Amazon Web Services (AWS)

Der Cloud-Anbieter für Ihre digitale Transformationsstrategie
Jan Wiesemann
Architect

Amazon Web Services (AWS) bietet Kunden einen bedarfsgerechten Zugang zu Servern, Speichern und Netzwerken in der Cloud. AWS ist ein kompletter Self-Service, bei dem Sie nur für die Ressourcen zahlen, die Sie benötigen und nutzen. Mit AWS müssen Sie nicht Tage, Wochen oder gar Monate warten, bis die Investition genehmigt, beschafft und die Infrastruktur bereitgestellt ist.

CubeServ hat seine gesamte eigene Infrastruktur in die AWS verschoben: Wir konzentrieren uns auf die richtigen Aufgaben und wissen, worauf bei Cloudprojekten zu achten ist. Unsere Erfahrungen haben wir genutzt und ein Beraterteam von AWS zertifizieren  lassen. Unsere Kompetenz schlägt sich auch in unserem Partnerstatus nieder und wird von unseren Kunden wertgeschätzt.

Jeden Tag entdecken wir Möglichkeiten, die Systemlandschaft um weitere Komponenten zu erweitern:

Bei all den Möglichkeiten und Ideen ist es anfangs oft nicht klar, benötigen wir sie für eine Woche, ein Jahr oder dauerhaft. Häufig ist die Nutzung dieser Instanzen nicht konstant. Amazon Web Services (AWS) bietet hier die notwendige Flexibilität.

SAP Analytics Cloud und SAP Data Warehouse Cloud werden von SAP auf Wunsch auch in der AWS betrieben. So können Sie Datentransferkosten und Performance gezielt verbessern.

Um die AWS-Infrastruktur geordnet in die bestehende Systemlandschaft einzufügen, bedarf es einiger vorbereitender Schritte. Wir empfehlen, Ihre Business Analytics-Strategie weiterzuentwickeln. Gerne unterstützen wir Sie hierbei. Kontaktieren Sie uns, um ein massgeschneidertes Angebot zu erhalten.

Amazon Web Services bietet über 100 verschiedene Services. Diese hier vorzustellen, sprengt den Rahmen.

Drei Szenarien möchten wir Ihnen hier beispielhaft vorstellen:

  1. Data-Science-Toolbox: Sagemaker Notebook in Kombination mit S3 (Daten günstig mit integrierten Data-Life-Cycle zentral speichern)
    und CodeCommit (privates GIT-Verzeichnis: Code dauerhaft und zentral speichern):
    Data Science Projekte benötigen typischerweise initial Wochen oder Monate. In dieser Zeit werden die Daten analysiert und aufbereitet und verschiedene Algorithmen getestet. Daten und Algorithmen bilden eine Einheit. Daher hat man für erfolgreiche Data Sience Projekte einen separaten Datenbestand, die zwar initial häufig aus bestehenden Datenbanken stammen, jedoch dann unabhängig von der Quelle bearbeitet werden müssen. Der S3-Objektstore ist hierfür aufgrund seiner Kostenstruktur und der Verfügbarkeit ideal. Das Jupyter-Notebook bietet aufgrund seiner Isolierung von der produktiven Umgebung – plus seiner individuellen Erweiterung um weitere Pakete – die agile Entwicklungsumgebung. Ein privates (je Unternehmen) GIT-Verzeichnis rundet mit der zentralen Code-Versionierung das Set Up ab.
  2. Data-Lake-Integration mit der serverless Datenbank Athena:
    Wir müssen wohl damit leben, dass die Daten an unterschiedlichen Orten im Unternehmen gespeichert werden. Eine vollständige Integration an einen Ort ist für die meisten Unternehmen nicht bezahlbar und würde den Entwicklungsprozess für neue Daten zusätzlich ausbremsen. Insoweit ist die Integration der verschiedenen Datenspeicher essentiell für ein erfolgreiches Analytics und ein zentrales Element der Business Analytics Platform. Amazon Athena ist ein interaktiver Abfrageservice, der die Analyse von Daten in Amazon S3 mit Standard-SQL. Athena ist serverlos, d.h. es muss keine Infrastruktur verwaltet werden, und Sie zahlen nur für die Abfragen, die Sie ausführen. Athena lässt sich als Datenquelle in die SAP Data Warehouse Cloud integrieren und so Data Lake (AWS S3) und SAP Enterprise Data Model (BW/4HANA / BW on Hana sowie S/4 HANA (Core Data Service) bzw. SAP HANA nahtlos auswerten.
  3. Einfaches Dashboarding mit QuickSight:
    Mit QuickSight können Sie interaktive Dashboards erstellen und veröffentlichen.
    Sie können Dashboards in Ihre Anwendungen einbetten und Ihren Kunden leistungsstarke Self-Service-Analysen zur Verfügung stellen. QuickSight skaliert problemlos auf Zehntausende von Benutzern, ohne dass Software installiert, Server bereitgestellt oder eine Infrastruktur verwaltet werden muss.

Lassen Sie uns zusammensitzen und Ihre Use Cases besprechen!

Es gibt verschiedene Gründe seine SAP Systeme in die Cloud zu migrieren: Flexibilität, Sicherheit, Konzentration auf den eigenen USP waren für die CubeServ Gruppe massgeblich, all unsere Systeme in die AWS zu migrieren.

