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Die Zukunft der IT ist näher als gedacht: Softwareentwicklungstrends wie KI, Robotik und Blockchain verschieben 2026 die Grenzen dessen, was Unternehmen digital leisten können. Wir haben die wichtigsten Entwicklungen aus aktuellen Marktberichten zusammengetragen, um zu zeigen, welche Technologien Ihrem Business helfen, schneller, sicherer und effizienter zu arbeiten. Dabei geht es nicht nur um neue Tools, sondern um Fundamente für Vertrauen, Automatisierung und digitale Transparenz, die echte Wettbewerbsvorteile schaffen.

1. Fortschritte bei Künstlicher Intelligenz und Generative KI / LLMs

Der globale Markt für maschinelles Lernen wächst weiterhin stark.

Für 2026 wird ein Marktvolumen von etwa 127,9 Milliarden US-Dollar prognostiziert, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von rund 36,5 %. Auch alternative Quellen rechnen für 2026 mit rund 110,5 Milliarden US-Dollar, bevor der Markt bis 2035 auf über 1,5 Billionen US-Dollar anwachsen soll.

Die im Titel genannten Technologien zählen weiterhin zu den zentralen Softwareentwicklungstrends, da der Einsatz neuronaler Netze Unternehmen erweiterte Möglichkeiten zur Skalierung bietet.

Der GPT-Chat erschien vor drei Jahren, und es ist wenig wahrscheinlich, dass die KI jemals aus unserem Alltag verschwindet. Wir nutzen sie überall: von der Verbesserung von Texten für Geschäftsbriefe über KI-Bots in Banken bis hin zu KI-generierten Kunstwerken, die bei Auktionen Millionen erzielen, und sogar für wissenschaftliche Durchbrüche wie den Nobelpreis für Chemie 2024 (AlphaFold 2). Dieses rasante Wachstum bringt Chancen, aber auch Risiken mit sich. Das im August 2024 in Kraft getretene EU-Gesetz über künstliche Intelligenz regelt die Aktivitäten von KI-Anbietern und verhindert bislang eine unkontrollierte Übernahme durch KI-Technologien.

Unternehmen sollten sich die folgenden KI-Lösungen genauer ansehen:

• Generative KI: Sie verarbeitet Texte, Bilder, Audio und Video auf hohem Niveau. Sie wird auch für komplexere Elemente verwendet, z. B. für interaktive Figuren, die dynamisch auf Benutzerfragen reagieren.
• Agentische KI: Autonome KI-Agenten übernehmen strukturierte Aufgaben, die vom IT-Support bis zur Automatisierung der Personalverwaltung reichen, und versprechen eine Effizienzsteigerung.
• Kleine Sprachmodelle (SLMs): Effiziente und kompakte Alternativen zu großen Modellen. Sie lassen sich einfacher trainieren und sind in der Umsetzung günstiger.

2026 wird KI in vielen Unternehmen vom „Add-on“ zum Betriebssystem für Wissens- und Entwicklungsarbeit: Analysten ordnen KI nicht mehr als optional ein, sondern als grundlegende Fähigkeit, um resiliente Grundlagen zu bauen und Systeme intelligenter zu orchestrieren. 

Ein zentraler, 2026 stark sichtbarer Trend ist die Verschiebung von generischen LLMs hin zu domänenspezifischen Sprachmodellen (Domain-Specific Language Models), weil generische Modelle in spezialisierten Aufgaben oft nicht die gewünschte Zuverlässigkeit, Kostenstruktur und Compliance liefern. 

2. KI-Sicherheitsplattformen und präventive Cybersecurity

2026 ist Security nicht nur „mehr vom Gleichen“, sondern wird in Trendanalysen als Vanguard-Thema betont. Es gibt zwei Top-Trends:

• Preemptive Cybersecurity,
• AI Security Platforms. 

Die Grundidee präventiver Cybersecurity ist die Verlagerung von reaktivem Incident-Handling zu proaktiver Abwehr, die Angriffe blockiert, bevor sie einschlagen. 

3. Konvergenz von KI und Robotik (Physical AI)

Auch Physical AI gehört zu den Softwareentwicklungstrends. Dabei geht es nicht mehr nur um „sprechende“ oder softwarebasierte KI, sondern um Systeme, die in der physischen Welt handeln. Dazu gehören: 

• Roboter, 
• Drohnen, 
• Industrielle Maschinen,
• autonome Systeme. 

Sie können nicht nur Daten analysieren, sondern ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und aktiv eingreifen.

Dies führt zu einer Konvergenz mehrerer Technologien und verändert die Architektur physischer KI-Systeme: Roboter können nicht mehr isoliert arbeiten, dürfen aber auch nicht vollständig auf die Cloud angewiesen sein. Deshalb rückt die Edge-to-Cloud-Orchestrierung in den Mittelpunkt – lokale Verarbeitung sorgt für schnelle Reaktionen und Stabilität, während Cloud-Updates, Modellmanagement und Flottenbetrieb ermöglicht.

Physical AI ist nicht eine einzelne Technologie, sondern die Verschmelzung mehrerer Schichten:

4. Edge Computing und 5G-Konnektivität

Edge Computing und 5G-Konnektivität gehören 2026 zu den wichtigsten Software-Engineering-Trends. Edge-Computing dezentralisiert die Datenverarbeitung, verringert die Latenzzeit und verbessert die Leistung. Die Popularität dieser Technologie wurde durch das Wachstum des IoT-Marktes angeheizt: Daten von mehreren Geräten müssen ohne Latenzzeiten verarbeitet werden. In dem Maße, wie der IoT-Markt wächst, wächst auch Edge Computing. Neben dem IoT sind sie für autonome Fahrzeuge, intelligente Städte, 5G-Netze und das Gesundheitswesen vital.

Edge Computing wird 2026 vor allem dort entscheidend, wo die KI-Inferenz nahe an Datenquellen mit niedriger Latenz und hoher Zuverlässigkeit laufen muss:

• Industrie, 
• Echtzeit-Video, 
• Health/Wearables, 
• Robotik. 

Deloitte beschreibt „Edge AI“-Use Cases als realweltlich relevant (z. B. Kameras mit lokaler Erkennung, Sensorik für Predictive Maintenance, Wearables), was die Infrastrukturplanung verändert. 

5G ist der Motor für vernetzte Systeme. Release 18, auch 5G-Advanced genannt, baut die bestehende 5G-SA-Architektur aus und bringt neue Funktionen: Integration von AI/ML, bessere Energieeffizienz und Verbesserungen für ultra zuverlässige, latenzarme Kommunikation (URLLC).

5G ist nicht nur Netztechnik, sondern ein entscheidender Teil der Architektur. Edge- und 5G-Technologien ermöglichen verteilte Systeme, in denen Teile der Intelligenz lokal arbeiten – für mehr Effizienz, Datenschutz und Stabilität. Gleichzeitig übernimmt die Cloud zentrale Aufgaben wie Training, Governance, Überwachung, Updates und Orchestrierung.

5. KI-native Entwicklung und Platform Engineering

Ein zentrales Thema 2026 ist die KI-native Softwareentwicklung. Damit ist gemeint, dass künstliche Intelligenz nicht nur ein Hilfsmittel, sondern von Anfang an ein integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses ist. GenAI (Generative AI) verändert die Art, wie Software entwickelt wird, und wirkt sich auf Teamstrukturen, Liefermodelle und Tools aus.

Wichtige Aspekte im Detail:

AI-Native-Development-Plattformen

• GenAI-basierte Plattformen machen die Entwicklung schneller und zugänglicher.
• Sie erlauben es Teams, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Code-Vorschläge zu nutzen und neue Features effizienter zu implementieren.
• Dadurch verschieben sich Teamrollen: weniger „manuelle Codierer“, mehr Fokus auf Integration, Qualität und strategische Architektur.

Platform Engineering als systematischer Ansatz

• Der Trend geht weg von einzelnen Dev-Tools hin zu internen Entwicklungsplattformen, die als eigenes „Produkt“ betrachtet werden.
• Solche Plattformen bieten Entwickler:innen Abstraktion, Self-Service und eine verbesserte Developer Experience.
• Bis 2026 werden voraussichtlich die meisten großen Softwareorganisationen dedizierte Plattform-Engineering-Teams haben, die als interne Anbieter („internal service providers“) agieren.

Integration von Infrastruktur und Orchestrierung

• Interne Plattformen bündeln Funktionen wie Build, Deployment, Observability, Security und Compliance.
• Teams können dadurch schneller liefern, ohne Governance oder Qualitätsstandards zu vernachlässigen.
• Platform Engineering wird so zum zentralen Ort für Effizienz, Standardisierung und Kontrolle.

Continuous Compliance

Compliance wird 2026 stärker automatisiert. Praktische Maßnahmen sind:

• Policy-as-Code: Richtlinien direkt in die DevOps-Prozesse einbinden.
• SBOM (Software Bill of Materials)-Erzeugung in CD-Pipelines für Transparenz über alle Abhängigkeiten.
• Pre-commit Hooks: einfache Schutzmechanismen, um versehentliche Veröffentlichung von Geheimnissen oder problematischem Code zu verhindern.

Dieser Schritt ist wichtig, weil AI assisted Coding das Risiko erhöht, dass Fehler oder unsichere Elemente unbeabsichtigt ins System gelangen.

