16. September 2019

Google Anthos – Die Cloud Plattform der Zukunft

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Niemand Geringeres als Urs Hölzle hat das Anthos-Projekt von Google in Zürich vorgestellt. Anthos soll nichts weniger als zum Linux für die Cloud werden. Unser Senior Software-Ingenieur Fabian Camenzind war dabei und gibt einen Einblick in die wesentlichen Features sowie die Vor- und Nachteile von Anthos.

Urs Hölzle, Senior Vice President for Technical Infrastructure bei Google, hat am Morgen des 12. September das Google Anthos Projekt in Zürich vorgestellt. Anthos ist eine Open Source Software Platform bestehend aus einem Set von Applikationen. Es will das Linux unter den Cloud Plattformen werden. Im Vordergrund stehen dabei die Unterstützung von Hybrid Cloud Lösungen, die Abstraktion von Infrastruktur sowie eine Vereinheitlichung des Configuration Managements. 

Google versteht Anthos als den nächsten logischen Schritt, nachdem Container und Kubernetes die «Welt» erobert haben. Der Anthos Stack wird künftig auf jeder bestehenden VM-Umgebung installiert werden können, zurzeit läuft er jedoch nur auf VMware. Er erstellt ein Managed Kubernetes Cluster in der On-Prem-Umgebung des Kunden.

Die Cluster werden von Google mit Updates und Fixes versorgt ohne das sich Kunden darum kümmern müssen. Als weitere Priorität stellte Google die Step-by-Step-Migration auf dem Anthos Stack vor, welche Unternehmen erlaubt, jeden der Benefits einzeln in kleinen Low-Risk-Schritten zu adaptieren.

«Built on standards that will last a decade», Urs Hölzle, Google

Wie bereits erwähnt, ist Anthos an sich kein einzelnes Produkt sondern ein Set von Applikationen als Plattform. Das Hauptziel ist, einen Standard einzuführen, um den Konfigurationsdschungel von Dev- und Prod-Umgebungen, Hybrid Clouds mit On-Prem sowie anderen Clouds und deren Konfigurationspezifikas entgegen zu wirken. 

 

Kernkomponenten

Kubernetes und in einer nächsten Phase zusätzlich Istio bilden den Kern der Anthos Platform. 

 

Erste Schritte

Um den Unternehmen den ersten Schritt von VM zu Containern zu vereinfachen bietet Anthos das Tool «Migrate for Anthos». Dies erlaubt es, bestehende Applikationen in einfachen Schritten in die Cloud zu migrieren. Danach kann die Applikation vereinfacht in Kubernetes deployed und über den Anthos Service Graph gemanaged werden. Dies ermöglicht es Entwicklern neue Applikationen und Features als Container zu entwickeln und direkt auf den bestehenden Application Stack zuzugreifen. 

 

Konfiguration

Mit dem Anthos Configuration Management kann sowohl für bestehende als auch für neu entwickelte Projekte die Security und Konfiguration auf allen Umgebungen direkt gesteuert werden. Hölzle sieht hierbei vor allem die Möglichkeiten der cluster- und konzernübergreifenden Policies als Meilenstein. 

 

GKE

Die Google Kubernetes Engine, kurz GKI, ist ein Managed Service von Google der bisher nur in der Google Cloud Platform erreichbar war. Mit der Anthos Plattform wird ein Managed Kubernetes Cluster auf der bestehenden On-Prem-Infrastruktur installiert. Bald wird dies auch bei anderen Cloud Anbietern wie AWS und Azure möglich sein. Als Basis dienen VMs und ein Open vSwitch welchen Google zur Verfügung stellt.

 

Marktplatz

Für den Anthos Marketplace präsentierte Google eine klare Vision. «Wieso dauert es länger, um Enterprise Software weiter zu entwickeln als Consumer Software?», fragte Urs Hölzle bei der Präsentation? Die Auslieferung ist für ihn der Knackpunkt. Daher wolle Google Anthos zu einer Art Google Play Store entwickeln, in welchem man Enterprise-taugliche Applikationen «konsumieren» und anbieten kann. Diese Applikationen sollen einfach zu installieren sein und sich in ein Environment einfügen lassen, da sie auf der Anthos Plattform gebaut wurden. Aspekte wie Konfigurationsmanagement und Deployment-Umgebung stellen daher keine Probleme mehr dar.

 

Logging und Monitoring

Von Haus aus bindet Anthos den eigenen Stackdriver ein. Dies ist eine Monitoring- und Logging-Plattform, welche aus der Google Cloud Platform kommt. Jedoch ist es jederzeit möglich eigene Logging- und Monitoring-Tools einzusetzen. Hier noch erwähnenswert sind die Technologiepartnerschaften mit Prometheus und Splunk, die aktiv an Anthos mitarbeiten.

 

Nachteile

Google Anthos steckt noch in den Kinderschuhen. Erst in den nächsten Monaten wird Google weitere Details bekannt geben. Vermutlich wird Anthos bei der Google Cloud Next Veranstaltung im November in London eine wesentliche Rolle spielen. 

 

Kosten

Managed Services verursachen Kosten. Den genauen Aufbau der Kosten konnte ich nicht in Erfahrung bringen. Im Gespräch versicherten mir Google Customer Engineers, dass die Kosten im Rahmen eines Managed GKE Clusters liegen würden.

 

Verfügbarkeit

Momentan ist der Zugriff auf Anthos auf einen eingeschränkten Kreis von Kunden begrenzt. 

Fazit

Für mich gehört Anthos die Zukunft. Die Plattform bietet alles, was für Cloud Native Landscape in Zukunft wichtig werden wird. Und dies noch in einem überschaubaren Paket. Einzig die Unterstützung der CNCF fehlt mir noch. 
Mit der auf dem Anthos Stack aufbauenden Software kann der Software-Lieferanten auf die Cloud-Vendor Wünsche von Kunden eingehen, ohne grosse Veränderungen vornehmen zu müssen. Egal ob on-Premise, AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform, es muss nichts an der Basis verändert werden. Die durch diese Abstrahierung der grundlegenden Plattform gewonnene Freiheit stellt einen grossen Schritt im Cloud-Native-Zeitalter dar.

Wenn ich noch ein Haar in der Suppe suchen möchte, dann sind es die Managed Services, welche von Google eingekauft werden müssen. Diese macht den «Weg vom Vendor-lockin» ein bisschen weniger schmackhaft. Auch die Gefahr, dass Anthos sich aus den oben genannten Gründen nicht als Standard durchsetzen wird, darf nicht ausser Acht gelassen werden. 

 

Read on

Mehr zum Thema Anthos unter den nachfolgenden Links:

https://www.cuelogic.com/blog/what-is-anthos-the-multicloud-platform-by-google

https://cloud.google.com/anthos/


Fabian Camenzind
Fabian Camenzind

Fabian Camenzind has been a software engineer since 2008. He is interested in the concept of AI as well as the implementation and practical usage of Deep Learning. Accordingly, Fabian has worked on various projects relating to Artificial Intelligence and has experimented with NER in 2016. 

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