Die 5 besten Cloud-Scheduling-Software-Lösungen für Unternehmen

Der Markt wächst rasant. Laut dem Gartner Magic Quadrant erreichte der Markt für Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP) im Jahr 2024 ein Umsatzvolumen von 3,8 Milliarden US-Dollar und soll bis 2028 auf 4,9 Milliarden US-Dollar wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 7,7 % entspricht. Bis 2029 prognostiziert Gartner zudem, dass 90 % aller Unternehmen, die Workload Automation einsetzen, Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattformen nutzen werden, um Workloads und Datenpipelines über hybride Umgebungen hinweg zu steuern.

Dieser Leitfaden vergleicht die besten Cloud-Scheduling-Lösungen des Jahres 2026. Berücksichtigt werden Enterprise-Plattformen, die weit über klassisches Job Scheduling hinausgehen und zusätzlich Orchestrierung, Observability sowie Unterstützung für hybride Cloud-Umgebungen bieten.

1. Beta Systems ANOW! Suite: Die beste Cloud-Scheduling-Plattform für Unternehmen

Die Beta Systems ANOW! Suite ist eine Cloud-native Plattform für Workload Automation und Orchestrierung, die speziell für Unternehmen entwickelt wurde, die komplexe hybride und Multi-Cloud-Umgebungen betreiben.

Im Gegensatz zu klassischen Scheduling-Lösungen, die Cloud-Funktionen nachträglich auf jahrzehntealte Architekturen aufsetzen, wurde ANOW! von Grund auf als Microservices-basierte, Container-native Plattform entwickelt. Skalierbarkeit, Zero-Downtime-Upgrades und ereignisgesteuerte Ausführung sind dadurch fester Bestandteil der Architektur und keine nachträglich ergänzten Funktionen.

Als Leader im Gartner Magic Quadrant ausgezeichnet, überzeugt Beta Systems mit einer überdurchschnittlich hohen Kundenbindungsrate, insbesondere in geschäftskritischen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Behörden und Versicherungen. Für Unternehmen, die eine langfristig stabile Plattform suchen, ist dies ein wichtiges Entscheidungskriterium.

Die ANOW! Suite vereint Workload Automation (ANOW! Automate) und integrierte Observability (ANOW! Observe) in einer gemeinsamen Plattform. Dadurch entfällt die Notwendigkeit zusätzlicher Monitoring-Lösungen, die auf den Scheduler aufgesetzt werden müssen.

Die wichtigsten Funktionen der Beta Systems ANOW! Suite

Hier sind die wichtigsten Funktionen im Überblick.

• Über 500 sofort einsatzbereite native Integrationen

Beta Systems bietet mehr native Integrationen als jeder andere Anbieter im Bereich Workload Automation. Unterstützt werden unter anderem Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud), DevOps-Tools (GitHub, GitLab, Azure DevOps), Datenplattformen (Snowflake, Databricks, BigQuery, DBT, Airflow), ERP-Systeme (SAP S/4HANA, SAP S/4HANA Cloud, SAP R/3), ITSM-Lösungen (ServiceNow, Jira), Container-Plattformen (Kubernetes, Docker) sowie zahlreiche Legacy-Systeme.

• Nahezu unbegrenzte Integrationsmöglichkeiten

Neben den nativen Konnektoren unterstützt ANOW! APIs, CLI-Anbindungen, Skripting sowie JavaScript-basierte Integrationslogiken. Dadurch lassen sich praktisch beliebige kommerzielle, Open-Source- oder proprietäre Systeme anbinden.

• Flexible Scheduling-Optionen mit kontextbezogener Intelligenz

Beta Systems unterstützt ereignisgesteuertes, zeitgesteuertes und abhängigkeitsbasiertes Scheduling über On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen hinweg, gesteuert über eine zentrale Plattform. Darüber hinaus ermöglichen mehrstufige dynamische Variablen sowie sensorbasierte Eingaben eine automatische Anpassung von Workflows an aktuelle Laufzeitbedingungen. So lassen sich mit minimalem Konfigurationsaufwand Hunderttausende individueller Workflow-Definitionen erzeugen.

