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Google Compute Engine: Skalierbare Rechenleistung aus der Cloud

Mit der Google Compute Engine (GCE) können Entwickler:innen schnell und flexibel virtuelle Maschinen aufsetzen, Anwendungen skalieren und komplexe Berechnungen durchführen. Ob dieses Angebot für Ihr Unternehmen interessant ist und wie es sich von den Konkurrenzprodukten Microsoft Azure, Amazon AWS und IBM Cloud unterscheidet, erfahren Sie hier.

Wer Apps und Web-Anwendungen entwickelt, steht früher oder später vor dem Problem der Skalierung. Früher kauften oder mieteten Entwickler:innen dafür zahlreiche Server und platzierten sie in großen Rechenzentren. Heute nutzen viele Unternehmen gemietete Cloud-Infrastruktur und Cloud Computing, um möglichst wenig Kapital für eigene Rechnerparks zu binden.

Das Gleiche gilt für Unternehmen, die komplexe Berechnungen durchführen müssen oder KI-Anwendungen nutzen wollen. Für diesen Zweck bietet die Google Compute Engine seit 2013 individuelle Lösungen an. Sie ist Teil der Google Cloud Platform.

Inhaltsverzeichnis

Was ist die Google Cloud Compute Engine (GCE)?

Die Google Compute Engine (GCE) ist Teil der Google Cloud Platform, auf der auch Googles hauseigene Dienste wie GmailYouTube und Google Maps laufen. Google baute seine Cloud zunächst für eigene Zwecke auf, bietet sie aber seit 2013 auch anderen Firmen an. Über mehrere Regionen verteilt, stehen Computing-Cluster in sogenannten Google Cloud Zones, die unterschiedliche Leistungen anbieten.
Die Google Compute Engine ist ein Cloud-Infrastrukturdienst im Bereich Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Unternehmen mieten über ein flexibles Preismodell vorübergehend oder dauerhaft Rechenleistung oder KI-Services – meist in Form von virtuellen Maschinen, Funktionsaufrufen (FaaS) oder als Serverless Computing, das keine spezifische Hardware erfordert.
Der größte Vorteil, wie bei anderen Cloud-Computing-Angeboten, ist die Flexibilität. Sie können Rechenleistung hinzubuchen, skalieren und wieder kündigen – und brauchen keine Hardware in eigenen Rechenzentren anzuschaffen.
Die GCE wird daher häufig für spontane und sporadisch wiederkehrende Berechnungen genutzt – im Rahmen von SaaS-Entwicklungsprojekten, also Softwareanwendungen aus der Cloud; oder für Business-Intelligence, das sind Kalkulationen für mögliche betriebliche Veränderungen.
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Wie funktioniert die Google Compute Engine?

Ein wesentlicher Bestandteil des Google-Compute-Engine-Angebots sind sogenannte virtuelle Maschinen (Virtual Private Server), zum Beispiel in Form von VMware Cloud für Unternehmen. Diese Entwicklungs- oder Produktionsumgebungen können Sie beliebig starten und stoppen und verhalten sich aus Anwendungssicht wie physische Rechner.
Als Betriebssysteme für solche virtuellen Maschinen stehen derzeit Linux, FreeBSD, NetBSD und Microsoft Windows zur Verfügung. Die Steuerung und Konfiguration erfolgt meist von einem physischen Rechner aus, oft über Secure Shell (SSH) oder Port-Forwarding. Diese Mechanismen ermöglichen sichere Verbindungen zwischen Rechnern über das öffentliche Internet.
Eine Frau steht vor einem Server-Schrank und führt Wartungsarbeiten durch.

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Neben dem gewünschten Betriebssystem wählen Anwender:innen die erforderliche Rechenleistung und den Arbeitsspeicher. So erhalten sie einen oder mehrere virtuelle Wunschrechner aus der Cloud. Die Anschaffung und der Betrieb eigener Hardware entfallen somit.
Im Gegensatz zu physischen Rechnern, die selten mehr als sechs oder acht Prozessorkerne haben, arbeiten virtuelle Maschinen in der Google Compute Engine mit bis zu 416 virtuellen CPUs (vCPUs) und bis zu zwölf Terabyte Arbeitsspeicher. Dies gelingt durch die intelligente Bündelung physischer Cloud-Server zu flexibel konfigurierbaren virtuellen Systemen.
Die Virtual Machines funktionieren somit wie ein einziger, extrem leistungsstarker Rechner. Anwender:innen haben das Gefühl, mit einem normalen Server zu arbeiten – nur dass dieser viel schneller arbeitet. Auch bestehende virtuelle Maschinen können Sie schnell und einfach migrieren.

