Categoriearchief: AWS

Data replicatie is het begin data sovereignty.

Geef een reactie

Er is de laatste maanden voldoende geschreven over Digital Sovereignty. Dit wordt natuurlijk beïnvloed door geopolitieke ontwikkelingen. Bedrijven en organisaties denken opnieuw na over de keuzes die ze kunnen maken en de afhankelijkheden die zij hebben. Tenzij je bereid bent zelf computers te bouwen en zelf software te ontwikkelen – en oh ja, zelf stroom op te wekken, ben je altijd wel van iets of iemand afhankelijk. Deze afhankelijkheid is niet per se een probleem, zolang je vrij bent om de afhankelijkheden te kiezen en de zelfstandigheid van de organisatie, en ze de uitvoering van het werk, de productie of de services niet in de weg staan, zit je goed. Keuzes zouden de toekomstige opties niet moeten beperken. Dus ga nooit een eenrichtingsverkeer straat is qua IT.

Bij de meeste bedrijven en organisaties betreft Digital Sovereignty eigenlijk hoofdzakelijk Data Sovereignty. Het “In control” blijven van data betekent vaak bepalen wie toegang heeft tot data, waar de data opgeslagen is (geografisch) en dat het niet gestolen-of encrypted kan worden (ransomeware). Ook compliancy speelt hierbij een rol. GDPR / AVG vereisen dat je garanties kan geven over het niveau van beveiliging en bescherming van data. Hoe doe je dat wanneer jouw data onder buitenlandse wetgeving valt?

Voor Data Sovereignty is het dus erg belangrijk dat je data technisch kan manipuleren (managen) en dan vooral kan repliceren. Dit is zeker geen nieuw onderwerp, in ons IT vakgebied doen we dit al jaren. Omdat het wederom zo’n actueel onderwerp is, wordt in dit artikel gekeken naar de verschillende soorten data replicatie die er zijn – dit alles tegen het licht van Data Sovereignty.

Verschillende soorten replicatie

Om maar meteen met de deur in huis te vallen, er zijn 3 fundamentele vormen van data replicatie. Zo kunnen disk-blokken gerepliceerd worden (block based replication, bijvoorbeeld bij Reduntant Arrarys of Inexspensive Disks – RAID), kunnen er records gerepliceerd worden (bij databases) of volledige files gerepliceerd worden (denk aan bijvoorbeeld AWS S3 buckets, Google’s Cloud Storage of Microsoft Azure Blob storage). Allen hebben hun sterke en zwakke kanten en daarmee specifieke toepassingsgebieden. In “Cloud Speak” hebben we het dan over “Patterns and Anti-Patterns“. Hierbij zijn de “Patterns” de juist toegepaste replicatie types en de “Anti-Pattrens” onjuist toegepaste replicatie types in een specifiek geval.

Block based storage

Block based storage komen we vaak tegen in de wereld van Storage Area Networks (SAN’s). Dit zorgt ervoor dat data op meerder disks komt te staan en het falen van een disk niet leidt to data verlies. Het is een heel efficiente vorm van data replicatie omdat alleen gewijzigde blokken gerepliceerd worden. Dit in tegenstelling tot het repliceren van het complete bestand. Niet alleen bij SAN’s komen we dit tegen. Zo is er ook open source software om block based replicatie te doen (eventueel over een netwerk), zoals o.a. DRBD.

Block based replication wordt meestal toegepast met als doel redundantie (van disks bijvoorbeeld) te realiseren. Wanneer het geen replicatie is tussen lokale disks, maar er naar een andere disk op een andere locatie gerepliceerd wordt, gaat het niet alleen om disk redundantie, maar ook om de beschikbaarheid van de data. De (fysieke) locatie van de data is dan als Single Point of Failure (SPoF) uitgesloten. Maar ook zo’n oplossing kent zijn grenzen. Wanneer data aan een zijde gedelete wordt, wordt dat gebeurt dat ook aan de andere kant. Daar beschermt het dus niet tegen. Het is geen disaster recovery (DR). Een off site backup is dat bijvoorbeeld wel.

