Azure, AWS oder Google Cloud Platform – welche Cloud passt zu wem?
Die Wahl des richtigen Hyperscalers wiegt ähnlich schwer wie die Einführung eines ERP-Systems. Sie prägt KI-Fähigkeiten, Datenarchitekturen und Sicherheitskonzepte – und legt die IT-Basis für die nächsten zehn bis fünfzehn Jahre fest.
Autor: Alexander Müllner-Gilli, Business Development Executive Cloud and Applications DACH bei SoftwareOne/dcg
In der Praxis entscheiden sich viele Unternehmen aus Gewohnheit: So buchen Microsoft-Kunden Microsoft Azure häufig über ihr bestehendes Enterprise Agreement hinzu. Das ist unkompliziert, kann strategisch jedoch Nachteile mit sich bringen. Wer ohne übergeordnetes Konzept vorgeht, riskiert später technische Schulden und zusätzliche Migrationsaufwände.
Ein sinnvoller Ausgangspunkt ist daher eine fundierte Anforderungsanalyse: Welche Business-Ziele verfolgt das Unternehmen? Welche Workloads sollen in die Cloud verlagert werden? Und welche strategische Entwicklung ist mittelfristig geplant – etwa in Richtung KI, Datenplattformen oder E-Commerce? Wer diese Fragen strukturiert beantwortet, schafft eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Unterschiedliche Profile – unterschiedliche Stärken
Trotz vieler Gemeinsamkeiten verfügen Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud Platform über unterschiedliche Schwerpunkte. Azure ist eng mit der Microsoft-Produktwelt wie Windows, Office und Microsoft 365 verbunden und bietet Vorteile bei Integrationsszenarien innerhalb dieses Ökosystems. Im KI-Umfeld setzt Microsoft unter anderem auf Copilot-Funktionen und OpenAI-Technologien in Microsoft 365.
AWS entwickelte sich aus der Infrastruktur des Amazon-Onlinehandels und ist stark im Bereich Cloud-nativer Architekturen und individualisierter Anwendungsentwicklung. Neue Funktionen werden kontinuierlich eingeführt, häufig mit Blick auf konkrete Kundenanforderungen. Die Google Cloud Platform ist traditionell stark im Bereich Datenverarbeitung und Analytics positioniert; mit Diensten wie BigQuery lassen sich skalierbare Datenplattformen aufbauen. Auch im KI-Umfeld nimmt Google eine relevante Marktposition ein.
Zusammengefasst gilt: Unternehmen mit starker Microsoft-Orientierung finden in Azure passende Integrationsmöglichkeiten. Entwicklungsorientierte Organisationen setzen häufig auf AWS. Wer datengetriebene Geschäftsmodelle oder KI-Anwendungen priorisiert, sollte GCP in die engere Auswahl einbeziehen.
Flexibilität und Komplexität
Die Wahl eines primären Hyperscalers bedeutet nicht zwangsläufig eine ausschließliche Bindung. Viele Unternehmen verfolgen Multi-Cloud-Strategien und kombinieren Plattformen je nach Anwendungsfall. Das kann Abhängigkeiten reduzieren und technologische Flexibilität erhöhen.
Mit jeder zusätzlichen Plattform steigt jedoch die Komplexität in Governance, Betrieb und Sicherheitsmanagement. Kenntnisse in lokalen Microsoft-Systemen lassen sich nicht automatisch auf das Management von Azure übertragen. Jeder Hyperscaler folgt eigenen Architekturen, Prozessen und Zertifizierungsmodellen. Daher entscheiden sich viele Unternehmen für die Zusammenarbeit mit spezialisierten Managed-Service-Partnern.
Souveränität differenziert bewerten
Der US Cloud Act ermöglicht US-Behörden unter bestimmten Voraussetzungen den Zugriff auf Daten europäischer Kunden – auch wenn diese in europäischen Rechenzentren gespeichert sind. Praktische Anwendungsfälle sind bislang jedoch kaum dokumentiert. Eine konsequente Verschlüsselung mit eigenem Schlüsselmanagement erhöht den Schutz sensibler Daten auch in Public-Cloud-Umgebungen.
Für besonders schutzbedürftige Workloads bieten alle drei Hyperscaler sogenannte Sovereign-Cloud-Modelle an, die unter europäischer Jurisdiktion betrieben werden. Diese Lösungen sind in der Regel mit höheren Kosten verbunden. Daher empfiehlt sich eine differenzierte Betrachtung, bei der nur entsprechend kritische Anwendungen in solche Umgebungen verlagert werden.
Use Cases statt reiner Einkaufslogik
Die Entscheidung für einen Hyperscaler sollte nicht allein von Beschaffungsaspekten bestimmt werden. Alle drei Anbieter verfügen über leistungsfähige Technologien, adressieren jedoch unterschiedliche Anforderungen mit jeweils eigenen Schwerpunkten. Wer seine Zielarchitektur konsequent an konkreten Use Cases ausrichtet, schafft die Grundlage für eine tragfähige und skalierbare Cloud-Strategie – auch im Hinblick auf KI, wachsende Datenmengen und regulatorische Anforderungen.
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