Google Cloud Next ‘18 – Kubernetes, Serverless und Machine Learning in einer hybriden Welt

  • Kubernetes wird für Unternehmen auf ein neues Level gehoben: On-Premise, Kommerzielle Unternehmensanwendungen im Google Cloud Platform Marketplace, neue Analysefähigkeiten und Managementfunktionalität mit Istio und Stackdriver
  • Standard Machine Learning wird immer einfacher Nutzbar: Mit AutoML lassen sich beispielsweise Bilder oder Texte analysieren ohne eine einzige Codezeile
  • Serverless setzt seine Evolution fort und bekommt von Google, Pivotal, IBM, Red Hat und SAP eine Anreicherung von Containern

Letztes Jahr versprach uns Google, dass Cloud Computing seine Evolution nun in größeren Sprüngen fortsetzen wird und wir an der Schwelle hin zu einer neuen Art des Cloud Computing stehen. Verglichen wurde dieser Wandel mit dem Übergang vom klassischen Nokia Mobiltelefon hin zum Smartphone. Doch was ist davon zu halten und kann die Google Cloud Next 2018 diese Entwicklung bestätigen? Wenn wir Urs Hölzle (VP of Engineering bei Google) glauben schenken dürfen, dann haben sich die Kosten für Server in den Jahren 2005 bis 2015 um 15 Prozent verringert. Hingegen haben sich die Ausgaben für die Administration im selben Zeitraum um 83 Prozent gesteigert. An die erste Entwicklung für die Hardwarekosten kann man sicherlich einen Haken dran machen. Doch warum sollten die Kosten für die Administration so gestiegen sein? Nun betrachten wir dies einmal aus der nüchternen Unternehmensbrille. Wir haben die bestehenden Server im eigenen Unternehmen, seien es nun komplette Rechenzentren oder einzelne Server. Diese existieren auch weiterhin. Doch hinzu kommen eine odere mehrere Cloud-Plattformen, welche sich in den Jahren in der Komplexität schon beinahe exponentiell weiterentwickeln. Diese neue administrative Leistung sollte in der Regel höchst automatisiert erfolgen, um hier möglichst wenig Aufwand zu haben. Doch in der Realität ist dieser Schritt hin zu einem Administrator 2.0, der nur noch programmiert, noch ein weiter Weg. Denn die bestehenden Anwendungslandschaften erlauben es nicht hier neben der Migration auf neue Deployment-Modelle auch gleichzeitig noch alle Anwendungen zu automatisieren. Hinzu kommt, dass jeder Anbieter von Cloud-Computing-Plattformen auf unterschiedliche Art und Weise administriert werden muss. Somit ist der Aufwand auf Seiten der Administration deutlich gestiegen. Um also in Zeiten von Multi- und Hybrid-Cloud die Komplexität runterzubekommen, muss eine neue Abstraktionsebene eingezogen werden. Dies ist durch die Container und Kubernetes möglich geworden. Die Bedeutung von Kubernetes und Docker Containern ist immens in unseren Zeiten. Und dennoch ist es immer noch nicht einfach ein Kubernetes Cluster auf Enterprise Niveau aufzusetzen und zu betreiben. Die Spreu trennt sich vom Weizen bei den höher gelegenen Diensten.

Kubernetes zieht ins Rechenzentrum ein

Google ist als Erfinder von Kubernetes hier klar im Vorteil und im Lead. Auf der Google Cloud Next ‘18 hat Google hier mit neuen Ankündigungen daher auch nicht gespart. Für alle, die immer noch Blech haben und dieses auch weiterhin betreiben wollen, aber sich auch die gleichen Entwicklungs- und Betriebskonzepte für Cloud und On-Premise wünschen, bietet Google Kubernetes (GKE) nun auch für die On-Premise Welt an. Administriert, Orchestriert und gemanagt wird dies übergreifend aus dem Cloud-Portal heraus. Damit ist die nahtlose hybride Kombination möglich. Zusätzlich wurde Stackdriver, die Google Monitoring und Logging Lösung, um einige Fähigkeiten für Kubernetes angereichert, beispielsweise eine Visualisierung der Deployments. Doch mit Kubernetes ist die Reise noch nicht zu Ende: Mit neu Angekündigten Google Cloud Services Platform gibt es nun eine Sammlung von Diensten, welche die Nutzung von Cloud auch im hybriden Umfeld deutlich vereinfachen soll. Klar im Fokus steht hier natürlich Kubernetes, doch auch die Kontrollwerkzeuge, eine CI-Engine und ein stark erweitertes Serverless Framework kommen in diese Toolbox hinzu.

