Die Cloud-Computing-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten stark durchgesetzt, wobei Unternehmen von älteren Technologien auf die Cloud umgestiegen sind und ihre gesamte Infrastruktur in der Cloud aufgebaut haben. Über 40 % der von Fortinet befragten Unternehmen hosten bereits den größten Teil ihrer Arbeitslasten, während 58 % davon ausgehen, dass sie dieses Niveau innerhalb der nächsten 12-18 Monate erreichen werden.
Was bedeutet also eine ausgereifte Cloud im Cloud Computing? Wir können eine ausgereifte Cloud als einen Zustand bezeichnen, in dem Unternehmen die Effizienz und die Möglichkeiten, die die Cloud-Technologie bietet, vollständig ausgeschöpft haben. Ein bemerkenswertes Merkmal der Cloud-Reife ist, wenn ein Unternehmen Cloud-Dienste nahtlos in seine IT-Gesamtstrategie integriert hat und das gewünschte Maß an Optimierung, Innovation und Skalierbarkeit erreicht hat, das mit seinen Geschäftszielen übereinstimmt.
Ein Cloud Maturity Model ist ein Rahmenwerk, das Unternehmen nutzen, um ihre Cloud-Bereitschaft zu bewerten. Es bewertet den aktuellen Stand der Cloud-Einführung, gleicht ihn mit den Unternehmenszielen ab und legt fest, wo das Unternehmen stehen muss.
Das Cloud Maturity Model (CMM) ermöglicht es Unternehmen, eine Blaupause für die Cloud-Einführung zu erstellen, indem es mögliche Lücken aufzeigt, relevante Lösungen empfiehlt und die Fähigkeiten umreißt, die erforderlich sind, um einen bestimmten Reifegrad zu erreichen, während es sich um spezifische Anwendungsfälle kümmert.
Das CMM hat mehreren Unternehmen geholfen, ihre Cloud-Migration zu optimieren und die Cloud-Kompatibilität zu verbessern.
Laut dem 2023 State of the Cloud Report von RightScale sehen 92 % der IT-Entscheidungsträger seine Bedeutung für den Unternehmenserfolg. Der 2023 State of Cloud Computing Report von Flexera unterstreicht auch, wie sehr sich Reifegradmodelle durchgesetzt haben: 78 % nutzen sie, um die digitale Transformation voranzutreiben.
Um all dies in einen Zusammenhang zu bringen, hier sechs Vorteile des Cloud Maturity Model:
Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag, wie eine umfassende Cloud-Strategie Unternehmen hilft, langfristige Ziele zu erreichen und das volle Potenzial der Cloud auszuschöpfen
Cloud-Strategie: Warum Unternehmen sie benötigen und ihre Umsetzung
Ein Cloud Security Maturity Model (CMM) bewertet und optimiert den Reifegrad einer Organisation bei der Verwaltung von Data Governance und Cybersicherheit in einer Cloud-Computing-Umgebung. Es bietet einen ganzheitlichen Ansatz zur Bewertung und Verbesserung bewährter Sicherheitspraktiken, der es Unternehmen ermöglicht, die Komplexität des Schutzes ihrer Anwendungen und Daten in der Cloud zu untersuchen. Das CMM besteht in der Regel aus Stufen oder Phasen. Jede Stufe steht für einen anderen Reifegrad bei der Datenverwaltung und den Sicherheitsfunktionen. Sehen wir uns nun die Komponenten des CMM an.
Komponente | Niedriger Reifegrad | Hoher Reifegrad |
Sicherheitsrichtlinien und -verfahren | Ad-hoc- oder einfache Sicherheitsrichtlinien und -verfahren | umfassende und gut dokumentierte Sicherheitsrichtlinien, die mit Branchenstandards, Vorschriften und bewährten Verfahren übereinstimmen |
Zugangskontrolle und Identitätsmanagement | grundlegende Zugangskontrollen ohne ausgefeiltes Identitätsmanagement | fortgeschrittene Zugangskontrollen, mehrstufige Authentifizierung und ein ausgefeiltes Identitätsmanagement |
Datenverschlüsselung und Datenschutz | grundlegende Datenschutzmaßnahmen und begrenzte Datenverschlüsselung | umfassende Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie strenge Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre |
Reaktion auf Vorfälle und Erkennung von Bedrohungen | eine reaktive Reaktion auf Vorfälle, einfache Maßnahmen zur Erkennung von Bedrohungen | ein proaktiver Ansatz zur Reaktion auf Vorfälle, fortschrittliche Systeme zur Erkennung von Bedrohungen und kontinuierliche Überwachung |
Einhaltung der Vorschriften und Angleichung der Rechtsvorschriften | minimaler Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften, begrenzte Ausrichtung auf die Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen | Überwachung der Einhaltung von Vorschriften, strikte Befolgung von Branchenvorschriften und Bereitschaft zur Prüfung |
Sicherheitsschulung und -bewusstsein | begrenzte Cybersicherheitsschulungen für das Team | ständige und konsequente Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein, Programme, Pen-Tests und Bug Bounty, um das Team zu schulen und zu befähigen |
Datenverwaltung und -klassifizierung | inkonsistente Data-Governance-Praktiken | ein formidabler Data-Governance-Framework sowie Datenklassifizierung und Lebenszyklusmanagement |
Komponenten eines Cloud Maturity Model
In unserem Blogbeitrag klären wir über die essenziellen Aspekte der Cloud-Sicherheit und des Datenschutzes auf, um Ihr Unternehmen in der digitalen Wolke sicher zu halten.