Messbare Agilität und Qualitätskontrolle

• Platform Engineering ist nicht nur ein technisches Konstrukt, sondern der Ort, an dem Integration, Standards und Sicherheit zusammenlaufen.
• Agilität wird dadurch messbar: z. B. über Durchlaufzeiten, Fehlerquoten oder Cognitive Load der Entwickler:innen.
• Teams können so kontinuierlich lernen und optimieren, statt nur kurzfristige Deadlines abzuarbeiten.

Real-Life-Projekte, KI & Machine Learning

Entwicklung eines KI-Assistenten-Prototyps zur automatisierten Lead-Identifikation und -Qualifizierung

KI & Machine Learning, Softwareentwicklung

Was ist Agentic AI? Der Leitfaden zu agentenbasierter Künstlicher Intelligenz

KI & Machine Learning, Digitale Transformation

KI-Entwicklungszyklus – Ein umfassender Leitfaden

6. Entwicklungen im Quantencomputing

Quantencomputing ist 2026 noch meist im Übergang zur praktischen Nutzung, aber einige Entwicklungen sind schon heute relevant für Software-Engineering-Trends sowie Sicherheitsstrategien.

7. Nachhaltige Technologien und Green IT

Im Jahr 2026 wird Green IT von zwei wichtigen Faktoren geprägt: 

• Zum einen vom stark wachsenden Energiebedarf von Rechenzentren, der teilweise durch KI-Anwendungen getrieben wird,
• Zum anderen, von Regulierungen und standardisierten Kennzahlen, die Energieverbrauch und Nachhaltigkeit messbar machen.

Analysen zu „Energy and AI“ zeigen, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren deutlich steigen wird: In der Basisprognose wird der globale Verbrauch bis 2030 auf etwa 945 TWh geschätzt, mit starkem Anstieg ab 2024. Deshalb wird Effizienz zu einem zentralen Kriterium im Engineering. Entscheidungen zu Architektur, Modellgrößen, Inferenzoptimierung, Datenbewegung oder Edge-Verlagerung werden direkt zu Hebeln für mehr Nachhaltigkeit.

Auch die Messung und das Reporting von Energieverbrauch gewinnen an Bedeutung. Die EU schreibt im Rahmen der Energy Efficiency Directive vor, dass Rechenzentren ihre Energieperformance überwachen und berichten müssen. ISO-Standards helfen, Kennzahlen konsistent zu erfassen: Besonders die Reihe ISO/IEC 30134 und der Power Usage Effectiveness (PUE)-Indikator werden als Maß für Energieeffizienz genutzt.

Auf Softwareseite etabliert sich die Software Carbon Intensity (SCI)-Spezifikation, die eine Methode zur Berechnung der CO₂-Emissionen von Softwaresystemen bietet. Damit lassen sich Entscheidungen in Design, Entwicklung und Betrieb transparenter und nachhaltiger treffen.

8. Multiagenten-KI-Systeme

2026 wird Agentic AI zunehmend als Systemdesign-Thema betrachtet. Multiagenten-Systeme ersetzen den monolithischen Ansatz „ein Modell löst alles“ durch die koordinierten Aktionen spezialisierter Agents, um komplexe Workflows zu automatisieren.

Das ist kein theoretisches Konzept: Anthropic beschreibt Multi-Agent-Architekturen als mehrere LLM-Agenten, die autonom Tools nutzen und zusammenarbeiten – zum Beispiel parallel arbeitende Recherche-Agenten. Dabei gibt es konkrete Erkenntnisse für Systemarchitektur und Toolgestaltung.

Aus Sicht des Engineerings sind 2026 drei Punkte besonders wichtig:

Neue Integrations- und Management-Aufgaben: Agent-Rollen definieren, Tool-Berechtigungen steuern und Zustände verwalten.

Guardrails und Sicherheitskontrollen. Risiken wie „rogue agent actions“ oder policy-widrige Toolnutzung werden aktiv adressiert.

Effizienz verschiebt sich vom Code zur Pipeline

• Maßstab ist nicht mehr „Codezeilen pro Stunde“, sondern End-to-End-Outcome pro Pipeline
• Ziel: ganze Prozessketten Analyse → Implementierung → Test → Deployment → Betrieb besser unterstützen
• Dadurch wird Platform Engineering als Basis für Multiagenten-Systeme noch wichtiger

9. Confidential Computing und Datenschutz

2026 gewinnt Confidential Computing stark an Bedeutung für Datenschutz und „Data Security in Use“. Die Idee ist, Daten während der Verarbeitung in hardwarebasierten Trusted Execution Environments (TEEs) zu schützen – zusätzlich zu den bekannten Schutzmaßnahmen „at rest“ und „in transit“. Cloud-Anbieter verweisen dabei auf eine branchenweit definierte Norm, die den Schutz standardisiert.

Politisch und organisatorisch ist Confidential Computing besonders relevant, weil es als Privacy-Enhancing Technology (PET) gilt. Datenverarbeitung wird vom restlichen System isoliert, wodurch selbst Administratoren keinen Zugriff auf sensible Daten haben. Das hat Auswirkungen auf Datenschutzinterpretation, Transparenz und die Konfiguration sowie das Management der Attestation-Mechanismen.

Auch der Markt zeigt eine beschleunigte Einführung:

Laut einer Mitteilung der Linux Foundation auf Basis von IDC-Forschung haben bereits 75 % der befragten Organisationen Confidential Computing implementiert.

Für Softwareentwicklung bedeutet das, dass Datenschutz immer mehr zu einer Architekturentscheidung wird. Beispiele sind „Confidential AI“ für den Schutz von Modellen und Daten sowie Auswirkungen auf Infrastruktur, Key-Management, Deploy-Pipelines und Incident-Response. Confidential Computing ist damit weniger ein einzelnes Feature, sondern eine Frage von Vertrauen, Governance und sicherem Betrieb verteilter Systeme. 

10. Blockchain und digitale Herkunftsnachweise

Der globale Blockchain-Markt wächst rasant:

• 2024 wird er auf ca. 10 Mrd. US-Dollar geschätzt, mit Nordamerika als größtem Markt.
• Von 2023 bis 2030 wird eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 87,7 % erwartet, bis 2030 auf 1,4 Billionen US-Dollar.
• Das Wachstum wird vor allem durch Risikokapitalfinanzierung getrieben.
• Blockchain gilt deshalb auch als Trend in der Softwareentwicklung.

Einsatzgebiete der Blockchain: Geldtransfer, Internet der Dinge, Datenschutz, Logistik, Gesundheitswesen, Medien.

2026 rückt zudem Digital Provenance in den Vordergrund – also die Fähigkeit, Ursprung, Eigentum und Integrität von Software, Daten, Medien und Prozessen zu verifizieren.

• SBOMs (Software Bill of Materials) helfen, Komponenten und Supply-Chain-Beziehungen transparent zu machen und schneller Sicherheitslücken zu beheben.
• Attestierungsdatenbanken und Watermarking sichern Integrität von Daten, Medien und KI-generierten Artefakten.
• Verifiable Credentials ermöglichen manipulationssichere digitale Nachweise.
• Digital Product Passport (EU) macht Produkte und Materialien transparent in Bezug auf Nachhaltigkeit und Compliance.

Blockchain selbst ist dabei meist eine von mehreren Optionen für manipulationssichere Audit-Trails. 2026 geht es nicht nur um Blockchain, sondern um Vertrauen durch Standards, Signaturen, Attestierungen, Credential-Modelle, Governance und deren Integration in Entwicklungs- und Lieferprozesse (CI/CD, Artefakt-Registries, Content-Pipelines).

Warum Sie SaM Solutions als Ihren Softwareentwicklungsanbieter wählen sollten

Die Softwareentwicklung im Jahr 2026 wird von KI-zentrierten Architekturen, Security-by-Design, Edge- und Cloud-Orchestrierung sowie nachhaltigen und vertrauensbasierten Infrastrukturen geprägt. Technologien wie generative und agentische KI, Multiagenten-Systeme, Confidential Computing, Blockchain-basierte Nachweise und Fortschritte im Quantencomputing verändern nicht nur einzelne Tools, sondern ganze Systemlandschaften. Gleichzeitig steigen Anforderungen an Cybersecurity, Compliance und Energieeffizienz.

Unternehmen, die diese Trends strategisch integrieren und Architektur, Plattformen sowie Governance ganzheitlich denken, schaffen die Grundlage für skalierbare, resiliente und zukunftssichere Softwarelösungen.

Fazit

Die Softwareentwicklung im Jahr 2026 wird von KI-zentrierten Architekturen, Security-by-Design, Edge- und Cloud-Orchestrierung sowie nachhaltigen und vertrauensbasierten Infrastrukturen geprägt. Technologien wie generative und agentische KI, Multiagenten-Systeme, Confidential Computing, Blockchain-basierte Nachweise und Fortschritte im Quantencomputing verändern nicht nur einzelne Tools, sondern ganze Systemlandschaften. Gleichzeitig steigen Anforderungen an Cybersecurity, Compliance und Energieeffizienz.

Unternehmen, die diese Trends strategisch integrieren und Architektur, Plattformen sowie Governance ganzheitlich denken, schaffen die Grundlage für skalierbare, resiliente und zukunftssichere Softwarelösungen.

