Infrastructure as a Service (IaaS) – alles, was Sie wissen müssen

Früher bedeutete IT-Infrastruktur: eigene Serverräume, teure Hardware, komplexe Wartung. Heute können Infrastruktur-Leistungen einfach über die Cloud bezogen werden – bedarfsgerecht und skalierbar. Man spricht hier von Infrastructure-as-a-Service (IaaS).

Auf diese Weise können IT-Ressourcen in Minuten statt Monaten bereitgestellt werden. Kein Wunder, dass sich das Modell großer Beliebtheit erfreut: Laut einer Gartner-Studie wuchs der weltweite Markt für IaaS-Angebote im Jahr 2024 um 22,5 Prozent auf etwa 171,8 Milliarden Dollar – Tendenz weiter steigend.

In diesem Artikel betrachten wir, wie IaaS funktioniert, wie es sich von anderen Backend-Cloud-Services unterscheidet und worauf es bei der Einführung ankommt – damit Sie die Weichen für Ihre IT-Strategie richtig stellen können.

Definition: Was ist IaaS?

Bei Infrastructure-as-a-Service (IaaS) beziehen Unternehmen ihre IT-Infrastruktur flexibel aus der Cloud, darunter Server, Virtualisierung, Speicher und Netzwerkdienste. Der Vorteil: Unternehmen müssen die benötigte Hardware nicht mehr selbst anschaffen und warten. Stattdessen lassen sich virtuelle Ressourcen nach Bedarf und in Echtzeit per Self-Service-Portal oder API provisionieren. Ressourcen können auch automatisch an Lastspitzen angepasst werden (Autoscaling).

Beispiele für IaaS-Dienste sind:

• Virtuelle Maschinen (VMs): flexible Serverinstanzen, die beliebig gestartet oder gestoppt werden können

• Speicherlösungen: von Objektspeicher für große Mengen unstrukturierter Daten bis zu schnellen Block- und klassischen File-Speicherlösungen

• Netzwerke: zum Beispiel Firewalls, Load Balancer und VPNs

• Container-Plattformen: für moderne, containerisierte Anwendungen sind sie zunehmend Teil des Angebots

IaaS ist häufig Bestandteil einer Hybrid-Cloud-Strategie. Hier kombinieren Unternehmen lokale Systeme mit Cloud-Ressourcen, um Performance- und Kostenvorzüge zu nutzen. Auch Multi-Cloud-Strategien erfreuen sich großer Beliebtheit, bei denen Cloud-Ressourcen unterschiedlicher Anbieter kombiniert werden (zum Beispiel AWS und Microsoft Azure).

Die Abrechnung von IaaS-Diensten erfolgt oft verbrauchsabhängig („Pay-as-you-go“). Das ist ein großer Vorteil gegenüber klassischen On-Prem-Lösungen. Diese müssen Lastspitzen einplanen, die jedoch selten eintreten. Teure Hardware verstaubt gewissermaßen. Bei IaaS hingegen zahlt der Kunde nur für die Ressourcen, die er tatsächlich nutzt. Daneben gibt es auch Commitment-Pläne mit Rabatten bei längerer Laufzeit.

IaaS-Modelle verfahren meist nach dem Shared Responsibility Model: Der Anbieter kümmert sich um die Verfügbarkeit und Sicherheit der Infrastruktur (Hardware, Stromversorgung, Netzwerke). Der Kunde ist verantwortlich für Betriebssysteme, Anwendungen, Daten und Zugriffsrechte. Trotzdem stellen viele Anbieter auch Tools für IAM, Verschlüsselung, Monitoring und Logging bereit.

Infrastructure-as-a-Service ist eines von drei grundlegenden Service-Modellen des Cloud Computings (siehe auch Blogartikel IaaS vs. PaaS vs. SaaS vs. CaaS: Was ist der Unterschied?):

1. Infrastructure-as-a-Service (IaaS): der Bezug von Infrastruktur-Leistungen aus der Cloud, zum Beispiel VMs
2. Platform-as-a-Service (PaaS): der Bezug von Entwicklungsumgebungen aus der Cloud 
3. Software-as-a-Service (SaaS): der Bezug von Software-Diensten aus der Cloud, zum Beispiel Microsoft 365 oder Salesforce

Der IaaS-Markt

IaaS als Cloud-Computing-Modell geht auf das Jahr 2006 zurück. In diesem Jahr begann AWS mit seinen S3- und EC2-Angeboten. Microsoft Azure und Google Cloud folgten bald mit ähnlichen Angeboten. Diese großen Drei dominieren bis heute den IaaS-Markt. Es gibt weitere Anbieter wie Alibaba oder Oracle, die kleinere Marktanteile halten.