Record gebaseerde replicatie

Record gebaseerde replicatie wordt toegepast bij databases. Databases kennen lees-acties en schrijf-acties van bijvoorbeeld records . Bij replicatie worden alleen schrijf-acties gerepliceerd, de lees-acties veranderen immers niets, De schrijf-acties worden aan de andere zijde opnieuw gedaan zodat beide databases weer gelijk zijn. Vaak is de gerepliceerde database een “Alleen lezen” database (ook wel “Slave” genoemd). De gerepliceerde (slave) database kan bijvoorbeeld prima gebruikt worden om backups van te maken. Er is dan geen performance impact op de “primaire” of “Master” database.

Replicatie wordt hier dus ook gebruikt om de beschikbaarheid te vergroten (en is er geen sprake van DR). De backup die van de “Slave” database gemaakt wordt is wel een DR maatregel. De gerepliceerde schrijf-acties Kunnen in een re-do log file geplaatst worden (Oracle technologie). Deze re-do log files worden dan vaak ook in de backup meegenomen. Met de combinatie van backup van de database en de re-do log files kan een “Point-in-Time restore” worden uitgevoerd.

Databases hebben legio mogelijkheden om te repliceren. Bijvoorbeeld MySQL / MariaDB bieden uitgebreide mogelijkheden hiertoe. In het bovenstaande voorbeeld werd de database replica niet gebruikt voor productie. Het wordt gebruikt om een backup van te maken en het heeft ook geen eindgebruikers. Maar voor lees-acties kunnen beide databases (“Master” en “Slave”) gebruikt worden, zolang wijzigingen alleen naar de “Master” geschreven worden. In het algemeen heeft een database 10 keer zoveel lees-acties als schrijf-acties. Een “Master” met 9 “Slaves” kan dus een manier zijn om de totale performance van het gehele systeem te verhogen. Maar hoewel de performance dan hoger is, is de “Master” nog steeds een Single Point of Failure (SPoF). Een van de “Slave” database kan “Master gemaakt worden, maar dat vraagt tijd en dat levert dus Down time op voor schrijf-acties.

“Master”-“Master” setup

ACID

Een term die bij databases gebruik wordt is ACID (Atomicity, Consistency, Isolation & Durability). Dit zijn kenmerken van een database waarmee de juistheid en compleetheid van data gegarandeerd wordt. Het 'Atomicity" kenmerk stelt dat database bewerkingen ondeelbaar zijn en dus juist of helemaal niet doorgevoerd en opgeslagen worden. Het voorkomt dat bewerkingen half doorgevoerd worden en dat er data mist of corrupt raakt.

Een andere mogelijkheid is een “Master-Master” setup te bouwen. Hierbij kunnen beide “Master” databases schrijf-acties ontvangen en repliceren deze naar de andere “Master”. Er moet voorkomen worden dat records met hetzelfde record nummer geschreven worden. Daarom wordt gekozen de ene “Master” de “Even” inserts te laten doen en de andere “Master” de “On-even” inserts. Beide databases zijn met lokale performance te gebruiken – ook wanneer ze ver uit elkaar staan. Deze systematiek kan naar believen verder uitgebreid worden, bijvoorbeeld met een 3 “Master” setup (zie de figuur). De beschikbaarheid van de data gaat hiermee omhoog evenals de performance. Maar een “Drop Tabel” (verwijder tabel) wordt naar alle “Masters” gerepliceerd en dus is het geen DR.

Nog een laatste opmerking over de multi "Master" setup. Wanneer de databases ver van elkaar verwijderd zijn, is er sprake van een hogere lantency bij de replicatie. Beide databases kunnen lokaal met uitstekende performance gebruikt worden. Het is een goede setup voor active-active (of ook wel Multi Region) designs. replicatie kan hierbij "Achterlopen" (denk dan aan de RPO, zie sectie over RPO en RTO).

