Zahnräder, die ineinandergreifen und unterschiedliche Kommunikationsbereiche symbolisieren. Eines ist zentral platziert und mit den Buchstaben IaaS gekennzeichnet.
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Was ist IaaS?

Alles zum Thema gemietete Cloud-Infrastruktur

Speicher, Rechenleistung und Netzwerke aus der Cloud – während früher für viele Unternehmen eigene Rechenzentren unverzichtbar waren, verlagern heute immer mehr Firmen ihre IT in die Datenwolke. Mit Infrastructure-as-a-Service (IaaS) nutzen Sie stets eine aktuelle IT-Infrastruktur und können deren Rechenleistung flexibel nach Bedarf skalieren. Hier erfahren Sie, wie sich IaaS von anderen Cloud-Modellen unterscheidet, welche Vorteile es bietet und wo die Einsatzmöglichketen für Sie als Unternehmen liegen.

Inhaltsverzeichnis

IaaS: Das Wichtigste in Kürze

  • Infrastructure-as-a-Service bietet Ressourcen aus der Cloud, um flexibel auf steigende oder sinkende Hardwareanforderungen in einem Unternehmen zu reagieren.
  • In einer IaaS-Cloud können Sie neben Serverhardware auch benötigte Rechenleistung, Speicherplatz und Netzwerkdienstleistungen anmieten.
  • Im Unterschied zu lokalen IT-Umgebungen teilen Sie sich bei IaaS mit dem Anbieter die Verantwortung für die Sicherheit.
  • Entsprechende Service Level Agreements (SLAs) regeln Art und Umfang der Zusammenarbeit mit dem Cloud-Anbieter.
  • Bei einem Anbieter mit einem Rechenzentrum in Deutschland haben Sie die Sicherheit, dass Ihre Daten bezogen auf den Serverstandort datenschutzkonform gehostet werden.
  • Zu den bekanntesten Anbietern von IaaS zählen Microsoft mit der Azure Cloud, die Amazon Web Services (AWS), IBM und Oracle.
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Was ist Infrastructure-as-a-Service (Iaas)? Definition und Grundlagen

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) ist als IT-Infrastruktur definiert, die ein Unternehmen nicht selbst betreibt, sondern als skalierbare Dienstleistung(en) von externen Cloud-Anbietern nutzt. Dies umfasst hauptsächlich:
  • Hardware: Unternehmen mieten für ihre spezifischen Anforderungen optimierte physische oder virtuelle Server als IaaS-Dienstleistung.
  • Rechenleistung: Die Auslagerung von Rechenleistung auf gemietete Cloud-Server, etwa für komplexe Simulationen oder Big Data Analytics, bezeichnet man auch als Cloud Computing.
  • Speicherplatz: Für große Datenmengen stehen Cloud-Dienste mit entsprechender Speicherkapazität bereit.
  • Netzwerkressourcen: Bandbreite sowie Router- oder Firewall-Komponenten lassen sich mieten, um die eigene mit angemieteter Infrastruktur zu verbinden.
  • Wartung: Der IaaS-Anbieter übernimmt die kontinuierliche Pflege und Aktualisierung der Hardware.
  • Cloud Disaster Recovery: Je nach Serviceplan sorgt der IaaS-Anbieter für die Wiederherstellung der Systeme und Daten nach Ausfällen und Verlusten.