Für wen ist die Google Compute Engine geeignet?

Die Google Compute Engine ist für Entwickler:innen gedacht. Google unterscheidet dabei zwischen verschiedenen Anwendungsszenarien und virtuellen Maschinentypen:
  • Allgemeine Zwecke: Hierzu zählen unter anderem Datenbankanwendungen, Entwicklungs- und Testumgebungen, Webanwendungen und mobiles Gaming. Bis zu 360 virtuelle CPUs und 2.880 Gigabyte Arbeitsspeicher können in einer einzelnen Maschine zum Einsatz kommen. Hier bietet Google das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für wechselnde Anwendungen ohne Spezialisierung.
  • Speicherintensive Anwendungen: Hierzu zählen beispielsweise SAP HANA, das ist eine Entwicklungs- und Integrationsplattform im Datenbankbereich und Datenanalysen mit hohem Arbeitsspeicherbedarf. Um das zu bewältigen, sind speicheroptimierte Server der M2-Maschinenserie mit bis zu 416 vCPUs und zwölf Terabyte Gesamtarbeitsspeicher gut geeignet.
  • Rechenintensive Anwendungen: Bei komplexen Berechnungen mit hoher CPU-Last empfiehlt sich Hochleistungs-Computing (HPC). Hierbei ist vor allem die Leistung pro virtuellem CPU-Kern optimiert. Solche (virtuellen) Rechner sind interessant etwa bei anspruchsvollen Anwendungen wie Echtzeitvideostreaming, Hochleistungsdatenbanken, Electronic Design Automation (EDA) oder für besonders leistungsstarke AAA-Spieleserver
    und KI-Anforderungen.
  • Besondere Anforderungen: Noch mehr Leistung bieten die beschleunigungsoptimierten Maschinen auf Basis von NVIDIA-Grafikhardware-Technologie. Sie eignen sich vor allem für das Maschinelle Lernen mit großen KI-Modellen und für umfangreiche Big-Data-Analysen.
Google versichert, dass alle virtuellen Maschinen der Google Compute Engine jederzeit abrufbar sind und umfassende Verschlüsselung bieten, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
Angesichts der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sollten Sie sensible Daten auf Servern innerhalb der EU speichern. Bei Google bieten sich dafür die Rechenzentren in Frankfurt (europe-west3) und Berlin (europe-west10) an.
Ein Mann sitzt am Schreibtisch vor einem Laptop. Darüber ein großes Cloud-Symbol
Mit virtualisierten Servern auf der Google Compute Engine reduzieren Unternehmen ihre Hardware-Kosten und erhalten beliebig zubuchbare und wieder zu kündigende virtuelle Server passend zum aktuellen Bedarf.

Die Google Compute Engine als Teil der Google Cloud Platform (GCP)

Das Google-Compute-Engine-System gehört technisch zum IaaS-Bereich, speziell zu FaaS oder Serverless Computing. Nutzer:innen mieten hier aber nicht, wie bei IaaS üblich, eine feste Infrastruktur für eine bestimmte Zeit.
Stattdessen bietet das System vor allem virtuelle Maschinen, Funktionsaufrufe und Big-Data-Analysen. Die Google Compute Engine stellt somit kein abgeschlossenes System dar, sondern eine Sammlung von Cloud-Computing-Diensten, die Sie spontan und wiederkehrend nutzen können.
Die Google Cloud Platform (GCP) bündelt als übergeordnete Instanz die Cloud-Dienste von Google unter einem Dach – ähnlich wie die Computing-Angebote innerhalb von Microsoft Azure und Elastic Cloud Computing (ECC) bei den Amazon Web Services. Die GCP bietet zudem weitere Cloud-Dienste, die für die (Cloud-)Anwendungsentwicklung und unternehmerischen Anforderungen von Bedeutung sein können:
  • Google App Engine: Die Google App Engine stellt als Plattform-as-a-Service (PaaS) eine umfangreiche Entwicklungsumgebung für Smartphone- und Tablet-Apps bereit.
  • Google Kubernetes Engine: Sie arbeitet auf Basis der Container-Orchestrierungsplattform Kubernetes. Mit diesem Tool können Entwickler:innen nach Google-Angaben ihre Anwendungen beinahe unbegrenzt skalieren lassen.
  • Google-Cloud-Speicher:
    Auch als Google Drive bekannt. Der Google-Cloud-Speicher bietet die Möglichkeit, auch große Dateien und Datenmengen problemlos online bereitzustellen. Besonders für geschäftliche Anwendungen beinhaltet Google Drive einen Clou: Über Drive File Stream lässt es sich nahtlos in den Windows-Explorer integrieren.
  • Anthos: Mit Anthos können Sie Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen unter einem Dach bereitstellen und verwalten. So vereinheitlichen Sie Entwicklungsprozesse und betriebliche Abläufe und sorgen für einen konsistenten und skalierbaren Anwendungsbetrieb.
  • BigQuery: Das „Große-Abfrage“-System (frei übersetzt) richtet sich an Entwickler:innen, die SQL-Abfragen in Datenbanken unterschiedlicher Strukturebenen durchführen wollen.
Gut gelaunter Mann mit einem Headset vor einem Notebook.