File based replicatie

In cloud omgevingen is het (op simpele wijze) repliceren van files een basis voorziening. Dit bestond al voor de cloud (Ceph bijvoorbeeld), maar de cloud heeft het wel populair gemaakt. Tegenwoordig weet iedereen wat een AWS S3 bucket is. Met file gebaseerde replicatie worden files op meerdere storage systemen (en vaak ook locaties) opgeslagen. Zodra een file verandert, wordt een volledig nieuwe versie van de file (of object) gemaakt, dit wordt ook wel “Copy-on-Write” genoemd. Het gevolg hiervan is dat als een file (of object) verandert, alle kopieën gelijk gemaakt moeten worden. Dit kost hierdoor tijd en daarmee spreek men wel over “Eventually Consistent” storage. De file (het object) kan van iedere locatie gelezen worden (nadat het consistent is geworden). Dit levert een hoge performance op. Versiebeheer is ook (relatief) eenvoudig, na een “Copy-on-Write” wordt de oude versie niet verwijderd.

Nadeel van het “Copy-on-Write” principe is dat wanneer slechts 1 bit van een file veranderd wordt, het gehele file opnieuw geschreven moet worden. Het opslaan van een database file op een object store (zoals S3) is dan ook niet efficiënt. Iedere record change leidt tot een nieuwe kopie van het complete database bestand. De performance hiervan is dan ook slecht, het is een zogenaamd “Anti-Pattern“. Gesteld kan worden dat object storage (file based replicatie) dus zowel de performance ten goede komt (in de juiste situaties, de “Patterns”) net als de beschikbaarheid (availbility). Het kan ook DR bieden, mits versiebeheer ingeschakeld is. Een laatste voordeel van een dergelijk storage techniek is dat het vrijwel onbeperkte schaalbaar is qua opslag capaciteit. Het is buitengewoon krachtig in z’n eenvoud.

Maar kan een object storage file systeem gekoppeld (gemount) worden?

Block gebaseerde file systemen kunnen gekoppeld (gemount) worden "In" of "Aan" een computer. Het wordt daarmee gezien als lokale storage ook al is het dat niet. Dit is niet gebruikelijk met object storage. Het heeft een Application Programming Interface (API) die gebruikt kan worden. Lees, schrijf, create en delete acties kunnen middels deze API uitgevoerd worden. Toch is het - als je dat echt wil - wel mogelijk een object store te koppelen (mounten). De performance van een dergelijk oplossing is laag vooral vanwege het "Copy-on-Write" principe. De object store gedraagt zich fundamenteel anders dan lokale storage en dat heeft niet veel toepassingen (Patterns).

RTO en RPO

Bij het design van een omgeving wordt vast gesteld welke RTO en RPO behaald moeten worden. De Recovery Point Objective (RPO) is het maximale data verlies dat een omgeving mag hebben. Recovery Time Objective (RTO) is feitelijk de maximale down time, maar je kan het ook zien als de beschikbaarheid van de omgeving. Deze waarden worden vaak tijdens een Business Impact Analyse (BIA) vast gesteld.

De RTO wordt bereikt door alle maatregelen die getroffen zijn om de beschikbaarheid te kunnen garanderen of te herstellen. De RPO wordt vooral bepaald door de latency van de data replicatie en de backup / restore (DR). Maar wanneer er een netwerk storing optreedt voordat data volledig gerepliceerd is, hoeveel data is dan verloren gegaan? Welke hoeveelheid dataverlies is eigenlijk acceptabel? RPO is dus een complex onderwerp, want hoe weet je welke data nog wel gerepliceerd is tijdens een storing en welke niet? Hoe bepaal je welke van de twee zijdes de correcte data bevat als ze niet meer in sync zijn? Dit wordt ook wel de data “GAP” genoemd. Hiermee raken we aan het onderwerp van synchrone en a-synchrone data replicatie. Meer hierover in de sectie “Timing”.

Welke data is nu correct nadat we een replicatie storing hebben gehad? Met een database kan de "Time Stamp" gebruik worden. Het laatste correct weggeschreven record is de laatste data die goed is, alles daarna is fout. Voorwaarde hiervoor is dat beiden kanten de correcte tijd hebben. Bij Block gebaseerde replicatie wordt iets gebruikt dat "Fencing" genoemd wordt. "Fencing" wordt gebruikt om te bepalen welke (storage) zijde de waarheid bevat.