Es wird erwartet, dass die Entwicklungen im Bereich generative KI dem IaaS-Markt weiteres Wachstum bescheren werden. So äußerte sich etwa Sid Nag, VP Analyst bei Gartner: „Die Cloud bildet die notwendige und skalierbare Basis, um GenAI Wirklichkeit werden zu lassen. Besonders betroffen sind dabei die Bereiche IaaS, da das Training von KI-Modellen erhebliche Ressourcen erfordert, sowie SaaS, wo GenAI-Funktionen zunehmend in Anwendungen integriert werden.“

Anders ausgedrückt: IaaS ist die Voraussetzung, damit Unternehmen KI und andere Zukunftstechnologien nutzen können. Das betrifft gerade deutsche KMU, die oft intern nicht über große Server-Farmen verfügen. Sie bleiben durch IaaS anschlussfähig.

Die 4 IaaS-Kernressourcen

Mit IaaS beziehen Unternehmen ihre IT-Ressourcen bequem aus der Cloud. Dazu zählen:

1. Virtuelle Maschinen (VMs)

Einer der beliebtesten IaaS-Services sind virtuelle Maschinen. Unternehmen können auf den VMs Betriebssysteme installieren und Anwendungen ausführen, ganz so, als ob es sich um klassische Server handelt. Weil die VMs in der Cloud laufen, skalieren sie jedoch ungleich besser: Neue VMs können in Minuten gestartet oder wieder abgeschaltet werden. So lassen sich Lastspitzen abfangen, ohne neue Hardware kaufen zu müssen.

Ein Beispiel: Ein Finanzdienstleister startet für eine neue Analyseplattform kurzfristig zehn VMs in der Cloud, um große Datenmengen parallel zu verarbeiten. Sobald das Projekt abgeschlossen ist, werden die VMs wieder heruntergefahren.

2. Speicher

Ein weiterer zentraler IaaS-Dienst ist Speicherplatz aus der Cloud. Dabei gibt es drei hauptsächliche Varianten:

• Object Storage: speichert große Mengen unstrukturierter Daten wie Backups, Bilder oder Videos. Object Storage ist kostengünstig und skaliert gut.

• Block Storage: eignet sich insbesondere für Datenbanken oder transaktionale Systeme. Block Storage ist sehr performant, aber meist teurer als Object Storage.

• File Storage: verwendet klassische Verzeichnisstrukturen, wie man sie von Betriebssystemen kennt. Gut für gemeinsam genutzte Dateien, aber weniger performant als Block Storage.

Beispiel: Ein internationales E-Commerce-Unternehmen legt alle Produktbilder und -videos in einer Object-Storage-Lösung ab. So sind die Inhalte weltweit schnell verfügbar, bei gleichzeitig niedrigen Speicherkosten.

3. Netzwerkressourcen

Dank IaaS können auch komplette Netzwerkinfrastrukturen aus der Cloud bezogen werden. Kunden können so virtuelle Netzwerke einrichten, IP-Adressen vergeben und den Datenverkehr steuern. Typische Services sind:

• Load Balancer, die Anfragen auf mehrere Server verteilen
• Firewalls, die das Netzwerk vor unbefugten Zugriffen schützen
• VPNs, die sichere Zugriffe auf das Unternehmensnetzwerk ermöglichen, beispielsweise aus dem Homeoffice

Beispiel: Ein Online-Streaming-Anbieter setzt Load Balancer ein, um Tausende gleichzeitige Nutzer auf mehrere Server zu verteilen. So bleibt die Videowiedergabe auch zu den Hauptnutzungszeiten stabil.

4. Container und Kubernetes

Mit Containern können Anwendungen noch flexibler bereitgestellt werden. Container enthalten nur die Komponenten, die für eine bestimmte Anwendung erforderlich sind. Dadurch sind sie leichter und schneller als VMs. Für das Management großer Container-Umgebungen kommt häufig Kubernetes zum Einsatz, das automatisch skaliert und den Betrieb vereinfacht.

Beispiel: Ein großer Software-Entwickler testet neue Features in Container-Umgebungen. Mit Kubernetes kann das Unternehmen automatisch Hunderte Container starten, Updates ausrollen und bei Bedarf die Kapazität erhöhen.

Wie funktioniert IaaS? Die Architektur

IaaS basiert auf Virtualisierungstechnologien, die physische IT-Ressourcen in flexible Cloud-Dienste verwandeln. Ein typischer IaaS-Stack besteht aus vier Schichten:

1. Physische Infrastruktur

Die unterste Ebene bildet die physische Hardware, wobei IaaS große Rechenleistung benötigt. Deshalb stehen in den global verteilten Rechenzentren der Anbieter Tausende von CPUs. Ergänzt werden diese durch GPUs für rechenintensive Workloads wie KI oder 3D-Rendering. Hinzu kommt Arbeitsspeicher (RAM), der den virtuellen Maschinen oder Containern flexibel zugewiesen wird.