Konkreter Anlass waren fehlende eigene Experten. Gemeinsam mit der Unterstützung von AWS und den richtigen Partnern ist uns der Schritt mit rd. 50 Systemen in 100 Tagen gelungen. Nach nunmehr mehr als einem Jahr produktivem Betrieb können wir jedem Kunden diesen Schritt empfehlen.

Die hohe Standardisierung der AWS-Lösungen bieten den besten Schutz für die verschiedensten Angriffe auf die IT-Infrastruktur. Beim Design konkreter Lösungen empfehlen wir, das „AWS Well-Architected Framework“ zu nutzen.

Das Well-Architected Framework enthält eine Reihe allgemeiner Designprinzipien, die ein gutes Design in der Cloud erleichtern:

Hören Sie auf, Ihren Kapazitätsbedarf zu erraten: Wenn Sie bei der Bereitstellung eines Workloads eine falsche Kapazitätsentscheidung treffen, kann es passieren, dass Sie auf teuren, ungenutzten Ressourcen sitzen bleiben oder mit Leistungseinbußen aufgrund begrenzter Kapazität zu kämpfen haben. Mit Cloud Computing können Sie diese Probleme eliminieren. Sie können so viel oder so wenig Kapazität nutzen, wie Sie benötigen und die Kapazität automatisch erhöhen oder verringern.

Testen Sie Systeme im Produktionsmassstab: In der Cloud können Sie bei Bedarf eine Testumgebung im Produktionsmassstab erstellen, Ihre Tests abschließen und die Ressourcen dann außer Betrieb nehmen. Da Sie nur für die Testumgebung zahlen, wenn sie läuft, können Sie Ihre Live-Umgebung zu einem Bruchteil der Kosten simulieren, die bei Tests vor Ort anfallen würden.

Automatisieren Sie, um Architekturexperimente zu erleichtern: Durch Automatisierung können Sie Ihre Workloads kostengünstig erstellen und replizieren und den Aufwand für manuelle Arbeiten vermeiden. Sie können Änderungen an Ihrer Automatisierung nachverfolgen, die Auswirkungen überprüfen und bei Bedarf zu früheren Parametern zurückkehren.

Ermöglichen Sie evolutionäre Architekturen: In einer traditionellen Umgebung werden Architekturentscheidungen oft als statische, einmalige Ereignisse implementiert, mit einigen wenigen Hauptversionen eines Systems während seiner Lebensdauer. Da sich ein Unternehmen und sein Kontext ständig weiterentwickeln, können diese anfänglichen Entscheidungen die Fähigkeit des Systems beeinträchtigen, sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen. In der Cloud wird durch die Möglichkeit, bei Bedarf zu automatisieren und zu testen, das Risiko von Auswirkungen durch Designänderungen verringert. Auf diese Weise können Systeme im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden, so dass Unternehmen die Vorteile von Innovationen als Standardverfahren nutzen können.

Verbessern Sie ihre Leistung durch Spieltage: Testen Sie die Leistung Ihrer Architektur und Prozesse, indem Sie regelmäßig Spieltage einplanen, um Ereignisse in der Produktion zu simulieren. Auf diese Weise können Sie erkennen, wo Verbesserungen möglich sind und Sie können zeitgleich organisatorische Erfahrungen im Umgang mit Ereignissen sammeln.

Kunden wie Moderna oder Zalando haben ihre Systeme bereits in die AWS gebracht und berichten über ihre Erfahrungen.

Oder wünschen Sie ein vollständig verwaltetes SAP S/4HANA-System? Beschleunigen Sie Ihre ERP-Umstellung und reduzieren Sie gleichzeitig die Kosten und die Komplexität der Wartung mit RISE mit SAP auf AWS.

Starten Sie Ihren eigenen Weg in die AWS mit CubeServ und seinen Partnern!

Mit PeoplePlan ermöglichen wir es Ihnen, Personalkostenplanung in Echtzeit durchzuführen. Die gesamte Personalkostenplanung ist nach den Prinzipien des Well-Architected-Frameworks aufgebaut. Alle fünf Säulen („Operational Excellence“, „Sicherheit“, „Zuverlässigkeit“, „Leistung und Effizienz“ und „Kostenoptimierung“) wurden von Beginn an bei der Entwicklung dieser SaaS-Lösung berücksichtigt. Das gute Feedback unserer Kunden bestätigt diesen Weg.

Mehr erfahren: PeoplePlan.eu

Wir präferieren Standardsoftware, wo immer wir es können. Fehlende Funktionen, unterschiedliche Vorstellungen über die Nutzererfahrung oder auch überzogene Lizenzforderungen machen es notwendig, Standardsoftware mit eigenen Applikationen zu ergänzen.

Ein typisches Szenario ist die Eingabe von Kennzahlen (z.B. Forecast von Absatzkennzahlen durch zehntausende Aussendienstmitarbeiter) oder die Pflege von Stammdaten.
Wir helfen täglich Kunden, die mit solchen Szenarien konfrontiert sind. Kontaktieren Sie uns, um über Ihre Anforderungen zu sprechen.

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Roland J. Merz

Passionate about Business Intelligence, Finance and Controlling processes. Senior Executive with over 30 years experience in Asia and DACH Region whereof over 20 years experience in the Business Intelligence area. My goals working with you: To inspire and thrill people - To focus - To create growth for both my clients and my firm.