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Die Google Compute Engine in der Praxis

In der Google Compute Engine buchen Anwender:innen verschiedene virtuelle Maschinen für unterschiedliche Anforderungen. So können Sie benötigte Rechenleistung spontan nutzen und sekundengenau abrechnen. Das macht die Google Compute Engine nicht nur für viele Cloud-Anwendungen, sondern auch betriebswirtschaftlich interessant. Schließlich müssen Sie keine Server mehr anschaffen und warten.
Diese Leistungen kommen aus der Cloud und verursachen in der Regel keine Kosten. Hier einige Beispiele für die Leistungsfähigkeit der Google Compute Engine:

Bestehende virtuelle Maschinen migrieren

Entwickler:innen, die den Anbieter wechseln möchten und mehr Rechenleistung für ihre laufenden Anwendungen benötigen, können diese problemlos in die Google Compute Engine übertragen. Google bietet dafür spezielle Migrations-Tools an und verspricht eine transparente Datenmigration. Unterstützte Clouds sind unter anderem VMware vSphere, Amazon EC2 und Microsoft Azure.

Genomische und andere große Datenmengen verarbeiten

Wer riesige Datenmengen verarbeiten will, braucht erhebliche Rechenpower – etwa in der wissenschaftlichen RNA-Forschung. Google gewährt für Forschungs- und Bildungszwecke erhebliche Rabatte auf die üblichen Nutzungspreise. Der Konzern unterstützt beispielsweise Genom-Forscher:innen dabei, Hypothesen zu validieren.

Lizenzimport und Mandanten-Support

Sie betreiben virtuelle Maschinen im Kundenauftrag? Dann unterstützt Sie die Google Compute Engine, diese Maschinen zu migrieren. Sie können ganze Images samt Lizenzen in die Google Cloud verschieben, was Ihre Flexibilität bei wechselnden Kundenanforderungen erhöht. Bei Bedarf unterstützt das Angebot sogar die Live-Migration, sodass Wartungsarbeiten keine Ausfälle verursachen.

Unternehmen mit Anwendungen in der Google Cloud

Wie andere Cloud-Anbieter blickt auch Google auf ein breites Spektrum an Referenzkunden im Cloud-Computing-Bereich:
  • e.on: Der Energieversorger begann 2021 mit der vollständigen Cloud-Migration seiner bisherigen Rechenzentren. Dabei nutzt e.on die Google Cloud Platform, um beispielsweise Verbrauchsdaten in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.
  • Burger King: Die Fast-Food-Kette verwendet das BigQuery-System aus der Google Cloud Platform, um seine Datenabfragen aus rund 700 Restaurants zu vereinfachen.
  • PayPal: Der Online-Bezahldienst nutzt die Google Cloud für geschäftskritische Arbeitslasten. Transaktionen finden so in Quellnähe unter Einhaltung lokaler Gesetze und Vorschriften statt.
  • bonprix: Die Tochtergesellschaft der Otto Group ist von einer lokalen Infrastruktur zu Google Cloud gewechselt. Seitdem kann sie sich darauf konzentrieren, maschinelles Lernen und KI-basierte Lösungen zu entwickeln und Daten zu modellieren.

Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und Machine-Learning (ML) in der Google Compute Engine