En backup dan?

Je kan je – terecht – afvragen of backup / restore een data replicatie techniek is. Dat is vast een discussie waard. In de meeste gevallen wordt een backup / restore echter niet gezien als een replicatie techniek. Een backup / restore gaat eerder over retentie en recovery. Het maakt een “point-in-Time” kopie van data (inclusief fouten). Data replicatie is eerder een techniek die gebruikt wordt om “Business Continuity” te garanderen. Verwarrend is dat object storage ook gebruikt kan worden voor de opslag van backups. Het is hoog beschikbaar en ondersteund versiebeheer. Deze discussie is lastig te beslechten. Cruciaal is dan ook het antwoord te vinden op de vraag, “Wat moet er bereikt worden”?

En Off site backups dan?

Object store biedt goede opties voor het opslaan van backups. Want niet alleen ondersteund het versiebeheer, het geeft ook de mogelijkheid om van andere regio's gebruik te maken. Hiermee komen we dicht bij het idee van off site backups.

Granulariteit

De 3 replicatie technologieën hebben allen hun voor- en nadelen, hun “Patterns & anti-Patterns”. Een groot verschil tussen deze technieken is wel de granulatriteit. De kleinste replicatie eenheid is block based replicatie. Het gaat dan bijvoorbeeld om blokken van 4 kilobytes. Records zijn meestal veel groter en files zijn vaak nog vele malen groter.

In overzicht:

TypeData eenheidUse casePerformance
Block4 KB – 64 KB blocksSAN’s, virtuele servers, RAIDHoogste (lage over head)
RecordIndividuele database rijenSQL / NonSQL databasesHoge performance (selectief)
FileGehele files / objectenCloud opslag (S3 bijvoorbeeld), backupsverieert, (Copy-on-Write)

Toplogie

Het artikel raakte eerder al aan “One-way” replicatie en “Two-way” replicatie. Dit wordt ook wel de topologie van de replicatie genoemd.

Deduplicatie

Wanneer de opslag van files geanalyseerd wordt dan valt op dat vaak dezelfde bestanden / files vaker opgeslagen worden. Dat is jammer, want met replicatie worden toch al meerdere kopieën bewaard. Kopieën van kopieën is onnodig en kostbaar. Sommige opslagsystemen halen deze dubbelingen eruit zonder dat je dat als eindgebruiker merkt. Dit wordt deducplicatie genoemd. Deduplicatie bespaard opslag capaciteit en dus kosten.

Compressie

Als toevoeging op deduplicatie kunnen data en files ook gecomprimeerd worden. Hierbij maken we bestanden / files kleiner door middel van compressie en besparen zo op opslag capaciteit. Het grootse voordeel wordt behaald wanneer zowel deduplicatie als compressie gecombineerd worden. Beiden vragen echter ook rekenkracht (overhead) en voegen dus (al is het theoretisch) latency toe.

Encryptie

Een onderwerp dat regelmatig langs komt is encryptie. De meeste cloud provider / hypescalers bieden dit “Out of the Box” aan. Dit kan toegepast worden op lokale (block) gebaseerde opslag, op databases en op object gebaseerde opslag. Het is een goed idee om encryptie toe te passen, het is makkelijk en kost vrijwel niets. Het beschermt je echter niet tegen de cloud provide / hyperscaler zelf. Zij kunnen gewoon bij de encryptie sleutels. Moet dat voorkomen worden, dan zal een bedrijf of organisatie zelf haar encryptie sleutels moeten beheren. Dat is te doen, maar integreert niet zo fijn in de cloud omgeving. Bijvoorbeeld met een Hardware Security Module (HSM). Dit beschermt dan wel tegen de cloud provider / hypescaler en tegen informatie verzoeken van overheden en geheime diensten. Het is dus belangrijk in de discussie rond Data Sovereignty. Deze encryptie van opgeslagen data wordt ook wel encryptie van “Data at Rest” genoemd. Naast encryptie van “Data at Rest” kennen we encryptie van “Data in Transfer“, het netwerkverkeer. Beiden zijn encryptie, beiden beschermen tegen andere risico’s.