Kunden können die Rechenleistung flexibel nutzen, von Standard-VMs bis hin zu spezialisierten GPU-Instanzen. Manche Anbieter stellen auch Bare-Metal-Server bereit, also dedizierte physische Maschinen, die exklusiv einem Kunden gehören. Sie eignen sich besonders für konstante oder sensible Workloads.

Zur physischen Infrastruktur gehören auch große Storage-Systeme und Netzwerktechnik (Switches, Router). Diese werden auf der nächsten Ebene virtualisiert und den Kunden flexibel bereitgestellt.

2. Virtualisierungsschicht

Über der Hardware sitzt die Virtualisierungsschicht, die von sogenannten Hypervisoren gesteuert wird. Beispiele sind VMware ESXi, Microsoft Hyper-V, KVM oder Proxmox. Ein Hypervisor teilt die physische Hardware in viele virtuelle Serverinstanzen (Virtual Machines, VMs). Jede VM läuft isoliert, mit eigenem Betriebssystem und eigenen Anwendungen. Auf diese Weise können mehrere Kunden denselben physischen Server nutzen, ohne dass sie sich gegenseitig beeinflussen.

Neben klassischen Hypervisoren spielt hier auch Container-Virtualisierung eine Rolle, die Anwendungen besonders leichtgewichtig kapselt.

3. Steuerungsebene

Oberhalb der Virtualisierungsebene liegt die Steuerungsebene. Hier werden die virtuellen Ressourcen via Software orchestriert. Dank Steuerungsebene können VMs automatisch gestartet und skaliert werden. Außerdem regelt sie Abrechnung, Monitoring und die Integration zusätzlicher Dienste.

Bekannte Systeme in diesem Bereich sind zum Beispiel OpenStack oder VMware Cloud Foundation (VCF). Daneben verwenden viele Hyperscaler proprietäre Lösungen.

Ebenso wird auf dieser Ebene die Storage-Virtualisierung gesteuert, also die Bereitstellung von Block-, File- oder Object-Storage über Software.

Auch Software Defined Networking (SDN) gehört in diesen Bereich: Statt physische Router oder Firewalls einzurichten, können Unternehmen Netzwerke virtuell erstellen oder per API steuern.

4. Self-Service-Ebene

Ganz oben sitzt die Schicht, die der Kunde direkt nutzt. Das kann ein Webportal oder eine Programmierschnittstelle (API) sein. Der Nutzer wählt hier selbst aus, wie viele virtuelle Maschinen er benötigt oder welche Netzwerke konfiguriert werden sollen. Das macht die große Flexibilität von IaaS aus: Dank Self Service lassen sich Ressourcen nach Bedarf bereitstellen oder abschalten, und das innerhalb von Minuten.

Erweiterte IaaS-Features

Auf der beschriebenen Architektur bauen zahlreiche fortschrittliche Nutzungsmöglichkeiten auf. Drei Konzepte stechen hervor: Serverless, Microservices und Virtual Private Clouds (VPCs).

Serverless

Serverless bedeutet, dass Entwickler Anwendungen bereitstellen können, ohne sich um Server oder Backend-Infrastruktur kümmern zu müssen. Die Cloud startet die benötigten Ressourcen automatisch, wenn der Code ausgeführt wird, und stoppt sie wieder, wenn sie nicht gebraucht werden („Pay-per-use“). Das reduziert Betriebsaufwand und Kosten.

Vereinfacht gesagt: Anders als beim klassischen Cloud-Computing werden keine Server gemietet, sondern Aktionen oder Funktionen.

Serverless wird häufig als PaaS-Modell eingeordnet, läuft aber technisch auf IaaS-Ressourcen (zum Beispiel AWS Lambda, Cloud Run functions). Häufig wird es für die Unterstützung von Microservices verwendet (s. nächster Punkt).

Beispiel: Ein Start-up betreibt eine mobile App serverless. Die Funktionen laufen nur dann, wenn Nutzer sie verwenden. Das spart Kosten und trägt zur Skalierbarkeit bei.

Microservices

Viele Unternehmen entwickeln Anwendungen heute als Sammlung kleiner, spezialisierter Dienste, die über APIs miteinander kommunizieren. Diese Microservices lassen sich unabhängig voneinander entwickeln, testen und ausrollen. IaaS und Serverless bieten dafür die passende Infrastruktur, weil sie schnell neue Dienste bereitstellen können. Häufig werden in diesem Zusammenhang Container-Technologien wie Docker eingesetzt, um die Services auszuführen und zu isolieren.

Beispiel: Ein Logistikunternehmen setzt eine Plattform aus mehreren Microservices zusammen. Ein Service verarbeitet Standortdaten, ein anderer sendet Push-Nachrichten, ein dritter erstellt Rechnungen. So können beispielsweise Updates durchgeführt werden, ohne dass die gesamte Plattform pausiert werden muss.

