Nicht jeder Workload gehört in die Public Cloud. Regulierung, Latenz, Kosten — es gibt genug Gründe für On-Premise. Hybrid Cloud mit Kubernetes gibt uns die Flexibilität, Workloads dort zu betreiben, wo sie Sinn ergeben.
Warum Hybrid¶
- Regulierung: Sensible Daten müssen in der lokalen Gerichtsbarkeit bleiben
- Latenz: IoT Edge Processing benötigt niedrige Latenz
- Kosten: Konstante Workloads sind On-Premise günstiger
- Legacy: Einige Systeme sind nicht cloud-fähig
Kubernetes als Abstraktion¶
Kubernetes läuft identisch On-Premise und in der Cloud. Deployment-YAML ist dasselbe. Die Unterschiede liegen bei Storage, Networking und IAM — diese parametrisieren wir in Helm Values pro Umgebung.
Multi-Cluster-Management¶
Rancher als zentrale Management-Ebene. Ein Dashboard für den On-Premise-Cluster in Prag und den GKE-Cluster in Frankfurt. Zentrales RBAC, Monitoring, Logging.
Herausforderungen¶
Networking: VPN/IPsec-Tunnel zwischen On-Premise und Cloud. Latenz von 10-20ms. Problematisch für synchrone Cross-Cluster-Kommunikation — designen Sie Services so, dass sie keine Cross-Cluster-Sync-Aufrufe benötigen.
Datensynchronisation: Aktiv-Aktiv-Datenbanken über Cluster hinweg ist komplex. Wir lösen es mit Event-Driven-Architektur — Kafka MirrorMaker für Event-Replikation.
Hybrid ist eine pragmatische Wahl¶
All-in Cloud ist nicht immer realistisch. Hybrid Cloud mit Kubernetes bietet Flexibilität — und die Kubernetes-Abstraktion minimiert Vendor Lock-in.
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