Caching

Een onderwerp dat hier genoemd wordt worden is caching. Caching - in het algemeen - is de benadering waarbij veel gevraagde data op snelle disk (SSD), memory of geografisch dichtbij wordt geplaatst. Hierdoor kan deze data heel snel aangeleverd worden. Ook operating systemen zoals Linux, OSX en Windows kennen zoiets. Databases kennen ook cache. Hiermee kunnen veel opgevraagde records snel verstuurd worden. Bijvoorbeeld handig voor sessie informatie die veelvuldig gevraagd wordt. Cache is een data replicatie onderwerp om dat het enerzijds replicatie kan versnellen en anderzijds replicatie kan verstoren. Hier wijden we niet verder uit over dit onderwerp, maar je gaat dan bijvoorbeeld in op onderwerpen als "Cache hits", "Cache misses" en "Flushing Cache".

Timing

Een ander interessant aspect van data replicatie moet nog in meer dertail besproken worden. De tijdsvertraging (latency). Dit is van belang bij replicatie. Dit kwam eerder aan bod bij de RTO en RPO. De fysieke afstand tussen de storage die we repliceren bepaalt welke tijd er nodig is om die data te repliceren. Pas wanneer data aan beide kanten compleet is weggeschreven is de data veilig. Wanneer de afstand groot is begint dit een rol te spelen. Bij synchrone replicatie wordt pas een bevestiging gegeven als beide zijden geschreven hebben. Vanwege de afstand moet een eindgebruiker dan langer wachten. Bij echt grote afstanden kan dit vervolgens een probleem worden. Er kan dan beter gekozen worden voor asynchrone replicatie. Hierbij kan de eindgebruiker verder wanneer de data lokaal is weggeschreven. Daarna wordt de data nog gerepliceerd. Dit is goed nieuws voor de performance, maar minder goed voor data veiligheid. Want het kan dus voorkomen dat de data nog niet volledig is gerepliceerd en er zich een verstoring voordoet. De storage is dan niet meer hetzelfde. Welke zijde heeft nu gelijk als er bidirectonele replicatie toegepast werd? Hier zijn natuurlijk wel oplossingen voor, maar die vallen buiten de scope van dit artikel.

Data Soverignty

En waarom was dit allemaal zo belangrijk voor Data Sovereignty? In het licht van de Data Sovereignty zouden bedrijven en organisaties kunnen overwegen data op meerder plekken op te slaan. Bijvoorbeeld om zeker te zijn van de (geo)locatie van de data (Data Residiency). Ook bieden verschillende technieken de mogelijkheid tot DR van data. Dit is iets dat Data Sovereignty zeker raakt. De beschreven technieken zijn dus van belang om dergelijke doelstellingen te verwezenlijken. En omdat geen enkele techniek alle problemen oplost en situaties van elkaar verschillen, zijn alle technieken zinvol om kennis van te hebben en ze “Meester” te zijn. Misschien dat zelfs een combinatie van technieken gebruik kan / moet worden.

Hoewel het geen replicatie technologie betreft, moet open source software (OSS) hier toch genoemd worden. Omdat Data Sovereignty gaat om in “Control” te komen van data, heeft de software die gebruikt wordt daar een grote impact op. De beste manier om controle te behouden (of opnieuw te verkrijgen) is controle te behouden over de software die gebruikt wordt. OSS is dan de beste keuze die gemaakt kan worden. Interessant detail is overigens dat alle cloud provider / hyperscalers gebruik maken van OSS. Soms gaan ze zo ver om OSS een nieuwe naam te geven en het als een eigen product in de markt te zetten. Dat is overigens legaal. Zelfs al wordt de hernoemde versie gebruikt, men kan altijd terug naar de OSS variant en daarmee blijft data toegankelijk.