Virtual Private Cloud (VPC)

Eine VPC ist ein isolierter Bereich innerhalb einer Public Cloud. Sie bietet Unternehmen zusätzliche Sicherheit und Kontrolle, ähnlich einer Private Cloud. Kunden definieren dabei ihre eigenen IP-Bereiche, Firewalls und Routing-Regeln. Gleichzeitig skaliert die Virtual Private Cloud aber wie eine Public Cloud. VPCs bilden oft die Basis für hybride Cloud-Szenarien. Indem sie für Multi-Tenant-Isolierung sorgen, verbessern sie Compliance und Datenschutz.

Beispiel: Ein Krankenhaus hostet seine sensiblen Patientendaten in einer VPC, um die strengen Datenschutzanforderungen im Gesundheitsbereich einzuhalten. Gleichzeitig bietet die VPC aber genug Luft nach oben, weil moderne KI-Diagnostikverfahren riesige Mengen Daten verarbeiten.

IaaS vs. PaaS vs. SaaS

Cloud Computing wird in drei Hauptmodellen angeboten:

• Infrastructure-as-a-Service (IaaS) liefert die Basis-Infrastruktur wie Rechenleistung, Speicher und Netzwerke. Der Kunde kümmert sich um Betriebssysteme, Anwendungen und Daten. Dieses Modell richtet sich vor allem an Netzwerkarchitekten und Admins.

• Platform-as-a-Service (PaaS) bietet Laufzeitumgebungen und Entwicklungsplattformen aus der Cloud. Developer können Anwendungen bauen, ohne Server oder Middleware managen zu müssen. Dieses Modell richtet sich vor allem an Software-Entwickler.

• Software-as-a-Service (SaaS) liefert Anwendungen, die im Browser verwendet werden können. Eine lokale Installation entfällt. Bekannte Beispiele sind Microsoft 365 oder Trello. Dieses Modell richtet sich vor allem an Endanwender.

Diese drei Cloud-Computing-Modelle bauen aufeinander auf: IaaS bildet die Basis, PaaS fügt weitere Elemente hinzu, SaaS integriert sämtliche Komponenten.

Die folgende Tabelle zeigt, wie sich die Verantwortlichkeiten verschieben, je mehr man sich von der Basis (IaaS) zur Spitze der Pyramide bewegt:

IaaS	PaaS	SaaS
Anwendungen	Anwendungen	Anwendungen
Daten	Daten	Daten
Laufzeitumgebung	Laufzeitumgebung	Laufzeitumgebung
Middleware	Middleware	Middleware
Betriebssystem	Betriebssystem	Betriebssystem
Virtualisierung	Virtualisierung	Virtualisierung
Server	Server	Server
Speicher	Speicher	Speicher
Netzwerk	Netzwerk	Netzwerk

Grün: Wird vom Kunden gemanagt
Gelb: Wird vom Cloud-Provider gemanagt

Die verschiedenen Kategorien schließen sich keineswegs aus. So könnte ein Unternehmen eine Netzwerklösung aus der Cloud (Teil des IaaS) beziehen und zusätzlich eine extern gehostete Entwicklungsumgebung (PaaS) einsetzen. Ebenso könnten VMs aus der Cloud mit Microsoft 365 als SaaS-Lösung kombiniert werden. Nicht zuletzt können IaaS-Angebote unterschiedlicher Provider integriert werden, zum Beispiel Speicherlösungen von AWS und Azure. Hier spricht man von einer Multi-Cloud-Umgebung.

Weitere „as-a-Service“-Modelle

Neben Infrastructure-as-a-Service haben sich zahlreiche spezialisierte Service-Modelle etabliert, die bestimmte Infrastruktur-Leistungen bieten.

Database-as-a-Service (DBaaS)

Bei DBaaS übernimmt der Anbieter den kompletten Betrieb der Datenbank. Unternehmen müssen keine eigene Hardware, Patches und Backups verwalten. Sie konzentrieren sich alleine auf die Arbeit mit den Daten.

Storage-as-a-Service (StaaS)

StaaS bietet nahezu unbegrenzten Speicherplatz in der Cloud. Unternehmen können ihre Daten flexibel ablegen, ohne sich um Hardware oder Kapazitätsplanung kümmern zu müssen. Typische Anwendungsfälle sind Backups, Archivierung und File-Sharing.

Backup-as-a-Service (BaaS)

Mit BaaS lassen sich Daten aus lokalen Systemen oder aus anderen Cloud-Diensten automatisch sichern. Auch die Wiederherstellung im Notfall kann in die Cloud ausgelagert werden. Hier spricht man von Disaster-Recovery-as-a-Service (DRaaS).

Function-as-a-Service (FaaS)

FaaS erlaubt es, kleine Code-Snippets in der Cloud auszuführen. Diese Funktionen werden durch bestimmte Ereignisse getriggert. Beispielsweise könnte ein FinTech-Anbieter bei jedem Zahlungseingang automatisch eine Bonitätsprüfung durchführen.

Wie sicher ist IaaS?

