Am besten geeignet für: Kostengünstige, skalierbare und flexible Datenverarbeitung, Speicherung und Vernetzung.

Eigenschaften:

- Pay-as-you-go-Preise: Zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie nutzen.

- Skalierbarkeit: Skalieren Sie Ihre Ressourcen ganz einfach je nach Bedarf.

- Flexibilität: Wählen Sie aus verschiedenen Betriebssystemen, Programmiersprachen und Tools.

- Zuverlässigkeit: Replizierte Daten über mehrere Regionen hinweg für hohe Verfügbarkeit.

- Sicherheit: Modernste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz Ihrer Daten.

Beispiele: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Alibaba Cloud.

2. Private Cloud:

Am besten geeignet für: Organisationen, die dedizierte Ressourcen sowie verbesserte Kontrolle und Sicherheit benötigen.

Eigenschaften:

- Dedizierte Ressourcen: Exklusive Nutzung von Hardware, Software und Netzwerkressourcen.

- Kontrolle: Vollständige Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur.

- Sicherheit: Erweiterte Sicherheitsmaßnahmen für sensible Daten.

- Skalierbarkeit: Skalierbarkeit innerhalb der Grenzen Ihrer privaten Cloud-Umgebung.

Beispiele: Lokale Rechenzentren, gehostete private Clouds (z. B. VMware vCloud Director), OpenStack-basierte private Clouds.

3. Hybride Cloud:

Am besten geeignet für: Organisationen, die eine Mischung aus Flexibilität in der öffentlichen Cloud und Kontrolle und Sicherheit in der privaten Cloud benötigen.

Eigenschaften:

- Kombinierte Skalierbarkeit: Nutzen Sie die Skalierbarkeit der Public Cloud für Spitzenlasten und die Kontrolle der Private Cloud für sensible Daten.

- Datenmobilität: Verschieben Sie Daten ganz einfach zwischen öffentlichen und privaten Clouds.

- Flexibilität: Wählen Sie für jede Arbeitslast die beste Cloud-Lösung.

- Kostenoptimierung: Nutzen Sie die Public Cloud für kostensensible Anwendungen und die Private Cloud für geschäftskritische Anwendungen.

Beispiele: AWS Outposts, Microsoft Azure Stack, Google Anthos, Oracle Cloud VMware Solution.

4. Multi-Cloud:

Am besten geeignet für: Organisationen, die eine Anbieterbindung vermeiden und die besten Dienste mehrerer Cloud-Anbieter nutzen möchten.

Eigenschaften:

- Herstellerunabhängigkeit: Nutzen Sie mehrere Cloud-Anbieter gleichzeitig für unterschiedliche Workloads.

- Erhöhte Zuverlässigkeit: Redundanz über mehrere Cloud-Anbieter hinweg reduziert das Risiko von Ausfallzeiten.

- Kostenoptimierung: Wählen Sie für jede Arbeitslast den kostengünstigsten Cloud-Anbieter aus.

- Flexibilität: Greifen Sie auf ein breiteres Spektrum an Diensten und Funktionen verschiedener Cloud-Anbieter zu.

Beispiele: Verwendung von AWS für die Datenverarbeitung, Azure für die Speicherung und GCP für maschinelles Lernen.

5. Serverloses Computing:

Am besten geeignet für: Schnelle Anwendungsentwicklung, ereignisgesteuerte Workloads und Kostenoptimierung.

Eigenschaften:

- Keine Serververwaltung: Der Cloud-Anbieter verwaltet die zugrunde liegenden Server, sodass sich Entwickler auf die Entwicklung von Anwendungen konzentrieren können.

- Pay-per-Use: Zahlen Sie nur für die Rechenzeit, die Sie nutzen.

- Skalierbarkeit: Automatische Skalierung zur Erfüllung der Nachfrage ohne manuelle Eingriffe.

- Ereignisgesteuert: Lösen Sie Funktionen basierend auf bestimmten Ereignissen aus (z. B. HTTP-Anfragen, Datenbankaktualisierungen).

Beispiele: AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, IBM Cloud Functions.

6. Containerisierung:

Am besten geeignet für: Einfache und portable Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen.

Eigenschaften:

- Isolierung: Container isolieren Anwendungen von der zugrunde liegenden Infrastruktur.

- Portabilität: Container können problemlos zwischen verschiedenen Umgebungen bewegt werden.

- Skalierbarkeit: Container können je nach Bedarf problemlos vergrößert oder verkleinert werden.

- Ressourceneffizienz: Container verbrauchen im Vergleich zu herkömmlichen virtuellen Maschinen weniger Ressourcen.

Beispiele: Docker, Kubernetes, Amazon Elastic Container Service (ECS), Azure Kubernetes Service (AKS), Google Kubernetes Engine (GKE).

7. Datenanalyse:

Am besten geeignet für: Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren großer Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Eigenschaften:

- Datenverarbeitung: Behandeln Sie große Datenmengen mit skalierbaren Datenverarbeitungs-Frameworks.

- Datenspeicherung: Speichern und verwalten Sie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten.

- Datenanalyse: Führen Sie komplexe Datenanalysen mit verschiedenen Tools und Sprachen durch.

- Datenvisualisierung: Erstellen Sie interaktive Visualisierungen, um Erkenntnisse und Trends zu präsentieren.

Beispiele: AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, IBM Cloud Analytics.

8. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML):

Am besten geeignet für: Erstellen Sie KI-gestützte Anwendungen, Vorhersagemodelle und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Eigenschaften:

- KI- und ML-Tools: Greifen Sie auf eine Reihe von KI- und ML-Tools und -Bibliotheken zu.

- Vorab trainierte Modelle: Nutzen Sie vorab trainierte KI-Modelle für verschiedene Aufgaben (z. B. Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache).

- Datenverarbeitung: Behandeln Sie große Datenmengen für Training und Inferenz.

- Modellbereitstellung: Stellen Sie trainierte Modelle in Produktionsumgebungen bereit.

Beispiele: AWS AI/ML-Dienste, Azure AI/ML-Dienste, Google Cloud AI/ML-Dienste, IBM Cloud AI/ML-Dienste.