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Vom intelligenten Zuhause bis zur smarten Stadt – der IoT-Markt wächst stetig, und Unternehmen investieren jährlich über 200 Milliarden Dollar in diese Technologie. In dieser Übersicht erfahren Sie, was IoT-Plattformen sind und welche Plattformen im Jahr 2026 besonders relevant sein werden.

Was ist IoT?

Das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet ein Netzwerk physischer Geräte, die mit dem Internet verbunden sind.

Dank der IoT-Technologie können Sensoren, Maschinen und andere physische Geräte Daten austauschen und Prozesse automatisieren – oft ganz ohne menschliches Zutun. Diese Geräte kommunizieren miteinander sowie mit Cloud-Diensten und ermöglichen so eine effizientere Steuerung und Überwachung.

Laut IoT Analytics zeigt sich das Wachstum dieser Technologie in beeindruckenden Zahlen:

• Ende 2025 wird es weltweit mehr als 21,1 Milliarden IoT-Geräte geben (anfang 2025 es war 18 Milliarden).
• Die Investitionen von Unternehmen in IoT steigen jährlich um 10 % und werden 298 Milliarden US-Dollar erreichen.
• 51 % der Unternehmen, die bereits IoT nutzen, planen, ihr Budget weiter zu erhöhen.

IoT-Plattformen ermöglichen es, verbundene Geräte aus der Ferne zu steuern und zu verwalten.

Was ist eine IoT-Plattform?

Eine IoT-Plattform ist eine Softwarelösung, die dabei hilft, IoT-Geräte zu verwalten, Daten zu sammeln und zu analysieren, Sicherheit zu gewährleisten und verschiedene Kommunikationsprotokolle zu unterstützen.

Sie ermöglicht es, neue Geräte anzuschließen und zu konfigurieren, Daten von diesen Geräten zu empfangen und sie entweder in der Cloud oder auf einem lokalen Server zu speichern. Zudem können die Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) analysiert sowie Prozesse automatisiert werden. So können beispielsweise bestimmte Algorithmen definiert werden: Steigt die Temperatur im Raum auf 25 Grad, schaltet die Plattform automatisch die Klimaanlage ein.

Um die Kommunikation zwischen verschiedenen Geräten sicherzustellen, unterstützt die Plattform verschiedene Kommunikationsprotokolle, darunter Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN, MQTT und HTTP.

Beste IoT-Plattformen

Die IoT-Plattformen unterteilen sich in vier Haupttypen: Gerätemanagement, Telekommunikationsmanagement, Datenmanagement/-aktivierung und Anwendungsmanagement/-aktivierung. Wir haben die sieben besten IoT-Plattformen von verschiedenen IoT-Plattformanbietern für 2026 ausgewählt und ihre Stärken sowie Schwächen analysiert.

Amazon Web Services (AWS) IoT

AWS IoT ist eine cloudbasierte Plattform von Amazon für die Verwaltung von IoT-Geräten, die Analyse von Daten und die Integration mit anderen AWS-Diensten. Sie verwendet AWS IoT Core, mit dem Geräte über MQTT, HTTP und WebSockets kommunizieren können.

AWS IoT wird am häufigsten in intelligenten Haushalten, in der Industrie und in der Automobilbranche eingesetzt. Die Plattform ermöglicht eine tiefgehende Integration mit anderen AWS-Diensten und bietet hohe Sicherheit, ist jedoch komplex in der Einrichtung und für kleinere Projekte zu teuer.

Microsoft Azure IoT

Azure IoT umfasst den Azure IoT Hub für die Geräteverwaltung und Azure Digital Twins für die Modellierung der physischen Welt. Es unterstützt MQTT, AMQP und HTTPS. Lösungen, die auf dieser Plattform basieren, werden in der Industrie, im Energiesektor und in der Logistik zur Sendungsverfolgung eingesetzt. Zum Beispiel hilft Azure IoT, intelligente Fabriken und Maschinenüberwachung zu erstellen.

Azure IoT lässt sich gut mit Microsoft Power BI und KI-Diensten integrieren, bietet somit umfassende Analysefunktionen und unterstützt auch Edge Computing (Azure IoT Edge). Allerdings fallen hohe Kosten für große Datenmengen an. Zudem sind Erfahrungen mit dem Azure-Ökosystem erforderlich, um das System zu konfigurieren.

Oracle IoT

Oracle IoT Cloud bietet Tools für die Gerätekonnektivität, Echtzeit-Datenverarbeitung und die Integration mit Oracle-Geschäftssystemen. Diese Lösung wird für die Maschinenverfolgung und Datenanalyse in der Fertigung sowie für die Routenoptimierung und das Lieferkettenmanagement in der Logistik eingesetzt.

Zu den Vorteilen dieser Plattform gehören die Integration mit Oracle ERP und CRM sowie die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren. Allerdings ist sie weniger weit verbreitet als AWS und Azure und zudem schwieriger zu konfigurieren.

Particle

Particle ist eine IoT-Plattform mit Hardware- und Cloud-Management. Sie unterstützt Wi-Fi, LTE und Mesh-Netzwerke. Die darauf basierenden Lösungen kommen bei intelligenten Geräten wie smarten Schlössern sowie in der Agrarindustrie und im Energiesektor zum Einsatz.

Particle ist besonders praktisch, da es ein vollständiges Lösungspaket bietet – sowohl Hardware als auch Cloud. Zudem ist es die erste Plattform in unserem Vergleich, die einfach und schnell einzurichten ist. Juhu!
Allerdings ist sie aufgrund ihrer Kompaktheit nicht für große Industrieprojekte geeignet. Zudem bietet die Plattform nur begrenzte Analysefunktionen.

IRI Voracity

IRI Voracity konzentriert sich auf die Verarbeitung und Integration von IoT-Big-Data mithilfe von ETL, ELT und KI-Analysen. Diese Funktionalität wird im Finanzwesen zur Analyse von Transaktionen, in der Fertigung und in der Verwaltung von Smart Cities eingesetzt.

Einer der Hauptanwendungsbereiche von IRI Voracity ist die Big-Data-Analyse, da die Plattform leistungsstarke Datenverarbeitungstools besitzt und KI-Analysen integriert.

Wichtig zu wissen: Diese IoT-Plattform ist auf das Erfassen und Verarbeiten von Gerätedaten spezialisiert – eine direkte Steuerung von Geräten ist nicht möglich.

ThingWorx IIoT Platform

Hierbei handelt es sich um die Industrial IoT Platform (IIoT) von PTC, die die Erstellung von Digital Twins sowie die Steuerung von Industrieanlagen ermöglicht und gleichzeitig die Flexibilität zur Integration mit SPS und SCADA bietet. Diese Funktionalität wird in der Fertigungs-, Energie- und Automobilindustrie eingesetzt – für „nicht-industrielle“ Bereiche ist die Plattform nicht geeignet. Aufgrund der Komplexität der Unternehmen kann die IIoT-Implementierung zudem recht teuer sein.

Google Cloud IoT

Im Jahr 2017 stieg Google, bereits ein führender Anbieter von Cloud-Lösungen, in den IoT-Markt ein und führte seinen Cloud IoT Core Service ein.

Die Plattform überzeugte durch ihre Integration mit anderen Google-Cloud-Diensten sowie durch die Zusammenarbeit mit IoT-Hardware-Herstellern wie Intel und Microchip. Seit dem 15. August 2023 ist Google Cloud IoT Core jedoch nicht mehr verfügbar. Google kündigte die Einstellung des Dienstes an und nannte als Gründe die mangelnde Fähigkeit, moderne Sicherheitsstandards zu erfüllen, die Plattform zu modernisieren und neue Funktionen bereitzustellen.

Cisco IoT Cloud Connect

Cisco IoT Cloud Connect wurde ursprünglich für Telekommunikationsunternehmen entwickelt. Die Plattform war eine cloudbasierte Software-Suite für industrielle Anwendungen.

Obwohl Cisco IoT Cloud Connect derzeit nicht mehr unterstützt wird, bleibt das Unternehmen ein führender Anbieter von IIoT-Lösungen und entwickelt weiterhin innovative Technologien für Branchen wie Strom- und Wasserversorgung, Öl und Gas sowie den Bergbau.

Heute bietet das Unternehmen Lösungen in den folgenden Bereichen:
– Netzwerkkonnektivität (z. B. industrielle Switches, Router, eingebettete Netzwerke).
– Cybersicherheit (Cisco Cyber Vision, Cisco Secure Equipment Access (SEA), Cisco Secure Firewall usw.).
– Edge-Computing (Cisco IOx).
– Steuerung und Datenaustausch (Cisco Edge Intelligence, Integration mit AWS IoT Core).
– IoT-Verwaltung und -Automatisierung.

Salesforce IoT Cloud

Diese Plattform integriert IoT-Daten mit Salesforce CRM, um das Kundenverhalten zu analysieren und Prozesse zu automatisieren. Die Lösung bietet eine wirklich tiefe Integration mit CRM und unterstützt die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Sie konzentriert sich speziell auf die Kundenerfahrung und eignet sich daher besonders für Bereiche, in denen diese eine große Rolle spielt – etwa Finanzen und Handel. Wie die meisten IoT-Plattformen ist auch Salesforce IoT Cloud relativ kostspielig, sodass sich der Einsatz für kleine Unternehmen nicht lohnt.