Wenn Unternehmen ihre Daten in die Cloud geben, wollen sie sicher sein, dass diese dort genauso gut oder sogar besser geschützt sind als im eigenen Rechenzentrum.

Tatsächlich investieren die großen Cloud-Provider Milliarden in Sicherheit:

• Rechenzentren werden rund um die Uhr bewacht, physische Zugänge streng kontrolliert

• Daten werden standardmäßig verschlüsselt, sowohl beim Speichern („at rest“) als auch beim Übertragen („in transit“)

• Die Systeme werden aktiv gegen Hacker verteidigt, zum Beispiel durch Firewalls und Intrusion-Detection-Systeme

• Es werden regelmäßig Penetrationstests durchgeführt, um mögliche Schwachstellen zu ermitteln

Zudem verfügen viele IaaS-Provider über Zertifizierungen wie ISO 27001 oder SOC 2. Um DSGVO-Anforderungen einzuhalten, werden oft europäische Rechenzentren angeboten. Außerdem sind die Anbieter auch mit neueren Compliance-Anforderungen bestens vertraut (NIS-2, DORA) und setzen diese schnell um.

De facto ist ein Bezug von Cloud-Leistungen häufig sicherer, als wenn dieselbe Leistung intern erbracht wird. Der Grund: Das komplette Geschäftsmodell der Provider hängt davon ab. Sollte es zu Datenverlusten kommen, bleiben die Kunden weg. Deswegen investieren AWS & Co. so viel Geld in die neuesten Sicherheits-Tools.

Das heißt aber nicht, dass Kunden sich zurücklehnen können: Es gilt ein sogenanntes Shared Responsibility Model. Der Anbieter sichert die Infrastruktur, während der Kunde für Betriebssysteme, Anwendungen und Daten verantwortlich ist.

Unternehmen sollten deshalb:

• Identity & Access Management (IAM) nutzen, um Zugriffe klar zu regeln
• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) aktivieren
• Zero-Trust-Prinzipien anwenden, also keinem Nutzer oder Gerät automatisch vertrauen
• Regelmäßige Backups und Notfallpläne implementieren

Gut zu wissen: Insbesondere beim Thema Backup existieren oft Sicherheitslücken: Kunden gehen fälschlich davon aus, dass ja alles in der Cloud gesichert wird. Eine einfache Datenspeicherung in der Cloud ist aber kein vollwertiges Backup, weil zum Beispiel Air Gapping (physische Trennung) oder Immutability (Unveränderbarkeit der Daten) fehlen. Hier sollten gegebenenfalls weiterführende Services wie Backup-as-a-Service oder Disaster-Recovery-as-a-Service in Betracht gezogen werden.

Use Cases

Typische Anwendungsfälle für IaaS sind:

Entwicklung und Testumgebung

Unternehmen können in Minuten neue Server oder Container starten, um Software entwickeln und zu testen. Sobald das Projekt abgeschlossen ist, werden die Ressourcen wieder abgeschaltet.

Beispiel: Ein Softwarehaus richtet für jedes Projekt eine eigene Testumgebung ein und spart so Kosten für ungenutzte Server.

Backup und Disaster Recovery

IaaS eignet sich sehr gut für Datensicherungen und Notfallwiederherstellung. Die Cloud-Backups liegen außerhalb des eigenen Standorts, und im Katastrophenfall können Systeme schnell in einer Notfallumgebung (Emergency-Environment-as-a-Service, EEaaS) hochgefahren werden.

Beispiel: Ein Mittelständler sichert täglich alle Geschäftsdaten in der Cloud und kann sie nach einem Ransomware-Angriff in wenigen Stunden wiederherstellen.

Hosting

Viele Unternehmen betreiben Webanwendungen oder Online-Shops in der Cloud. Die Ressourcen lassen sich je nach Besucheraufkommen hoch- oder runterskalieren.

Beispiel: Ein E-Commerce-Portal fährt zur Weihnachtszeit seine Cloud-Ressourcen hoch, um die hohe Nachfrage abzufangen, und reduziert sie nach Saisonende wieder.

Big Data und Analytics

Für Analysen großer Datenmengen ist IaaS besonders geeignet. Rechenleistung und Speicherbedarf können flexibel angepasst werden, je nach Größe und Komplexität der Datensätze.

Beispiel: Ein Energieversorger wertet in der Cloud Sensordaten aus, um den Stromverbrauch von Endkunden-Geräten (Heizungen, Klimaanlagen, Smart-Home-Geräten) besser zu verstehen.

Temporäre Projekte und Lastspitzen

Ob Großevents, Marketingkampagnen oder saisonale Lastspitzen – IaaS ermöglicht es, kurzfristig zusätzliche Kapazitäten zu buchen und danach wieder abzuschalten.

Beispiel: Ein Streaming-Anbieter startet für die Fußball-WM zusätzliche Server, um die enorme Anzahl paralleler Streams zu bewältigen.

