Softwareentwicklung in der Cloud: Chancen und Tücken

In der traditionellen Welt betreiben Entwickler ihre Anwendungen auf dedizierter Infrastruktur – physisch oder virtuell. Die Bereitstellung erfolgt manuell oder über rudimentäre Automatisierung, Skalierung ist aufwendig, und neue Features sind oft an lange Release-Zyklen gekoppelt.

Mit der Cloud verändert sich dieses Bild grundlegend. Infrastruktur wird zu Code. Skalierung erfolgt dynamisch. Entwickler erhalten direkten Zugriff auf Plattformdienste wie Datenbanken, Storage, Machine Learning oder Messaging – oft ohne eigene Betriebsverantwortung. Anwendungen können als Microservices orchestriert werden, Deployments erfolgen per Pipeline, Observability ist integriert.

Diese Möglichkeiten bringen eine enorme Beschleunigung mit sich. Ideen lassen sich schneller umsetzen, Prototypen direkt testen, Services weltweit ausrollen. Gleichzeitig entsteht aber auch eine neue Komplexität – durch vielfältige Konfigurationsmöglichkeiten, Sicherheitsanforderungen und Abhängigkeiten zwischen Diensten.

Die Entwicklung in der Cloud ist mehr als ein Infrastrukturwechsel – sie ist ein methodischer und architektonischer Neuanfang. Cloud-native Entwicklung basiert auf Prinzipien wie Loslösung von festen Umgebungen, Selbstheilung, elastischer Skalierung, Serviceorientierung und Automatisierung. Diese Prinzipien durchziehen alle Ebenen des Software Engineerings:

• Deployment-Modell: Statt Releases alle paar Wochen werden neue Features kontinuierlich ausgeliefert – oft mehrmals täglich.
• Architektur: Monolithische Anwendungen werden durch Microservices ersetzt, die unabhängig skalierbar und deploybar sind.
• Tooling: GitOps, CI/CD, Infrastructure-as-Code und Monitoring-Stacks wie Prometheus/Grafana oder AWS CloudWatch sind Standard.
• Verantwortung: Entwicklerteams übernehmen zunehmend die Betriebsverantwortung für «ihre» Services – ein zentrales Element von DevOps.

Cloud-native zu denken heisst, von Beginn an für Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Automatisierung zu planen – und nicht erst später nachzubessern.

Die drei grossen Hyperscaler – Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) – bieten eine ähnliche Grundstruktur: Compute, Storage, Datenbanken, Netzwerk, Security, Monitoring und DevOps-Tools. In der Praxis unterscheiden sie sich aber in Philosophie, Ökosystem und Reife einzelner Dienste.

AWS ist mit Abstand der Marktführer und bietet die grösste Breite und Tiefe an Services. Entwickler profitieren von exzellent dokumentierten APIs, ausgereiften DevOps-Tools (z. B. CodePipeline, CodeBuild, CloudFormation) und globaler Verfügbarkeit. Gleichzeitig kann die Vielfalt überwältigend sein – insbesondere für kleine Teams.

Microsoft Azure punktet bei Unternehmen, die bereits stark in das Microsoft-Ökosystem investiert sind. Die Integration mit Visual Studio, GitHub, Active Directory und Microsoft 365 macht Azure für viele Entwickler naheliegend. Azure Functions, Logic Apps und das Azure DevOps-Toolset bieten solide Werkzeuge – allerdings schwankt die Benutzerfreundlichkeit je nach Service.

Google Cloud Platform gilt als besonders stark im Bereich Datenanalyse, Machine Learning und Container-Orchestrierung (Kubernetes). Services wie BigQuery, Vertex AI oder Cloud Run sind modern, schnell und entwicklerfreundlich. Gleichzeitig wirkt GCP für Enterprise-Kunden mit komplexen Legacy-Umgebungen manchmal weniger zugänglich.

In der Schweiz zeigt sich ein gemischtes Bild: Während Grossunternehmen häufig auf Azure oder hybride AWS/Azure-Umgebungen setzen, greifen Start-ups und datengetriebene Unternehmen zunehmend zu GCP – etwa in Bereichen wie HealthTech oder AI-Start-ups.