IBM Watson IoT

IBM Watson IoT nutzt die KI-Algorithmen von Watson, um IoT-Daten zu analysieren, Ausfälle vorherzusagen und Prozesse zu automatisieren. Wie viele andere IoT-Plattformen wird IBM Watson IoT in den Bereichen Fertigung, Energie und Smart Home eingesetzt. Es wurde berichtet, dass das Unternehmen den Support für dieses Produkt im Jahr 2022 einstellen würde, jedoch hat IBM selbst dazu keine offizielle Stellungnahme abgegeben.

Vorteile: Fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Funktionen sowie hohe Sicherheit.
Nachteile: Die typischen Herausforderungen großer IoT-Plattformen – eine komplexe Einrichtung und hohe Kosten.

Warum ist SaM Solutions der beste IoT-Entwicklungsdienstleister? 

Die Entwicklung von Embedded- und IoT-Lösungen gehört zu den zentralen Dienstleistungen, die SaM Solutions anbietet. Unser Team erfahrener IoT-Spezialisten unterstützt Sie bei:

• der Auswahl der passenden Plattform für Ihre Anforderungen,
• einer umfassenden IoT-Implementierung,
• der Entwicklung von IoT-Cloud-Lösungen,
• der Beratung,
• der Architekturprüfung und -bewertung,
• der Fehlerbehebung bei IoT-Geräten,
• der Systemintegration.

Kontaktieren Sie uns – wir helfen Ihnen, Technologie gezielt für den Erfolg Ihres Unternehmens einzusetzen.

Letzter Gedanke

Was sind IoT-Plattformen und wie funktionieren sie? Wer die Antwort auf diese Frage kennt, verschafft seinem Unternehmen heute einen echten Wettbewerbsvorteil. Eine IoT-Plattform unterstützt die Verwaltung von IoT-Geräten, die Datenerfassung und -analyse, die Gewährleistung der Sicherheit sowie die Nutzung verschiedener Kommunikationsprotokolle.

AWS und Azure sind führende Marktteilnehmer, die vielseitige und leistungsstarke IoT-Plattformen anbieten. Andere Plattformen decken oft nur bestimmte Bereiche oder Teilaspekte dieser Aufgaben ab. Lassen Sie sich von Experten beraten, um die für Sie am besten geeignete Plattform auszuwählen.

Was ist Cloud-Migration​, welche Arten es gibt, warum sie notwendig ist, welche Vorteile sie bietet und wo Unternehmen, die mit der Cloud-Transformation beginnen, auf Herausforderungen stoßen können. SaM Solutions beschreibt die Migrationsphasen im Detail und gibt eine Übersicht über die beliebtesten Plattformen.

Definition der Cloud-Migration

Unter Cloud-Migration versteht man den Prozess des Verschiebens von Anwendungen, Daten und IT-Workloads von einem bisherigen Standort – meist einem lokalen Rechenzentrum – in eine Cloud-Umgebung. Cloud-Migration ist kein einmaliger „Umzug“, sondern ein komplexer Prozess mit mehreren Phasen. Er umfasst die strategische Planung, Auswahl geeigneter Dienste und das eigentliche Überführen der Rechenressourcen in die neue Umgebung. Eine erfolgreiche Cloud-Migration setzt daher sorgfältige Planung und oftmals externe Expertise voraus, um Risiken wie Ausfallzeiten oder Inkompatibilitäten zu minimieren.

Wichtige Aspekte der Cloud-Migration

Eine Cloud-Migration berührt viele Bereiche der IT. IT-Entscheider sollten insbesondere auf folgende Schlüsselaspekte achten, um den Übergang in die Cloud effizient und risikoarm zu gestalten.

Kostenanalyse und ROI

Dabei gilt es, alle Kosten der Migration den erwarteten Einsparungen und Nutzen gegenüberzustellen. Einerseits entfallen bei der Cloud viele Kapitalinvestitionen in Hardware – Unternehmen zahlen im Pay-as-you-go-Modell nur für tatsächlich genutzte Ressourcen, was enorme Kosteneinsparungen ermöglicht. Andererseits dürfen Migrationskosten nicht unterschätzt werden. Wichtig ist, den Return on Investment (ROI) der Cloud-Migration zu bewerten: Eine Forrester-Studie zeigte z.B. eine Investitionsrendite von 191 % innerhalb von drei Jahren nach der Cloud-Migration. Allerdings warnt die Praxis, dass schlechte Planung oder unvorhergesehene Nutzung die Cloud-Rechnung in die Höhe treiben können.

Datenintegrität und -sicherheit

Im Migrationsprozess müssen Daten zuverlässig und vollständig übertragen werden – Datenverlust oder Inkonsistenzen können gravierende Folgen für das Tagesgeschäft haben. Gleichzeitig dürfen sensible Daten während der Übertragung oder im Cloud-Betrieb nicht in falsche Hände geraten. Best Practices umfassen daher u.a. Datenverschlüsselung, den Einsatz von robustem Identity und Access Management (IAM) sowie regelmäßige Sicherheitsaudits. 

Kompatibilität der Anwendungen

Häufig erfolgt mit der Cloud-Migration ein Plattformwechsel, und die neuen Cloud-Services sind nicht 1:1 kompatibel mit den bisherigen Systemen. Daher ist es unabdingbar, vorab die Kompatibilität zu prüfen. In vielen Fällen müssen Anwendungen angepasst oder neu gestaltet werden, um in der Cloud voll funktional zu sein.

Performance und Latenz

Kunden und Mitarbeiter erwarten, dass Anwendungen in der Cloud mindestens die gleiche Leistung erbringen wie bisher vor Ort – idealerweise sogar besser. Performance-Engpässe oder hohe Latenzzeiten nach einer Migration können jedoch auftreten, wenn Netzwerkanbindungen oder Architekturen nicht angepasst werden. Bei einer global verteilten Nutzerbasis kann es sinnvoll sein, Workloads näher an den Endbenutzern auszuführen, um die Latenz zu reduzieren. Eine sorgfältige Performance-Planung ist ein Teil jeder Migration – sie stellt sicher, dass hohe Verfügbarkeit und schnelle Reaktionszeiten auch in der Cloud gewährleistet bleiben.

Arten der Cloud-Migration

Die Art der Cloud-Migration beschreibt grob, was migriert wird und wohin es verschoben wird.

Rechenzentrumsmigration

Eine Rechenzentrumsmigration meint die vollständige Verlagerung eines lokalen Rechenzentrums in die Cloud. Hierbei werden alle Daten, Anwendungen und Services eines Unternehmens von eigenen Servern auf die Infrastruktur eines Cloud-Providers übertragen. Diese “All-in” Migration ist ein sehr umfangreiches Projekt und erfordert gründliche Planung und Tests, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. 

Hybrid-Cloud-Migration

Bei der Hybrid-Cloud-Migration entscheidet sich ein Unternehmen bewusst dafür, nur einen Teil seiner Ressourcen in die Cloud zu verlagern, während andere Teile im eigenen Rechenzentrum verbleiben. Das Ergebnis ist eine Hybrid-Cloud-Umgebung, die lokale Infrastruktur mit Cloud-Services kombiniert. Dies hat mehrere Vorteile: Unternehmen können weiterhin Wert aus bestehenden Investitionen in On-Premises-Infrastruktur schöpfen und gleichzeitig die Flexibilität und Skalierbarkeit der Public Cloud für ausgewählte Workloads nutzen. 

Cloud-zu-Cloud-Migration

Bei einer Cloud-zu-Cloud-Migration werden Workloads, Anwendungen oder Daten von einem Cloud-Anbieter zu einem anderen übertragen. Gründe können sein: Kostenoptimierung, technologische Vorteile oder Geschäftsentwicklungen. Wichtig ist, mögliche Downtimes während der Umschaltung zu minimieren, etwa durch synchrone Datenreplikation und gründliche Tests vor dem endgültigen Switch.

Anwendungs- und Datenbankmigration

Statt gleich ein ganzes Rechenzentrum zu verlagern, wählen viele Unternehmen einen Workload-spezifischen Ansatz: Die Migration einzelner Anwendungen, Datenbanken oder sogar Mainframe-Systeme in die Cloud. Ziel ist es, für diese spezifischen Komponenten die Vorteile der Cloud zu realisieren – zum Beispiel geringere Kosten, zuverlässigere Leistung und höhere Sicherheit für eine bestimmte Datenbank. 

Cloud-Servicemodelle

Ein wichtiger Kontext der Cloud-Migration sind die Cloud-Servicemodelle. Sie beschreiben, auf welcher Ebene ein Cloud-Anbieter Dienste bereitstellt und welche Verantwortlichkeiten beim Provider bzw. beim Nutzer liegen. Man unterscheidet in der Regel drei Hauptmodelle: IaaS, PaaS und SaaS. Bei einer Migration muss entschieden werden, auf welcher Ebene die Zielumgebung angesiedelt sein soll.

Infrastructure as a Service (IaaS)

Bei IaaS mietet das Unternehmen Rechenressourcen wie virtuelle Server, Speicher und Netzwerke von einem Cloud-Provider. Der Cloud-Anbieter stellt Infrastruktur-Hardware und Virtualisierung bereit; das Unternehmen installiert und verwaltet darauf seine eigenen Betriebssysteme, Anwendungen und Daten. 