IaaS-Architektur und Komponenten

Wie bei einer hauseigenen Lösung im Unternehmen („On-Premises-“) steht auch bei IaaS-Dienstleistungen ein Serververbund in einem Rechenzentrum im Hintergrund. Der Anbieter gestaltet diesen Verbund jedoch so, dass er die einzelnen Komponenten individuell für seine Kunden einrichten und skalieren kann. IaaS stellt hierbei physische und virtualisierte Ressourcen bereit, die die Grundbausteine für Anwendungen und Workloads liefern.
Grundlegend baut IaaS also auf vier zentralen Komponenten auf:
  • Server (Compute): Virtuelle Maschinen ersetzen physische Server und stellen Rechenleistung (CPU, RAM) bereit. Unternehmen können diese flexibel starten, stoppen und skalieren.
  • Storage (Speicher): Cloud-basierte Speicherlösungen ermöglichen das Ablegen von Daten ohne eigene Hardware, z.B. als Block-, Datei- oder Objektspeicher.
  • Netzwerk: Virtuelle Netzwerke verbinden die Ressourcen miteinander und mit dem Internet. Dazu gehören Funktionen wie IP-Adressen, Firewalls und Load Balancer.
  • Virtualisierung: Als technische Grundlage von IaaS werden physische Ressourcen abstrahiert und mehreren Nutzer:innen gleichzeitig als isolierte, virtuelle Umgebungen bereitgestellt.
Auf den oft riesigen IaaS-Strukturen in einem oder mehreren Rechenzentren laufen meist die Anwendungen mehrerer Kunden. Diese kann der Anbieter als Private, Public, Hybrid oder Mixed Cloud hosten.
Kundendaten sind durch entsprechende Konfiguration und Firewall-Mechanismen so voneinander getrennt, dass eine Vermischung praktisch ausgeschlossen ist. Jedes Unternehmen hat somit seine eigene Cloud-Instanz – ohne Verbindung zu denen anderer Firmen.
IaaS im Vergleich zu PaaS und SaaS
IaaS ist neben Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) eines von drei grundlegenden Cloud-Service-Modellen, mit denen Sie als Unternehmen die Vorteile von Cloud-Computing nutzen können. Hier kurz die wesentlichen Unterschiede dieser drei Services:
  • Infrastructure-as-a-Service (IaaS) bietet Ihnen nur Speicher und Rechenleistung (Infrastruktur). Der Preis richtet sich nach Nutzungsdauer und Leistungsumfang.
  • Platform-as-a-Service (PaaS) liefert neben der Infrastruktur zusätzliche Software wie Betriebssysteme, Entwicklertools oder Datenbankverwaltungsprogramme. PaaS bietet somit eine komplette Plattform für die Anwendungsentwicklung.
  • Software-as-a-Service (SaaS) ist das umfassendste Modell. Hier nutzen Sie fertige Softwarelösungen direkt über das Internet, ohne sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern zu müssen.
Grafische Darstellung von SaaS, PaaS und IaaS im hierarchischen Vergleich
Ohne Infrastruktur und Plattform keine Software: Der Zusammenhang zwischen SaaS, PaaS und IaaS ist von hierarchischer Natur.
Lesen Sie auch unseren Artikel, der Cloud-Services im Vergleich schildert und dabei auf viele weitere Angebote wie CaaS (Container-as-a-Service) eingeht.

IaaS vs. On-Premises: Vergleich und Entscheidungshilfe

IaaS- und On-Premises-Lösungen unterscheiden sich in einigen Punkten voneinander, die wir für Sie in der folgenden Tabelle gegenüberstellen.
IaaS vs. On-Premises
Kostenstruktur
OPEX (nutzungsbasiert, keine hohen Anfangsinvestitionen)
CAPEX (hohe Anfangskosten für Hardware & Betrieb)
Skalierbarkeit
Sehr flexibel und schnell anpassbar
Begrenzt, Erweiterung zeit- und kostenintensiv
Wartung, Betrieb und Updates
Anbieter verantwortlich
Unternehmen verantwortlich
Flexibilität
Hohe Agilität, schnelle Bereitstellung
Geringer, langfristige Planung nötig
Kontrolle
Wenig direkte Kontrolle über Hardware
Volle Kontrolle über Systeme und Daten
Sicherheit/Compliance
Abhängig vom Anbieter, oft hohe Standards
Vollständig selbst steuerbar
IaaS
On Premises
IaaS eignet sich besonders, wenn Flexibilität, schnelle Skalierung und geringe Anfangsinvestitionen wichtig sind, z.B. bei Wachstum, Projekten oder schwankender Last. On-Premises ist hingegen sinnvoll, wenn maximale Kontrolle, spezielle Compliance-Anforderungen oder stabile, planbare Workloads im Vordergrund stehen.
Viele Unternehmen fahren am besten mit einer Hybridstrategie, die IaaS und On-Premises miteinander kombiniert.

