GOOGLE-CLOUDE-MIGRATION
Wie komplex Ihre Google-Cloud-Umgebung auch gewachsen ist: Sie ist umziehbar. Kubernetes-Cluster, Backends und Datenbanken ohnehin, aber auch Google-eigene Technologien wie Firebase, BigQuery oder Cloud Functions haben ein deutsches oder europäisches Zuhause. Planbar, in Wellen, ohne Betriebsunterbrechung und in den meisten Fällen mit niedrigeren laufenden Kosten.
Was den Umzug von Google Cloud besonders macht
Die kurze Antwort: Es gibt keinen Google-Dienst, für den es keinen Umzugsweg gibt. Rechenleistung, Container und Speicher wandern ohnehin problemlos, hier setzt Google selbst auf offene Standards. Und für die Google-eigenen Bausteine gilt: Jeder hat sein Gegenstück, manche brauchen nur mehr Planung als andere. Fünf Stellen schauen wir uns deshalb immer zuerst an.
Beispiele aus typischen Umgebungen …
- Das Fundament: Kubernetes, Backends, Datenbanken — Der größte Teil der meisten Umgebungen: Kubernetes-Cluster, verwaltete Datenbanken und virtuelle Maschinen laufen auf offenen Standards und ziehen ohne Anpassung der Anwendungen um. Hier liegt selten die Frage, ob es geht, sondern nur, in welcher Reihenfolge.
- Die Datenplattformen (BigQuery und Bigtable) — Berichte, Auswertungen und große Datenbestände wandern auf leistungsfähige offene Plattformen, die bei europäischen Anbietern oder im eigenen Haus laufen. Meist die größte Welle des Umzugs, deshalb als eigenes Teilprojekt geplant.
- Firebase und Firestore — Firebase ist bequem, weil es vieles unsichtbar erledigt: Anmeldung, Datenhaltung, sofortige Aktualisierung in Anwendungen. Beim Umzug wird dieses Unsichtbare auf offene Bausteine übertragen. Der Aufwand liegt nicht in den Daten, sondern in dieser Nachbildung, und er ist gut kalkulierbar.
- Cloud Functions und Cloud Run — Funktionen und Container laufen auf offenen Plattformen bei europäischen Anbietern unverändert weiter. Der Aufwand liegt selten im Code selbst, sondern in den Verknüpfungen dazwischen, die explizit gemacht werden.
- KI-Pipelines (Vertex AI) — Wer Modelle und KI-Abläufe in Vertex AI aufgebaut hat, hat eine anbietergebundene KI-Werkbank. Der offene Gegenentwurf existiert und läuft auf europäischer Infrastruktur. Die Modelle selbst bleiben dabei meist erhalten, die Abläufe werden übertragen.
- Die Anmeldung Ihrer Anwendungen — Anwendungen binden ihre Anmeldung über offene Standards an, unabhängig davon, wo sie laufen. Ihre bestehende Lösung kann deshalb weiter genutzt werden. Wo eine Ablösung gewünscht ist, bauen wir einen offenen Baustein parallel auf und schalten schrittweise um, ohne dass Ihre Nutzer etwas merken.
Diese Liste ist bewusst unvollständig: Google Cloud umfasst weit über hundert Dienste. Welche davon in Ihrer Landschaft stecken und wie sie umziehen, ordnet die Cloud-Analyse.
Wohin von Google Cloud?
Daten und Auswertung
Offene Datenplattformen, europäisch betrieben
Für Auswertungen und Berichte gibt es ausgereifte Open-Source-Plattformen wie ClickHouse, betrieben bei STACKIT, der Open Telekom Cloud oder plusserver, der mit seinem Fokus auf offene Standards und Nachweispflichten auch für kritische Umgebungen passt. Oft schneller als erwartet und ohne nutzungsabhängige Abfragekosten, die bei BigQuery gern überraschen.