IaaS eliminiert die Kosten und Komplexität, die mit dem Kauf und Betrieb eigener Server und Rechenzentrums-Hardware

Platform as a Service (PaaS)

PaaS-Angebote bieten oft verwaltete Datenbanken, APIs, Business-Analytics-Services und Betriebssysteme out-of-the-box. Dies ermöglicht es, Entwicklungskosten zu senken und neue Anwendungen schneller bereitzustellen. Bei einer Migration kann PaaS attraktiv sein, wenn man bestehende Anwendungen mit vertretbarem Aufwand so anpassen kann, dass sie auf einer solchen Plattform laufen. 

Beispielsweise könnten Sie Ihre On-Premise-Webanwendung auf Azure App Service oder AWS Elastic Beanstalk (beides PaaS-Dienste) migrieren, anstatt eigene VMs aufzusetzen.

Software as a Service (SaaS)

SaaS ist das am höchsten abstrahierte Modell: Hier stellt der Anbieter eine vollständige Anwendung als Dienst über das Internet bereit. Der Kunde nutzt die Software direkt im Browser oder via Client, ohne sich um Installation, Infrastruktur oder Updates zu kümmern. Beispiele sind E-Mail-Dienste, CRM-Systeme oder Kollaborationssoftware in der Cloud.

Vorteil: Schneller Zugang zu einer voll funktionsfähigen Lösung, ohne Migrationsaufwand der eigenen Software. Nachteil: Weniger Individualisierung und mögliche Abhängigkeit vom SaaS-Anbieter. Bei vielen modernen Softwareprojekten prüfen Unternehmen zunächst, ob es nicht ein SaaS-Angebot gibt, bevor sie in eigene Installationen investieren.

Phasen der Cloud-Migration

Eine Cloud-Migration erfolgt in mehreren Phasen, die jeweils unterschiedliche Aufgaben und Ziele haben. Je nach Größe des Projekts können diese Phasen kürzer oder länger ausfallen, aber grundsätzlich durchläuft jede Migration ähnliche Schritte. 

Strategieentwicklung

In dieser Phase wird die geschäftliche Begründung für die Cloud-Migration definiert – Warum will das Unternehmen in die Cloud? Mögliche Treiber sind z.B. Kosteneinsparungen, schnelleres Time-to-Market, Skalierungsbedarf oder neue Technologiemöglichkeiten.

Laut IBM sollte der Business Case der Migration sauber formuliert werden, bevor man in die Umsetzung geht. Zudem entscheidet man in dieser Phase über den grundsätzlichen Scope: Vollmigration vs. Hybrid-Ansatz, Auswahl einer primären Cloud-Plattform, etc.

Bewertung und Planung

Zunächst wird die bestehende IT-Landschaft gründlich bewertet: Welche Anwendungen, Server, Datenbestände existieren? Welche Abhängigkeiten bestehen zwischen Systemen? Was ist migrationsgeeignet und was eventuell nicht?

Dabei entstehen Inventarlisten und Kategorien von Anwendungen. Ebenso werden Sicherheits- und Compliance-Anforderungen geprüft. In dieser Planungsphase werden zudem Migrationsziele je Anwendung definiert – beispielsweise welche Strategie (Rehosting, Refactoring etc.) für welches System angewendet wird. Ergebnis der Phase ist ein detaillierter Migrationsfahrplan, der alle Aufgaben, Verantwortlichkeiten (inkl. interne Teams oder Partner), den Zeitplan und ggf. ein Pilotvorhaben enthält.

Vorbereitung der Infrastruktur

Bevor die eigentliche Migration starten kann, müssen sowohl die Ausgangsumgebung als auch die Zielumgebung vorbereitet werden. Auf Seite der Cloud-Infrastruktur bedeutet das, die notwendigen Cloud-Ressourcen einzurichten: z.B. Ziel-Netzwerke, virtuelle Server (Platzhalter), Speicherplätze, Konten und Zugriffsberechtigungen. Oft wird ein Grundgerüst der Cloud-Architektur entworfen – etwa wie Anwendungen und Daten in der Cloud strukturiert werden sollen.

Wichtige Überlegungen sind hier: Netzwerk- und Sicherheitskonfigurationen in der Cloud  Auswahl passender Cloud-Services und die Sicherstellung von Backup- und Disaster-Recovery-Mechanismen in der Cloud. Parallel dazu bereitet man die lokale Infrastruktur vor. Eine gute Vorbereitung minimiert nachfolgend Downtime und Fehlversuche.

Durchführung der Migration

Die ausgewählten Workloads werden in die Cloudumgebung verschoben. Je nach Migrationsstrategie läuft dieser Schritt unterschiedlich ab. Bei Rehosting (Lift & Shift) werden beispielsweise virtuelle Maschinen exportiert und in der Cloud importiert; bei Refactoring wird die Anwendung neu bereitgestellt und dann die Datenmigration durchgeführt. 

In vielen Fällen beginnt man mit einer Pilot-Migration einer unkritischen Anwendung, um den Prozess zu verfeinern. Anschließend erfolgt die Migration schrittweise nach dem definierten Migrationsplan.

Optimierung und Wartung

Nach der Migration ist vor der Optimierung: Sobald die Systeme in der Cloud laufen, beginnt die Phase der Nachbesserung und des langfristigen Betriebs. Zunächst erfolgen umfangreiche Tests und Validierungen. Dazu gehören Funktionstests, Lasttests und Überprüfungen der Sicherheit. Eventuell entdeckte Probleme werden behoben. Anschließend verlagert sich der Fokus auf die Optimierung der Cloud-Ressourcen. 

Diese Phase stellt sicher, dass die Cloud-Migration nicht nur technisch abgeschlossen, sondern auch geschäftlich erfolgreich ist – durch fortlaufende Optimierung werden die angestrebten Vorteile maximiert und der Betrieb stabilisiert.

Vorteile der Cloud-Migration

Eine durchdachte Cloud-Migration kann Unternehmen zahlreiche Vorteile bringen. Hier sind die wichtigsten Pluspunkte im Überblick.

Kosteneinsparungen

Durch Cloud Computing wandeln sich Investitionskosten (CapEx) in betriebliche Ausgaben (OpEx) – Firmen müssen keine teuren Server, Speicher oder Rechenzentrumsflächen mehr anschaffen und unterhalten. Stattdessen wird IT quasi gemietet.

Cloud-Dienste ermöglichen es, IT-Kosten deutlich zu senken, da nur für tatsächlich genutzte Ressourcen gezahlt wird (Pay-per-Use). Das Eliminieren von Hardware-Investitionen und Wartungskosten führt zu einer signifikanten Reduzierung der Kapitalausgaben. Zudem entfallen Kosten für Strom, Klimatisierung und Platzbedarf im eigenen Rechenzentrum.
In einer IDC-Untersuchung berichteten Unternehmen nach der Migration von durchschnittlich 51 % geringeren Betriebskosten. Natürlich müssen den Einsparungen die Migrationkosten gegenübergestellt werden.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Unternehmen können ihre Ressourcen je nach Bedarf dynamisch anpassen – bei steigender Nachfrage werden zusätzliche Kapazitäten in Minuten bereitgestellt, bei nachlassender Nachfrage können Ressourcen wieder freigegeben werden. Diese Flexibilität erlaubt es, auf Lastspitzen unmittelbar zu reagieren, ohne dauerhaft in maximale Hardware investieren zu müssen.

Auch geografisch bietet die Cloud Flexibilität: Dank der globalen Präsenz mancher Cloud-Plattformen können Workloads je nach Bedarf in verschiedenen Regionen betrieben werden – näher beim Kunden für bessere Antwortzeiten.

Verbesserte Sicherheit

Auf den ersten Blick mag es paradox klingen, sensible Daten einer externen Cloud anzuvertrauen. Doch tatsächlich bietet eine Migration in eine Public Cloud oftmals Sicherheitsvorteile gegenüber dem Eigenbetrieb. Große Cloud-Anbieter investieren massiv in Security auf Plattformebene: Sie stellen etwa integrierte Verschlüsselung, Netzwerksicherheitsgruppen/Firewalls, DDoS-Schutz und Sicherheitsmonitoring als Dienste bereit, die ein einzelnes Unternehmen in der Form kaum selbst implementieren könnte.

Sicherheitsupdates werden in vielen Fällen automatisch vom Cloudanbieter eingespielt, was das Risiko menschlichen Versäumnisses bei Patches reduziert. Zudem verfügen die Rechenzentren der Hyperscaler über hochmoderne physische Sicherheitsmaßnahmen. Schließlich haben einige Public Clouds auch speziell zertifizierte Bereiche (GovCloud, Branchen-Clouds), was uns zum nächsten Punkt bringt.

Compliance und Governance

Für stark regulierte Branchen – etwa Finanzwesen, Gesundheitssektor oder den öffentlichen Dienst – ist Compliance ein entscheidendes Thema. Cloud-Anbieter wissen das und bieten spezielle Compliance-Angebote und Zertifizierungen, die den Kunden helfen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen. So betreiben viele Clouds Rechenzentren, die nach ISO 27001, SOC, PCI DSS, HIPAA, GDPR usw. zertifiziert sind, und stellen entsprechende Nachweise bereit

Neben Compliance ist auch IT-Governance ein Vorteil in der Cloud: Viele Anbieter liefern Tools für zentralisiertes Monitoring und Management aller Ressourcen. So kann ein Unternehmen sämtliche Cloud- und On-Premise-Ressourcen über ein zentrales Dashboard verwalten und überwachen.

