieter ist Pay-per-Use, bei dem der Nutzer einen statischen Preis für eine genutzte Einheit zahlt. Häufig wird hier pro Stunde, GB, CPU-Stunden o. ä. abgerechnet. Die Payper-Use-Preisgestaltung ist ein einfaches Verfahren, bei dem die Einheiten (oder Zeiteinheiten) mit festgesetzten Preisen verbunden werden. Dieses einfache Konzept wird häufig für Produkte (Dienste) genutzt, bei denen Preisverhandlungen durch Massenproduktion und umfangreiche Lieferungen nicht praktikabel eingesetzt werden können (Wurman 2001; Bitran u. Caldentey 2003). Eine ähnliche, aber unterschiedliche Preisgestaltung ist das Abonnementverfahren, bei dem der Nutzer die Verwendung einer voraus gewählten Kombination von Serviceeinheiten zu einem festgelegten Preis und einem größeren Zeitrahmen, in der Regel monatlich oder jährlich, abonniert (einen Vertrag unterzeichnet). Die Dominanz der genannten Preismodelle lässt sich durch die Präferenzen der Nutzer begründen, die häufig einfache Preismodelle (wie Pay-per-Use oder Abonnement) bevorzugen, in denen die Gebühren statisch sind. Die Gründe dafür könnten die Einfachheit des Verständnisses und der Abrechnung, die klare Grundlage für die Berechnung, aber auch psychologische Gründe, wie z. B. Überschätzung der Nutzung und die Vermeidung von gelegentlichen großen Rechnungsbeträgen sein, auch wenn die festgelegte Gebühr im Laufe der Zeit mehr kostet (Fishburn u. Odlyzko 1999). Dynamische Preisgestaltung (auch variable Preisgestaltung genannt) ist ein Preismodell, bei dem der Zielpreis für den Dienst als Ergebnis von dynamischem Angebot und Nachfrage festgelegt wird, z. B. mit Hilfe von Auktionen oder Verhandlungen. Das Preismodell wird in der Regel für die Berechnung differenzierter und hochwertiger Artikel angewendet. Auktionen sind Standardmechanismen für die Durchführung von Aggregationen von Angebot und Nachfrage (Wurman 2001). Lai (2005) zeigt, dass die Marktmechanismen, die eine dynamische Preispolitik umsetzen, eine wirtschaftlich effiziente Zuteilung und bessere Preise der differenzierten hochwertigen Dienste erzielen können. In einem Markt, in dem Cloud-Anbieter mit knappen Ressourcen und somit einer hohen Nachfrage umgehen müssen, hängt die Zuweisung von Kapazitäten von der Kundenwahl, -klassifizierung und entsprechenden Preismodellen ab. Geschäfts- und Entscheidungskonzepte wie im Ertragsmanagement ebnen WIRTSCHAFTSINFORMATIK

8 den Weg für eine erfolgreiche Anwendung eines bekannten Entscheidungsframeworks für Cloud-Anbieter. Eine genaue Auswahl der Verbraucher wird höhere Erträge erzielen (Anandasivam u. Premm 2009). 4 Schlussfolgerungen und neue Forschungsrichtungen Clouds und die damit verbundenen Computing-Paradigmen und -Konzepte wie Grid-Computing, Utility-Computing oder Voluntary-Computing wurden in der Wissenschaft und der Industrie kontrovers diskutiert. Dieser Beitrag konzentriert sich auf eine klare Abgrenzung zwischen Cloud- und Grid-Computing, indem ein Kriterienkatalog identifiziert und beide Paradigmen verglichen wurden. Um Geschäftsmodelle für Cloud-Computing vorzuschlagen, die die Nachhaltigkeit dieser Systeme gewährleisten, wurde das Cloud Business Model Framework vorgestellt, das auf den drei Schichten Infrastruktur, Plattformen und Anwendungen in Clouds besteht. Mehrere Anbieter wurden anhand ihrer Dienste und Preismodelle auf Basis dieses Frameworks analysiert und kategorisiert. Im Folgenden wird dieser Beitrag neue Forschungsbereiche im Umfeld von Cloud-Computing erörtern. Diese Fragen lassen zukünftig sowohl für technische als auch für ökonomische Themen viel Raum, um den Anforderungen von Diensten in den Clouds gerecht zu werden und die Cloud-Vision zu realisieren. 4.1 Anwendungsdomänen In diesem Abschnitt werden einige typische Anwendungsgebiete genannt: Heute sind Server mit hoher Leistungsfähigkeit in fast in allen Branchen erforderlich. Amazon bietet verschiedene Arten von Betriebssystemen mit vorkonfigurierten Einstellungen (die so genannte Amazon Machine Instance oder AMI) für den sofortigen Einsatz auf der Infrastructureas-a-Service-Ebene (IAAS). Zum Beispiel betreibt die Harvard Medical School eine AMI mit einer kundenspezifischen Oracle-Database für Gentests. Die Virtualisierungstechnologie ermöglicht Amazon, eine große Anzahl von spezifischen VMs vorzukonfigurieren. Amazon profitiert durch das Angebot dieser vorkonfigurierten Maschinen für eine breite Palette von Kunden, um unterschiedliche Bedürfnisse zu befriedigen. Darüber hinaus ist die Nutzung von IAAS für die Ausführung von Tests großer IT-Systeme wie bspw. ERP-Systeme (oder deren Module) oder der anderen komplexen Planungssysteme sehr effektiv. Anstatt die Kapazitäten für alle verschiedenen Testzwecke in einem Unternehmen aufrecht zu erhalten, ist der dynamische Einkauf/ die Beschaffung von Ressourcen offensichtlich viel kostengünstiger und technisch flexibler. Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich besteht in allen interaktiven Webanwendungen für eine wachsende Zahl von Kunden, insbesondere dann, wenn die Zahl sich zu jeder (unvorhersehbaren) Zeit erhöhen könnte. IAAS bietet eine skalierbare Technologie zur Unterstützung aller Arten dieser Szenarien. 4.2 Cloud-API Um die einfache Nutzung von Cloud- Systemen und die Migration von Anwendungen zwischen den Clouds von verschiedenen Anbietern zu ermöglichen, wird die Notwendigkeit für eine standardisierte Cloud-API entstehen. Während erste Ansätze zwar bereits existieren (z. B. Enomaly RESTful API, https://enomalism. svn.sourceforge.net/svnroot/enomalism/ enomalism_rest_api.pdf), gibt es keine allgemeingültige API- oder Cloud-Referenzimplementierung, auf die Programmierer zurückgreifen können. Zu diesem Zeitpunkt könnte es noch zu früh für eine solche Referenzimplementierung sein. Es könnte von Vorteil sein, mehrere konkurrierende Architekturen und Konzepte zu haben, um in der Lage zu sein, Best Practices auszuwählen. Allerdings wird auf lange Sicht ein Standard benötigt, um die Vision der Clouds Wirklichkeit werden zu lassen. Jedoch wird erwartet, dass sich der Cloud-Markt auf wenige große Akteure mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Zielsegmenten konsolidieren wird. Bis dahin werden Cloud-Anbieter versuchen, ihre Kunden und Marktanteile mit proprietären Schnittstellen zu halten. 4.3 Geschäftsmodelle Clouds benötigen zudem neue Geschäftsmodelle, insbesondere in Hinblick auf die Lizenzierung von Software. Dies ist bereits zu einem Problem im Bereich der Grids geworden. Aktuelle Lizenzen sind an einen einzelnen Benutzer oder eine physische Maschine gebunden. Allerdings muss es auch einen Schritt in Richtung nutzungsbasierter Lizenzen, Sanktionen und die Preisgestaltung (Becker et al. 2008) im Sinne von Utility-Computing geben, um die effiziente gemeinsame Nutzung von Ressourcen und Softwarelizenzen zu ermöglichen. Softwarehändler müssen realisieren, dass Clouds insbesondere die Einführung von Software-as-a-Service- Modellen ermöglichen und antreiben. 4.4 Preisgestaltung für komplexe Services Eine enorme Steigerung der Service- Angebote vor allem im Bereich des Cloud- Computings sowie das Entstehen von Enabler-Technologien für anspruchsvolle Servicezusammensetzung und Ad-hoc- Erstellung von situativen Anwendungen sind zu beobachten. Diese Ansätze erregten im betrieblichen Kontext Aufmerksamkeit, da sie die Flexibilität steigern, Fixkosten senken und damit schließlich Lock-in-Situationen beseitigen. Ein kommerzieller Erfolg kann nur durch die Entwicklung adäquater Preismodelle erreicht werden, die eine effiziente Art und Weise zur Verteilung und Wertung zusammengesetzter Services fördern. Blau et al. (2008) stellen eine mehrdimensionale Beschaffungsauktion für zusammengesetzte Services vor. Sie präsentieren ein Modell für wertschaffende Servicenetzwerke, die auf der Struktur eines Graphen basieren. Der Auktionsmechanismus weist einen Pfad durch dieses Netzwerk, das einen technisch machbaren zusammengesetzten Service widerspiegelt, der auf den Geboten des Serviceproviders basiert und Preis und Konfiguration ihrer Angebote beinhaltet. Die Gestaltung des Mechanismus schafft einen Anreiz für die Teilnehmer, ihre wahre Bewertung für ihr Serviceangebot sowie seine wahre Konfiguration aufzuzeigen. 4.5 Der Long Tail der Clouds Der Hype um Cloud-Computing begleitet die Software-as-a-Service(SaaS)-Welle. Services, die auf Cloud-Infrastrukturen aufbauen, ermöglichen es Softwareanbietern, Produkte zu niedrigeren Kosten und gleichzeitig mit einem höheren Grad der Individualisierung anzubieten. Dieser sogenannte Long Tail entfernt sich vom Massenmarkt und konzentriert sich auf 460 WIRTSCHAFTSINFORMATIK