Typische IaaS-Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle

IaaS eignet sich für viele Einsatzgebiete, da es sehr flexibel und anpassbar ist. Das erklärt, warum es bei vielen Dienstleistern inzwischen zum Standard-Portfolio gehört. Typische Anwendungsfälle für IaaS sind:
IaaS als Test- und Entwicklungsumgebung in Softwareunternehmen
Software-Entwickler:innen beispielsweise nutzen IaaS gerne, wenn etwa Betriebssysteme oder Middleware zum Einsatz kommen sollen, die der bisherige Anbieter auf höheren Cloud-Ebenen nicht bereitstellen kann. Dank seiner schnell skalierbaren und abrufbaren Rechen- und Netzwerkleistung ist IaaS besonders wertvoll, wenn Unternehmen im Projektverlauf kurzfristig größere Kapazitäten benötigen.
IaaS branchenübergreifend als Teil des IT-Sicherheitskonzeptes
Mit Cloud-Services sind die Zeiten vorbei, in denen Unternehmen ihre Daten umständlich am Firmenstandort auf physischen Datenträgern sichern mussten. Unternehmen spiegeln ihre komplette Infrastruktur und zusätzlich einzelne, besonders sensible Bereiche direkt innerhalb der Cloud. Nach Ausfällen, etwa durch Schadsoftware, lassen sich die Ressourcen in der Regel schnell wiederherstellen.
Big-Data-Analyse in Marketing, Forschung und Entwicklung
Die Auswertung riesiger Datenmengen (Big Data) mittels künstlicher Intelligenz (KI) benötigt hohe Speicher- und Rechenleistungen. Egal, ob Unternehmen große Kundenbestände auf Bedarf und Vermarktungspotenzial hin untersuchen, die Messdaten eines Feldes von Hochgeschwindigkeitssensoren in Echtzeit auswerten oder eine über längere Zeit aufgelaufene Datenmenge per KI strukturieren – mittels IaaS können sie die benötigten IT-Ressourcen kurzfristig anmieten und nach Nutzung wieder automatisch freigeben.
Traffic-Spitzen auffangen – höchster Nutzen für die Unternehmens-IT
Viele Unternehmen denken bei erhöhtem Traffic meist nur an DoS- und DDoS-Attacken, die das Firmennetz und die Firmenwebseite von außen angreifen und zum Stillstand bringen. Dabei reichen bereits triviale Prozesse aus, um eine herkömmliche On-Premises-Struktur massiv auszubremsen. Dazu zählen z.B. das unternehmensweite Einspielen von Updates oder viele gleichzeitige Zugriffe aufgrund einer Werbekampagne.
Auch der Relaunch von Produktionsumgebungen, eines Bestellsystems oder der Firmenwebseite bringen mitunter erhebliche Traffic-Spitzen mit sich. Ohne Ressourcenpuffer können Unternehmen diese nur schlecht abfedern. IaaS kann Unternehmen somit in vielen Bereichen und Anwendungsgebieten robuster gegen Ausfälle machen, sowie gegen Netzwerkprobleme und einfrierende Anwendungen.
Ressourcen schneller bereitstellen in der „atmenden Fabrik“
Mit der Entwicklung hin zur Industrie 4.0 lösen sich viele produzierende Unternehmen von festen Stückzahlen in der Fertigung, die sie bisher auf Jahre im Voraus geplant haben. Die „atmende Fabrik“ geht kurzfristig auf wechselnde Bestellmengen ein, vermeidet das Produzieren auf Halde und fährt sich automatisch dann hoch, wenn saisonale oder konjunkturelle Schwankungen zu vermehrter Nachfrage führen. IaaS ist das ideale IT-Pendant für die bedarfsgerechte Produktion und stellt genau dann Rechenleistung zur Verfügung, wenn sie gebraucht wird.
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IaaS-Kostenmodelle: Pay-as-you-go, Reserved Instances und Spot-Instanzen