KI-Workloads

Künstliche Intelligenz benötigt enorme Rechenleistung und spezielle Hardware wie GPUs (Grafikprozessoren) oder TPUs (Tensor Processing Units). Außerdem müssen große Mengen Trainingsdaten gespeichert werden. Mit IaaS lassen sich leistungsfähige KI-Cluster flexibel aus der Cloud beziehen. So können Modelle trainiert werden, ohne eigene Rechenzentren aufzubauen.

Beispiel: Ein Pharmaunternehmen trainiert in der Cloud ein KI-Modell zur Wirkstoffforschung. Dafür nutzt es Hunderte von GPU-Instanzen und speichert mehrere Terabyte an Moleküldaten, ohne die Hardware selbst kaufen zu müssen.

Outsourcing der IT-Infrastruktur

Viele Organisationen leiten unter IT-Fachkräftemangel und können den Betrieb einer kompletten Infrastruktur nicht stemmen. Für sie ist IaaS attraktiv, weil sie Aufgaben wie Serverbetrieb, Wartung oder Sicherheitsupdates an den Provider abgeben können.

Beispiel: Eine Vertriebsgesellschaft betreibt seine Anwendungen in einer IaaS-Umgebung. Der Cloud-Anbieter stellt die IT-Ressourcen zur Verfügung, während die internen Mitarbeiter sich auf den Anwender-Support konzentrieren können.

Vorteile

Infrastructure-as-a-Service bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile.

Skalierbarkeit

Mit IaaS können Ressourcen innerhalb von Minuten hoch- oder heruntergefahren werden. Unternehmen reagieren so schnell auf Veränderungen, seien es saisonale Anstiege oder ein neues Projekt.

Kostenkontrolle

Dank IaaS entfallen die Anschaffungskosten für teure Hardware. Unternehmen zahlen nur für die Ressourcen, die sie tatsächlich nutzen („Pay-as-you-go“). Das setzt Kapital für andere Bereiche frei, zum Beispiel die Produktentwicklung.

Schnelle Bereitstellung

Neue Server, Speicher oder Netzwerke können mit wenigen Klicks bereitgestellt werden. Das beschleunigt die Durchführung von Projekten und macht Unternehmen agiler.

Entlastung der IT-Abteilung

Der Provider kümmert sich um Hardware, Virtualisierung und grundlegende Sicherheitsfunktionen. Das entlastet die internen Experten, die sich so besser auf Kernaufgaben konzentrieren können.

Kurze Wege

Die großen IaaS-Anbieter und entsprechende Service-Provider betreiben Rechenzentren in Deutschland, europaweit oder auf der ganzen Welt. Das bedeutet: Unternehmen können ihre Anwendungen gezielt in der Nähe der Nutzer betreiben, was die Performance und die User Experience verbessert.

Mögliche IaaS-Nachteile

So flexibel IaaS ist – es gibt auch Herausforderungen, die Unternehmen im Blick behalten müssen.

Vendor Lock-in

Viele Anbieter setzen auf eigene Technologien und Schnittstellen. Ein späterer Wechsel zu einem anderen Provider kann sich kompliziert gestalten.

Lösungsweg: Von Beginn an auf offene Standards achten und eine Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Strategie erwägen, um Abhängigkeiten zu vermeiden.

Komplexes Kostenmanagement

„Pay-as-you-go“ ist flexibel, kann aber unübersichtlich werden. Wenn viele Abteilungen Ressourcen parallel beziehen, laufen Kosten schnell aus dem Ruder.

Lösungsweg: Cloud-Governance einführen und Budgets festlegen. Nützlich sind zudem Kostenüberwachungstools wie AWS Cost Explorer oder Microsoft Cost Management.

Latenz

IaaS benötigt eine gute Internetverbindung. Bei schwachen Leitungen oder großer geografischer Distanz kann es zu Verzögerungen kommen.

Lösungsweg: Workloads in Regionen platzieren, die geografisch nah bei den Nutzern liegen. Auch Content Delivery Networks (CDNs) und Edge Computing sollten erwogen werden. Durch den Einsatz von SD-WAN können geschäftskritische Anwendungen priorisiert werden.

Compliance

In regulierten Branchen müssen Daten meist in EU-Ländern gespeichert werden. Außerdem müssen oft zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden. Nicht alle IaaS-Anbieter erfüllen diese Compliance-Anforderungen.

Lösungsweg: Anbieter mit Rechenzentren in EU-Ländern wählen und auf Zertifizierungen wie ISO 27001, SOC 2 sowie auf DSGVO-Konformität achten.

Kundenverantwortung

Der Anbieter sichert die Infrastruktur – Hardware, Virtualisierung, Netzwerke. Aber der Kunde ist verantwortlich für Betriebssysteme, Anwendungen und Daten. Ohne klar benannte, interne Verantwortliche drohen hier Sicherheitslücken.