Nog een voordeel van het gebruik van OSS is dat het de beste garantie is om open standaarden te gebruiken. OSS kan niet anders dan open standaarden gebruiken en dat garandeert de toegankelijkheid tot de data.

Samenvattend kan gesteld worden dat het begrip van “Patterns and Anti-Patterns” en het beheersen van de technologeen van data replicatie hoogstwaarschijnlijk noodzakelijk zijn om Data Sovereignty te bereiken. Data Sovereignty is het mitigeren van geopolitieke risico’s in data opslag. Deze technieken gaan je daarbij helpen.

Het pad naar Digital Sovereignty

1 reactie

Een van de onderwerpen waarover ik de laatste tijd veel nadenk is “Digital Sovereignty”. Het afgelopen jaar is er veel veranderd in het geopolitieke speelveld, ik denk dan aan de Amerikaanse politiek, de verhouding van het westen met China en de oorlog in Oekraïne. Inmiddels is dit onderwerp bij de IT consultancy bedrijven aan beland, onze klanten vragen hiernaar.

Het onderwerp “Digital Sovereignty” lijkt een veelkoppig monster omdat je er verschillende perspectieven op kan hebben. Je kan het benaderen vanuit een bedrijfsvoering perspectief, namelijk kan ik mijn bedrijf operationeel houden? Je kan ook focus hebben op de data, waar verblijft deze? Of je kijkt naar de geldende wetgeving, is de Amerikaanse Patriot act van kracht, of is de Europese wetgeving leidend? Als laatste is er het technische perspectief, welke technische maatregelen kan of moet ik treffen? Na studie (o.a. het AWS perspectief middels een online cursus), discussie met klanten en collega’s, cloud leveranciers white papers en – niet geheel onbelangrijk – er goed over nadenken, is het volgende mijn kijk op de zaak.

Eerst studeren dan maar

De externe bronnen die ik als eerste heb geraadpleegd zijn bijvoorbeeld Gartner, wat is hun kijk op deze materie. Maar ook AWS, Microsoft en Oracle hebben aanbod op dit onderwerp. Erg nuttig vond ik zelf informatie van de Europese Commissie zelf. Zo kan je online het “Cloud Sovereignty Framework” document vinden met daarin verschillende perspectieven op dit onderwerp. Zo kijkt zij naar de “Sovereignty Objectives”, de “Sovereignty Effective Assurance Levels” en “Assessment of Sovereignty Effectiveness”. Als laatste biedt zij een rekenmodel voor een “Sovereignty Score”. Dit laatste heeft vooral betrekking op aanbestedingen.

Voor mijzelf is het technisch / IT perspectief interessanter. Wat kunnen  / moeten we doen voor onze digitale soevereiniteit? En als je er goed over nadenkt, dan hebben die maatregelen veel weg van de maatregelen die we treffen bij security-onderwerpen. Die moet ik als cloud architect (of security architect) vaak meenemen in ontwerpen en adviezen. Het gaat dan om het mitigeren van (security) risico’s. In dit geval risico’s van geopolitieke aard, maar ook die leiden tot technische maatregelen. Dus is het dan gewoon “Risk management”?

Centraal bij security risico’s is dat je als bedrijf “In control” blijft. In control van wie er toegang hebben tot data, in control van wie er gebruik maken van ons netwerk en zo verder. Waarom wil je als bedrijf “In control” zijn? Dat is om zeker te kunnen stellen dat de bedrijfsvoering doorgang kan vinden. De bedrijfsvoering vraagt (vaak) dat de IT weerstand kan bieden aan verstoringen van welke aard dan ook (“Resilience”). Daarbij wil een bedrijf of organisatie in staat blijven veranderingen in de IT aan te kunnen brengen, bijvoorbeeld als de bedrijfsvoering daarom vraagt, of wanneer wet- en regelgeving verandert.