Bei IaaS haben Sie wie bei anderen Cloud-Services ebenfalls die Wahl zwischen unterschiedlichen Kostenmodellen. Die passende Variante für Ihr Unternehmen hängt von Ihren konkreten Anforderungen ab. Im Folgenden finden Sie die gebräuchlichsten Modelle sowie deren Vor- und Nachteile:
  • Pay-as-you-go: Diese nutzungsbasierte Abrechnung erfolgt exakt nach dem Verbrauch, etwa pro Minute, Stunde, benötigtem Speicher oder dem Volumen des Datenverkehrs. Der Vorteil dieses Modells ist die hohe Flexibilität und geringe Anbieterbindung; im Dauerbetrieb ist dieses Kostenmodell allerdings meist teuer.
  • Reserved Instances: Hier buchen Sie Ressourcen für einen festen Zeitraum im Voraus, z.B. für ein bis drei Jahre. Bei einer langfristigen Nutzung erhalten Sie hier in der Regel deutlich günstigere Preise. Allerdings binden Sie sich frühzeitig an die gebuchten Kapazitäten und sind damit wenig flexibel.
  • Spot-Instanzen: Bei diesem Auktionsmodell nutzen Sie freie Kapazitäten dann, wenn Sie verfügbar sind, müssen aber kurzfristig auch Unterbrechungen des Services in Kauf nehmen. Das ist zwar meist sehr kostengünstig, aber keinesfalls für kritische oder andauernde Workloads geeignet.

Welche Vorteile bietet IaaS?

Die Entwicklung der vergangenen Jahre zeigt: Mitarbeiter:innen arbeiten mit Geschäftsdaten und virtuellen Systemen zunehmend aus dem Homeoffice und von anderen externen Standorten. Dafür müssen sie sich dank IaaS nicht mehr über das Firmennetz auf ihren Arbeitsplatzrechner einwählen. Stattdessen nehmen sie via Internet direkt Verbindung mit dem Rechenzentrum auf, das alle Zugriffe robust und ohne Wartezeiten verarbeitet.
Weitere Vorteile von IaaS sind:
  • Kosteneffizienz: Unternehmen zahlen nur für die Ressourcen, die sie tatsächlich nutzen, ohne hohe Investitionen in physische Hardware.
  • Skalierbarkeit: Sie können die IT-Infrastruktur bei Bedarf flexibel an die aktuellen Anforderungen anpassen, z.B. bei saisonalen Schwankungen.
  • Schnelle Bereitstellung: Ressourcen können schnell und bedarfsgerecht bereitgestellt werden, was zu einer schnelleren Markteinführung von Produkten führt.
  • Zuverlässigkeit: Ihr IaaS-Dienstleister sorgt für den Schutz vor Serverausfällen, eine unterbrechungsfreie Stromversorgung, Back-ups sowie Einbruchschutz.
  • Fokus auf Kernkompetenzen: Unternehmen können sich auf ihre Hauptaufgaben konzentrieren, während sie die Verwaltung der IT-Infrastruktur an den Anbieter auslagern.
  • Aktualität der Technologie: Durch den Einsatz von IaaS profitieren Unternehmen von aktuellen Technologien, ohne eigene Upgrades und Wartungen durchführen zu müssen.

Sicherheit bei IaaS: Das Shared-Responsibility-Modell

Anders als bei lokalen IT-Umgebungen teilen sich bei Cloud-Lösungen Dienstanbieter und Kunde die Sicherheit der Infrastruktur. Dabei spricht man von der sogenannten Shared Responsibillity, also von „geteilter Verantwortung“.
Hardware
Betriebssysteme
Rechenzentren
Anwendungen
Netzwerke
Virtuelle Netzwerke
Gebäude und andere Anlagen
Compliance
Updates/Patches
Middleware
Tests der Cloud-Umgebung
Workloads
Code
Container
Zugriffe durch Nutzer:innen
Verantwortlichkeiten des Anbieters
Verantwortlichkeiten der Kunden
Tipp: Die Zuständigkeit für einzelner Aufgaben kann je nach Cloud-Anbieter und Vertrag unterschiedlich sein. Schauen Sie daher im Service Level Agreement (SLA), wie die Verantwortlichkeiten dort vereinbart sind.

