Was ist Servervirtualisierung?

Die Servervirtualisierung ist eine Schlüsselfunktion moderner Unternehmens-IT. Wenn Sie beispielsweise einen Flug buchen, ein Live-Musik-Event streamen oder remote auf eine Unternehmensanwendung zugreifen, werden die Apps, die hinter diesen Erfahrungen stehen, ausnahmslos auf virtualisierten Servern gehostet. Diese Infrastruktur ermöglicht es Unternehmen, Tausende von Workloads zu betreiben und gleichzeitig den physischen Hardwareverbrauch zu reduzieren.

In einer traditionellen Serverumgebung weisen Unternehmen einem physischen Server eine Anwendung zu, wodurch die Server größtenteils ungenutzt bleiben. Servervirtualisierung ändert das. Mehrere virtuelle Maschinen (VMs) teilen sich einen einzigen physischen Server, jeder mit eigenen dedizierten Ressourcen und voneinander isoliert. Das Ergebnis ist eine Infrastruktur, die kostengünstiger im Betrieb, schneller zu skalieren und effizienter zu verwalten ist.

Heute ist Servervirtualisierung grundlegend für Cloud Computing und modernen Rechenzentrumsbetrieb. Eine SkyQuest-Studie schätzt den globalen Markt für Servervirtualisierung im Jahr 2024 auf 9,0 Mrd. US-Dollar. Der Bericht prognostiziert, dass sie bis 2033 13,96 Mrd. USD erreichen und mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 5,0 % wachsen wird. ¹

Da Unternehmen Rechenzentren konsolidieren und hybride Multicloud-Umgebungen verwalten, sind auch die Anforderungen an virtualisierte Infrastruktur gestiegen. Servervirtualisierung bietet Unternehmen ebenfalls die Flexibilität, Workloads mit KI zu unterstützen und die Anforderungen an die Datensouveränität für die regionsübergreifende Verwaltung der Infrastruktur zu erfüllen.

Um Servervirtualisierung zu verstehen, hilft es, einige verwandte Technologien zu betrachten, die der modernen IT-Infrastruktur zugrunde liegen:

• Virtualisierung
• Container
• Kubernetes
• Cloudbasierte Dienste

Virtualisierung verwendet Software, um eine Abstraktionsschicht über physischer Hardware zu schaffen und die Ressourcen eines einzelnen Servers (zum Beispiel CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerke) in mehrere virtuelle Maschinen (VMs) zu unterteilen.

Jede VM läuft mit einem eigenen, unabhängigen Betriebssystem und verhält sich wie ein separater Server, obwohl sie die gleiche zugrunde liegende Hardware teilt.

Als Unternehmen ihre Infrastruktur modernisierten, wurden Container neben virtuellen Maschinen zu einem wichtigen Bestandteil der Art und Weise, wie Teams Anwendungen erstellen und einsetzen.

Wo VMs die Hardware virtualisieren, virtualisieren Container das Betriebssystem, wobei nur die Anwendung und ihre Abhängigkeiten verpackt werden, sodass sie leichter und schneller bereitzustellen sind.

Kubernetes ist zur Standardplattform geworden, um Container in großem Maßstab zu orchestrieren sowie Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung über Hybrid-Cloud- und Multicloud-Umgebungen hinweg zu automatisieren.

Kubernetes wird häufig mit Microservices verwendet, die es Unternehmen ermöglichen, Anwendungen in kleinere, unabhängige Dienste zu unterteilen, die leichter bereitstellen und zu verwalten sind.

Cloud-Service-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure und IBM Cloud liefern Infrastruktur- und Softwaredienste über drei Hauptmodelle, die auf virtualisierten Servern basieren:

• Infrastructure as a Service (IaaS) stellt virtualisierte Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen bereit, die Unternehmen selbstständig konfigurieren und provisionieren können. Ein gängiges IaaS-Angebot sind beispielsweise virtuelle private Server (VPS), was Unternehmen dedizierte Ressourcen bietet, ohne dass die Kosten für den Besitz physischer Hardware anfallen.

• Platform as a Service (PaaS) bietet eine vollständige On-Demand-Cloud-Plattform (zum Beispiel Hardware, Software, Infrastruktur) für die Entwicklung, den Betrieb und die Verwaltung von Anwendungen.

• Software as a Service (SaaS), das am weitesten verbreitete Modell, liefert Anwendungen, die vollständig in der Cloud laufen (zum Beispiel Zoom oder Google Workspace).

Servervirtualisierung beruht auf verschiedenen Komponenten, die zusammenarbeiten, um virtuelle Umgebungen zu erstellen und zu verwalten:

• Bare Metal Servers: Die zugrundeliegende physische Serverhardware, auch als Bare Metal Servers bezeichnet, stellt die Ressourcen bereit, die alle virtuellen Server teilen.