IT capabilities

Vanuit een IT architectuur bezien gaat het wat mij betreft vooral over “IT Capabilities” – kennis, kunde en verworvenheden. Als de “IT capabilities” toenemen, is men steeds beter in staat verstoringen te weerstaan en keuzes te maken die bij de bedrijfsontwikkeling passen. Op welke zaken heeft dit dan betrekking? Wat mij betreft zie ik (minimaal) de volgende onderwerpen waarbij je “In control” moet blijven:

  • software development
  • security
  • scalability
  • availability
  • licenses
  • hardware
  • (geo) locatie van data en
  • vendoren

Ik zie eigenlijk een soort denkbeeldige ladder waarbij je omhoog klimt en steeds meer “IT capabilities’ verwerft. Helemaal onderaan de ladder is een situatie waarbij er sprake is van “Technical debt”. Er worden verouderde software en platformen gebruikt, men is niet goed in staat aan de eigen software verder te ontwikkelen, er zijn in toenemende mate security risico’s. Er is veel handwerk. En er worden proprietary software en licenties gebruikt – waarvan men moeilijk af raakt. Eigenlijk is men niet in staat enig risico te mitigeren.

Applicatie modernisatie, de eerste stap

Hierna volgt de reis van de applicatie modernisatie. Platformen worden vernieuwd (zowel hardware als software) en met behulp van moderne software development tools kan de ontwikkeling van de eigen software weer gestart worden. Er kunnen nu weer keuzes gemaakt worden, men kan operationele uitdagingen mitigeren, bijvoorbeeld op het gebied van availability, resilience, licenties en security. Men neemt voorzichtige eerste stappen met het automatiseren van IT processen, installaties en configuraties.

Digital Sovereignty “ready”

In het volgende “Plateau” is de mate van automatisering groter zodat dat men in staat is om “Workloads” op verschillende (cloud) platformen te draaien. Er komt grip op de data residency (waar staat mijn data) en zaken als hoge beschikbaarheid (multi site) kunnen gerealiseerd worden. Ook krijgt men meer grip op leveranciers, er kunnen tenslotte keuzes gemaakt worden en veelal gaat men nu Open Source Software (OSS) gebruiken. De risico’s die nu gemitigeerd kunnen worden zijn van tactische aard. Eigenlijk is het bedrijf klaar om “Digital Sovereignty” te bereiken als dat gewenst zou zijn.

Strategische controle

Naar mijn idee is het hoogste “Plateau” een niveau waarin de organisatie grip heeft op alle “IT capabilities” die er zijn. Men kiest voor Open Source Software (en containers bijvoorbeeld) waar men dat wil en waar men vrijwillig kiest voor afhankelijkheden waar mogelijk. Men is daarbij in “Control of data residency”. Eigenlijk heeft men de functionaliteit losgekoppeld van de technische implementatie. Hierdoor ontstaat ruimte om te kunnen manoeuvreren en de risico’s die daarbij dus gemitigeerd kunnen worden zijn van strategische aard.

Voor mij gaat “Digital Sovereignty” dus om het beklimmen van de “Ladder” van “IT capabilities”. Bedrijven en organisaties die hoger op deze “Ladder” staan zullen dus beter in staat zijn de “Digital Sovereignty” te bereiken. Mijn suggestie daarbij is, laten we het een discussie maken over “IT capabilities”.

Cloud is het grote “Standaardisatie feestje”

Geef een reactie

Ik schreef eerder in deze reeks over versnelling en complexiteit. In een tweede schrijven ben ik ingegaan op de rol die kwaliteit van processen (en standaardisatie) spelen om verder te kunnen versnellen. In deze derde blog wil ik graag “Onze gang naar de cloud” vanuit dit perspectief belichten.

Kapotte airco

Ik kan me nog herinneren dat het bedrijf waar ik werkte alle server systemen naar een datacenter wilde verplaatsen. In eerste instantie vond ik dat jammer, het beheer van onze eigen serverruimte was best wel cool, totdat de airco het begaf. Een datacenter is toch een veel professionelere oplossing dat werd mij wel duidelijk.

De migratie naar de cloud heb ik net zo ervaren. Datacenter werkzaamheden zijn best lastig als het je core business niet is. Daarnaast heb je liever de volledige aandacht voor hetgeen wel je core business is.

