Platform as a Service für Startups Herausforderungen und Handlungsempfehlungen

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1 Masterarbeit Platform as a Service für Startups Herausforderungen und Handlungsempfehlungen Themasteller: Prof. Dr. Ali Sunyaev Vorgelegt in der Masterprüfung im Studiengang Information Systems der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln von Jonas Schächter Köln, Oktober 2013

2 II Inhaltsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis... IV! Abbildungsverzeichnis... V! Tabellenverzeichnis... VI! 1.! Motivation des Forschungsvorhabens... 1! 2.! Grundlagen der Arbeit... 3! 2.1! Startup... 3! 2.1.1! Abgrenzung eines Startups... 3! 2.1.2! Lebenszyklus eines Startups... 5! 2.2! Platform as a Service... 8! 3.! Marktanalyse der PaaS-Anbieter... 17! 3.1! Marktübersicht... 17! 3.2! Geschäftsmodelle... 18! 3.3! Trends & Ausblick... 20! 4.! Forschungsmethodik... 22! 4.1! Forschungsdesign... 22! 4.1.1! Methodisches Vorgehen... 22! 4.1.2! Auswahl der Fälle... 25! 4.2! Datensammlung... 31! 4.2.1! Primäre und sekundäre Datenquellen... 31! 4.2.2! Interviewleitfaden... 33! 4.2.3! Erhebung und Dokumentation der Daten... 35! 4.3! Datenanalyse... 37! 4.3.1! Aufbau der Analyse... 37! 4.3.2! Ablauf der Analyse... 38! 5.! Herausforderungen und Handlungsempfehlungen... 42! 5.1! Übersicht der Ergebnisse... 42! 5.2! Details der Ergebnisse... 43! 6.! Schlussbetrachtung... 66! 6.1! Zusammenfassung... 66! 6.2! Kritische Würdigung und Limitierungen der Ergebnisse... 66! 6.3! Fazit und Ausblick... 68! Literaturverzeichnis... 70! Anhang A: Ausprägungstabelle der Eigenschaften... 82!

3 III Anhang B: Interviewleitfaden... 82! Anhang C: Daten der Interviews... 87! Anhang D: Auswahlkriterien der Fälle... 87! Anhang E: Dokumentation der Fälle... 88! Anhang F: Kodierungsschema... 99! Anhang G: Beschreibung der Kategorien... 99! Anhang H: Quellennachweis der Analyse ! Erklärung ! Einverständniserklärung für die Veröffentlichung und Weitergabe ! Lebenslauf !

4 IV Abkürzungsverzeichnis AWS B2B B2C BITKOM C2C CDN CIO CTO DNS EC2 GAE IaaS KMU NIST PaaS RDS S3 SaaS Amazon Web Services Business to Business Business to Customer Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.v. Customer to Customer Content Delivery Network Chief Information Officer Chief Technology Officer Domain Name Server Elastic Cloud Google App Engine Infrastructure as a Service Kleine und mittelgroße Unternehmen National Institute of Standards and Technology Platform as a Service Relational Database Service Simple Storage Service Software as a Service

5 V Abbildungsverzeichnis Abb. 2-1:! Lebenszyklusmodell eines Startups... 6! Abb. 2-2:! Stakeholder des Cloud Computing... 8! Abb. 2-3:! Bereitstellungsmodelle und Ebenen des Cloud Computing... 13! Abb. 4-1 :! Prozess zur Auswahl der Fälle... 28! Abb. 4-2 :! Ablauf der Datenerhebung und der Dokumentation... 36! Abb. 4-3 :! Ablauf und Ergebnisse des Analyseprozesses... 38!

6 VI Tabellenverzeichnis Tab. 2-1:! Charakteristiken und Ausprägung eines Startups... 5! Tab. 3-1:! Geschäftsmodelle der PaaS-Anbieter... 19! Tab. 4-1:! Eigenschaften der Fälle... 27! Tab. 4-2:! Ausprägungen der Eigenschaften der ausgewählten Startups... 30! Tab. 5-1:! Übersicht über die Ergebnisse der Analyse... 43!