IaaS als Basis für KI-Workloads

IaaS stellt skalierbare Rechenleistung bereit: So bildet es nicht nur die grundlegende Cloud-Infrastruktur, sondern auch die technische Grundlage für moderne KI-Anwendungen. Besonders wichtig ist hierbei GPU-as-a-Service (GPUaaS), also das Bereitstellen von Grafikleistung aus der Cloud. Anstatt teure Spezialhardware selbst zu betreiben, können Unternehmen leistungsstarke Grafikprozessoren flexibel über die Cloud nutzen, um etwa KI-Modelle mit der entsprechenden Leistung zu versorgen.
Dies bringt unter anderem folgende Vorteile mit sich:
  • Hohe Rechenleistung: GPUs beschleunigen das Training und die Ausführung von KI-Modellen erheblich.
  • Skalierbarkeit: Ressourcen lassen sich je nach Bedarf kurzfristig erweitern oder reduzieren.
  • Kosteneffizienz: Es sind keine Investitionen in eigene Hardware sowie für deren Betrieb notwendig.
  • Schnelle Verfügbarkeit: KI-Projekte lassen sich mithilfe von GPUaaS ohne lange Beschaffungszeiten starten.

Welche IaaS-Anbieter gibt es?

Zu den bekanntesten Anbietern von IaaS-Dienstleistungen zählen Microsoft mit der Azure Cloud und Amazon mit den Amazon Web Services (AWS). Auch die Google Compute Engine (GCE) liefert als Teil der Google Cloud Platform (GCP) skalierbare Rechenleistung aus der Cloud.
Ebenfalls im IaaS-Segment vertreten sind IBM mit IBM-Infrastructure-as-a-Service sowie der Datenbankspezialist Oracle mit der Oracle Cloud.
An anderer Stelle im V-Hub finden Sie einen Vergleich von Azure IaaS mit anderen Anbietern.

Fazit: IaaS bildet die Grundlage für Cloud Computing in Unternehmen

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) bildet die zentrale Grundlage für Cloud Computing in Unternehmen, da es die komplette IT-Infrastruktur flexibel als Dienstleistung bereitstellt und damit den Betrieb eigener Rechenzentren zunehmend ersetzt. Dies reicht von Servern über Speicher bis hin zu Netzwerkressourcen.
Dadurch profitieren Sie als Unternehmen von hoher Skalierbarkeit und nutzungsabhängigen Kostenmodellen. Gleichzeitig entlastet die gemietete Cloud-Infrastruktur Ihre IT-Administration im Vergleich zu lokalen On-Premises-Lösungen. Trotzdem behalten Sie die Kontrolle über Ihre Anwendungen und Daten und können diese jederzeit nach eigenen Bedürfnissen anpassen.
In Kombination mit modernen Ansätzen wie nutzungsbasierten Abrechnungen, Reserved oder Spot-Instanzen können Sie die Kosten für die gebuchten Cloud-Instanzen gezielt optimieren und jederzeit an Ihre Planungen anpassen.
Zudem schafft IaaS die technische Basis für innovative Anwendungen, etwa im Bereich künstliche Intelligenz. Hier ermöglicht es vor allem GPU-as-a-Service, leistungsfähige Rechenressourcen schnell und wirtschaftlich zu nutzen.
Infrastructure-as-a-Service ist weit mehr als nur ein Infrastrukturmodell. Stattdessen ist es die Basis für agile, skalierbare und zukunftsorientierte IT-Strategien. Vodafone steht gerne an Ihrer Seite, diese gemeinsam mit Ihnen auf den Weg zu bringen.
Ein Mann und eine Frau sitzen lächelnd vor einer Tischplatte, auf der mehrere Computer stehen. Beide blicken auf ein Tablet.

Microsoft Fabric – Die Zukunft der Datenanalyse auf Azure

Microsoft Fabric von Vodafone ist die ganzheitliche Datenplattform für Unternehmen, die Datenintegration, Analyse und KI-gestützte Erkenntnisse in einer einzigen Lösung vereint. Mit nahtloser Einbindung in Microsoft Azure ermöglicht Fabric eine skalierbare, sichere und leistungsstarke Datenverarbeitung – von der Quelle bis zur Visualisierung.

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Infrastructure-as-a-Service: Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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