IaaS, PaaS, SaaS – Cloud Computing Services ver­gli­chen

IaaS, PaaS und SaaS sind die drei Haupt­mo­del­le des Cloud-Com­pu­tings. IaaS bietet virtuelle In­fra­struk­tur (Server, Speicher), PaaS liefert Platt­for­men für die Soft­ware­ent­wick­lung, und SaaS stellt fertige An­wen­dun­gen über den Browser bereit. Sie un­ter­schei­den sich primär durch den Grad an Kontrolle und Ei­gen­ver­wal­tung.

Was sind die Un­ter­schie­de zwischen IaaS, PaaS und SaaS?

Der wich­tigs­te Un­ter­schied liegt darin, welche tech­ni­schen Kom­po­nen­ten das Un­ter­neh­men selbst verwaltet und welche Aufgaben der Cloud-Anbieter übernimmt.

Moderne Un­ter­neh­men be­trach­ten die Modelle nicht als starre Al­ter­na­ti­ven. Sie kom­bi­nie­ren bei­spiels­wei­se IaaS für be­stehen­de An­wen­dun­gen, PaaS für neue Mi­cro­ser­vices und SaaS für stan­dar­di­sier­te Business-Tools. Ser­ver­less Computing und AI as a Service erweitern dieses Spektrum um stärker abs­tra­hier­te Dienste.

Welche Cloud-Computing-Service-Modelle gibt es?

Im Bereich der Cloud Services haben sich eine Reihe von un­ter­schied­li­chen Modellen etabliert, die bei der Ent­wick­lung von Web-An­wen­dun­gen genutzt werden. Diese so­ge­nann­ten XaaS-Modelle werden dabei, wie der Name bereits andeutet, in einer Cloud vom je­wei­li­gen Anbieter gehostet, womit Wartung und Update-Routinen der Ver­gan­gen­heit angehören.

SaaS: Software as a Service

Software as a Service (SaaS) stellt voll­stän­dig nutzbare An­wen­dun­gen zentral über die Cloud bereit. Der Zugriff erfolgt meist über einen Web­brow­ser oder eine App. Typische Beispiele sind:

• Content-Ma­nage­ment-Systeme
• Customer-Re­la­ti­onship-Ma­nage­ment
• E-Mail-Dienste
• Buch­hal­tungs­soft­ware
• Kol­la­bo­ra­ti­ons­platt­for­men

Der Anbieter betreibt die Anwendung und übernimmt unter anderem die zugrunde liegende In­fra­struk­tur, das Be­triebs­sys­tem, die Lauf­zeit­um­ge­bung sowie die tech­ni­schen Updates. Un­ter­neh­men verwalten weiterhin ihre Daten, Nut­zer­kon­ten, Zu­griffs­rech­te, In­te­gra­tio­nen und An­wen­dungs­ein­stel­lun­gen.

SaaS bietet bei stan­dar­di­sier­ten Ge­schäfts­pro­zes­sen meist die kürzeste Ein­füh­rungs­zeit. Un­ter­neh­men müssen keine eigene Plattform aufbauen und können neue Funk­tio­nen un­mit­tel­bar be­reit­stel­len. Dafür sind in­di­vi­du­el­le An­pas­sun­gen und tech­ni­sche Eingriffe stärker begrenzt als bei PaaS oder IaaS.

PaaS: Platform as a Service

Platform as a Service (PaaS) stellt eine ver­wal­te­te Umgebung für die Ent­wick­lung und Be­reit­stel­lung eigener An­wen­dun­gen zur Verfügung. Der Anbieter betreibt In­fra­struk­tur, Be­triebs­sys­te­me, Lauf­zeit­um­ge­bun­gen und häufig auch Datenbank-, Netzwerk- oder De­ploy­ment-Dienste.

Ent­wick­lungs­teams kon­zen­trie­ren sich dadurch auf An­wen­dungs­code, Da­ten­mo­del­le und fachliche Funk­tio­nen. Test-, Build- und De­ploy­ment-Prozesse lassen sich häufig direkt in die Plattform in­te­grie­ren, was Ent­wick­lungs- und Release-Zyklen verkürzt.

Moderne PaaS-Angebote be­schrän­ken sich nicht auf klas­si­sche Lauf­zeit­um­ge­bun­gen für einzelne Pro­gram­mier­spra­chen. Zum PaaS-Umfeld gehören heute auch App-Platt­for­men, ver­wal­te­te Container-Lauf­zei­ten und Dienste für Con­ti­nuous In­te­gra­ti­on und Con­ti­nuous Delivery.

PaaS-Platt­for­men spielen zudem eine wichtige Rolle bei KI-An­wen­dun­gen. Ver­wal­te­te Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen, Model Re­gis­tries, Inferenz-Endpunkte und ska­lier­ba­re Container-Platt­for­men er­leich­tern es, trai­nier­te KI-Modelle zu testen und als Dienst be­reit­zu­stel­len.