7 1 1. Motivation des Forschungsvorhabens Aufgrund verschiedener spezieller Anforderungen von Startups, 1 ist das Cloud Computing Bereitstellungsmodell Platform as a Service (PaaS) für diese eine sehr attraktive Option. Das Modell bietet für Unternehmen von niedrigen Anfangsinvestitionen bis hin zu einer flexiblen Skalierung viele Vorteile. 2 Die Auswahl und Nutzung eines geeigneten PaaS-Dienstes stellt jedoch für viele Startups eine zentrale Herausforderung dar. Ein Nutzungsfehler oder eine Fehlentscheidung bei der Wahl des Anbieters insbesondere bedingt durch die hohe Anzahl von Anbietern oder durch den stark variierenden Funktionsumfang der Dienste kann bei Startups schnell zu Ineffizienzen und sogar zum Scheitern der gesamten Unternehmung führen. 3 Für Startups ist es daher erfolgskritisch und von großer Praxisrelevanz zu wissen, welche Herausforderungen im Rahmen der Auswahl und der Nutzung eines geeigneten Dienstes auf sie zukommen und wie diese gemeistert werden können. Dieser praktische Kontext und die hohe Bedeutung für Unternehmen motiviert die Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit: Welche konkreten Handlungsempfehlungen können für Startups, basierend auf Herausforderungen bei der Auswahl und der Nutzung von PaaS-Diensten, hergeleitet werden? Die Wissenschaft beschäftigt sich mit steigender Tendenz mit dem Thema PaaS. 4 Besonders der Bereich des Auswahlprozesses eines PaaS-Dienstleisters steht im Fokus. Dabei werden jedoch die Bedürfnisse der Startups nicht ausreichend berücksichtigt. 5 In anderen angrenzenden Bereichen wie der Technologie, der rechtlichen Angelegenheiten oder der Entwicklung werden nur sehr allgemeine und keine konkreten Empfehlungen abgegeben. 6 Die vorliegende Arbeit folgt der These, dass durch die Berücksichtigung unterschiedlicher Perspektiven die Aussagekraft der Handlungsempfehlungen erhöht wird. Daher wird die Forschungsfrage anhand einer Fallstudienanalyse mit einem Multi- 1 Vgl. Giessmann, Stanoevska (2012), S Vgl. Repschlaeger, Erek, Zarnekow (2013), S. 115 und Marston u. a. (2010), S Vgl. Walsh (2009), S Vgl. für die Unterstützung bei der Auswahl bei Cloud-Diensten im Allgemeinen Garg, Versteeg, Buyya (2013) sowie für PaaS-Dienste im speziellen Gissmann, Stanoevska (2012). 5 Vgl. Giessmann, Stanoevska (2012), S Vgl. Marston u. a. (2010), S

8 2 Case Ansatz analysiert und beantwortet. Bei diesem empirischen Vorgehen werden, basierend auf den Erfahrungen von elf Startups, die bestehenden Herausforderungen identifiziert und entsprechend konkrete Handlungsempfehlungen hergeleitet. Die vorliegende Arbeit möchte Startups bei dem Auswahlprozess, der Entwicklung, dem Betrieb, der Integration externer Dienste und der Skalierung von PaaS-Diensten unterstützen und kann dabei als Nachschlagewerk genutzt werden. Ziel ist es, Startups für die möglichen Herausforderungen zu sensibilisieren, konkrete Empfehlungen zur Lösung vorzuschlagen und somit Nutzungsfehler und Fehlentscheidungen zu minimieren. Die vorliegende Arbeit ist wie folgt aufgebaut: In Abschnitt 2. werden zunächst zentrale Begriffe wie PaaS und Startup abgegrenzt und erklärt. Anschließend analysiert Abschnitt 3. den PaaS-Markt, indem eine Marktübersicht erstellt wird und die unterschiedlichen Geschäftsmodelle beschrieben werden. In Abschnitt 4. wird die Forschungsmethodik der Arbeit erläutert. Die angewandte Methodik ist in Forschungsdesign, Datensammlung und Datenanalyse unterteilt und beschreibt die theoretischen Konstrukte sowie methodische und praktische Abläufe. Im anschließenden Abschnitt 5. werden alle identifizierten Herausforderungen und Handlungsempfehlungen systematisch dargestellt und ausführlich beschrieben. Die Arbeit endet mit der Reflektion der Ergebnisse, einem Fazit und einem Ausblick der Forschungslage.