Cloud-Sicherheit und Datenschutz: Kompakt erklärt
Schwerpunkt Sicherheit: Ein wichtiger Aspekt des CMM ist die systematische Durchführung einer Risikobewertung und Risikominderung in Bezug auf Datenverarbeitung und Cloud-Dienste. Dazu gehören die Identifizierung von Schwachstellen, die Bewertung potenzieller Bedrohungen und die Implementierung proaktiver Strategien zur Verbesserung der Sicherheitslage des Unternehmens.
Schwerpunkt Data Governance: Eine ganzheitliche Bewertung der Risiken in Bezug auf Datenklassifizierung, Zugriffskontrollen und Datenlebenszyklusmanagement.
Schwerpunkt Sicherheit: Zugriffskontrollen stellen sicher, dass Unternehmen angemessene Autorisierungs- und Authentifizierungssysteme einrichten. Dies umfasst die Regulierung des Benutzerzugriffs auf Daten, Systeme und Anwendungen, um eine unbefugte Nutzung zu verhindern und das Unternehmensnetzwerk vor potenziellen Verstößen gegen die Cybersicherheit zu schützen.
Schwerpunkt Data Governance: Der Schwerpunkt liegt auf der Abstimmung der Zugriffsberechtigungen auf die Klassifizierung und Sensibilität der Daten. Dieser doppelte Fokus (Sicherheit und Data Governance) stellt sicher, dass die Zugriffskontrollen sowohl unter Sicherheitsaspekten als auch im Hinblick auf die Einzigartigkeit und Bedeutung der Daten robust sind.
Schwerpunkt Sicherheit: Es geht um den Einsatz von Verschlüsselungsalgorithmen zur Verschlüsselung sensibler Daten, um sie für Unbefugte unlesbar zu machen.
Schwerpunkt Data Governance: Integration von Verschlüsselungsstrategien mit den Grundsätzen der Data Governance. Unternehmen müssen ihre Daten im Einklang mit bewährten Verfahren der Cybersicherheit und gesetzlichen Bestimmungen schützen.
Schwerpunkt Sicherheit: Dies umfasst die Entwicklung von Plänen für die Reaktion auf Zwischenfälle, die Einrichtung von Übungen und die Umsetzung von Maßnahmen zur Rationalisierung der Auswirkungen von Sicherheitsverletzungen.
Schwerpunkt Data Governance: Der Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Korrekturstrategien zur Wiederherstellung der Sicherheit und zur Bewältigung einer möglichen Gefährdung sensibler Daten sowie auf der Abstimmung der Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle mit den Grundsätzen der Data Governance.
Schwerpunkt Sicherheit: Er stellt sicher, dass Organisationen sich stark auf die Einhaltung von Industriestandards und Vorschriften konzentrieren. Dies umfasst die Überwachung, Bewertung und Anpassung bewährter Sicherheitspraktiken, um den dynamischen Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.
Schwerpunkt Data Governance: Der Schwerpunkt liegt auf der Anpassung von Datenverarbeitungspraktiken an die gesetzlichen Anforderungen.
Schwerpunkt Sicherheit: Hierunter fallen die Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme und -kampagnen, die zur Verbesserung des menschlichen Elements der Sicherheit vorbereitet werden. Die Menschen sind das größte und das schwächste Glied in der Cybersicherheit.
Schwerpunkt Data Governance: Definition und Einführung von Richtlinien für die Klassifizierung, den Besitz und die Verwaltung von Daten. Dadurch werden Data-Governance-Frameworks gestärkt und Sicherheitsüberlegungen nahtlos in die Datenverwaltungspraktiken eingeflochten.
Schwerpunkt Sicherheit: Hier geht es um die Durchsetzung einer Abstimmung zwischen Sicherheitsmaßnahmen und Data-Governance-Grundsätzen, um eine kohärente und ganzheitliche Strategie zum Schutz von Daten zu entwickeln.
Schwerpunkt Data Governance: Definition und Umsetzung von Richtlinien für die Klassifizierung, den Besitz und die Verwaltung von Daten.
Unabhängig von der Branche oder der Unternehmensgröße können Unternehmen die vier Ebenen und Komponenten des CMM-Modells nutzen, um die Cloud-Einführung zu fördern.
Data Governance ermöglicht funktionierende Rahmenbedingungen und Standards für die Verwaltung, Zugriffskontrolle und Nutzung von großen Datenmengen, um das Potenzial von Datenanalysen optimal zu nutzen.