CaaS: Container as a Service

Container as a Service (CaaS) stellt ver­wal­te­te Platt­for­men für die Be­reit­stel­lung, Or­ches­trie­rung und Ska­lie­rung von Con­tai­nern bereit. CaaS liegt je nach Leis­tungs­um­fang zwischen IaaS und PaaS: Un­ter­neh­men erhalten mehr Kontrolle über ihre An­wen­dun­gen als bei einer klas­si­schen PaaS, müssen aber weniger In­fra­struk­tur selbst verwalten als bei IaaS.

Zu CaaS gehören häufig Managed-Ku­ber­netes-Angebote. Der Cloud-Anbieter übernimmt dabei bei­spiels­wei­se den Betrieb und das Patching der Ku­ber­netes-Control-Plane. Das nutzende Un­ter­neh­men bleibt unter anderem für Container-Images, De­ploy­ments, Workloads, Netz­werk­re­geln, Zu­griffs­rech­te und die An­wen­dungs­kon­fi­gu­ra­ti­on ver­ant­wort­lich.

CaaS eignet sich besonders für

• Mi­cro­ser­vices
• portable Cloud-An­wen­dun­gen
• DevOps-Prozesse

Con­tai­ne­ri­sier­te An­wen­dun­gen lassen sich damit kon­sis­tent über Ent­wick­lungs-, Test- und Pro­duk­ti­ons­um­ge­bun­gen hinweg betreiben. Gleich­zei­tig behalten Ent­wick­lungs­teams mehr Einfluss auf Lauf­zeit­um­ge­bun­gen und Ab­hän­gig­kei­ten als bei stärker abs­tra­hier­ten PaaS-Angeboten.

IaaS: In­fra­struc­tu­re as a Service

In­fra­struc­tu­re as a Service (IaaS) stellt vir­tua­li­sier­te Re­chen­leis­tung, Speicher und Netz­werk­res­sour­cen über das Internet bereit. Der Cloud-Anbieter betreibt Re­chen­zen­trum, Hardware und Vir­tua­li­sie­rungs­schicht. Das nutzende Un­ter­neh­men verwaltet unter anderem Be­triebs­sys­te­me, Patches, Midd­le­wa­re, An­wen­dun­gen und Daten.

IaaS bietet den größten Ge­stal­tungs­spiel­raum der drei klas­si­schen Modelle. Un­ter­neh­men können Be­triebs­sys­te­me, Netz­werk­ar­chi­tek­tur und Software-Stack weit­ge­hend selbst bestimmen. Das eignet sich besonders für

• Legacy-An­wen­dun­gen
• Spe­zi­al­soft­ware
• in­di­vi­du­el­le Security-An­for­de­run­gen
• Workloads, die sich nicht ohne Weiteres auf eine stärker abs­tra­hier­te Plattform über­tra­gen lassen

Mit dieser Kontrolle steigt jedoch der Be­triebs­auf­wand. Ska­lie­rung, Sys­tem­über­wa­chung, Be­triebs­sys­tem-Patching, Backup-Konzepte und die Ab­si­che­rung der eigenen Kon­fi­gu­ra­ti­on bleiben weit­ge­hend Aufgabe des Un­ter­neh­mens.

FaaS: Function as a Service

Function as a Service (FaaS) ist ein Aus­füh­rungs­mo­dell des Ser­ver­less Computing, bei dem Ent­wick­lungs­teams einzelne Funk­tio­nen be­reit­stel­len, ohne die zugrunde liegenden Server selbst zu verwalten. Ser­ver­less ist dabei der über­ge­ord­ne­te Ansatz, während FaaS speziell die er­eig­nis­ge­steu­er­te Aus­füh­rung von Pro­gramm­code be­zeich­net.

Die Funk­tio­nen starten durch Er­eig­nis­se wie eine HTTP-Anfrage, einen Datei-Upload oder eine Nachricht in einer Queue. Die Plattform stellt die be­nö­tig­ten Res­sour­cen au­to­ma­tisch bereit, skaliert sie ent­spre­chend der Aus­las­tung und beendet die Aus­füh­rung an­schlie­ßend wieder.

Für Ent­wick­le­rin­nen und Ent­wick­ler bedeutet FaaS, dass kein eigenes In­fra­struk­tur­ma­nage­ment notwendig ist. Sie bleiben unter anderem für den An­wen­dungs­code, ver­wen­de­te Bi­blio­the­ken, Daten, Iden­ti­tä­ten, Be­rech­ti­gun­gen und eine sichere Kon­fi­gu­ra­ti­on ver­ant­wort­lich.

FaaS eignet sich besonders für kurz­le­bi­ge, er­eig­nis­ge­steu­er­te Aufgaben, Au­to­ma­ti­sie­run­gen und stark schwan­ken­de Lasten. Bei dauerhaft hoher Aus­las­tung, langen Prozessen oder spe­zi­el­len An­for­de­run­gen an Be­triebs­sys­tem und Netzwerk können CaaS, PaaS oder IaaS wirt­schaft­li­cher und technisch ge­eig­ne­ter sein.

AIaaS: AI as a Service

AI as a Service (AIaaS) stellt KI-Funk­tio­nen, Modelle oder Ent­wick­lungs­werk­zeu­ge über die Cloud bereit. Un­ter­neh­men können dadurch KI einsetzen, ohne sämtliche Modelle, GPU-Res­sour­cen und Be­triebs­platt­for­men selbst auf­zu­bau­en.