9 3 2. Grundlagen der Arbeit In diesem Abschnitt werden die relevanten Grundlagen und Fachbegriffe der vorliegenden Arbeit erläutert. Es wird der Begriff Startup erklärt und eine Abgrenzung vorgenommen. Zur Beschreibung des Begriffs Plattform as a Service wird zusätzlich der Paradigmenwechsel hin zum Cloud Computing erläutert. 2.1 Startup In diesem Abschnitt wird der Begriff Startup erläutert sowie die einzelnen Stufen des Lebenszyklus für (Startup-)Unternehmen beschrieben Abgrenzung eines Startups Bei einem Startup handelt es sich grundsätzlich um ein junges Unternehmen aus den Bereichen Internet, Multimedia oder Telekommunikation. Für eine genauere Abgrenzung und Definition ist eine Charakterisierung des Begriffes notwendig, welche im Folgenden vorgestellt wird. Eine mögliche Charakterisierung von Startups basiert auf der Definition der Europäischen Kommission für kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU). Wenn ein Startup als ein kleines Unternehmen 7 angesehen wird, dann kann es anhand der Größe des Unternehmens (Anzahl der Mitarbeiter) und der Größe des Umsatzes abgegrenzt werden: 8 Mitarbeiterzahl ist kleiner als 50 Mitarbeiter. Umsatz beträgt weniger oder gleich zehn Millionen Euro pro Jahr. In anderen wissenschaftlichen Studien aus dem Startup-Bereich werden ähnliche Charakteristiken verwendet und basierend auf dem Common Sense erweitert: 9 Das Unternehmen wurde vor weniger als fünf Jahren gegründet. Das Unternehmen hat einen Umsatz von weniger als fünf Millionen Euro. Das Unternehmen hat nicht mehr als 50 Mitarbeiter. Die Kompetenz des Unternehmens basiert auf Informations- oder Kommunikations-Technologie. 7 Zwischen einem Mikro-Unternehmen (sehr klein) und einen kleinen Unternehmen wird nicht unterschieden. 8 Vgl. European Commission (2009), S Vgl. zu diesem Satz und folgender Aufzählung Repschlaeger, Erek, Zarnekow (2013), S. 117.

10 4 Diese Klassifizierung ist jedoch kritisch zu betrachten, da in anderen Regionen dieser Welt der Begriff KMU mit anderen Kennzahlen, aber auch anderen quantitativen Grenzen definiert wird. 10 So betrachtet z. B. Gablers Wirtschaftslexikon Startups aus einem anderen Blickwinkel: Es handelt sich bei einem Startup um ein junges, aber noch nicht etabliertes Unternehmen mit einer innovativen Geschäftsidee und einem geringen Startkapital bei der Gründung. 11 Daher ist ein Startup sehr früh zur Ausweitung der Geschäfte auf Risikokapital oder einen Börsengang angewiesen. Steve Blank, einer der Mitgründer des besonders bei Technologie-Startups beliebten Lean-Startup Ansatzes, beschreibt ein Startup wiederum als eine Organisation, welche auf der Suche nach wiederholbaren und skalierbaren Geschäftsmodellen ist. 12 Eric Ries, der Autor des Bestsellers The Lean Startup, beschreibt ein Startup als eine menschliche Institution, die dem Zweck dient, neue Produkte oder Dienstleistungen unter extremer Unsicherheit zu erstellen. 13 Paul Graham, ein erfolgreicher Inkubator und aktiver Autor aus der Startup-Szene, sieht Wachstum als zentrale Eigenschaft, auf der alle anderen Eigenschaften aufbauen und definiert somit ein Startup nur durch Wachstum. 14 Diese verschiedenen Ansätze zeigen die Breite der in der Theorie und Praxis verwendeten Definitionen auf. Es ist nicht der Anspruch dieser Arbeit, einen wissenschaftlichen Konsens über die unterschiedlichen Sichtweisen zu finden und eine allgemeingültige Definition für Startups zu erstellen. Für das Verständnis der Arbeit ist dennoch eine Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes sinnvoll, welche aus den oben genannten Definitionen und Beschreibungen abgeleitet wird (siehe Tabelle 2-1). In der vorliegenden Arbeit bezieht sich der Begriff Startup somit auf die hier aufgeführten Eigenschaften und Kennzahlen eines Unternehmens. Die in Tabelle 2-1 genannten Eigenschaften eines Startups dürfen jedoch nicht als obligatorisch angesehen werden. Dennoch sollte eine Mehrzahl dieser Ausprägungen auf ein Unternehmen (in Deutschland) zutreffen, damit es als Startup bezeichnet werden kann. Die dadurch entstandene Ungenauigkeit ist bewusst gewählt, da die so gesetzten Grenzen fließend 10 Vgl. OECD (2009), S Vgl. zu diesen und folgendem Satz Gablers Wirtschaftslexikon (o. J), S Vgl. Blank (2013), S Vgl. Ries (2011), S Vgl. Graham (2012), S. 1-2.

