• Global Cloud Index rechnet mit 14,1 Zetabyte Cloud-Traffic im Jahr 2020.
• Cloud-Migration treibt Wachstum voran / höhere Dichte von Workloads schafft Kapazitäten.
• Videostreaming verschiebt Workloads in Consumer-Bereiche.

Die Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung beschleunigen die Migration in Cloud-Architekturen und sorgen für rasantes Wachstum: Laut dem sechsten Cisco Global Cloud Index (2015-2020) [1] wird der cloudbasierte Datenverkehr von 3,9 Zetabyte (ZB) im Jahr 2015 auf 14,1 ZB im Jahr 2020 steigen und sich somit fast vervierfachen. Ein weiterer Grund für die Cloud-Migration ist die höhere Workload-Leistung. Ein Workload ist ein integrierter Softwareverbund aus Anwendung, Middleware, Datenbank und Betriebssystem, der eine bestimmte Berechnungsaufgabe durchführt.

Die Studie prognostiziert folgende Entwicklungen bis 2020:

Unternehmen:

• Bis 2020 werden Workloads von Unternehmen 72 Prozent (344,5 Millionen) der gesamten Arbeitslast im Rechenzentrum ausmachen, verglichen mit 79 Prozent (142,3 Millionen) im Jahr 2015 (2,4-faches Wachstum).
• 29 Prozent dieser Workloads werden für Computing benötigt, verglichen mit 28 Prozent im Jahr 2015, und
• 24 Prozent für Collaboration, verglichen mit 25 Prozent im Jahr 2015.
• Weitere 22 Prozent des gesamten Workloads werden von Datenbank/Analysen/Internet der Dinge (IoT) belegt, verglichen mit 20 Prozent im Jahr 2015.

Endverbraucher:

• Bis 2020 werden Consumer-Workloads 28 Prozent (134,3 Millionen) der gesamten Arbeitslast im Rechenzentrum ausmachen, verglichen mit 21 Prozent (38,6 Millionen) im Jahr 2015 (3,5-faches Wachstum).
• 34 Prozent dieser Consumer-Workloads werden für Videostreaming benötigt, verglichen mit 29 Prozent im Jahr 2015, und
• 24 Prozent für Social-Networking, im Vergleich zu 20 Prozent im Jahr 2015.
• Weitere 15 Prozent der gesamten Consumer-Workloads werden von Suchvorgängen belegt, im Vergleich zu 17 Prozent im Jahr 2015.

Traffic in Hyperscale-Rechenzentren verfünffacht sich bis 2020

Erstmals hat Cisco in dem Bericht auch den Einfluss der Hyperscale-Rechenzentren quantifiziert und analysiert. Ihre Anzahl wird demzufolge von 259 im Jahr 2015 auf 485 im Jahr 2020 steigen. Der Traffic über Hyperscale-Rechenzentren [2] wird sich voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren verfünffachen. Bis 2020 werden diese Infrastrukturen für 47 Prozent aller in Rechenzentren installierten Server und 53 Prozent des gesamten Rechenzentrum-Traffic verantwortlich sein.

Ein wesentlicher Infrastrukturtrend für Hyperscale- (und andere) Rechenzentren ist der digitale Wandel. Softwaredefinierte Netzwerke (SDN) und die Virtualisierung von Netzwerkfunktionen (NFV) werden zu flacheren Rechenzentrumsarchitekturen beitragen und den Traffic vereinheitlichen. In den nächsten fünf Jahren werden voraussichtlich nahezu 60 Prozent der globalen Hyperscale-Rechenzentren SDN/NFV-Lösungen einführen. Bis 2020 werden 44 Prozent des über Rechenzentren abgewickelten Traffics über SDN/NFV-Plattformen abgewickelt.

»In den sechs Jahren, in denen diese Studie veröffentlicht wird, ist Cloud Computing zu einem essenziellen, skalierbaren und flexiblen Teil der Architektur für Service Provider weltweit geworden«, sagt Petra Schmietendorf, Cloud Director bei Cisco Deutschland. »Video, IoT, SDN/NFV sind unter anderem die Treiber für Cloud-Migration. Wir prognostizieren, dass die damit einhergehende Zunahme an Netzwerkverkehr sich rapide fortsetzen wird, wenn Operatoren Intrastrukturen modernisieren, die sie dabei unterstützen, IT-basierte Services profitabler anbieten zu können.«

Weitere Highlights und Prognosen des Cisco GCI (Global Cloud Index):

1. Über die Cloud und traditionelle Rechenzentren abgewickelter Datenverkehr

• Der über die Cloud abgewickelte Datenverkehr im Rechenzentrum wird bis 2020 voraussichtlich von 3,9 ZB im Jahr 2015 auf 14,1 ZB pro Jahr steigen.
• Bis 2020 wird der über herkömmliche Rechenzentren abgewickelte Datenverkehr von 827 Exabyte (EB) im Jahr 2015 auf 1,3 ZB pro Jahr steigen.

2. Virtualisierung im Rechenzentrum und Zunahme des Cloud Computings

• Bis 2020 werden 92 Prozent der Workloads von Cloud-Rechenzentren und 8 Prozent von herkömmlichen Rechenzentren verarbeitet.
• Die Workload-Dichte (Workloads pro physischer Server) für Cloud-Rechenzentren lag 2015 bei 7,3 und wird bis 2020 auf 11,9 ansteigen. Zum Vergleich: die Workload-Dichte für herkömmliche Rechenzentren lag 2015 bei 2,2 und wird bis 2020 moderat auf 3,5 ansteigen.