Serverless wird reichhaltiger

Google hat ebenso wie bei Kubernetes auch deutlich in Serverless Technologien investiert. Mit dem gemeinsamen Projekt Knative von Google, SAP, Pivotal, Red Hat und IBM ist es möglich Serverless-Applikationen auf Kubernetes und Istio zu betreiben. Das Open Source Projekt erweitert dabei die  Containerorchestrierung in Kubernetes mit Middleware-Komponenten. Diese umfassen derzeit:

  • Build-Orchestrierung von der Quelle zum Container
  • Management und Auslieferung von Events
  • Serving

Auch dieses Projekt ist sowohl im Cloud als auch im On-Premise Umfeld einsetzbar. Doch auch der eigene Serverless Function-as-a-Service Dienst bekam ein Upgrade. Die Google Cloud-Funktionen stellen nun viele eingebaute Bibliotheken bereit, eingebaute Cloud-Dependencies, und Umgebungsvariablen. Damit ist das Paket deutlich umfangreicher geworden und die Versionen der Programmiersprachen wurden mit denen der Google App Engine angeglichen. Mit der Serverless Technologie startet Google damit den Aufbau eines Serverless Ökosystems für Entwickler.

Machine Learning for Dummies

So würde wohl das Buch heißen, wenn man noch viel schreiben müsste zu den AutoML Ankündigungen von Google. Doch dies ist eigentlich nicht notwendig. Denn diese Produkte erlauben es den Anwendern Machine Learning Aufgaben ohne Programmierung durchführen zu lassen. Mit AutoML Vision sollen sich einfache Klassifizierungen für Bilder entwickeln lassen können. Dabei werden die Modelle lediglich mit zehn Bildern pro Typ/Label in das Modell gefüttert. Das Training kann dann gestartet werden. Nach kurzer Zeit ist das Modell trainiert und kann mit einer erstaunlich hohen Korrektheit (in der Demo 96 Prozent und mehr) neue Daten klassifizieren. Man darf also sehr gespannt sein auf den Livegang dieser Dienste, denn mit AutoML für NLP, Translation und Vision sind dann viele Machine Learning Aufgaben schnell und einfach zu erledigen und viele Entwickler dürften hier ein sehr hohen Mehrwert für die eigenen Anwendungen bekommen.   

Fazit

Fakt ist, dass Unternehmen gut daran tun, die Abstraktion für die Nutzung von Cloud Diensten unterschiedlicher Hersteller oder auch nur eines Herstellers möglichst weit oben zu definieren, damit der administrative Aufwand, die Effizienz in der Ressourcennutzung und die Kosten auf einem optimalen Wert für die Nutzung zusteuern. Google investiert hier viel, damit die Unternehmen diesen Schritt auch hinbekommen und die Nutzung in der On-Premise und Cloud Welt möglichst homogen wird. Dies ist für viele Unternehmen, welche sich viel mit neuen Workloads beschäftigen oder die Modernisierung der Kernsysteme im Fokus haben sicherlich ein sehr wichtiger Schritt. Für alle anderen Applikationen sieht es damit jedoch schlecht aus. Hier bleibt es beim aufwendigen Lift- und Shift-Ansatz. Für diese traditionellen Workloads gab es mit der Einführung eines neuen Plug-ins für den VMware vRealize Orchestrator und den NetApp Cloud Volumes zwei Ankündigungen, die in diesen Fällen Abhilfe schaffen sollen. Damit setzt Google weiterhin sehr stark auf den Hybrid-Cloud-Ansatz hinkt jedoch gerade bei der Verlagerung von klassischen Workloads in die Cloud der Konkurrenz hinterher. Hier fehlt es noch an Transferprozessen und Dienstleistungspartnern, welche diese Projekte mit den Kunden durchführen können. Dennoch gehört damit die Google Cloud Plattform auf jede Shortlist bei der Evaluierung von Anbietern im Zuge einer Hybrid oder Multi Cloud Strategie. Unternehmen sollten daher prüfen in welchen Szenarien der Einsatz von Google sinnvoll ist und welche Workloads auf der Plattform betrieben werden sollten. Es war ein spannender Auftakt der Google Next 2018 und man kann gespannt sein, was die nächsten Tage noch bringen werden.