11 5 sind und eine holistische Betrachtung der Startup-Vielfalt ermöglicht wird. Einzig und allein die Charakteristik Neue Technologien muss aufgrund der Relevanz für diese Arbeit von allen Startups erfüllt werden. Charakteristik Ausprägungen Alter der Unternehmung Das Unternehmen ist nicht älter als fünf Jahre. Unternehmensgröße Finanzkennzahlen Wachstum Innovativität Skalierbarkeit Neue Technologien Das Unternehmen hat eine geringe Mitarbeiteranzahl. Es arbeiten nicht mehr als 50 Mitarbeiter in dem Unternehmen. Das Unternehmen macht im Jahr einen Umsatz von weniger als 50 Millionen Euro. Verglichen zum Branchendurchschnitt besitzt das Startup ein überdurchschnittliches Wachstum. Das Unternehmen produziert ein innovatives Gut. Das Geschäftsmodell des Unternehmens ist leicht skalierbar. Das Unternehmen zieht Vorteile, oder nutzt neuartige Informations- oder Kommunikationstechnologien. Tab. 2-1: Charakteristiken und Ausprägung eines Startups Lebenszyklus eines Startups Wird ein Unternehmen als Startup bezeichnet, hat es in jeder Phase der Unternehmensentwicklung unterschiedliche Herausforderungen und Bedürfnisse. Für den Vergleich von Startups sowie für ein besseres Verständnis von strategischen Entscheidungen dieser ist das Lebenszyklusmodell hilfreich. 15 Basierend auf dem Entwicklungs- und Wachstumsmodell von Greiner (1972) entwickelten Scott und Bruce (1987) ein Lebenszyklusmodell für Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU). 16 Das Modell beschreibt von der Gründung bis zum Reifestadium insgesamt fünf Phasen. Erweitert wird das Modell durch Lester u. a. (2003) anhand einer sechsten Phase dem Niedergang. 17 Das Lebenszyklusmodell dient als eine grobe Einteilung der Entwicklungsstadien von KMU. 18 Wie in Abschnitt erläutert, handelt es sich bei Startups i. d. R. um kleine Unternehmen. Daher wird das Lebenszyklusmodell in dieser Arbeit für Startups adaptiert. Abbildung 2-1 stellt die 15 Vgl. McAdam, McAdam (2008), S Vgl. zu diesem und dem folgendem Satz Scott, Bruce (1987), S und Greiner (1998), S. 1, 4, Vgl. Lester, Parnell, Carraher (2003), S Vgl. Beverland, Lockshin (2001), S. 354.

12 6 sechs Phasen des Lebenszyklusmodells in einem typischen Ablauf in Abhängigkeit von Zeit und Größe der Unternehmung dar: Abb. 2-1: Lebenszyklusmodell eines Startups Im Folgenden werden die einzelnen Phasen beschrieben und dabei auch die Herausforderungen bzw. die Bedürfnisse der einzelnen Phasen vorgestellt: Gründung In die erste Phase fällt die Gründung der Unternehmung mit all ihren administrativen Aufgaben. 19 Es herrscht aufgrund von Ressourcenknappheit eine geringe Arbeitsteilung 20 zwischen den meist wenigen Mitarbeiter. Das Ziel des Unternehmens ist es i. d. R. ein kommerzielles Produkt zu entwickeln und es auf einem bestimmten Markt zum Kauf anzubieten. Markteinführung In dieser Phase sind die Anzahl der Produkte sowie die Distributions-Kanäle des jungen Unternehmens noch limitiert. Gleichzeitig bildet sich eine formalere Organisationstruktur mit einer verstärkten Arbeitsteilung unter den Mitarbeitern. 21 Die Zukunft der Unternehmung ist noch sehr unsicher und finanzielle Mittel sind i. d. R. knapp Vgl. dieser und folgende zwei Sätze Scott, Bruce (1987), S Eine geringe Arbeitsteilung bedeutet eine geringe Spezialisierung der Mitarbeiter auf Unternehmensbereiche (Marketing, IT, Finanzen etc.). Hingegen bedeutet eine hohe Arbeitsteilung klare Verantwortungsgebiete einzelner Mitarbeiter. 21 Vgl. Miller, Friesen (1984), S Vgl. Scott, Bruce (1987), S. 49.

