Wer Cloud-Datenbanken nutzen möchte, muss zunächst einige grundlegende Dinge überlegen. Zu klären ist etwa, welche Sicherheitsmassnahmen implementiert werden sollen und wie sich die Wirtschaftlichkeit optimieren lässt. Der Datenmanagement-Spezialist NetApp hat fünf Best Practices erarbeitet.

Passende Implementierungsform ermitteln: Nutzer haben zwei Optionen. Die erste ist der Platform-as-a-Service-Ansatz (PaaS). In diesem Fall wird die Datenbank vom Cloud-Service-Provider als gemanagter Service bezogen. Der Anbieter übernimmt alle damit verbundenen Aufgaben. Er stellt die Hard- und Software bereit, garantiert im Rahmen von Service Level Agreements (SLAs) eine bestimmte Dienstgüte und führt Aktualisierungen der Datenbank-Software durch.

Kein klassisches DBaaS-Angebot ist demgegenüber das Infrastructure-as-a-Service-Modell (IaaS). In diesem Fall nutzt der Anwender die Server und Storage-Systeme eines Cloud-Service-Providers, um darauf seine eigene Datenbank zu platzieren.

Verfügbarkeit und Business Continuity sicherstellen: Provider bieten in der Regel eine Verfügbarkeit von 99,99 Prozent oder mehr an. Höhere Werte lassen sich erreichen, wenn ein Unternehmen eine DBaaS-Infrastruktur auf mehrere Verfügbarkeitszonen (Availability Zones) in unterschiedlichen Regionen verteilt. Bei Ausfall der Hauptdatenbank springt eine Kopie in einer anderen Zone ein. Ausserdem stellen Provider wie AWS und Microsoft (Azure) Funktionen bereit wie die automatische Installation eines neuen Datenbank-Knotens, wenn der DBaaS-Dienst ausfällt. Allerdings lassen sich die Anbieter solche Services gut bezahlen. Ein Unternehmen sollte somit eine Kosten-Nutzen-Rechnung erstellen, in Verbindung mit einer Risikoabschätzung, welchen Schaden der Ausfall eines DBaaS-Angebots verursachen kann.

Sicherheitsfunktionen nutzen: Cloud-Datenbanken enthalten strategisch wichtige Daten und müssen entsprechend gegen Hacker-Angriffe und Datenverluste durch Bedienfehler abgesichert werden. Alle Service-Provider stellen dafür Mittel bereit, von Firewalls bis zur Verschlüsselung von Daten, auch auf dem Transport über Internetverbindungen. Hinzu kommen rollen­basierte Zugriffsregelungen. Anwender sind gut beraten, solche Sicherheitsservices in Anspruch zu nehmen, um Verstösse gegen Datenschutzbestimmungen, etwa der DSGVO, und Compliance-Regeln zu vermeiden.

Kosten und Leistung austarieren: Es liegt in der Natur von Datenbanken, dass ihr Volumen zunimmt. Die Digitalisierung und die zunehmende Nutzung des Internets der Dinge verstärken diese Tendenz. Das kann dazu führen, dass die Kosten für die Storage-Kapazitäten und die Datenbank-Instanz drastisch steigen. Ein Gegenmittel ist laut NetApp ein sogenanntes Data Tiering. Es verlagert Daten, die weniger häufig genutzt werden, in preisgünstigere Cloud-Speicher, etwa objektorientierte Amazon-S3-Instanzen. Um die Performance trotzdem zu gewährleisten, kommen blockbasierte Services wie etwa Amazon EBS oder Managed Disks zum Einsatz. Ein Kostenbeispiel: Microsoft veranschlagt für SSD-Premium-Datenträger mit 16 TByte Kapazität in der Zone Westeuropa rund 1670 Euro pro Monat.

Automatisierungsfunktionen verwenden: Wichtig ist zudem, Aufgaben zu automatisieren. Das gilt beispielsweise für das Anlegen und Verwalten von Datenbank-Instanzen, das Erstellen von Backups und das Performance-Monitoring. Die Cloud-Service-Provider stellen zu diesem Zweck Tools bereits, etwa AWS CLI Commands und Azure Automation. Asserdem sollten Anwender auf Runbooks zurückgreifen können, die Hilfestellung beim Automatisieren von Aufgaben geben. Auch für das Monitoring von Datenbanken in einer Cloud sind Automatisierungswerkzeuge vorhanden. Microsoft Azure etwa bietet die Möglichkeit, Azure-SQL-Datenbanken mithilfe von Intelligent Insights zu überwachen. Amazon Web Services stellt Amazon CloudWatch und Enhance Monitoring bereit.

Mittlerweile setzen die Cloud-Service-Provider zudem bei der Überwachung von Cloud-Services verstärkt auf Technologien wie Künstliche Intelligenz und Machine Learning.

Eine Monokultur in Bezug auf Datenbanken ist in Unternehmen kaum anzutreffen. Vielmehr setzen die meisten Anwender auf eine bunte Mischung aus SQL- und NoSQL-Lösungen, Cloud- und On-Premise-Varianten und Produkten unterschiedlicher Hersteller.

Lediglich rund 26 Prozent der Unternehmen haben nur eine Art von Datenbank im Einsatz. Knapp 39 Prozent verwenden zwei bis drei unterschiedliche Typen, 21 Prozent bis zu fünf Datenbanken. Der Rest kommt auf bis zu acht Systeme. Das ergab eine Befragung von Entwicklern, Datenbank-Managern und IT-Verantwortlichen durch Scalegrid, einen amerikanischen Anbieter von Database-as-a-Service-Lösungen.

Ein Unternehmen, das eine heterogene Datenbank-Welt in eine Cloud verlagern will, muss bei der Wahl eines Providers also sorgfältig vorgehen: Dieser sollte nicht nur selbst entwickelte Lösungen parat haben, sondern beispielsweise auch Open-Source-Databases unterstützen. Dazu gehören vor allem MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis und MariaDB.

Keine Überraschung ist, dass mehr als drei Viertel der Unternehmen, die mehrere Datenbank-Managementsysteme verwenden, parallel SQL- und NoSQL-Lösungen einsetzen. Relationale Datenbanken auf Basis von SQL eignen sich vor allem für die Verarbeitung strukturierter Daten. NoSQL-Versionen sind die bessere Wahl für unstrukturierte Informationsbestände. Nach Angaben von DataStax, einem Anbieter einer Datenmanagement-Plattform auf Grundlage der No­SQL-Datenbank Cassandra, eignet sich NoSQL speziell für Cloud-Anwendungen, Produktkataloge, das Tracking von Nutzeraktivitäten und Messaging-Anwendungen.

Noch ein Blick darauf, wo Unternehmen populäre Open-Source-Datenbanken wie MySQL oder MongoDB hosten: Fast die Hälfte (49,5 Prozent) bevorzugt (noch) eigene Rechenzentren, an die 14 Prozent setzen auf eine Hybrid-Cloud. Auf Public-Cloud-Umgebungen entfallen rund 37 Prozent der Implementierungen. Diese Resultate beissen sich nicht mit den Ergebnissen von Marktforschungsfirmen wie Gartner, die zwei Drittel der Datenbanken in der Cloud verorten. Denn die Daten von Scalegrid beziehen sich nur auf Open-Source-Lösungen. Neben diesen Open-Source-Anwendungen setzen Unternehmen herstellerspezifische Datenbanken ein, etwa von Oracle, AWS, Microsoft, IBM oder Google.