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Management Summary

Self-Service statt Ticketstau: Cloud-native Infrastrukturplattformen verkürzen die Bereitstellung von Services von Tagen auf Minuten und schaffen damit messbare Release-Geschwindigkeit.
Skalierung ohne linearen Personalaufbau: Zentrale Plattformsteuerung entkoppelt Cluster-Wachstum vom Bedarf an zusätzlichen Betriebsteams.
Security by Default: Einheitliche Policies für RBAC, Netzwerk, Images, Patches und Upgrades reduzieren Fehlkonfigurationen und vereinfachen Audits.
Plattform-Engineering zahlt auf Business-KPIs ein: Höhere Entwicklerproduktivität, bessere Teamleistung und effizienterer Betrieb machen den wirtschaftlichen Mehrwert nachvollziehbar.
Entscheidend ist die Nutzbarkeit: Erfolgreiche Plattformen kombinieren API-fähigen Self-Service, Blueprints und Multi-Cloud-/Edge-Fähigkeit über eine konsistente Steuerungsebene.

Die Veröffentlichung neuer Services in einer Produktionsumgebung erfordert traditionell zahlreiche Komponenten wie Cluster, Namespaces, Datenbanken, Ingress-Ressourcen, TLS-Zertifikate sowie CI-Runner mit entsprechenden Berechtigungen. Bisher stellte jede dieser Anforderungen eine separate Anfrage an ein spezialisiertes Team mit eigenen Warteschlangen dar, was in der Praxis zu tagelangem Stillstand führte.

Eine Cloud-native Infrastrukturplattform beendet diese Verzögerungen. Das System positioniert sich zwischen den Kubernetes-Clustern und den Teams und verwandelt diese Cluster sowie die darauf laufenden Dienste in etwas, das ein Anwendungsteam eigenständig nutzen kann.

Sebastian Scheele, CEO und Co-Gründer von Kubermatic beschreibt und analysiert die wirtschaftlichen Aspekte einer Cloud-nativen Infrastrukturplattform:

Sämtliche Komponenten werden zu Ressourcen, die Teams innerhalb weniger Minuten eigenständig über eine Schnittstelle oder ein dediziertes Portal anfordern. Weder Tickets noch Chat-Nachrichten oder zeitaufwändige Abstimmungen mit Administratoren sind erforderlich.

Praxisbeispiele belegen diesen Wandel eindrücklich: Interhyp, Deutschlands größter Makler für private Baufinanzierungen, verkürzte die Bereitstellungszeit von Microservices von zwei Tagen auf eine Stunde und veröffentlicht monatlich durchschnittlich 16 Microservices [1]. Spotify senkte den Zeitaufwand für neue Entwickler bis zum zehnten Pull-Request von 60 Tagen auf unter 20 Tage. Trade Me reduzierte die Zeitspanne bis zum ersten »Hello World« von drei Wochen auf einen einzigen Tag.

Entkopplung von Cluster-Anzahl und Personalwachstum

Ohne eine zentrale Plattform skalieren die Anzahl der Cluster und der Personalbedarf linear miteinander. Jeder zusätzliche Cluster erfordert dedizierte Zyklen für Upgrades, Zertifikatsrotationen sowie Konfigurationsanpassungen und bindet zusätzliche Fachkräfte. Hundert neue Cluster bedeuten folglich den Aufbau eines komplett neuen Teams.

SysEleven, ein Anbieter von IT-Infrastrukturdienstleistungen für Unternehmensumgebungen, beschreibt den Wandel: »Vor der Einführung von KKP skalierten Anwendungen zwar problemlos, doch das Personal hielt diesem Wachstum nicht stand, da wir für jeden zehnten Neukunden einen weiteren Ingenieur benötigten. Mit der Kubermatic Kubernetes Platform gelingt dem Unternehmen die erfolgreiche Transformation dieses Modells«, erklärt Simon Pearce, MetaKube Team Lead und Systems Architect bei SysEleven [2].

Standardisierte Sicherheit und Compliance

Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), Netzwerkrichtlinien, die Herkunft von Images, Patch-Frequenzen für CVEs sowie Upgrade-Vorgaben stellen ohne eine Plattform individuelle Aufgaben dar, die Teams nach tagesaktuellen Prioritäten umsetzen. Die Differenz zwischen optimal und mangelhaft konfigurierten Clustern bildet dabei den Hauptgrund für Sicherheitsvorfälle.

Eine Plattform definiert diese Parameter zentral und erzwingt deren globale Anwendung. Sämtliche Einheiten erhalten identische Basisvorlagen, während Auditoren eine einheitliche Dokumentation für die gesamte Infrastruktur erhalten. Das versehentliche Umgehen von Kontrollmechanismen wegen drohender Release-Termine entfällt vollständig.