• Hypervisor: Der Hypervisor ist die Softwareschicht, die direkt auf dem Bare Metal Server sitzt, die Ressourcenzuweisung verwaltet und jede VM von den anderen isoliert. Zu den wichtigsten Virtualisierungsplattformen gehören VMware vSphere (Broadcom), Microsoft Hyper-V, IBM PowerVM, Red Hat KVM und Citrix.

• Virtuelle Maschinen (VMs): Virtuelle Maschinen sind einzelne virtuelle Umgebungen mit Funktionen, um ihr eigenes Betriebssystem und Anwendung wie auf dedizierter Hardware auszuführen.

• Gastbetriebssystem: Virtuelle Maschinen auf demselben physischen Host können jeweils ein anderes Betriebssystem ausführen. Zum Beispiel könnte eine VM einen Windows-Server ausführen, während eine andere Linux auf derselben Bare-Metal-Maschine läuft.

• Virtuelle Netzwerkschnittstellen: Software-Defined Networking (SDN) ermöglicht es VMs, miteinander sowie mit externen Netzwerken zu kommunizieren. Ein Einzelhandelsunternehmen kann beispielsweise seinen Webserver, seine Datenbank und die Zahlungsabwicklung auf separaten VMs auf derselben physischen Maschine betreiben, wobei jede eigene Netzwerkverbindung und Sicherheitsrichtlinien hat.

Bei der Servervirtualisierung gibt es keinen einheitlichen, universellen Ansatz. Die richtige Methode hängt von den Workload-Anforderungen , den Leistungsanforderungen sowie dem erforderlichen Maß an Isolation und Ressourcenmanagement ab. Im Folgenden sind einige der Haupttypen der Servervirtualisierung aufgeführt: 

• Vollständige Virtualisierung
• Para-Virtualisierung
• Virtualisierung auf Betriebssystemebene
• Hardwaregestützte Virtualisierung

Die vollständige Virtualisierung simuliert die zugrundeliegende Hardware vollständig, sodass Gastbetriebssysteme wie auf einer dedizierten physischen Maschine laufen können. Der Hypervisor wickelt alle Interaktionen zwischen dem Gastbetriebssystem und der Hardware ab.

In diesem Fall kann praktisch jedes Betriebssystem als Gast ausgeführt werden. Diese Funktion macht die Virtualisierung zum meistgenutzten Ansatz in Unternehmensumgebungen.

Bei der Para-Virtualisierung wird das Gastbetriebssystem so modifiziert, dass es direkt mit dem Hypervisor kommuniziert, anstatt eine vollständige Hardware-Simulation zu verwenden. Dieser Ansatz senkt den Ressourcenverbrauch und verbessert die Leistung, insbesondere bei I/O-intensiven Workloads.

Anstatt separate VMs zu erstellen, teilt die Virtualisierung auf Betriebssystemebene ein einziges Betriebssystem in Container auf. Diese Container fungieren als isolierte Benutzerinstanzen, die den Host-Kernel teilen, was sie leicht und schnell bereitstellbar macht.

Docker ist das beliebteste Tool für diese Art der Servervirtualisierung und wird häufig in Microservices- und DevOps-Umgebungen eingesetzt, in denen Apps über Programmierschnittstellen (APIs) kommunizieren.

Hardwareunterstützte Virtualisierung verwendet Prozessorerweiterungen (zum Beispiel Intel VT-x und AMD-V), um Virtualisierungsaufgaben auf Hardwareebene zu bewältigen, wodurch die Workload des Hypervisor reduziert und die Gesamtleistung gesteigert wird.

Diese Hardware-Integration ermöglicht es modernen Prozessoren, virtualisierte Workloads effizienter zu unterstützen, insbesondere für rechenintensive Anwendungen wie KI und maschinelles Lernen (ML). Enterprise-Plattformen wie IBM PowerVM und VMware ESXi nutzen Hardware-Integration, um schnellere Virtualisierung für Workloads zu ermöglichen, die hohe Verfügbarkeit und Leistung erfordern.

Servervirtualisierung wird manchmal mit Containerisierung verwechselt. Die beiden Technologien sind zwar miteinander verwandt, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze zur effizienten Ausführung von Workloads.

• Bei der Servervirtualisierung wird ein ganzer Computer in Software reproduziert, wobei auf jeder VM ein separates Betriebssystem auf gemeinsam genutzter physischer Hardware ausgeführt wird.

• Container teilen sich den zugrundeliegenden OS-Kernel und verpacken nur die Anwendung und ihre Abhängigkeiten, wodurch sie kleiner und schneller bereitzustellen sind.