Ähnlich wie Microsoft, IBM und Amazon bietet auch die Google Cloud Platform spezielle Lösungen für künstliche Intelligenz, Big Data und Mustererkennung. Entwickler:innen können damit KI-Anwendungen und -Komponenten auf Basis von maschinellem Lernen erstellen. Zu den Services der Google Compute Engine gehören beispielsweise:
  • Vertex AI Generative AI Studio extrahiert Text aus PDF-Dokumenten, erstellt daraus eine durchsuchbare Zusammenfassung des Inhalts und speichert diese in einer BigQuery-Datenbank ab.
  • Visual Inspection AI leistet visuelle Erkennung und Sichtprüfungen mithilfe künstlicher Intelligenz.
  • Cloud Speech-to-Text AI dient der Spracherkennung, Texttranskription und Übersetzung in mehr als 125 Sprachen.
  • Gemini Code Assist erstellt Codeempfehlungen für vollständige Funktionen und Codeblöcke in Echtzeit und identifiziert Sicherheitslücken und Fehler im Code – inklusive Lösungvorschlägen.
  • Conversational AI/Bot-in-a-Box simuliert natürliche Sprache per Chatbot für die Mensch-Maschine-Kommunikation.
  • Native JSON/BigQuery arbeitet mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten.
  • AutoML erstellt benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen (ML), selbst bei geringen Fachkenntnissen.
  • Google Cloud Analytics führt Big-Data-Analysen durch und dient der Mustererkennung.
  • Form Parser scannt Rechnungen und Formularen automatisch nach relevanten Informationen.
Mann steht inmitten einer Server-Racklandschaft in einem Rechenzentrum

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Insbesondere im Big-Data-Umfeld können Unternehmen mit der Google Compute Engine Datensätze im Umfang von vielen Gigabyte analysieren lassen – und zwar häufig innerhalb weniger Minuten und ohne sich Gedanken über virtuelle Maschinen, Hardware und Setup machen zu müssen.
Das zugrunde liegende Prinzip ist auch als Serverless Computing bekannt und geht über bestehende IaaS- und PaaS-Dienstleistungen nochmals hinaus. Die Durchführung solcher Abfragen gelingt mit einfachen, teils bekannten SQL-Befehlen, integrierten Plug-and-Play-Modellen und automatisierten Workflows.

Vorteile und Nachteile der Google Compute Engine

Die Vorteile der Google Compute Engine im Überblick:

  • Skalierbarkeit: Die Google Compute Engine ist aufgrund der immensen Rechenleistung der Google-Datenzentren und ihrer weltweiten Verfügbarkeit bestens aufgestellt. So können Kunden jederzeit ihren Workload bedarfsgerecht skalieren und, falls nötig, zusätzliche virtuelle Maschinen einrichten.
  • Zuverlässigkeit: Die Google-Cloud ist seit vielen Jahren für ihre hohe Performance und hohe Ausfallsicherheit bekannt.
  • KI- und Big-Data-Unterstützung: Google ist Pionier im Erfassen und Auswerten riesiger Datenmengen. Ein Beispiel: Google-Fahrzeuge sind permanent damit beschäftigt, die Straßen Deutschlands und anderer Länder zu vermessen. Die Werkzeuge, die für die Auswertung dieser umfangreichen Datenmengen genutzt wurden, stehen inzwischen einer breiten Kundschaft zur Verfügung.
  • Alles aus einer Hand: Als einer der größten Cloudanbieter weltweit kann Google nicht nur jeden Wunsch nach mehr Hardware und Rechenleistung bedienen. Der Suchmaschinenkonzern hat zudem um sein Kerngeschäft herum ein umfangreiches Software-Portfolio entwickelt, das mit Angeboten von Google Workspace über Google Analytics und Google Enterprise Search bis hin zu Google Sistrix praktische Business-Tools aus einem Haus bereitstellt. Geschäftskund:innen können so die Zahl ihrer IT-Servicedienstleister und der damit einhergehenden Schnittstellen gering halten.

Die Nachteile der Google Compute Engine im Überblick:

  • Mangelnde Übersichtlichkeit: Die Vielfalt der angebotenen Cloud-Dienste kann auf den ersten Blick überwältigend wirken. Hier gibt es möglicherweise Nachholbedarf für Google, um die angebotenen Leistungen und die Kostenstruktur verständlicher darzustellen.
  • Ausbaufähiges Beratungsangebot: Beim Thema hauseigene persönliche Beratung zu den angebotenen Produkten fällt Google derzeit noch hinter anderen Anbietern zurück.
  • Datenerfassung: Googles Geschäftsmodell basiert auf der Monetarisierung von Daten im Konsumbereich. Unternehmen, die besonders sensible oder vertrauliche Daten verarbeiten, könnten daher Bedenken haben, ob ihre Daten bei Google Cloud sicher sind. Google schreibt dazu (Stand: 2022):
    • „Alle von Kunden und deren Nutzern in unsere Systeme eingegebenen Daten werden ausschließlich in Übereinstimmung mit den Weisungen des Kunden verarbeitet.“
    • „Alle Mitarbeiter von Google müssen eine Vertraulichkeitsvereinbarung unterschreiben und obligatorische Schulungen zu Vertraulichkeit und Datenschutz sowie unsere Schulung zum Verhaltenskodex absolvieren.“
    • „Wir verpflichten uns in unseren Verträgen zur Einhaltung der DSGVO in Bezug auf die Verarbeitung personenbezogener Daten von Kunden in allen Google Cloud- und Google Workspace-Diensten.“
Für Unternehmen ist es daher ratsam, die spezifischen Verträge und Service Level Agreements (SLAs) mit Google Cloud genau zu prüfen und abzuwägen, ob die Sicherheitsmechanismen und Transparenzmaßnahmen den eigenen Anforderungen gerecht werden.

