Cloud Service

Flexibilität, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz - Wir unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer Anforderungen mit modernen Cloud Lösungen.

Unternehmensdaten skalierbar machen

Cloud Lösungen setzen Unternehmen in die Lage, Projekte innerhalb von Minuten anstelle von Tagen oder Wochen zu starten. Mit wenigen Klicks können sowohl kleine Umgebungen für einen Prototypen, als auch extrem komplexe Umgebungen bereitgestellt werden. Die Umgebungen passen sich durch Ihre Skalierbarkeit stets Ihrem Anspruch und Ihrem Bedarf an, so dass ein kostenoptimierter Betrieb ermöglicht wird.

Unsere Dienstleistungen

Cloud Strategie

Anhand Ihrer IT-Landschaft empfehlen wir Ihnen den für Sie passenden Cloudanbieter

Migration in die Cloud

Wir bringen Ihre bestehenden Lösungen in die Cloud

Innovationen in der Cloud

Wir entwickeln neue Lösungen von Grund auf in der Cloud mit Ihnen

Cloud Management

Wir stellen sicher, das Ihre Cloud Lösung zu Ihrem Projekt und Ihrem Wachstum passt

Implementierung

Wir setzen Ihre Anforderungen für Sie und mit Ihnen um

Vorteile von Cloud Computing

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen wird durch die Möglichkeiten des Cloud Computing nachhaltig beschleunigt, vereinfacht und effizienter gestaltet. Cloud-Dienste ermöglichen es ohne große Anfangsinvestitionen, eigene aufwendige Serverlandschaften oder Infrastrukturen, Dienste zu entwickeln und bereitzustellen und mit dem Erfolg dieser Dienste gemeinsam zu wachsen.

Skalierung

Ein wesentlicher Vorteil einer professionellen Cloud Umgebung ist ihre Anpassungsfähigkeit und elastische Skalierung. Je nach Last und Bedarf an Rechenleistung können unterschiedliche Ressourcen an unterschiedlichen Standorten dazu genommen und wieder abgewählt werden.

Produktivität

Der Betrieb und das Einrichten eines lokalen Rechenzentrums gehen mit einem erheblichen administrativen Aufwand einher. Hardware muss beschafft werden, eingerichtet werden, Software aufgespielt und aktualisiert werden. Dieser Aufwand entfällt bei der Nutzung moderner Cloud Lösungen.

Leistungsfähigkeit

Die Anschaffung, der Aufbau und die Weiterentwicklung eines unternehmenseigenen Rechenzentrums ist mit immensen Kosten verbunden und verlangt daher eine mittelfristige Planung des eigenen IT-Bedarfs.

Zuverlässigkeit & Sicherheit

Ausfallsicherheit, Datenredundanz und Sicherheit vor fremden Zugriff sind wesentliche Kriterien, wenn geschäftskritische Daten und Prozesse über eine IT-Lösung abgebildet werden, bzw. auf dieser gespeichert werden.

Unkomplizierter Einstieg und stufenweise Erweiterung

Unabhängig von den spezifischen Anforderungen, die Sie an Ihre Cloud-Lösung haben, kann Ihre Lösung schrittweise mit Ihren Anforderungen skalieren. Somit kann Ihre Cloud-Lösung flexibel wachsen und sich anpassen, wenn sich Ihre Bedürfnisse verändern.

Anforderung: Eine effiziente Reporting Lösung, ohne dabei einen erheblichen Zeitaufwand investieren zu müssen.

Beispiel: Power BI Reports, die Daten aus wenigen Dateien integrieren und Analysen und Informationen intuitiv dem Reportkonsumenten zur Verfügung stehen sollen.

Lösung: Aufbau eines Azure Data Lake als sicherer Datenspeicher, auf das ein Analysesystem aufsetzen kann

Anforderung: Mehrere Reports, wie in Szenario #1 beschrieben, die auf eine oder mehrere Datenquelle(n) zugreifen

Lösung: Ergänzend zum Azure Data Lake wird in diesem Szenario als zweite Stufe eine Business Schicht implementiert, die das Datenmodell zentralisiert. Zusätzlich zur effizienten Nutzung des Azure Data Lake als sicheren Datenspeicher für das Analysesystem, werden redundante Entwicklungen minimiert und die Wartbarkeit optimiert.

Anforderung: Mehrere heterogene Datenquellen müssen angebunden werden (können).

Beispiel: Ein Analysesystem, das auf verschiedene, relationale Datenbanken, Dateien oder Social Media Quellen zugreifen soll.

Lösung: Implementierung und Modellierung eines Lake- oder Datawarehouses und einer Business Schicht, um eine konsistente, optimierte und zentralisierte Datenhaltung zu ermöglichen.

Anforderung: Weitere, verschiedene Datenquellen sollen integriert werden, darunter relationale Datenquellen, IoT-Geräte oder Streaming-Plattformen. Diese Datenquellen sollen in die Lösung eingebunden werden, um sowohl große Datenmengen zu verarbeiten als auch zusätzliche Aktivitäten wie Prognosen, Data Science oder andere Machine Learning Zwecke zu unterstützen.

Lösung: Das Szenario#3 bildet die Basis, um das Analyse System in Richtung Echtzeitdaten und Data Science zu komplettieren. Es werden Daten in Echtzeit in den Analysen und Dashboards angezeigt, Machine Learning Modelle erstellt, um Planungs- und Vorhersage Szenarien zu entwickeln, Bild- und Medienanalysen durchzuführen und andere professionelle verlässliche KI Szenarien zu bedienen.