Lösungsweg: Vor Projektstart die Shared-Responsibility-Vereinbarung des Providers unter die Lupe nehmen und entsprechend Verantwortlichkeiten im Team definieren.

Best Practices für die Umsetzung

Mit den folgenden Best Practices holen Sie das meiste aus Ihrer IaaS-Lösung heraus.

1. Definieren Sie „Sunset Dates“

Wer vergisst, Ressourcen abzuschalten, verbrennt Geld. Deshalb sollten Sie jeder VM und jedem Speichersystem ein automatisches Ablaufdatum zuweisen. Solche Sunset Dates sorgen dafür, dass Ressourcen nach Projektende automatisch beendet oder zumindest überprüft werden.

Dafür können in AWS, Azure oder Google Cloud alle Ressourcen mit Tags versehen werden, zum Beispiel „Expiry=2026-12-31“. Außerdem können mit Tools wie AWS Lambda, Azure Automation oder Cloud Run functions Skripte erstellt werden, die regelmäßig prüfen, ob das Ablaufdatum erreicht ist. Falls ja, wird die Ressource automatisch markiert oder abgeschaltet.

2. Integrieren Sie Schatten-IT (wo möglich)

Oft nutzen Mitarbeiter selbstständig Cloud-Ressourcen, zum Beispiel für Tests oder kleine Projekte. Solche unautorisierten Verwendungen sind problematisch, weil sie Sicherheitsrisiken bergen. Viele Unternehmen verbieten die sogenannte Schatten-IT deshalb.

Es kann jedoch sinnvoll sein, diese Aktivitäten sichtbar zu machen und in klare, sichere Prozesse zu übersetzen. Nutzen Sie dafür CASB-Tools (Cloud Access Security Brokers), die zeigen, welche Cloud-Dienste im Unternehmen tatsächlich genutzt werden. Anschließend sollte das Gespräch mit den Fachabteilungen gesucht werden: Warum setzen sie die entsprechende Cloud-Lösung ein? Schließlich könnte auch eine Cloud-Sandbox erwogen werden, in der Mitarbeiter eigenständig Services ausprobieren können – aber sichtbar und budgetkontrolliert.

So verwandeln Sie Schatten-IT von einem Risiko in eine Innovationsquelle.

3. Verknüpfen Sie Kostenmanagement mit Business-KPIs

Viele Firmen optimieren IaaS-Kosten rein technisch: günstigere Instanzen wählen, ungenutzte Ressourcen löschen. Machen Sie es besser: Verknüpfen Sie Cloud-Ausgaben direkt mit Geschäftszielen.

Dafür sollten Ressourcen sauber getaggt werden, zum Beispiel nach Projekt, Abteilung oder Kostenstelle. Mit Tools wie AWS Cost Explorer, Azure Cost Management oder Google Cloud Billing Reports lassen sich diese Daten in Dashboards visualisieren. Drittanbieter-Tools wie CloudHealth oder Kubecost gehen noch weiter und verbinden Kosten direkt mit KPIs wie Kundenzufriedenheit oder Time-to-Market.

Die entscheidende Frage lautet also nicht „Welche VM ist am billigsten?“, sondern „Welches Projekt bringt uns den meisten Umsatz pro Cloud-Euro?“ Das IaaS-Kostenmanagement muss die Unternehmensstrategie unterstützen.

4. Führen Sie „Chaos Days“ ein

Ein „Chaos Day“ bedeutet, dass Sie absichtlich – und zufällig – Störungen erzeugen, zum Beispiel, indem Sie eine VM abschalten oder ein Storage-Volume blockieren.

Die Idee stammt von Netflix. Die Streaming-Plattform beschloss 2010, ihre Infrastruktur komplett aus der AWS-Cloud zu beziehen. Ein großer Punkt war dabei das Thema Uptime: Die Netflix-User sollten die Plattform möglichst immer nutzen können.

Das Resilienz-Mantra, das Netflix daraus ableitete, war: „The best way to avoid failure is to fail consistently.“ Umgesetzt wurde das mit dem Tool „Chaos Monkey“, welches willkürlich Instanzen und Prozesse in der IT-Infrastruktur des Unternehmens lahmlegt. Das Resultat: Netflix hat sich als extrem resilienter Streaming-Anbieter am Markt durchsetzen können.

Auch KMU sollten dieses Prinzip anwenden. Es gibt mittlerweile zahlreiche Werkzeuge, um solche Simulationen durchzuführen, etwa das Original, Chaos Monkey (Open Source), Gremlin oder die Chaos-Studio-Funktion in Azure. Wichtig: Fangen Sie klein an, um sich an die Chaos-Logik zu gewöhnen, und bauen Sie das Ausmaß der Störungen dann schrittweise aus.

