AWS-Szenarien für KMUs

Amazon Web Services bietet inzwischen weit über 50 Cloud-Services – eine Übersicht findet sich auf der AWS-Startseite [1], grob unterteilt in Kategorien wie Datenverarbeitung, Speicherung,

Datenbank oder Migration. Ein deutschsprachiges, rund einstündiges Einführungsvideo zu AWS [2] leistet weitere Aufklärungsarbeit. Allein im Bereich Datenverarbeitung ist die Auswahl riesig. Dieser Beitrag versteht sich weder als Überblick zum gesamten AWS-Portfolio noch als spezialisierter Workshop für den Umgang mit virtuellen Servern. Er soll lediglich zeigen, mit welchem Aufwand kleine Unternehmen Teile ihrer lokalen Infrastruktur zu AWS verlagern können.

Das IaaS-Experiment

Dabei befassen wir uns im Wesentlichen mit dem IaaS-Portfolio von AWS, wohlwissend, dass der Konzern auch umfangreiche PaaS- und SaaS-Lösungen, Analytics-Anwendungen, IoT-Services, Serverless Programming (AWS Lambda) oder KI-Tools bietet. Der Clou dabei ist, dass sich sämtliche Services ähnlich wie Lego-Steine relativ einfach über die Web-GUI kombinieren lassen und über die bereitgestellten APIs automatisierbar sind. Grundsätzlich gibt es stets drei Wege, AWS-Dienste zu konsumieren – interaktiv über die AWS Management Console, via CLI und von eigenen Anwendungen getriggert über die unterstützten SDKs (Python, Ruby, .Net, Java et cetera).

Wir wollen nachfolgend ein überschaubares, für KMUs relativ typisches Szenario in der Amazon Elastic Cloud (EC2) implementieren. Hierbei soll zunächst ein Webserver als virtuelle Maschine in einem öffentlichen zugänglichen Subnetz positioniert werden. Ferner soll ein NAT-Server ebenfalls als VM aus einem weiteren anzulegenden privaten Subnetz für Konnektivität zum Internet sorgen. In einem zweiten Schritt stellen wir in diesem und einem weiteren privaten Subnetz eine hochverfügbar ausgelegte relationale Datenbank in Form von Amazon Relation Database Service

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