Disaster Recovery

In traditionellen Rechenzentren müssen Unternehmen für teures Geld eigene Backup-Rechenzentren vorhalten, um im Katastrophenfall (Brand, Stromausfall, Cyberangriff) weiter operieren zu können. Die meisten Cloudanbieter bieten integrierte Backup- und Wiederherstellungsfunktionen auf Knopfdruck – beispielsweise automatisierte Snapshots von Datenbanken, Versionierung von Objektspeicher oder Backup-Services, die Daten über mehrere geografische Regionen hinweg replizieren. Durch Disaster-Recovery-as-a-Service und verteilte Systeme sind Unternehmen resilienter gegenüber Störungen und können einen kontinuierlichen Betrieb sicherstellen.

Herausforderungen der Cloud-Migration

So groß die Vorteile der Cloud-Migration sind, sie gehen mit erheblichen Herausforderungen einher. Ein erfolgreicher Umzug erfordert, diese Stolpersteine zu kennen und aktiv anzugehen. Hier die häufigsten Problembereiche, mit denen Unternehmen konfrontiert werden.

Komplexität der Migration

Während das Verschieben einzelner Workloads relativ einfach sein kann, erfordert die Planung einer großflächigen Migration eine umfassende, unternehmensweite Abstimmung. Es müssen verschiedenste Teams (IT-Betrieb, Entwicklung, Security, Fachbereiche) koordiniert werden. Alte monolithische Strukturen der IT kommen ans Licht, und es gilt, Jahrzehnte gewachsene Systemlandschaften in Frage zu stellen. Viele unterschätzen den Aufwand der Vorbereitung und Planung – das Resultat können chaotische Migrationsversuche sein.

Sicherheitsrisiken

Obwohl die Cloud verbesserte Sicherheitsoptionen bietet, bringt die Migration auch neue Sicherheitsrisiken mit sich. Zum einen entstehen während der Migrationsphase Übergangszeiten, in denen Daten übertragen oder parallel gehalten werden – Angreifer könnten versuchen, genau diese Phasen auszunutzen, wenn das Sicherheitsniveau temporär schwächer ist. Zum anderen gilt in der Cloud das Shared-Responsibility-Modell: Cloud-Anbieter bieten eine Vielzahl von Sicherheits- und Compliance-Lösungen, aber der Kunde ist selbst dafür verantwortlich, die richtigen auszuwählen und korrekt zu implementieren. 

Ein weiteres Risiko ist der menschliche Faktor – Administratoren und Entwickler müssen umdenken, da sich Security-Mechanismen in der Cloud teils unterscheiden

Downtime und Betriebsunterbrechungen

Betriebsunterbrechungen gehören zu den gefürchtetsten Problemen bei einer Migration. Selbst mit guter Planung lässt es sich nicht immer vermeiden, dass bestimmte Dienste während des Umzugs nicht verfügbar sind oder in reduzierter Performance laufen. Gerade bei Lift-and-Shift-Ansätzen, wo man eine Anwendung kurzfristig vom alten auf das neue System umschaltet, können Downtimes auftreten. 

Ziel ist natürlich, diese Unterbrechungen so gering wie möglich zu halten. Cloud-Anbieter und Tools unterstützen hier mit verschiedenen Methoden: z.B. Live-Migrationen, sukzessive Replikation von Daten oder der Aufbau von Übergangslösungen. Dennoch erfordert es sorgfältige Planung, die richtige Zeitfenster für die Umschaltung zu wählen.

Schulungsbedarf

Die Einführung neuer Cloud-Technologien bringt einen erheblichen Schulungs- und Umstellungsbedarf für die IT-Mitarbeiter mit sich. Selbst erfahrene Systemadministratoren oder Entwickler müssen sich mit den Besonderheiten der Cloud-Plattform vertraut machen. Zwar lassen sich viele Kenntnisse auf die Cloud übertragen, dennoch sind Weiterbildungsmaßnahmen erforderlich. Die Investition in Ausbildung – sei es durch offizielle Zertifizierungen oder durch das Hinzuziehen erfahrener Berater als Mentoren – ist daher ein Muss. 

Kostenkontrolle

Während die Cloud viele Kostenvorteile bietet, kann mangelhafte Planung oder unvorhergesehene Nutzung schnell zu höheren Kosten führen. Insgesamt erfordert die Kostenkontrolle in der Cloud neue Prozesse und Disziplin. Unternehmen, die anfangs euphorisch migrieren, erleben manchmal einen „Bill Shock“, wenn sie die erste umfassende Rechnung sehen. Mit vorausschauender Planung und fortlaufendem Kostenmanagement kann man die Finanzen aber im Griff behalten und die versprochenen Kostenvorteile der Cloud tatsächlich genießen.

Cloud-Migrationsstrategien

Es gibt verschiedene Strategien, wie ein Unternehmen seine Anwendungen in die Cloud bringen kann.

Rehosting (Lift-and-Shift)

Rehosting – besser bekannt als “Lift and Shift” – ist meist der schnellste und unkomplizierteste Ansatz. Dabei werden bestehende Anwendungen und Daten praktisch unverändert von On-Premises in die Cloud migriert. Man „hebt“ also z.B. eine virtuelle Maschine aus dem eigenen Rechenzentrum und „verschiebt“ sie in eine VM beim Cloud-Anbieter. Es sind keine wesentlichen Änderungen an der Architektur nötig. 

Rehosting ermöglicht einen schnellen Einstieg in die Cloud und nutzt bestehende Investitionen in Software weiter. Allerdings schöpft diese Strategie die Cloud-Vorteile nicht vollständig aus – die Anwendung wurde ja nicht angepasst, um etwa Skalierungsfunktionen oder Cloud-Datenbanken optimal zu nutzen.

Replatforming

Bei Replatforming – manchmal als “Lift-and-Reshape” beschrieben – nimmt man die Anwendung ebenfalls in die Cloud, aber mit kleinen Optimierungen, um bestimmte Cloud-Vorteile zu nutzen. Es werden einige minimale Änderungen an der bestehenden IT-Architektur vorgenommen, um beispielsweise Cloud-Managed Services zu nutzen oder die Effizienz zu verbessern.

Refactoring

Refactoring – auch Re-Architecting genannt – geht am tiefsten: Hier wird die Anwendung grundlegend überarbeitet oder neu entwickelt, um voll von der Cloud zu profitieren. Man nutzt Cloud-optimierte Architekturmuster (z.B. Microservices, Serverless Computing, ereignisgesteuerte Systeme) und modernisiert die Software entsprechend. 

Dieser Ansatz erfordert oft erhebliche Änderungen an der bestehenden Architektur, bringt aber die größten Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Effizienz.

Repurchasing

Repurchasing ( auch „Rückkauf“) bedeutet, eine bestehende Anwendung nicht zu migrieren, sondern sie durch ein neues Cloud-basiertes Produkt zu ersetzen. Anstatt also Zeit und Aufwand zu investieren, eine alte Software in die Cloud zu bringen, entscheidet sich das Unternehmen, eine SaaS-Lösung oder eine komplett neue Anwendung zu nutzen, die die benötigten Funktionen liefert. 

Ein typisches Beispiel: Statt ein altes on-Premise CRM-System in die Cloud zu heben, wechselt man zu Salesforce (SaaS); oder man ersetzt die lokale Telefonanlage durch einen Cloud-Service. Repurchasing ermöglicht den sofortigen Zugriff auf eine cloudbasierte Lösung, ohne dass ein umfangreiches Refactoring nötig wäre.

Retire and Retain

Mit der Kombination von Retire & Retain schließen Unternehmen ihre Migrationsstrategie ab: Alles was migriert werden soll, hat einen Plan (Rehost/Replatform/Refactor/Repurchase), der Rest wird entweder stillgelegt oder verbleibt einstweilen wo es ist. 

Tools und Plattformen für Cloud-Migration

Eine Cloud-Migration muss niemand allein „zu Fuß“ bewältigen – alle großen Anbieter stellen umfangreiche Tools und Plattformen bereit, um den Migrationsprozess zu unterstützen. Hier ein kurzer Überblick über die wichtigsten Migrations-Werkzeuge von AWS, Azure und Google Cloud.

AWS Migration Hub

Es bietet einen zentralen Ort, um Server zu entdecken, Migrationen zu planen und den Status jeder Anwendungsmigration zu verfolgen. Über ein Dashboard erhält man Einblick in das gesamte Anwendungsportfolio und kann den Fortschritt aller laufenden Migrationen in Echtzeit einsehen. AWS Migration Hub integriert Daten aus verschiedenen Migrationstools – sowohl AWS-eigenen Services als auch Partner-Tools – und stellt eine konsolidierte Ansicht bereit.

Azure Migrate

Azure Migrate ist Microsofts Antwort für Kunden, die von On-Premises (oder sogar anderen Clouds) nach Azure wechseln wollen. Es handelt sich um ein kostenloses Tool, das die Ermittlung (Discovery) und Bewertung der lokalen Ressourcen übernimmt und daraus einen Migrationsplan ableitet. Azure Migrate kann z.B. ein VMware- oder Hyper-V-Netzwerk scannen, alle VMs und Apps erfassen und dann Bewertungen liefern. Zudem ist Azure Migrate erweiterbar durch spezialisierte Teil-Tools (für Datenbanken, Web-Apps, virtuelle Desktops etc.), um diese spezifischen Migrationen durchzuführen. Besonders hilfreich: Azure Migrate bietet Empfehlungen zur richtigen Dimensionierung und zeigt Abhängigkeitsdiagramme an, damit nichts vergessen wird.