AIaaS lässt sich auf zwei grund­le­gen­de Arten nutzen:

• API-basierte KI-Dienste ähneln SaaS. Eine Anwendung sendet Daten an eine Schnitt­stel­le und erhält bei­spiels­wei­se eine Klas­si­fi­ka­ti­on, Über­set­zung, Zu­sam­men­fas­sung oder ge­ne­rier­te Ausgabe zurück.
• KI-Ent­wick­lungs­platt­for­men ähneln PaaS. Sie bieten Werkzeuge zum Trai­nie­ren, Anpassen, Bewerten, Be­reit­stel­len und Über­wa­chen eigener oder vor­trai­nier­ter Modelle.

Je nach An­wen­dungs­fall können Un­ter­neh­men KI-Dienste auch auf IaaS oder Managed Ku­ber­netes betreiben. Diese Variante bietet mehr Kontrolle über Modelle, Daten und In­fra­struk­tur, erfordert jedoch mehr Fach­wis­sen und Be­triebs­auf­wand.

Shared Re­spon­si­bi­li­ty

Bei Cloud-Diensten bleibt die Ver­ant­wor­tung zwischen Anbieter und nutzendem Un­ter­neh­men auf­ge­teilt. Mit zu­neh­men­der Abs­trak­ti­on übernimmt der Anbieter mehr tech­ni­sche Be­triebs­auf­ga­ben. Die Ver­ant­wor­tung für Daten, Iden­ti­tä­ten, Be­rech­ti­gun­gen und sichere Kon­fi­gu­ra­tio­nen bleibt jedoch auch bei SaaS bestehen.

„Geteilt“ bedeutet bei Daten nicht, dass beide Seiten au­to­ma­tisch dieselben Aufgaben über­neh­men. Der Anbieter schützt die ver­ein­bar­te Plattform und deren tech­ni­sche Ver­füg­bar­keit. Das Un­ter­neh­men legt unter anderem fest, welche Daten ver­ar­bei­tet werden, wer darauf zugreifen darf, wie lange sie ge­spei­chert werden und welche zu­sätz­li­chen Si­che­rungs- oder Ver­schlüs­se­lungs­maß­nah­men er­for­der­lich sind.

Für Un­ter­neh­men, die unter die NIS2-Richt­li­nie fallen, kann eine solche Zuordnung helfen, Ver­ant­wort­lich­kei­ten im Cy­ber­ri­si­ko­ma­nage­ment und bei der Nutzung von Cloud-Diensten nach­voll­zieh­bar zu do­ku­men­tie­ren; eine in­di­vi­du­el­le Com­pli­ance-Prüfung ersetzt sie jedoch nicht.

Welches Cloud-Modell eignet sich wofür?

Die Wahl ist in der Praxis selten ein Entweder-oder. Ent­schei­dend sind der ge­wünsch­te Kon­troll­grad, vor­han­de­nes Fach­wis­sen, Com­pli­ance-An­for­de­run­gen, Workload-Muster und die benötigte Ent­wick­lungs­ge­schwin­dig­keit.

Auch die wirt­schaft­li­che Be­trach­tung un­ter­schei­det sich je nach Modell. SaaS bietet bei stan­dar­di­sier­ten Ge­schäfts­pro­zes­sen meist die kürzeste Time-to-Market, da Un­ter­neh­men weder In­fra­struk­tur noch eine eigene Plattform be­reit­stel­len müssen. IaaS er­mög­licht dagegen eine besonders granulare Kos­ten­steue­rung bei großen und dauerhaft aus­ge­las­te­ten Workloads, setzt jedoch aus­rei­chen­des Be­triebs­wis­sen und eine aktive Res­sour­cen­pla­nung voraus.

Für die Total Cost of Ownership zählen neben den Nut­zungs­ge­büh­ren auch Per­so­nal­auf­wand, Betrieb, Mo­ni­to­ring, Security, Migration und Support. Um diese Kosten über den gesamten Cloud-Betrieb hinweg trans­pa­rent zu steuern, verbindet Cloud FinOps tech­ni­sche, fi­nan­zi­el­le und fachliche Teams.

• IaaS eignet sich für in­di­vi­du­el­le In­fra­struk­tu­ren, Legacy-Systeme, Spe­zi­al­soft­ware und große, planbare Workloads.
• PaaS eignet sich für die schnelle Ent­wick­lung und Be­reit­stel­lung eigener An­wen­dun­gen, APIs und Mi­cro­ser­vices.
• SaaS eignet sich für stan­dar­di­sier­te Ge­schäfts­pro­zes­se, die ohne eigenen An­wen­dungs­be­trieb abgedeckt werden sollen.
• Ser­ver­less und FaaS eignen sich für er­eig­nis­ge­steu­er­te Funk­tio­nen, Au­to­ma­ti­sie­run­gen und stark schwan­ken­de Last.
• AIaaS eignet sich für den schnellen Zugriff auf KI-Modelle und ver­wal­te­te KI-Ent­wick­lungs­platt­for­men.