Die meisten Unternehmen verwenden beide Technologien, wobei Kubernetes Container überall orchestriert.

Servervirtualisierung bietet sowohl betrieblichen als auch finanziellen Nutzen, darunter die folgenden Hauptvorteile:

• Ressourcenoptimierung: Servervirtualisierung ermöglicht die Ausführung mehrerer Workloads auf einem einzigen Rechner, wodurch Unternehmen mehr aus ihrer vorhandenen Hardware herausholen können.

• Kosteneffizienz: Die Konsolidierung von Workloads auf weniger physischen Servern führt zu Kosteneinsparungen bei Hardware-, Strom-, Kühl- und Rechenzentrumsbedarf und senkt so sowohl Investitionsausgaben als auch Betriebskosten.

• Skalierbarkeit: Die Servervirtualisierung ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen je nach tatsächlicher Nachfrage zu skalieren, wodurch die Kosten einer Überprovisionierung von Hardware für Workloads vermieden werden, die nur gelegentlich stark ansteigen.

• Erhöhte Produktivität: Die Bereitstellung eines neuen physischen Servers kann Tage oder Wochen dauern, während die Bereitstellung einer VM nur wenige Minuten dauert. Das zentralisierte Management virtueller Umgebungen hilft IT-Teams, schneller auf Veränderungen zu reagieren, Umgebungen auf Abruf einzurichten und Aufgaben zu automatisieren, wodurch schnellere Ergebnisse erzielt werden.

• Geschäftsresilienz: Servervirtualisierung unterstützt die Geschäftsresilienz, indem sie es Unternehmen ermöglicht, virtuelle Maschinen mit minimalen Störungen über physische Hosts zu replizieren und zu migrieren. Wenn ein physischer Host ausfällt, wechseln VMs automatisch zu einem anderen und die Live-Migration hält die Anwendungen während geplanter Wartung oder unerwarteter Ausfälle am Laufen.

• Nachhaltigkeit: Die Serverkonsolidierung reduziert den Hardware-Fertigungsaufwand und senkt den Kühlbedarf. Für Unternehmen mit Nachhaltigkeitsverpflichtungen oder ESG-Berichtspflichten bedeutet diese Umstellung einen geringeren Energieverbrauch des Rechenzentrums und eine geringere Umweltbelastung.

• Erhöhte Sicherheit: Servervirtualisierung schafft Isolation zwischen Workloads. So wirkt sich beispielsweise ein Sicherheitsvorfall in einer VM nicht automatisch auf andere VMs auf demselben Host aus. Unternehmen können Datensicherheitsrichtlinien auf VM-Ebene anwenden und mithilfe der Überwachung ungewöhnliche Aktivitäten im Netzwerk kennzeichnen.

Servervirtualisierung bietet ein breites Spektrum an Anwendungsfällen für Unternehmen, vom alltäglichen IT-Betrieb bis hin zu komplexeren Infrastrukturstrategien:

• Backup und Notfallwiederherstellung (Backup and Disaster Recovery, BDR)
• DevOps und Testumgebungen
• Desktopvirtualisierung
• Cloud-Migration
• Hochleistungsdatenverarbeitung
• Digitale Souveränität

KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen auf Virtualisierung setzen. Da Unternehmen von KI-Piloten in die vollständige Produktion übergehen, stehen virtualisierte Server vor größeren Anforderungen – mehr Workloads, höherer Ressourcenverbrauch und Rechenleistung sowie geringere Toleranz für Ausfallzeiten.

Moderne virtualisierte Rechenzentren nutzen zunehmend KI, um Ressourcen effizienter zu verwalten. Anstatt sich auf manuelle Konfigurationen zu verlassen, können Unternehmen CPU-Auslastung, Speicherverbrauch, Speicherengpässe und VM-Ausbreitung in Echtzeit überwachen und die Workloads neu ausbalancieren, wenn sich die Bedingungen ändern. Die vorausschauende Kapazitätsplanung geht noch einen Schritt weiter und antizipiert die Nachfrage, bevor sie ihren Höhepunkt erreicht, anstatt erst im Nachhinein zu reagieren.

Auch die Sicherheit der Servervirtualisierung wird durch KI beeinflusst. Durch die ständige Überwachung des Datenverkehrs zwischen VMs und die Analyse von Verhaltensmustern können Unternehmen Bedrohungen früher erkennen und schneller reagieren, als es herkömmliche regelbasierte Tools zulassen.

Für Unternehmen, die sensible KI-Workloads verwalten, unterstützt Virtualisierung KI-Souveränität, indem diese Workloads auf der vom Unternehmen kontrollierten Infrastruktur gehalten werden.