Migration in die Cloud: Microservices maximal

Ein weltweit tätiges, deutsches Automobilunternehmen betreibt seine Microservice-Architektur bislang auf den eigenen Servern, also „On-Premises“. Die Kubernetes-basierte Umgebung hat dafür eine stabile Lösung geboten. Aber immer neue Anwendungen und eine wachsende Architektur erfordern den fortlaufenden Ausbau und die Wartung der IT-Infrastruktur. So treibt das Vor-Ort-Prinzip die Betriebskosten in die Höhe, bremst die Skalierung der Microservices und verhinderte eine flexible Anpassung der notwendigen Ressourcen je nach Auslastung. Eine alternative Lösung muss her. Sie soll die Kosten senken, etwa indem sie es ermöglicht, nur für die aktuell benötigte Serverkapazität zahlen zu müssen. Zudem soll die neue Lösung besser skalierbar sein.

In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden führen die Experten von NTT DATA eine um-fassende Prüfung der Unternehmens- und Anwendungsarchitektur durch. Auf Basis der Ergebnisse beschließt das gemeinsame Projektteam, zukünftig die Cloud-Plattform von Amazon Web Services (AWS) zu nutzen. Anschließend kümmern sich die DevOps-Spezialisten von NTT DATA um die Auswahl der erforderlichen AWS-Cloud-Technologien, die Definition der Migrations-Roadmap, das Aufsetzen der Infrastruktur (z.B. Cluster und Datenbanken), die Anpassung der Anwendungen zur Anbindung an die AWS-Ressourcen per SQS und S3 sowie um die Definition der CI/CD-Prozesse. Darüber hinaus richtet das Team via CloudWatch und Lambda wichtige Überwachungs- und Alarmfunktionen ein.

Durch den Umzug in die AWS-Cloud und die Beauftragung der Managed Services von NTT DATA wird das vorrangige Ziel einer Betriebskostensenkung für Server, Speicherplatz & Co schnell erreicht. So kann der Automobilhersteller seine Ausgaben in diesem Bereich gegenüber den lokalen Lastszenarien vor der Migration um insgesamt etwa 55 Prozent verringern. Zudem erfolgt eine Kostenreduktion durch schnellere Weiterentwicklung und Produktivsetzung von Funktionalitäten. Gleichzeitig ermöglicht die neue Umgebung eine schnelle Skalierung und sogar ein dynamisches Autoscaling auf Basis von ECS Fargate. Das alles mit einem Vielfachen der Rechenressourcen, die in der On-Premise-Umgebung zur Verfügung standen.