9 viele Nischenmärkte (Anderson 2008). Cloud-Computing ermöglicht den Zugriff auf große Rechenzentren für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die sie verwenden können, um einzigartige Services auf umfassenden Ressourcen anzubieten. Allerdings erfordert der Verkauf von wenigen einzigartigen Diensten ein durchgängiges Verständnis des Portfoliomanagements. Im Gegensatz zum Massenmanagement benötigt die Long-Tail-Strategie eine kontinuierliche Verbesserung und Veränderung der derzeit angebotenen Produkte. Sowohl die wissenschaftlichen Gestaltungsmethoden als auch die analytischen Instrumente müssen entwickelt und auf Dienste in den Clouds angewendet werden, um die spezifischen Merkmale der Cloud-Umgebung zu identifizieren. Ein interdisziplinärer Ansatz, der Mikroökonomie, technische Machbarkeit und Geschäftsmodelle berücksichtigt, wird einen Einblick in diese komplexe Interaktion geben (Weinhardt et al. 2003). 4.6 Sicherheit und Vertrauen Ein weiterer entscheidender Punkt für die spätere Akzeptanz von Cloud-Technologien in wirtschaftlichen Branchen ist die Sicherheit kritischer Daten sowohl in Bezug auf den Transfer als auch auf deren Speicherung. Große Unternehmen werden nicht bereit sein, das Cloud-Konzept zu unterstützen, solange es nicht mehr Transparenz bei der geographischen Lage der gespeicherten Daten und deren Schutz gibt (Henschen 2008). Gründe dafür sind ausländische Gesetze, die möglicherweise fremden Regierungen den Zugriff auf diese Daten erlauben würden, oder inländische Versicherungsverträge, die die Speicherung der Daten nur in bestimmten Regionen benötigen. Aber die zu diesem Zweck benötigte Transparenz würde in gewisser Weise der Idee des Cloud-Computings selbst widersprechen und es bleibt abzuwarten, wie die großen Cloud-Anbieter dieses Anliegen in Angriff nehmen werden. Zusammenfassung / Abstract Christof Weinhardt, Arun Anandasivam, Benjamin Blau, Nikolay Borissov, Thomas Meinl, Wibke Michalk, Jochen Stößer Cloud-Computing Eine Abgrenzung, Geschäftsmodelle und Forschungsgebiete In letzter Zeit hat ein neues Rechen- und Architekturparadigma Einzug gehalten, das sogenannte Cloud-Computing. Es wird mindestens so umfangreich beworben wie Grid- Computing wenige Jahre zuvor, was u. a. zahlreiche Diskussionen über die Abgrenzung zwischen Grid- und Cloud-Computing angeregt hat. Der erste Beitrag dieses Artikels ist deshalb die eingehende Diskussion der verschiedenen Charakteristika von jeweils Grid- und Cloud-Computing. Diese technische Abgrenzung ermöglicht eine fundierte Diskussion der Geschäftschancen des Cloud-Computing-Paradigmas. In diesem Artikel wird hierzu zunächst ein Framework für Geschäftsmodelle in Clouds aufgestellt. Anschließend werden aktuelle Cloud-Angebote besprochen und in das Framework eingereiht. Zum Schluss spricht dieser Artikel Herausforderungen und erfolgversprechende Forschungsgebiete an, die adressiert und bewältigt werden müssen, damit die Vision von Clouds erfolgreich umgesetzt werden kann. Schlüsselwörter: Cloud-Computing, Grid-Computing, Geschäftsmodelle, Forschungsgebiete Cloud Computing A Classification, Business Models, and Research Directions Lately, a new computing paradigm has emerged: Cloud Computing. It seems to be promoted as heavily as the Grid was a few years ago, causing broad discussions on the differences between Grid and Cloud Computing. The first contribution of this paper is thus a detailed discussion about the different characteristics of Grid Computing and Cloud Computing. This technical classification allows for a well-founded discussion of the business opportunities of the Cloud Computing paradigm. To this end, this paper first presents a business model framework for Clouds. It subsequently reviews and classifies current Cloud offerings in the light of this framework. Finally, this paper discusses challenges that have to be mastered in order to make the Cloud vision come true and points to promising areas for future research. Keywords: Cloud computing, Grid computing, Business models, Research directions Literatur Anandasivam A, Premm M (2009) Bid price control and dynamic pricing in clouds. In: 17 th European conference on information systems (ECIS 2009), Verona Anderson C (2008) The long tail. Hyperion, New York Becker M, Borissov N, Deora V, Rana O, Neumann WIRTSCHAFTSINFORMATIK

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