13 7 Wachstum Die Wachstumsphase zielt vor allem auf eine schnelle Umsatz-Steigerung ab und stellt Skalierungseffekte der Ressourcen in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie. 23 Die Firma ist zu dem Zeitpunkt meistens profitabel, aber generiert noch keinen oder kaum Gewinn für den Eigentümer, da (besonders) neue Mitarbeiter und Wachstumsinvestitionen mit dem Einkommen finanziert werden müssen. 24 Expansion Die Expansionsstufe beschreibt, wie das Unternehmen auf neuen Märkten aktiv wird und diese für sich zu erschließen versucht. 25 Hierarchische Strukturen nehmen zu und externe Manager treten dem Unternehmen bei. 26 Gleichzeitig entwickelt sich eine Controlling-Kultur im Unternehmen, und Entscheidungen werden dezentraler getroffen. Reifestadium In dieser Phase werden Firmen durchweg bürokratischer und das Interesse der Unternehmen verschiebt sich von der Entwicklung neuer Produkte hin zu einer Sicherung eigener Marktanteile. 27 Gleichzeitig legt das Unternehmen viel Wert auf ein gut funktionierendes Kontroll- und Planungssystem. 28 Niedergang Ein Niedergang der Unternehmung ist an jeder Stelle des Lebenszyklus möglich und muss nicht zwangsläufig als sechste Stufe eintreten. 29 Diese Phase tritt häufig ein, wenn der Marktanteil eines Unternehmens stark sinkt und sich die Profitabilität verringert. 30 Es können jedoch auch andere Gründe dazu führen, wie beispielsweise interne Machtkämpfe oder Veränderungen des Marktumfelds, der Umwelt oder der Finanzlage. 23 Vgl. Miller, Friesen (1984), S Vgl. Scott, Bruce (1987), S Vgl. Greiner (1998), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz Scott, Bruce (1987), S Vgl. Lester, Parnell, Carraher (2003), S Vgl. Miller, Friesen (1984), S Vgl. Lester, Parnell, Carraher (2003), S Vgl. zu diesem und den folgenden zwei Sätzen Miller, Friesen (1984), S

14 8 Diese Stufe trifft besonders häufig bei Startups ein, da nur wenige Unternehmen die ersten vier Jahre überstehen Platform as a Service Da es sich bei Platform as a Service (PaaS) um eines von drei Bereitstellungsmodellen des Cloud Computing handelt, ist eine Auseinandersetzung mit diesem Begriff zum genauen Verständnis von PaaS nötig. Deshalb folgt in diesem Kapitel zunächst eine Definition von Cloud Computing. Zusätzlich werden Charakteristiken beschrieben, die Stakeholder-Abhängigkeiten werden erklärt und Vorteile aber auch Risiken diskutiert. Anschließend erfolgt anhand der Architektur eine Unterscheidung der drei Bereitstellungsmodelle des Cloud Computing, um dann ausführlich auf PaaS einzugehen, Möglichkeiten und Forschungsbereiche zu nennen sowie eine Definition zu diskutieren. Cloud Computing Die hohe Nachfrage nach Rechenleistung und Speicherplatz sowie der technologische Fortschritt haben dafür gesorgt, dass Computer-Ressourcen preiswerter und leistungsstärker wurden. 32 Diese Entwicklung und zusätzliche Leistungssteigerungen bei Breitbandverbindungen haben die Entstehung des Cloud Computing ermöglicht, bei dem Ressourcen wie z. B. Rechenleistung, Speicher oder Software über das Internet per Abruf dem Kunden zur Verfügung gestellt werden. Diese Änderung stellt ein neues Paradigma dar, wie Ressourcen genutzt, produziert und verteilt werden können. 33 Abb. 2-2: Stakeholder des Cloud Computing 31 Vgl. Statistic Brain (2013), S. 1-3 und Blank (2013), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz Zhang, Cheng, Boutaba (2010), S Vgl. Giessmann, Stanoevska-Slabeva (2013), S. 32.

