Wie man eine unbekannte Cloud Architektur versteht


Inhaltsverzeichnis

  • Bestehende Cloud Architektur in Lucidscale verstehen
  • Wie Nutzende ihre Cloudarchitektur mit Lucidscale kennenlernen
  • Fazit

Die Arbeit in der Cloud macht die Zusammenarbeit vieler unterschiedlicher Beteiligter in verschiedenen Umgebungen möglich, was einen großen Vorteil darstellt. Das kann jedoch auch dazu führen, dass Sie und Ihr Team in Cloudarchitekturumgebungen geraten, mit denen Sie nicht so vertraut sind, wie Sie es gerne wären. 

Vielleicht arbeiten Sie in einer Cloud, die nicht von Ihnen erstellt wurde, und keiner der ursprünglichen Experten und Expertinnen können Ihnen helfen, die Infrastruktur nachzuvollziehen. Oder Sie arbeiten mit einem Berater oder einer Beraterin oder einem Auditteam zusammen, das sich schnell mit Ihrem System vertraut machen muss. Wenn es zu einem Systemausfall kommt, kennt sich das Response Team, das das Problem behebt, möglicherweise nicht gut mit diesem spezifischen Cloudkonto aus, wodurch die Fehlerbehebung länger dauert als nötig.

Die Einarbeitung in eine neue Cloudumgebung kann schwierig und zeitaufwendig sein. Die Clouddokumentation kann veraltet oder nicht vorhanden sein. Die manuelle Erstellung von Cloud Modellen ist mit einem erheblichen Zeitaufwand verbunden und ist fehlerbehaftet. Ihre Cloud Architektur ist auch nicht stagnierend. Die Dokumentation muss aktualisiert und gepflegt werden, wenn sie dazu dienen soll, dass Ihr Team und andere Ihre Cloud Architektur damit nachvollziehen sollen.
 

Lesedauer: 4 Minute(n)

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Bestehende Cloud Architektur in Lucidscale verstehen

1. Ihre Architektur in den Data Hub importieren

Navigieren Sie in Lucidscale zum Menü auf der linken Seite und wählen Sie „Daten importieren“, um die Metadaten des Cloudanbieters einzufügen und sich ein genaueres Bild von aktuellen Zustand zu machen. Lucidscale ist mit AWS, Azure und GCP kompatibel. Ausführlichere Anweisungen finden Sie in unserem Artikel im Hilfecenter zum Importieren Ihrer Daten.

Ihre Architektur in den Data Hub importieren
2. Ein neues Modell in Lucidscale erstellen

Generieren Sie basierend auf Ihren importierten Daten automatisch ein neues Modell. Wählen Sie in Ihrem Lucid Dokumentenmenü „+Neu“ aus und bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale, um AWS, Microsoft Azure oder GCP auszuwählen. Sie können dann Ihre Datenquelle auswählen und die angezeigten Schritte zur Erstellung Ihres Modells ausführen. 
Dann können Sie Filter anwenden, Ansichten anpassen, verknüpfte Ressourcen anzeigen und vieles mehr.

Ein neues Modell in Lucidscale erstellen
3. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Modell Ihrer Cloudinfrastruktur

Verwenden Sie vorhandene Ansichten oder erstellen Sie benutzerdefinierte Ansichten, um nach bestimmten Ressourcen oder Abschnitten eines Kontos in der Cloud zu filtern. So können sich die Teams auf bestimmte Ressourcentypen konzentrieren, Linien ein- und ausschalten und die Konnektivität der verschiedenen Ressourcen verstehen.

Eine benutzerdefinierte Ansicht Ihrer Cloudinfrastruktur erstellen

4. Bedingte Formatierung verwenden

Die bedingte Formatierung von Lucidchart ermöglicht es Benutzern, bestimmte Ressourcen basierend auf den zugrunde liegenden Metadaten hervorzuheben. So können Benutzer beispielsweise S3-Buckets ab einer bestimmten Größe anvisieren, oder Anwendungs-Tags, die verschiedene Anwendungen innerhalb Ihres Kontos kennzeichnen.  
 

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Wie Nutzende ihre Cloudarchitektur mit Lucidscale kennenlernen

Lucidscale bietet eine effiziente Möglichkeit, die Cloudarchitektur zu erfassen, nach relevanten Bestandteilen zu filtern und diese schnell den Beteiligten freizugeben. Einer unserer Kunden engagierte beispielsweise ein Beratungsunternehmen, das bei der Migration in die Cloud helfen sollte. Vor der Migration gab es keine gute vorgehensweise der Dokumentation, und die Berater und Beraterinnen wurden nicht aufgefordert, alles zu dokumentieren, was sie aufgebaut hatten. Nach Beendigung des Projekts hatte unser Auftraggeber keine Ahnung davon, was tatsächlich von seinen Beratern und Beraterinnen aufgebaut worden war. 

Es dauerte mehrere Monate, um die von der Beratungsfirma übermittelten Konten manuell darzustellen. Die Validierung war jedoch notwendig, um zu prüfen, ob die Architektur den Sicherheitsanforderungen entsprach und wie gewünscht funktionierte. Manuelle Dokumentation ist langsam und fehlerbehaftet. Die Personen, die die Dokumentation erstellten, hatten die Konten noch nie zuvor gesehen und waren auch nicht an ihrer Erstellung beteiligt, d. h. die Dokumentation wurde ausschließlich auf Grundlage dessen erstellt, was sie in der bekanntermaßen schwer zu navigierenden Cloudkonsole vorfanden.

Da so definitiv nicht alles erfasst worden wäre, beschlossen sie, es mit Lucidscale zu versuchen.

Nachdem Lucidscale zur automatischen Generierung der Dokumentation eingesetzt wurde, gab einer der beschäftigten Person an, dass sich der Arbeitsaufwand für die Erstellung von Diagrammen von einer Woche auf einen Nachmittag reduziert hat. Darüber hinaus war die von Lucidscale erstellte Dokumentation genauer als die manuell erstellte.

Dadurch wurden für das Team Zeit und Ressourcen freigesetzt, die es für die eigentliche Analyse des Gebauten verwenden konnte, anstatt nur die gesamte Dokumentation zu erstellen.

Fazit

Cloudumgebungen bieten Unternehmen ein unglaubliches Maß an Flexibilität und Freiheit. Wenn man sie jedoch nicht versteht, können sie zu einer Frustrations- und Risikoquelle werden. Manuelle Dokumentation kostet viel und mindert das Risiko nicht wirklich, wenn Sie sich mit Ihrer Cloud nicht gut auskennen.

Am besten ist es, wenn Sie die Dokumentation über eine automatisierte Plattform erstellen, die Ihre Modelle bei Bedarf schnell aktualisieren kann. Lucidscale erstellt Modelle Ihres aktuellen Zustands, die Sie einfach anpassen, freigeben und aktualisieren können. So sind Ihre Teams und alle weiteren Mitwirkenden immer auf demselben Stand.


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