3. Public und Private Clouds

• Bis 2020 werden die Cloud-Workloads über Public-Cloud-Rechenzentren von 49 Prozent (66,3 Millionen) im Jahr 2015 (35 Prozent Wachstum) auf 68 Prozent (298 Millionen) ansteigen.
• Hingegen werden nur noch 32 Prozent (142 Millionen) der Cloud-Workloads über Private-Cloud-Rechenzentren laufen gegenüber 51 Prozent (69,7 Millionen) im Jahr 2015 (15 Prozent Wachstum).

4. Anteil der Konsumenten am Cloud-Storage

• Bis 2020 steigt die Nutzung persönlicher Cloud-Speicher im Internet von 47 Prozent (1,3 Milliarden Nutzer) im Jahr 2015 auf 59 Prozent (2,3 Milliarden Nutzer).
• Jeder Nutzer wird bis 2020 monatlich 1,7 GB Traffic über seinen Cloud-Speicher abwickeln, verglichen mit 513 MB pro Monat im Jahr 2015.

5. Speicherkapazität der Rechenzentren

• Bis 2020 wird die Speicherkapazität von Rechenzentren von 382 EB im Jahr 2015 um fast das Fünffache auf 1,8 ZB wachsen.
• Die gesamte globale Datenspeicherkapazität von Cloud-Rechenzentren wird bis 2020 88 Prozent der gesamten Speicherkapazität von Rechenzentren ausmachen gegenüber 64,9 Prozent im Jahr 2015.

6. In Rechenzentren und auf Geräten gespeicherte Daten

• Weltweit werden die in Rechenzentren gespeicherten Daten bis 2020 um das 5,3-fache von 171 EB im Jahr 2015 auf 915 EB (40 Prozent Wachstum) wachsen.
• Die auf Geräten gespeicherte Datenmenge (5,3 ZB) wird bis 2020 fünfmal höher sein als die in Rechenzentren gespeicherten Daten.

7. IoT-generierte Daten und potenzielle Auswirkungen auf globale Rechenzentren/Cloud Traffic

• Weltweit werden die durch das IoT generierten (aber nicht notwendigerweise gespeicherten) Daten bis 2020 auf 600 ZB pro Jahr anwachsen. Das ist 275-mal mehr als der prognostizierte Traffic zwischen Rechenzentren und Endbenutzern/Geräten (2,2 ZB) und 39-mal mehr als der gesamte prognostizierte Rechenzentrums-Traffic (15,3 ZB).

8. Weiterentwicklung der globalen Cloud-Bereitschaft (kabelgebundene und mobile Netzwerke)

• 2016 erfüllten 132 Länder eines der erweiterten Anwendungskriterien [3] für kabelgebundene Netzwerke, gegenüber 119 Ländern 2015.
• 2016 erfüllten 89 Länder eines der erweiterten Anwendungskriterien für Mobilfunknetze, gegenüber 81 Ländern 2015.

 

[1] Der Cisco Global Cloud Index (2015-2020) prognostiziert den Datenverkehr in Rechenzentren und Cloud-Umgebungen sowie damit in Verbindung stehende Trends. Die Studie dient als ergänzende Informationsquelle zu IP-Netzwerk-Studien wie dem Cisco Visual Networking Index™ und präsentiert neue Erkenntnisse in kommende Trends, die Rechenzentren und Cloud-Architekturen betreffen. Die Prognose gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Netzwerke und Rechenzentren immer stärker mit der Bereitstellung von Cloud-Diensten verbunden sind.

[2] Synergy (Quelle für Studienergebnisse zum Cisco GCI Forecast) hat 24 Hyperscale-Betreiber identifiziert. Als Hyperscale-Cloud-Betreiber gelten Unternehmen, die die Umsätze für IaaS (Infrastruktur-as-a-Service), PaaS (Plattform-as-a-Service), SaaS (Software-as-a-Service) oder andere Cloud-Services übertreffen:

• > 1 Mrd. $ in IaaS / PaaS

• > 2 Mrd. $ in SaaS

• > 4 Mrd. $ in Internet/Suche/Social Networking

• > 8 Mrd. $ in E-Commerce/Zahlungsabwicklung

[3] Der Cisco GCI definiert für die Cloud-Bereitschaft die Netzwerkanforderungen für verschiedene Anwendungen anhand der folgenden Kategorien:

• Basic Cloud Apps: Netzwerkanforderungen – Downloadgeschwindigkeit: bis zu 750 kbps; Upload-Geschwindigkeit: bis zu 250 kbps; Latenzzeit: über 160 ms

• Intermediate Cloud Apps: Netzwerkanforderungen – Downloadgeschwindigkeit: 751-2.500 kbps; Geschwindigkeit: 251-1.000 kbps; Latenzzeit: 159-100 ms

• Advanced Cloud Apps: Netzwerkanforderungen – Downloadgeschwindigkeit:> 2.500 kbps; Upload-Geschwindigkeit: höher als 1.000 kbps; Latenzzeit <100 ms

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