Die Cloud eröffnet Software Engineers eine ganze Reihe neuer Möglichkeiten. Besonders hervorzuheben sind:

1. Schnelle Innovation: Entwickler können Services direkt provisionieren, neue Features testen und Feedbackschleifen verkürzen – ohne langwierige Abstimmungen mit Infrastrukturteams.
2. Skalierung ohne Reibungsverluste: Anwendungen lassen sich horizontal skalieren, Lastspitzen abfangen oder global ausrollen – oft mit wenigen Zeilen Code.
3. Automatisierung als Standard: Von Infrastructure-as-Code über automatisiertes Monitoring bis hin zu Self-Healing-Systemen bietet die Cloud einen idealen Nährboden für DevOps.
4. Zugang zu Spitzentechnologie: Machine Learning, Spracherkennung, Blockchain oder Quanten-APIs – viele zukunftsweisende Technologien lassen sich in der Cloud mit wenigen Klicks nutzen.
5. Demokratisierung der Entwicklung: Auch kleine Teams oder Start-ups erhalten Zugriff auf Enterprise-Technologien, die früher nur Grossunternehmen vorbehalten waren.

Trotz aller Vorteile birgt die Entwicklung in der Cloud auch Risiken, die sich oft erst im Projektverlauf zeigen:

Kostenkontrolle ist eine der grössten Herausforderungen. Was mit wenigen Cents beginnt, kann durch unkontrollierte Ressourcennutzung schnell in die Höhe schiessen. Besonders bei serverlosen Architekturen oder KI-APIs entstehen laufende Kosten, die schwer vorhersehbar sind.

Vendor Lock-in ist ein weiteres Thema. Wer stark auf proprietäre Services wie AWS Lambda, Azure Cosmos DB oder GCP Firestore setzt, bindet sich tief in das jeweilige Ökosystem ein. Ein Wechsel zu einem anderen Anbieter wird dann komplex und teuer.

Komplexität und Know-how stellen viele Teams vor eine steile Lernkurve. Die Konfiguration von IAM-Rollen, die Sicherheit in Multi-Tenant-Umgebungen oder die Einhaltung von Compliance-Vorgaben erfordern fundiertes Wissen – und verursachen oft ungeplante Aufwände.

Sicherheitsrisiken entstehen durch Fehlkonfigurationen, unzureichende Authentifizierung oder öffentlich zugängliche S3-Buckets. Auch Datenlokalität und Datenschutzbestimmungen – etwa in Bezug auf das DSG oder die DSGVO – erfordern besondere Aufmerksamkeit.

Für Softwareteams in der Schweiz ist Cloud-native Entwicklung längst Realität. Gleichzeitig stellen sich spezifische Anforderungen – etwa durch gesetzliche Vorgaben zur Datenhaltung, hohe Anforderungen an Verfügbarkeit oder spezielle Branchenregulierungen im Finanz- oder Gesundheitswesen.

Einige bewährte Ansätze sind:

• Cloud Governance etablieren: Zugriffsrechte, Kostenkontrollen, Naming Conventions und Sicherheitsrichtlinien müssen klar definiert und technisch umgesetzt werden.
• Schulungen und Enablement: Teams sollten gezielt in Cloud-Architektur, Security und Tooling geschult werden – auch durch Partnerschaften mit Cloud-Anbietern oder Hochschulen.
• Multi-Cloud-Strategien mit Augenmass: Nicht jede Anwendung muss auf jeder Plattform laufen. Aber die bewusste Vermeidung von Lock-in durch Open-Source-Komponenten (z. B. Kubernetes, Terraform, PostgreSQL) kann langfristige Flexibilität sichern.
• Transparenz über Kosten und CO₂-Fussabdruck: Cloud-Kosten sind nicht nur eine finanzielle Frage, sondern zunehmend auch eine Frage der Nachhaltigkeit – ein Punkt, der im Green Software Engineering an Bedeutung gewinnt.

Die Cloud ist kein Trend mehr, sondern Realität – auch für Softwareentwicklung. Sie bietet gewaltige Chancen: schnellere Innovation, bessere Skalierbarkeit, vereinfachte Abläufe. Doch sie erfordert auch neue Fähigkeiten, Verantwortlichkeiten und Denkmodelle. Wer die Cloud nur als neue Hosting-Plattform betrachtet, verschenkt ihr Potenzial. Erst wenn Architektur, Prozesse und Kultur cloud-native gedacht werden, entfaltet sich der volle Nutzen.