Goedkoper of duurder?

Er waren veel goede redenen om naar de cloud te willen migreren. Eerste dachten we dat het goedkoper zou zijn. Dat kan ook wel, maar niet als je een-op-een de spullenboel naar de cloud verhuist. Het minimaliseren van de resources die je wilt gebruiken is toch wel handig. Voorheen kochten brokken resources vooraf in waarover we vervolgens vrijelijk konden beschikken. Inmiddels kopen we die resources fijnmazig in en het is daarom zinvol de hoeveelheid te beperken. Dat kan ook, want we kunnen de infrastructuur middels code beschrijven (Infrastructure as Code) en we kunnen middels autoscaling performance matchen met wat er echt nodig is.

Innovatie as a Service

Toen we wat meer bedreven raakten met cloud ontdekten we dat er een voortdurende stroom van nieuwe services beschikbaar kwam. Daar konden we zo gebruik van maken. Kortom, ook hier neemt de cloud leverancier een deel van de “Heavy lifting” van ons over en kunnen wij ons op onze core business richten.

Het staat ons natuurlijk vrij om wel of geen gebruik van deze nieuwe services te gaan maken. Het uitproberen is echter eenvoudig, kan snel en kost weinig. Experimenteren zou dan eigenlijk wel een deel van ons werk moeten zijn. Hierbij geldt, laat het snel mislukken (Fail Fast) want dat kost alleen maar geld. Is het niet zinvol of succesvol, dan stoppen we ermee.

Secure, dus cloud?

Daarna bleek dat de cloud ons heel veel mogelijkheden biedt om workloads secure te kunnen draaien. Daar waar we eerder dachten, “Moet het secure, dan in een eigen datacenter”, denken we nu veel eerder, “Moet het secure, dan in de cloud”. En dat klopt. De mogelijkheden en tools die cloud ons biedt om een workload secure en compliant te houden is enorm. Het is eigenlijk niet praktisch dat zelf te bouwen en dus is de stap naar de cloud zinvol. Je moet het nog steeds zelf goed inrichten, maar dat kan dan ook.

Cloud engineers willen serverless

Wanneer je met engineers over cloud spreekt, blijkt dat zij nog een ander perspectief belangrijk vinden. Ze hebben het dan over “Serverless” of over “Cloud native Development”. Los van mogelijkheden als autoscaling, ze hebben liever geen systemen in de cloud. Een deel van de functionaliteit kan je namelijk regelen middels services waarvoor de cloud leverancier verantwoordelijk is. De rest doe je dan bij voorkeur met containers of zelfs functions (FaaS – Functions as a Service) waarbij je helemaal geen verantwoordelijkheid hebt voor infrastructuur.

Er zijn dan ook referentie architecturen voor applicaties in de cloud. “Best practices” waarvan het zinvol is die te volgen. Waarom zou je het wiel gaan uitvinden als het er al is? Natuurlijk zijn deze referentie architecturen er voor verschillende typen applicaties. Gebruik je daarnaast het Well Architected Framework en Well Architected Reviews, dan ben je goed (professioneel) op weg.

Standaard is sneller

Met al deze “Best Practices” in de cloud zijn we aardig op weg gebruik te maken van standaard services, standaard design en een standaard manier om zaken aan te pakken. Is dat erg dan? Nee helemaal niet, ik ben er groot voorstander van. Ga maar na, je pakt het optimaal aan, gebruikt optimale design (patterns) en het ontwerp is door iedereen te begrijpen, want de referentie architectuur is leidend. Daar waar IT graag telkens het wiel wil uitvinden, gaat het zich nu langzaam conformeren aan een standaard manier van oplossingen bouwen en beheren. Dit is toch veel professioneler, is het daarmee het “Grote standaardisatie feestje”?

Want wat was ook weer het voordeel van kwaliteitssystemen en standaardisatie? Oh ja versnelling en het verlagen van complexiteit. Naar mijn stellige overtuiging is dit dan ook de grootste toegevoegde waarde van cloud, het versnelt ons en laat het daar nu net om gaan.