Überlegenheit plattformgestützter Unternehmen

Der State of DevOps Report von Puppet befragte 438 Personen und integrierte eine Kontrollgruppe ohne Plattformteams [3]. Von den Unternehmen mit etabliertem Plattform-Engineering bewerteten 37 Prozent ihre Effizienz bei der Produktbereitstellung als sehr gut, während in der Kontrollgruppe lediglich 20 Prozent diesen Wert erreichten. Bei den IT-Betriebsressourcen betrugen die Werte 35 Prozent gegenüber 18 Prozent.

Die DORA-Studie 2024 erfasste rund 3.000 Fachkräfte in 104 Ländern [4]. Entwickler mit Zugriff auf interne Entwicklerplattformen arbeiten der Studie nach um acht Prozent produktiver, erzielen in Teams eine um zehn Prozent bessere Leistung und steigern die organisatorische Effizienz im Bereich Softwarebereitstellung und Betrieb um sechs Prozent.

Messbarkeit der Plattformeffektivität

Drei zentrale Indikatoren machen die Effektivität der Plattform messbar:

Die Zeitdauer, die ein neues Team benötigt, um die erste Änderung auszuliefern. Onboarding, Dokumentation und Self-Service fließen alle in diese eine Kennzahl ein, die für einen Entwickler genauso aussagekräftig ist wie für einen Finanzvorstand.

Die Zeitspanne zwischen einer Anfrage und einem einsatzbereiten Service. Diese lässt sich direkt aus dem Ticketsystem ablesen, durch den Vergleich des aktuellen Quartals mit der Phase vor der Plattform-Einführung.
Die freiwillige Akzeptanz bei den Teams. Diese zeigt, ob Teams die Plattform wegen ihrer Einfachheit oder aufgrund von Vorgaben nutzen.

Auswahlkriterien für eine Infrastrukturplattform

Die Bereitstellung muss zwingend als echter Self-Service erfolgen, da Ticket-Warteschlangen jede Automatisierung ausbremsen. Eine einheitliche Benutzeroberfläche über sämtliche Cluster und Cloud-Umgebungen hinweg verhindert Abhängigkeiten von spezifischen Teams, da kleine Teams in der Lage sein müssen, große Flotten zu verwalten.

Kubermatic Developer Platform erfüllt die ersten beiden Anforderungen. Plattformteams veröffentlichen Dienste über eine API, und Entwickler nutzen diese nach Bedarf. Blueprints bündeln einen aus mehreren Ressourcen bestehenden Dienst zu einer bestellbaren Einheit, sodass eine Datenbank mit bereits angehängten Backups, Geheimnissen und Netzwerkrichtlinien als einzelne Anfrage bereitgestellt wird. Die Plattform erfüllt auch die dritte Anforderung. Sie betreibt Cluster in lokalen Umgebungen, in der Public Cloud und am Edge über eine einzige Steuerungsebene, sodass die Bereitstellung bei 200 Clustern genauso schnell erfolgt wie bei 20 Clustern.

Entscheider, die noch weitere Argumente suchen, können den Kubernetes-ROI-Rechner nutzen, um die Infrastruktur- und Betriebsseite abzudecken [5]. Mit internen Entwickler-Kennzahlen wie den aktuellen Wartezeiten auf Datenbanken lässt sich der Finanzvorstand sicherlich überzeugen.

[1] https://www.kubermatic.com/customers/interhyp/

[2] https://www.kubermatic.com/customers/syseleven/

[3] https://www.puppet.com/sites/default/files/pdfs/report-puppet-sodor-2023-platform-engineering.pdf

[4] https://dora.dev/research/2024/dora-report/

[5] https://www.kubermatic.com/resources/kubernetes-roi/

FAQ

Was ist der zentrale wirtschaftliche Nutzen einer Cloud-nativen Infrastrukturplattform?
Sie reduziert Wartezeiten, standardisiert Bereitstellung und Betrieb und macht Infrastruktur für Entwicklungsteams als Self-Service verfügbar.

Warum ist Self-Service für Anwendungsteams so wichtig?
Weil Teams Cluster, Datenbanken, Zertifikate oder CI-Ressourcen ohne manuelle Übergaben anfordern können und dadurch Releases schneller produktiv werden.

Wie verbessert die Plattform Sicherheit und Compliance?
Zentrale Vorgaben für Zugriffe, Netzwerkrichtlinien, Images, Patches und Upgrades sorgen für konsistente Standards über alle Cluster hinweg.

Welche Kennzahlen zeigen den Erfolg der Plattform?
Relevant sind insbesondere Time-to-First-Change, Zeit von der Anfrage bis zum produktiven Service sowie die freiwillige Akzeptanz durch die Teams.

Worauf sollten Entscheider bei der Plattformauswahl achten?
Die Plattform sollte echten Self-Service, eine konsistente Benutzeroberfläche, API-first-Prozesse, wiederverwendbare Blueprints und Betrieb über Hybrid-, Multi-Cloud- und Edge-Umgebungen unterstützen.

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