5. Arbeiten Sie mit einem MSP zusammen

Oft wenden sich Unternehmen direkt an die Hyperscaler wie AWS oder Microsoft Azure. Das bietet maximale Auswahl, kann aber auch überfordern: unzählige Services, wechselnde Ansprechpartner, komplexe Abrechnungsmodelle.

Ein Managed Service Provider (MSP) fungiert als erfahrener Vermittler. Er kennt die IaaS-Angebote im Detail und übersetzt sie auf die Bedürfnisse des Kunden. Außerdem stellt er feste Ansprechpartner bereit und begleitet das Unternehmen langfristig.

Weitere Aufgaben, die MSPs übernehmen:

• Kostenmanagement: Analyse und Optimierung der Cloud-Ausgaben
• Compliance: Beratung zu DSGVO, NIS-2, DORA u. a.
• 24/7-Support: Erreichbar in der Landessprache, oft kürzere Reaktionszeiten
• Individualisierung: Maßgeschneiderte Lösungen statt Standardkonfigurationen

IaaS in der Praxis: Die Proact Hybrid Cloud

Ein Beispiel für eine moderne IaaS-Umgebung ist die Proact Hybrid Cloud (PHC). Sie kombiniert die Flexibilität der Public Cloud mit der Sicherheit der Private Cloud. Der Betrieb erfolgt in ISO-27001-zertifizierten Rechenzentren innerhalb Europas.

Die PHC ist auf hohe Compliance-Anforderungen ausgelegt. Sie eignet sich insbesondere für Organisationen, die Datenhoheit und Performance vereinen möchten. Proact übernimmt als Managed Services Provider (MSP) den Betrieb und das Monitoring der Infrastruktur. Ressourcen werden verbrauchsorientiert abgerechnet, was komplette Kostentransparenz schafft.

Außerdem lässt sich die PHC nahtlos mit Public-Cloud-Diensten wie Microsoft Azure oder AWS kombinieren. Das ist ideal für Unternehmen, die eine zukunftssichere Hybrid-Cloud-Lösung anstreben. Im Blogartikel „Hybrid-Cloud-Beispiele: Wofür können Sie eine hybride Cloud einsetzen?“ erfahren Sie, welche Use Cases mit unserer Proact Hybrid Cloud abgebildet werden können.

Implementieren Sie IaaS – mit Proact!

Möchten Sie IaaS für Ihr Unternehmen nutzen und wünschen sich dafür einen verlässlichen Partner? Dann sollten Sie sich mit unseren Proact-Experten unterhalten.

Wir implementieren und betreiben seit vielen Jahren hochmoderne IaaS-Lösungen für unsere mittelständischen Kunden. Dabei decken wir eine Vielzahl von Branchen ab – vom verarbeitenden Gewerbe über das Bauwesen bis hin zu Verwaltungen und kirchlichen Einrichtungen. Was alle unsere Kunden eint: Sie haben mit Proact ihre IT modernisiert, Prozesse effizienter gestaltet und die Sicherheit ihrer Daten gestärkt. In unseren Case Studies erhalten Sie einen Einblick, wie das in der Praxis funktioniert.

Damit die IaaS-Einführung auch bei Ihnen zum Erfolg wird, verwenden wir den folgenden vierstufigen Prozess:

1. Analyse

Zu Beginn steht eine gründliche Bestandsaufnahme: Welche Systeme betreiben Sie aktuell? Welche Ihrer Workloads eignen sich für die Cloud? Welche Compliance-Anforderungen bestehen? Dabei arbeiten wir eng mit Ihrer Fachabteilung zusammen, um Ihr Unternehmen und Ihre Prozesse wirklich zu verstehen.

2. Planung

Auf Basis dieser Analyse entwerfen wir die optimale IaaS-Architektur für Sie. Das umfasst die Auswahl des passenden Anbieters, Performance-Überlegungen und natürlich Kostenoptimierungen. Auch die Frage nach dem passenden Cloud-Modell, beispielsweise Hybrid- vs. Multi-Cloud, muss hier beantwortet werden. Ziel ist eine Lösung, die flexibel und zukunftssicher ist.

3. Implementierung

Als Nächstes erfolgt die Migration der aktuellen Systeme in die Cloud. Das reicht von Anwendungen und Datenbanken bis zu ganzen Rechenzentren. Dabei achten wir darauf, Ausfallzeiten minimal zu halten und den laufenden Betrieb so wenig wie möglich zu stören.

4. Betrieb und Optimierung

Auch nach der erfolgreichen Implementierung lassen wir Sie nicht alleine. Wir überwachen Ihre IaaS-Umgebung rund um die Uhr aus unserem Proact SOC. Wir optimieren fortlaufend die Ressourcennutzung und die Kosten. Natürlich beantworten wir auch sämtliche Support-Anfragen zeitnah und kompetent.

Das klingt interessant? Dann kontaktieren Sie uns jetzt für ein kostenloses Beratungsgespräch. Wir freuen uns schon, von Ihnen zu hören!