Google Cloud Migrate

Google bietet im Rahmen des Google Cloud Migration Centers eine Palette an Tools, die unter dem Stichwort “Migrate” firmieren. Ein zentrales Werkzeug ist “Migrate to Virtual Machines”, vormals Velostrata, mit dem man virtuelle Maschinen automatisiert von lokalen VMware-Umgebungen oder auch von AWS/Azure zu Google Cloud migrieren kann.

Warum SaM Solutions für die Cloud-Migration wählen?

Die Wahl des richtigen Partners kann bei einer Cloud-Migration entscheidend sein – speziell, wenn im eigenen Haus Ressourcen oder Know-how begrenzt sind. SaM Solutions bietet sich hier als erfahrener Dienstleister an. Das Unternehmen ist ein internationaler IT-Service- und Software-Lösungsanbieter mit über 30 Jahren Erfahrung.

Mit dieser langjährigen Expertise hat SaM Solutions bereits zahlreiche Cloud-Projekte erfolgreich umgesetzt. Von der strategischen Beratung über die Planung bis hin zur technischen Umsetzung und Nachbetreuung deckt SaM Solutions alle Phasen der Cloud-Migration ab. 

Ein spezialisiertes Team von Cloud-Architekten und Entwicklern – zertifiziert in AWS, Azure und Google Cloud – sorgt dafür, dass für jede Anwendung die optimale Migrationsstrategie gefunden wird.

Fazit

Die Cloud-Migration ist mehr als nur ein IT-Projekt – sie ist ein strategischer Schritt, um die Weichen für die digitale Zukunft zu stellen. Doch eine erfolgreiche Migration (die nur Vorteile der Cloud-Migration bringt) kommt nicht von selbst: Sie erfordert gründliche Vorbereitung, eine solide Strategie und das Meistern von Herausforderungen wie Sicherheit, Downtime-Minimierung und Kostenkontrolle. Unternehmen sollten sich die Zeit nehmen, wichtige Aspekte – von ROI-Planung bis Anwendungskompatibilität – im Vorfeld zu durchdenken. 

Mit den richtigen Migrationsstrategien (ob Rehosting, Refactoring oder andere) lässt sich für jede Anwendung ein passender Weg finden, und eine Fülle von Tools der Cloud-Anbieter steht bereit, um den Prozess technisch zu erleichtern. Am Ende zahlt sich die Mühe aus: Die Cloud eröffnet Möglichkeiten zur Innovation, ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von IT-Ressourcen und kann die IT-Kostenstruktur nachhaltig verbessern.

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Cloud Computing ist ein wichtiger Bestandteil des modernen Geschäfts- und Alltagslebens, das laut Gartner bis 2028 zu einer geschäftlichen Notwendigkeit wird. Persönliche Daten und Software werden nicht mehr auf dem eigenen Computer, sondern in der Cloud gespeichert und können von jedem Gerät aus abgerufen werden. In diesem Text werden die Bedeutungen der Akronyme IaaS, PaaS, SaaS einfach erklärt und aufgeschlüsselt, die zu den wichtigsten Arten von Angeboten in diesem Bereich gehören.

Was sind IaaS, PaaS und SaaS? 

Dies sind alles auf Cloud Computing basierende Lösungen. Cloud Computing bietet direkten Zugang zu Infrastrukturen (IaaS), Plattformen (PaaS) und Software (SaaS) über das Internet. Auf diese Weise wird alles zu einem Dienst, daher der Name „Software as a Service“, kurz SaaS. IaaS, PaaS und SaaS unterscheiden sich durch den Grad der Kontrolle und der Benutzerfreundlichkeit und sind auf unterschiedliche Geschäftsprobleme ausgerichtet. Die Erklärung von IaaS, PaaS und SaaS wird Ihnen helfen, genau zu verstehen, wie jede Art von Dienst Ihrem Unternehmen zugutekommen kann. 

IaaS 

IaaS bietet Infrastruktur as a Service und ermöglicht den Zugang zu Servern, Speicherplatz, Sicherungsdiensten und Betriebssystemen. Der Kunde mietet all dies vom Anbieter und kann mit jeder Software auf einer großen Anzahl von Geräten arbeiten – alle anderen Aufgaben übernimmt der Anbieter. Laut The Business Research Company wird der IaaS-Markt von 154,39 Mrd. $ im Jahr 2024 auf 171,96 Mrd. $ im Jahr 2025 wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,4 %. Die bekanntesten IaaS-Angebote sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud.

Vorteile von IaaS 

IaaS hat aus mehreren Gründen an Popularität gewonnen. 

IaaS-Anwendungsfälle 

IaaS kann eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen.

PaaS 

PaaS bietet eine Plattform für die Entwicklung, Prüfung und Bereitstellung von Anwendungen als Service. Der Anbieter stellt Infrastruktur, Datenbanken, Frameworks und Tools für Entwickler bereit, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und die technische Komplexität zu verringern.  

The Business Research Company berichtet, dass der PaaS-Markt von 115,11 Mrd. $ im Jahr 2024 auf 125,69 Mrd. $ im Jahr 2025 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 9,2 % wachsen wird. 

Hier sind einige PaaS-Beispiele: IBM Cloud Foundry, Red Hat OpenShift und AWS Elastic Beanstalk. 

Vorteile von PaaS 

PaaS hat viele Vorteile, die für Entwickler bequem sind und somit helfen, die Entwicklungsressourcen zu optimieren. 

PaaS-Anwendungsfälle 

PaaS deckt ein breites Spektrum an Nutzungsmöglichkeiten ab. Darunter sind: 

SaaS 

Die Bereitstellung von Software, die über das Internet verfügbar ist, wird als SaaS abgekürzt. SaaS ist ein sehr nachgefragter Trend. Laut Getlatka wuchs der SaaS-Markt von 2015 bis 2024 um mehr als das Siebenfache und erreichte einen Wert von 250,8 Mrd. $. 2025 wird der Markt voraussichtlich einen Wert von 390,50 Mrd. $ erreichen. 

Bei SaaS erhält der Nutzer eine fertige Anwendung, die nicht installiert oder gewartet werden muss. Der Nutzer kann entweder eine Einzelperson oder ein Unternehmen sein. Eine Person kann zum Beispiel Gmail für persönliche Zwecke nutzen und ein Unternehmen löst mithilfe von SaaS wie Google Workspace eine Reihe seiner Aufgaben: Es stellt die Kommunikation zwischen Teams her und bietet Möglichkeiten zur Zusammenarbeit. Weitere Beispiele für SaaS sind Zoom, Salesforce und Dropbox. 

Vorteile von SaaS 

Da SaaS ein fertiges Cloud-Produkt mit klarer Funktionalität bietet, hat es eine Reihe von Vorteilen für Unternehmen jeder Größe.

SaaS-Anwendungsfälle 

Wir nutzen diese Art des Cloud-Computings häufig im Privatleben und bei der Arbeit. Hier sind die beliebtesten Beispiele für SaaS. 

Was sind die Unterschiede zwischen IaaS, PaaS und SaaS?

Wir haben IaaS-, PaaS- und SaaS-Beispiele gesammelt und sie anhand der Art des Dienstes, des Umfangs der erforderlichen Benutzerschulung, der Kontrolle, der Wartung, der Implementierungszeit und der Kosten miteinander verglichen. 

Art des Dienstes und wer ihn nutzt 

IaaS stellt eine virtuelle Infrastruktur (Server, Speicher, Netzwerke) bereit, die von Administratoren und IT-Teams genutzt wird. PaaS bietet eine Plattform für die Entwicklung, das Testen und den Einsatz von Anwendungen und wird von Entwicklern sowie Entwicklungsunternehmen verwendet. SaaS bietet fertige Software, die von Endnutzern und Geschäftsanwendern genutzt werden kann. 

Welche technischen Fähigkeiten sollte der Nutzer haben 

Bei IaaS ist ein hohes Maß an technischem Wissen erforderlich. PaaS erfordert ein mittleres Maß an technischen Kenntnissen. Für SaaS sind so gut wie keine technischen Kenntnisse notwendig. 

Primärer Zweck 

IaaS wird für die Bereitstellung und Verwaltung von virtuellen Maschinen verwendet. PaaS dient der Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen. SaaS ermöglicht die Nutzung von Standardlösungen für geschäftliche und private Aufgaben. 

Grad der Kontrolle 

IaaS bietet volle Kontrolle über das Betriebssystem und die zugrunde liegende Infrastruktur. PaaS ermöglicht lediglich eine teilweise Kontrolle, die sich auf die Anwendung und die Daten beschränkt. SaaS hingegen bietet nur minimale Kontrolle, da der Hauptfokus auf der Nutzung der bereitgestellten Funktionalität liegt. 

Wartung 

In allen Fällen übernimmt der Anbieter die meisten Wartungsaufgaben. Bei IaaS verwaltet der Kunde die Software und das Betriebssystem, während der Anbieter für die Wartung der Infrastruktur zuständig ist. Bei PaaS kümmert sich der Anbieter um die Plattform, während der Kunde Anwendungen ausführt. Bei SaaS übernimmt der Anbieter die vollständige Verwaltung — von der Infrastruktur bis hin zur Anwendung. 

Implementierungskosten und -zeit 

Bei IaaS bezahlt der Kunde nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen (Pay-as-you-go). Die Einrichtung der Infrastruktur kann jedoch zeitaufwändig sein.  