Die Google Compute Engine im Vergleich mit Microsoft Azure, AWS und IBM

Google gilt als Vorreiter und großer Player in den Bereichen komplexe Webanwendungen, Cloud-Computing und hoch skalierbare Anforderungen. Doch auch Microsoft, Amazon und IBM haben attraktive Cloud-Services im Angebot.

Microsoft Azure

Microsoft liefert mit seinem Azure-Angebot eine Vielfalt an Cloud-Anwendungen, an die die Google Compute Engine nicht heranreicht. Microsoft teilt sein Cloud-Computing-Angebot in die Bereiche „Compute”, „Storage”, „Virtual Network”, „CDN” (Content-Delivery-Network) und „Marketplace” auf.
Interessant ist hierbei die Tatsache, dass sich die Microsoft-Cloud mit OneDrive, SharePoint und Teams besonders nahtlos in bestehende Windows-Umgebungen einfügt. Auch bei der Beratung hat Microsoft die Nase vorn und stellt sich sehr spezifisch auf die Bedürfnisse einzelner Unternehmen ein.

Amazon Web Services (AWS)

Ähnliches gilt für Amazon mit den Amazon Web Services beziehungsweise dem Elastic Cloud Computing: Amazon steht Google in Sachen Skalierbarkeit in nichts nach, bietet Support allerdings nur online und nur gegen Entgelt an. AWS ist nach eigenen Angaben mit mehr als 200 Services der weltweit umfassendste Cloud-Anbieter.

IBM Cloud

Die IBM Cloud konzentriert sich stark auf die Bedürfnisse von Unternehmen und eignet sich daher besonders für hybride Cloud-Deployments, die es Firmen erlauben, ihre lokale IT-Infrastruktur nahtlos mit Cloud-Ressourcen zu verknüpfen. Die IBM Cloud bietet umfassende Sicherheitsfunktionen und zahlreichen Compliance-Zertifizierungen – und eignet sich so ideal für stark regulierte Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor.
Wie Google mit seiner Cloud Platform im Vergleich zu den anderen Marktführern abschneidet, zeigt unsere tabellarische Übersicht der Business-Cloud-Anbieter:
Tabellarischer Vergleich führender Cloud-Anbieter. Oben die Anbieter Google, IBM, Microsoft und Amazon, denen jeweils Häkchen in Bezug auf Umfang und Qualität zugewiesen sind.
Die IBM Cloud Platform, Google Cloud, Microsoft Azure und Amazon AWS unterscheiden sich im Detail.

Fazit

Die Google Compute Engine ist eine zuverlässige und kosteneffiziente Lösung für Unternehmen, die Skalierbarkeit und eine enge Integration mit dem Google-Cloud-Ökosystem suchen. Vor allem im KI-Bereich und bei der Datenanalyse überzeugt die Google Compute Engine als Plattform für virtuelle Server. Sie eignet sich zudem besonders für ambitionierte und erfahrene Entwickler:innen, die wenig Beratung bzw. Support benötigen.

Das Wichtigste zur Google Compute Engine in Kürze

  • Die Google Compute Engine ist Teil der Google-Cloud-Platform und erlaubt es Entwickler:innen, schnell und einfach virtuelle Maschinen (Virtual Private Server) aufzusetzen.
  • Die einzelnen virtuellen Server können ganz nach Bedarf ausgewählt werden, beispielsweise als optimierte Maschinen speziell für Maschinelles Lernen oder für Gameserver.
  • Die Google Cloud Platform bietet darüber hinaus zahlreiche hilfreiche Google-Cloud-Dienste, von der Google App Engine als Entwicklungsumgebung für Smartphone-Apps bis zu BigQuery als Abfragetool für SQL-Datenbanken.
  • Als Vorreiter in den Bereichen KI und Big Data bietet Google leistungsstarke Services an, die durch skalierbare Infrastruktur und umfassende Tools zur Datenanalyse überzeugen.
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