Backend, Container und Funktionen
STACKIT, Exoscale oder gridscale
Container und Funktionen ziehen fast unverändert um, das Fundament ist dasselbe. Exoscale ist mit seiner Entwicklernähe eine gute Heimat für Teams, die die Cloud-native Arbeitsweise von Google Cloud gewohnt sind. gridscale passt mit minutengenauer Abrechnung zu dynamischen Lasten, Hetzner zu preissensiblen und Entwicklungsumgebungen.
Web-Anwendungen und Auftritte
Mittwald oder IONOS
Firmenauftritte, Shops und kleinere Anwendungen, die heute bei Google mitlaufen, sind bei spezialisierten deutschen Anbietern besser und günstiger aufgehoben. Mittwald für Web und Content-Systeme, IONOS für solide Cloud-Bausteine mit eigenem KI-Angebot.
Welche Plattform zu welchem Workload passt, klärt die Cloud-Analyse vorab, mit Vergleichsrechnung gegen Ihre aktuelle Google-Cloud-Rechnung. Die Kurzprofile aller acht Anbieter, von STACKIT bis Mittwald, finden Sie auf unserer Migrationsseite →
Datenprojekte brauchen einen doppelten Boden
Bei Daten-Migrationen arbeiten wir mit einer Übergangsphase, in der alt und neu parallel geschrieben und verglichen werden. Umgeschaltet wird erst, wenn die neue Plattform nachweislich dieselben Ergebnisse liefert. Ihre Berichte, Anwendungen und Nutzer merken vom Wechsel nichts. Und wie bei jedem Umzug gilt: Wir kopieren nicht eins zu eins, sondern lassen zurück, was sich überlebt hat. Gerade bei über Jahre gewachsenen Datenplattformen ist das oft erstaunlich viel.
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Miki
Senior Consultant
miki@decode.agency
Häufige Fragen zum Azure-Umzug
Reine Anwendungs-Umzüge liegen bei drei bis sechs Monaten. Steht eine Datenplattform im Zentrum, plant man je nach Umfang sechs bis vierzehn Monate, mit der Datenauswertung als eigener Welle. Den belastbaren Rahmen liefert die Cloud-Analyse.
Die Modelle selbst bleiben in aller Regel erhalten und laufen auf offenen Werkzeugen weiter. Übertragen werden die Abläufe darum herum: Training, Auslieferung, Überwachung. Danach sind Sie auch bei der Modellwahl frei und können wechseln, wenn der Markt sich bewegt.
Kurzfristig gibt es eine Umgewöhnung, das wäre unehrlich zu verschweigen. Mittelfristig arbeiten die Teams auf offenen Werkzeugen genauso schnell, und das Wissen darüber ist am Arbeitsmarkt breiter verfügbar als Google-Spezialwissen. Wir begleiten die Umstellung mit Schulung und gemeinsamer Arbeit am echten System.
Nein, nur ein Planungspunkt. Anmeldung, Datenhaltung und Echtzeit-Funktionen aus Firebase werden auf offene Bausteine übertragen, die bei europäischen Anbietern laufen. Für Ihre Nutzer ändert sich nichts, und Ihre Entwickler gewinnen eine Umgebung, die sie vollständig kontrollieren.
Ja. Offene Datenplattformen wie ClickHouse liefern für die typischen Auswertungs-Workloads vergleichbare, oft bessere Antwortzeiten und laufen dort, wo Sie es bestimmen. Nicht jede Spezialfunktion hat eine Eins-zu-eins-Entsprechung, deshalb prüft die Cloud-Analyse vorab, was Ihre Auswertungen tatsächlich nutzen.
Der erste Schritt: verstehen, was Ihre Daten wirklich nutzen.
Die Cloud-Analyse kartiert Ihre Google-Cloud-Umgebung in vier Wochen zum Festpreis, mit besonderem Blick auf Daten- und KI-Dienste und einer Vergleichsrechnung gegen europäische Anbieter.