15 9 Um Cloud Computing besser zu verstehen, ist ein Blick auf die Abhängigkeit der Stakeholder (siehe Abbildung 2-2) notwendig: Auf der einen Seite steht der Anbieter, der eine Dienstleistung in Form von Ressourcen oder Software-Diensten bereitstellt. Diese Dienstleistung wird über das Netzwerk, i. d. R. durch das Internet, dem Nutzer angeboten. Der Nutzer (auf der anderen Seite) kann dann über das Netzwerk auf die Dienstleistungen zugreifen und diese benutzen. 34 Dabei darf der Nutzer nicht ausschließlich als Endkunde angesehen werden, da er oft auch Dienstleistungen nutzt, um diese anschließend weiteren Kunden (in veränderter Form) als Dienstleistung anzubieten. 35 Daher kann eine rekursive Abhängigkeit der Stakeholder bestehen. Neben den genannten Stakeholder-Gruppen gibt es noch eine Vielzahl anderer Gruppen, z. B. Netzwerkbetreiber oder Regierungsbehörden. Diese werden jedoch aufgrund der geringen Relevanz für das Thema dieser Arbeit nur am Rande berücksichtigt. Auch wenn die grundsätzliche Systematik des Cloud Computing schon viele Jahre unter anderen Schlagwörtern wie z. B. On-Demand Computing oder Grid Computing verwendet wurde, so wurde der Begriff selbst erst etwa 2007 durch eine Kooperation zwischen Google und IBM mit dem Programmnamen Blue Cloud geprägt. 36 Seitdem hat sich der Begriff der Cloud 37 bzw. des Cloud Computing durchgesetzt und die Systematik des Abrufens von Ressourcen über das Internet wird von Endkunden akzeptiert. 38 Wie der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.v. (BITKOM) in einer Studie veröffentlicht hat, wird der Umsatz der Cloud Dienste alleine in Deutschland von 1,4 Milliarden Euro im Jahr 2010 auf ein Umsatzvolumen von 8,4 Milliarden Euro im Jahr 2015 ansteigen. 39 Das bedeutet eine jährliche Steigerung um 48%. Dadurch werden geschätzte zehn Prozent aller IT-Ausgaben von Unternehmen in Zukunft auf das Cloud Computing entfallen. Neben einem zunehmenden wirtschaftlichen Interesse an dem Thema ist auch eine stark anwachsende Zahl an wissenschaftlichen Publikationen über Cloud Computing 34 Vgl. Marston u. a. (2010), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz Armbrust u. a. (2010), S Vgl. Jena, Mahanti (2011), S Unter Cloud wird ein abstrakter Ort verstanden, von dem die Ressourcen abgerufen werden können, während Cloud Computing im Folgenden genauer definiert wird. 38 Vgl. Armbrust u. a. (2010), S und Jena und Mahanti (2011), S. 1 und Zhuang u. a. (2010), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz BITKOM (2010), S. 1-2.

16 10 bemerkbar. 40 Dort gibt es unterschiedliche Ansätze, um Cloud Computing zu definieren. 41 Basierend auf einer Vielzahl von unterschiedlichen Definitionen hat das National Institute of Standards and Technology (NIST) eine eigene Definition für Cloud Computing entwickelt: Cloud computing is a model for enabling ubiquitous, convenient, ondemand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction. 42 Diese Definition bietet ein gutes Grundverständnis von Cloud Computing, wird aber durch den fehlenden Bezug auf die wirtschaftlichen Vorteile sowie die nicht genannten technologischen Besonderheiten von Marston u. a. (2010) kritisiert. 43 Durch eine zusätzliche Beschreibung von Charakteristiken des Cloud Computing erweitern Mell und Grace (2011) die Definition und helfen damit, das Cloud Computing trennschärfer von anderen Internet-Dienstleistungen abgrenzen zu können. 44 Diese Charakteristiken werden wie folgt beschrieben: Bedarfsgerechte Selbstversorgung: Kunden können bei Bedarf automatisch und ohne menschliche Interaktion mit dem Anbieter auf Ressourcen wie Server oder Speicher zugreifen. Netzwerkzugriff: Die Ressourcen sind über das Netzwerk, unabhängig vom Eingabegerät (z. B. Laptop, Smartphone), erreichbar. Ressourcenbündelung: Die virtuellen und physischen Ressourcen des Anbieters werden den Benutzern dynamisch, standortunabhängig und bedarfsabhängig zur Verfügung gestellt. Hohe Skalierbarkeit: Die Ressourcen können schnell und elastisch, teilweise automatisch, hoch und runter skaliert werden. Benutzer können diese Ressourcen zu jeder Zeit in nahezu unendlicher Größe hinzubuchen oder kündigen. 40 Vgl. Repschlaeger, Erek, Zarnekow (2013), S Vgl. Vaquero u. a. (2008), S Mell, Grance (2011), S Vgl. Marston u. a. (2010), S Vgl. zu diesem Satz und folgender Aufzählung Mell, Grance (2011), S. 2.