PaaS erfordert Zahlungen für die Plattform und die bereitgestellten Dienste. Trotz notwendiger Anpassungen für Entwicklungszwecke erfolgt die Implementierung deutlich schneller als bei der Einrichtung einer kompletten Infrastruktur. 

Bei SaaS zahlt der Nutzer eine regelmäßige Abonnementgebühr für die Software und erhält sofortigen Zugriff auf alle Funktionen. 

Beispiele 

Diese vergleichende Analyse hilft, die wichtigsten Unterschiede zu verstehen und die passende Lösung für Ihre Bedürfnisse auszuwählen. 

Wie kann SaM Solutions Ihnen helfen? 

SaM Solutions unterstützt Unternehmen bei der Optimierung von Cloud-Technologien und der Implementierung von Cloud-Lösungen. Unsere Expertise umfasst: 

Die Programmierer und Berater von SaM Solutions arbeiten mit den Cloud-Plattformen wie AWS Elastic Beanstalk, Microsoft Azure, IBM Bluemix, Oracle Cloud-Plattform, Red Hat OpenShift und Salesforce Heroku. 

SaM CloudBOX PaaS 

Wir haben auch unsere eigene PaaS-Lösung entwickelt – SaM CloudBOX PaaS. Die Lösung spart Ihnen Zeit – bis zu einem Jahr – indem sie den Prozess beschleunigt und schnell einsatzbereit macht. 

SaM CloudBOX PaaS bietet: 

Im Jahr 2028 wird der Einsatz von Cloud-Lösungen zur Notwendigkeit – setzen Sie sie schon heute ein. Unsere Experten finden die beste Lösung für Sie und führen eine erste Bewertung durch. 

Fazit 

Cloud Computing ist längst fester Bestandteil unseres Lebens und unserer Arbeit: Die Größe des Computermarktes ist laut Statista stetig gewachsen und seit 2017 nie zurückgegangen. Im Wesentlichen geht es darum, Programme und Infrastrukturen in der Cloud zu speichern, anstatt sie auf dem persönlichen Computer eines jeden Nutzers zu installieren. Die wichtigsten Arten von Diensten sind IaaS (Server, Speicher, Netzwerke), PaaS (Plattform für die Entwicklung, Prüfung und Bereitstellung von Anwendungen) und SaaS (gebrauchsfertige Software). 

IaaS bietet volle Kontrolle über das Betriebssystem und die zugrunde liegende Infrastruktur. PaaS erlaubt hingegen nur eine teilweise Kontrolle, die sich auf die Anwendung und die Daten beschränkt. SaaS bietet lediglich minimale Kontrolle, da der Schwerpunkt auf der Nutzung der bereitgestellten Funktionen liegt.  

In allen Fällen übernimmt der Anbieter den Großteil der Wartungsaufgaben – das spart Unternehmen Zeit und Geld. Die gängigsten Beispiele, die das Wesen der Dienste verdeutlichen, sind Microsoft Azure Virtual Machines (IaaS), IBM Cloud Foundry (PaaS) und Google Docs (SaaS). 

(Wenn Sie Videoinhalte bevorzugen, sehen Sie sich bitte die kurze Videozusammenfassung dieses Artikels unten an)

Der IoT-Markt wächst stetig: Die Zahl der angeschlossenen Geräte stieg im Jahr 2025 um 13 Prozent, und 51 Prozent der IoT-Nutzer in Unternehmen planen laut IoT Analytics ihr IoT-Budget zu erhöhen. Um die wachsende Nachfrage nach IoT-Lösungen zu befriedigen, kommt neben dem Cloud Computing auch das Fog Computing ins Spiel. Wir wollen herausfinden, was Cloud und Fog Computing sind, was der Unterschied zwischen ihnen ist und warum Unternehmen darauf basierende Lösungen benötigen.

Was ist Cloud-Computing?

Unter dem Begriff Cloud-Computing versteht man die Bereitstellung von Rechenressourcen über das Internet. Das können Speicherplatz, Datenbanken, Netzwerke und Softwareanwendungen sein. Die ersten Cloud-Dienste kamen in den 2000er-Jahren auf. Davor mussten die Unternehmen eine lokale IT-Infrastruktur kaufen und warten, heute können sie diese einfach mieten.

Grundverständnis

Cloud-Computing hat bestimmte Vorteile für Unternehmen.

Neben diesen Vorteilen gibt es aber auch Nachteile, die man beachten muss.

Wie passt das mit dem IoT zusammen?

Cloud Computing spielt im IoT eine wichtige Rolle, da es zentral die von Geräten erfassten Daten speichert und analysiert. Dies ermöglicht eine tiefgehende Datenanalyse und unterstützt strategische Entscheidungsfindung. Was bringt aber Cloud Computing?

Das IoT wächst exponentiell: Bewegungs- und Schlafsensoren sowie andere IoT-Geräte sammeln Terabytes an Informationen, die in die Cloud übertragen werden müssen. Die Autoren des Buches Fog Computing. Concepts, Frameworks, and Applications liefern solche Daten: Lag die Zahl der Geräte im Jahr 2020 bei 30 Milliarden, werden es 2025 fast 60 Milliarden sein. Wenn klassische Clouds versagen, kommt eine neue Schicht von IT-Strukturen zur Hilfe – Fog Computing.

Was ist Fog-Computing?

Fog-Computing ist ein dezentrales Rechenmodell, das näher an der Datenquelle angesiedelt ist: Eine „Zwischenschicht“ zwischen der Cloud und dem intelligenten Gerät – eine Art „Mini-Rechenzentrum“ – wird in die IT-Infrastruktur eingeführt. Es funktioniert also nach dem Prinzip „erst Verarbeitung – dann Übertragung“.

Fog-Computing wurde 2011 speziell für Aufgaben entwickelt, die minimale Latenzzeiten und eine hohe Leistung erfordern sowie für die Arbeit unter Bedingungen mit schlechter Internetanbindung. Zum Beispiel für den autonomen Verkehr und intelligente Städte.

Grundverständnis

Vorteile für Unternehmen

Doch wie alles hat auch das Fog-Computing seine Nachteile.

Wie passt das mit dem IoT zusammen?

IoT-Geräte erzeugen riesige Datenmengen – Fog hilft, diese vor Ort zu verarbeiten. Was noch bedeutet das für das Internet der Dinge?

Fog Computing vs. Cloud Computing

Fog und Cloud Computing erledigen verschiedene Aufgaben. Fog Computing eignet sich besser für Tasks, die geringe Latenzzeiten und eine lokale Verarbeitung erfordern und bei denen der Internetzugang begrenzt ist. Cloud Computing eignet sich für skalierbare und ressourcenintensive Aufgaben, die einen globalen Zugang und eine leistungsstarke Datenverarbeitung erfordern.

Ein wichtiger Faktor für jedes Unternehmen ist Geld. Fog Computing erfordert Investitionen in die Infrastruktur vor Ort, reduziert aber die Kosten für Daten und Cloud-Ressourcen. Cloud Computing bietet ein flexibles Zahlungsmodell, aber die Kosten können bei hohem Arbeitsaufkommen erheblich steigen.

Die beste Option ist ein hybrides Modell, bei dem Fog kritische Daten vor Ort verwaltet und Cloud Computing Berechnungen und Langzeitspeicherung übernimmt.

Was hat SaM Solutions zu bieten?

SaM Solutions bietet Cloud-Anwendungsentwicklung und Cloud-Migrationsdienste.

Cloud-Anwendungsentwicklung

SaM Solutions entwickelt Cloud-basierte Softwarelösungen, die speziell auf die Geschäftsanforderungen und IT-Infrastrukturen ihrer Kunden abgestimmt sind.

Wir stellen zur Verfügung skalierbare und belastbare Anwendungen: Sie nutzen führende Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, IBM Bluemix, AWS, Oracle Cloud, Red Hat OpenShift und Salesforce Heroku, um hochskalierbare und belastbare Apps zu entwickeln, die global verfügbar sind.

Cloud-Migrationsdienste

Migration von On-Premises-Lösungen in die Cloud: SaM Solutions hilft Unternehmen bei der Migration ihrer bestehenden Lösungen in die Cloud, sei es teilweise oder vollständig. Dies ermöglicht die Modernisierung der IT-Infrastruktur und die Nutzung von Vorteilen wie Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz.

Tech Stack

Wir arbeiten mit Azure, Azure Government, AWS, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Hetzner und Rackspace.

Fazit

Fog Computing und Cloud Computing sind zwei Ansätze für die Datenverarbeitung und -speicherung.

Cloud Computing ist eine zentralisierte Datenverarbeitung in der Cloud, die über das Internet auf Ressourcen zugreift, während Fog Computing eine verteilte Datenverarbeitung ist, die näher an der Quelle der Datenerzeugung auf Peripheriegeräten stattfindet. Cloud eignet sich für Aufgaben, die eine große Rechenleistung erfordern. Fog wird für schnelle Reaktionen und Echtzeitbetrieb benötigt. Beide Methoden werden aktiv in den Bereichen IoT, KI, Big Data und anderen digitalen Technologien eingesetzt. Die Wahl der Technologie hängt von den Geschäftsanforderungen, den Kosten und den Lizenzanforderungen ab. SaM Solutions kann Sie bei der Auswahl und Implementierung einer Lösung unterstützen.