Data Governance: Grundlagen, Herausforderungen und Lösungen im Bereich Data Management
Im Cloud-Reifegradmodell gibt es vier Hauptebenen oder Stufen der digitalen Transformation. Hier sind sie:
Dies ist die Anfangsphase, die üblicherweise als Reifestadium bezeichnet wird. Sie markiert den Beginn der Initiative zur digitalen Transformation. In dieser Phase geht es vor allem um organisatorische Planung und Bestandsaufnahme. Der Grund dafür ist, dass Unternehmen in dieser frühen Phase der Cloud-Einführung den Drang verspüren, die Vorteile von Cloud-Diensten zu erkunden. Die Erkundung grundlegender Dienste wie Speicherung und Berechnung mit einem grundlegenden Verständnis der Cloud-Dynamik führt oft zu weiteren Erkundungen. Andererseits bestehen die Herausforderungen in dieser Phase in der Verwaltung der Kosten und der Gewährleistung grundlegender organisatorischer Sicherheit und Sensibilisierung.
Die zweite Stufe des Cloud-Reifegradmodells ist das Jugendstadium, in dem die Erforschung der Cloud fortgesetzt wird. Nachdem das Unternehmen das Anfangsstadium hinter sich gelassen hat, vertieft es seine Erkundung in Richtung höherer Arbeitslasten. In diesem Stadium ist die Navigation im Cloud-Terrain flüssiger, um die Cloud-Nutzung im Unternehmen besser zu optimieren. Auf diese Weise bewegt sich das Unternehmen vom Zehenspitzenbereich hin zur Übernahme wichtigerer Dienste wie Datenbankmanagement und serverloses Computing. Leider stellt die Feinabstimmung der Leistungsmetrik für bestimmte Arbeitslasten eine große Herausforderung dar. Darüber hinaus stellen das Skalierbarkeitsmanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in diesem Stadium weitere Herausforderungen dar. Dies kann sich auch auf die Investitionsrendite für ein erfolgreiches Ergebnis auswirken.
In dieser Phase wird die gesamte Organisation in die Cloud verlagert, die wir als Cloud-basiert kennen. Sie kann auch die Migration aller Anwendungen in die Cloud umfassen. In der dritten Stufe können Unternehmen fortschrittliche Cloud-Funktionen wie das Internet der Dinge, maschinelles Lernen und Analysen nutzen. Ungeachtet der großen Fortschritte in dieser Phase ist sie nicht ohne Herausforderungen. So sind beispielsweise Governance, Kostenmanagement für komplexe Architekturen und die Integration in bestehende Systeme mögliche Herausforderungen. Auch wenn das Unternehmen einen klaren Plan hat, kann es bei der Umsetzung noch auf Herausforderungen stoßen. Jeder in dieser Phase erzielte Erfolg positioniert das Unternehmen jedoch für eine führende Rolle in der Technologiebranche.
Wenn ein Unternehmen diese Stufe erreicht hat, beginnt es, mit unübertroffener Agilität zu arbeiten. Der Grund dafür ist, dass sie durch die Implementierung von Spitzentechnologien in Multi-Cloud-Umgebungen navigieren können. So kann die digitale Transformation des Unternehmens dank der Optimierung der Cloud-Infrastruktur kontinuierlich fortgesetzt werden. Der erfolgreiche Eintritt in diese Phase ermöglicht es Unternehmen, sich als Innovatoren und Schrittmacher für technologische Spitzenleistungen zu profilieren. Zu den Herausforderungen in dieser Phase gehören das Schritthalten mit und die Übernahme von neuen Technologien, die Optimierung für Spitzenleistungen und das Schritthalten vor der Entwicklung.
Diese vier Stufen des Cloud-Reifegradmodells stehen für die Reise durch die technologische Entwicklung von Unternehmen hin zur Nutzung des Potenzials des Cloud-Computing.
Durch Cloud Computing nutzen Unternehmen ihre IT-Ressourcen flexibler und kosteneffizienter. Dabei ist die Cloud-Architektur und Infrastruktur von zentraler Rolle. Auf welche Aspekte Sie achten müssen, erfahren Sie in unserem Blogbeitrag:
Cloud Computing – Architektur & Infrastruktur: Kompakt erklärt
Das Cloud Maturity Model (CMM) ist ein wertvoller Rahmen, der es Unternehmen ermöglicht, sich in der dynamischen Landschaft der Cloud-Einführung zurechtzufinden. Dieser Artikel hat mir geholfen zu verstehen, was das CMM ist und wie es funktioniert. Er hat auch die inhärenten Vorteile für Unternehmen aufgezeigt, die ihre Cloud-Strategien verbessern wollen. Die Bedeutung dieses Modells geht über Kosteneinsparungen und Effizienz hinaus. Es umfasst auch die Schaffung einer soliden Sicherheit und die Anpassung an die Bestimmungen der Data Governance. Dies ermöglicht es Unternehmen, ein ausgereiftes Bewusstsein für Compliance und Risikomanagement zu entwickeln, während sie die vier Ebenen des Modells durchlaufen.
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