17 11 Verbrauchsabhängige Abrechnung: Die Nutzung der Ressourcen wird verbrauchsabhängig und transparent für alle Beteiligten abgerechnet. Ergänzt man die Definition des NIST durch diese Charakteristiken, so kann eine Abgrenzung zu anderen Hosting-Lösungen (z. B. Root-Server, Webhosting, Managed Hosting) vollzogen werden. Diese sich ergänzenden Definitionsansätze stellen daher das Grundverständnis von Cloud Computing in der vorliegenden Arbeit dar. Des Weiteren kann das Cloud Computing im Hinblick auf die Zugriffsform in Private (privat) und Public (öffentlich) Cloud eingeteilt werden: Unter Private Cloud versteht man die Bereitstellung und Verwaltung von Cloud Ressourcen intern für nur eine Organisation (z. B. ein Unternehmen oder eine Regierung), während der Begriff Public Cloud die Breitstellung der Ressourcen durch einen Anbieter über das Internet für mehrere Organisationen beschreibt. 45 Zusätzlich gibt es noch weitere hybride Zwischenformen. Diese Arbeit konzentriert sich auf den Bereich der Public Cloud. Cloud Computing bringt für Unternehmen viele Vorteile, aber auch einige Risiken mit sich. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen profitieren stark von Cloud Computing, da sie einen preiswerten Zugang zu moderner Soft- und Hardware erhalten. 46 Generell sind Unternehmen durch die bedarfsgerechte Abrechnung finanziell flexibler und somit besser für eine sich schnell ändernde Zukunft gewappnet. Gleichzeitig können sie Ideen kostengünstiger umsetzen, da keine hohen Vorabinvestitionen zur Anschaffung von Soft- und Hardware, für Personal zur Betreibung der Dienste oder zum Kauf von Wissen notwendig sind. 47 Cloud Computing unterstützt Unternehmen auch dadurch, dass grundlegende IT-Arbeiten ausgelagert werden und somit mehr interne Ressourcen für Innovationen und das Kerngeschäft eingesetzt werden können. 48 Ebenso profitieren auch große Unternehmen von Cloud Computing, da bei Bedarf die Rechenkapazität von rechenintensiven Prozessen ausgelagert werden kann, ohne sich langfristig IT-Ressourcen anschaffen zu müssen. 49 Neben den genannten Vorteilen des Cloud Computing gibt es auch Aspekte, die kritisch betrachtet werden müssen oder sogar ein Risiko für das Unternehmen darstellen. So ist 45 Vgl. zu diesem und folgendem Satz Marston u. a. (2010), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz BITKOM (2010), S Vgl. Armbrust u. a. (2010), S Vgl. Garg, Versteeg, Buyya (2013), S Vgl. Armbrust u. a. (2010), S. 53.

18 12 besonders die Datensicherheit für Firmen ein zentraler Kritikpunkt, weil Daten und Prozesse einem Dritten (dem Cloud Anbieter) anvertraut werden und somit die Kontrolle über die Daten und Prozesse abgegeben wird. 50 Ein weiterer wichtiger Kritikpunkt ist der Lock-In-Effekt durch den Anbieter, d. h. nicht alle Technologien des Anbieters sind standardisiert und ein Wechsel wird dadurch erschwert. 51 Auch die Frage nach der Verfügbarkeit der Dienste über das Netzwerk spricht einen Nachteil an, da bei einer Nichterreichbarkeit der Nutzer bestimmte Geschäftsprozesse möglicherweise nicht durchlaufen kann. Daher ist eine kritische Auseinandersetzung mit den Vor- und Nachteilen des Cloud Computing für Unternehmen notwendig, wenn diese überlegen, Cloud Computing zu nutzen, oder es bereits tun. 52 Bereitstellungsmodell Platform as a Service In der Wissenschaft wird die durch den Anbieter angebotene Dienstleistung des Cloud Computing anhand der Bereitstellungsmodelle Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) unterschieden. 53 IaaS bietet dem Nutzer die Möglichkeit, grundlegende Computerressourcen bereitgestellt zu bekommen. 54 Bei IaaS hat der Kunde Zugriff auf die Rechenleistung, Betriebssysteme, Speicher und teilweise auf Netzwerk-Komponenten. PaaS hingegen stellt dem Nutzer eine Entwicklungs-Umgebung 55 zur Verfügung und unterstützt ihn bei der Entwicklung und dem Hosting von Softwareanwendungen in der Cloud. 56 Der Nutzer hat keinen Zugriff auf die IaaS Komponenten, wohl aber auf technische (z. B. Skalierung, Datensicherung, Monitoring, Versionsverwaltung) sowie betriebswirtschaftliche (z. B. Bezahlungssystem, Kostengrenzen) Dienstleistungen und Schnittstellen, die zur 50 Vgl. Dillon, Wu, Chang (2010), S Vgl. Armbrust u. a. (2010), S Vgl. Marston u. a. (2010), S Vgl. Garg, Versteeg, Buyya (2013), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz Mell, Grance (2011), S Unter einer Umgebung wird ein abgeschlossener Bereich verstanden, in dem eine Softwareanwendung voll funktionsfähig ablaufen kann. Häufig sind drei Umgebungstypen vorzufinden: Entwicklungsumgebung (meist eine lokale Umgebung auf dem Computer des Entwicklers), Staging- Umgebung (eine Umgebung zum Test, die bereits auf einem Server läuft) und Live-Umgebung (eine Umgebung auf der das fertige Produkt aufgesetzt ist und auf die der Kunde Zugriff hat). 56 Vgl. Dillon, Wu, Chang (2010), S. 28.

19 13 Entwicklung von Softwareanwendungen benötigt werden. 57 Das Bereitstellungsmodell SaaS zielt auf den Endnutzer ab. 58 Dieser kann über das Netzwerk auf Softwareanwendungen zugreifen, die auf der Cloud Computing Infrastruktur gehostet werden und diese benutzen. Dabei hat der Nutzer kaum oder keinen Zugriff auf Einstellungen der zugrundeliegenden Software. Die drei Bereitstellungsmodelle können anhand der vier Architekturebenen des Cloud Computing Hardware, Infrastruktur, Plattform und Softwareanwendung hergeleitet werden. 59 Die Hardware-Ebene: Die Hardware verwaltet die physikalischen Ressourcen des Cloud Computing, wie Server, Router, Switches und das Kühlungssystem. Diese sind nur physisch in z. B. einem Rechenzentrum vorhanden und können somit nicht über das Netzwerk bereitgestellt werden. Auf der Infrastruktur-Ebene hingegen werden die physikalischen Ressourcen Speicher und Rechenleistung virtualisiert und zum Abruf bereitgestellt. Die Plattform-Ebene setzt auf die Infrastruktur-Ebene auf und enthält das Betriebssystem sowie die für die Softwareanwendungen notwendigen Frameworks. Abb. 2-3: Bereitstellungsmodelle und Ebenen des Cloud Computing Vgl. Weinhardt u. a. (2009), S. 396 und Mell, Grance (2011), S Vgl. zu diesem und den folgenden zwei Sätzen Mell, Grance (2011), S Vgl. zu diesem und folgendem Satz Zhang, Cheng, Boutaba (2010), S Vgl. Zhang, Cheng, Boutaba (2010), S. 9.

20 14 Die oberste Ebene, die Softwareanwendungs-Ebene, umfasst die eigentlichen Softwareanwendungen, die an den (End-)Nutzer gerichtet sind. Die Abbildung 2-3 stellt die Verbindung zwischen Bereitstellungsmodell und Architekturebene dar. Anhand der beschriebenen Definition und den Charakteristiken von Cloud Computing lässt sich PaaS von den anderen Bereitstellungsmodellen nicht hinreichend abgrenzen. Daher finden sich in der Wissenschaft zusätzliche Beschreibungen und Definitionen von PaaS, die den Fokus auf die Bereitstellung von Diensten, 61 auf das Betreiben eigener Anwendungen, 62 auf eine abstrakte Ebene basierend auf der Infrastruktur, 63 auf das Entwickeln, Testen und Betreiben 64 oder auf die Verwaltung des gesamten Softwarelebenszyklus 65 legen. 66 Aufgrund der unterschiedlichen Schwerpunkte der Beschreibungen und Definitionen wird PaaS in dieser Arbeit als eine Art Minimaldefinition (in Verbindung mit Cloud Computing) der obigen Ansätze verstanden: PaaS beschreibt eine Umgebung, auf der externe Entwickler ihre eigenen sowie komplementäre Softwareanwendungen entwickeln und betreiben können, ohne dabei die Verwaltung der darunter liegenden Ressourcen zu übernehmen. 67 Dennoch ist eine trennscharfe Unterteilung der Breitstellungsmodelle des Cloud Computing nicht möglich, da besonders bei IaaS und PaaS die Grenzen fließend sind. 68 Für Startups ist PaaS besonders attraktiv. Dies ist auf den hohen Grad der Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Flexibilität 69 und auf die geringeren Vorabinvestitionen zurückzuführen. 70 Generell können alle Unternehmen Software entwickeln und betreiben, ohne dabei die unterschiedlichen Umgebungen 71 mit viel Aufwand verwalten 61 Vgl. Lawton (2008), S Vgl. Vaquero u. a. (2008), S. 51 und Rodero-Merino u. a. (2012), S Vgl. Mell, Grance (2011), S. 2 und Zhang, Cheng, Boutaba (2010), S Vgl. Khalidi (2011), S. 31 und Rimal u. a. (2011), S Vgl. Subashini, Kavitha (2011), S Vgl. Giessmann, Stanoevska (2012), S Vgl. Khalidi (2011), S. 31 und Giessmann, Stanoevska (2012), S Vgl. Armbrust u. a. (2010), S Vgl. Repschlaeger, Erek, Zarnekow (2013), S Vgl. Garg, Versteeg, Buyya (2013), S Entwicklungsumgebung, Staging-Umgebung und Live-Umgebung.

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