• OpenTelemetry-native Observability

Mit ANOW! Observe erhalten Unternehmen Echtzeit-Metriken, Logs und Traces (MLT), die direkt in die Orchestrierungsplattform integriert sind. Dadurch werden KI-gestützte Anomalieerkennung sowie die frühzeitige Prognose von SLA-Risiken ermöglicht.

• Sicherheit auf Enterprise-Niveau

Die Plattform bietet mehrstufige Zugriffskontrollen (Domain-, Modul-, Aktions- sowie tagbasierte Row-Level-Berechtigungen), die konsequente Umsetzung des Least-Privilege-Prinzips, Vier-Augen-Freigaben für kritische Aktionen, eine ISO-27001-konforme Infrastruktur sowie eine automatisierte Erstellung von Software Bills of Materials (SBOM) innerhalb der CI/CD-Pipeline.

Wo Beta Systems ANOW! besonders überzeugt

• Ideal für die Ablösung von Legacy-Plattformen: Die ANOW! Suite wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die BMC Control-M, Broadcom AutoSys oder Redwood ersetzen möchten. Zero-Touch-Migrationsfunktionen und spezialisierte Migrationstools verkürzen den Umstieg erheblich und beschleunigen die Wertschöpfung.

• Hybride und Multi-Cloud-Orchestrierung im Enterprise-Maßstab: Eine zentrale Plattform koordiniert Workloads über Mainframe-, On-Premises-, AWS-, Azure- und Google-Cloud-Umgebungen hinweg, ganz ohne Vendor Lock-in. Beta Systems ist zertifizierter AWS- und Azure-Co-Sell-Partner und arbeitet zudem eng mit Google Cloud zusammen.

• Datensouveränität und europäische Compliance: Als europäischer Anbieter mit regionalen Bereitstellungsoptionen ist Beta Systems besonders für Unternehmen geeignet, die Anforderungen aus DORA, DSGVO oder nationalen Datensouveränitätsvorgaben erfüllen müssen. Hier bietet das Unternehmen strukturelle Vorteile, die US-amerikanische Anbieter nicht gleichermaßen gewährleisten können.

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Wo Beta Systems ANOW! Schwächen zeigt

• Internationale Markenbekanntheit: Beta Systems verfügt derzeit vor allem in Europa über eine starke Marktpräsenz. In Nordamerika und im asiatisch-pazifischen Raum sind das Partnernetzwerk sowie die Community im Vergleich zu BMC oder Broadcom noch kleiner, auch wenn die internationale Expansion kontinuierlich voranschreitet.

• Weniger geeignet für kleinere Unternehmen mit einfachen Anforderungen: Die ANOW! Suite wurde für große Unternehmen entwickelt, die Tausende von Servern und komplexe, miteinander verknüpfte Workflows verwalten. Für Organisationen mit einfachen Scheduling-Anforderungen kann der Funktionsumfang größer sein als tatsächlich benötigt.

Kundenbewertungen

Ein verifizierter Nutzer berichtet: „Ich nutze die ANOW! Suite als zentrale Plattform, um meine täglichen Workflows zu verwalten und effizienter zu gestalten. Sie hilft mir dabei, Aufgaben zu organisieren, Fortschritte nachzuverfolgen und jederzeit den Überblick über laufende Prozesse zu behalten. Besonders gefällt mir, dass alles an einem zentralen Ort zusammengeführt wird. Dadurch werden Aufgabenverwaltung und Monitoring deutlich einfacher, die Transparenz über Workflows verbessert sich und ich kann meine Arbeit wesentlich strukturierter organisieren.“

Ein weiterer Nutzer schreibt: „Mir gefällt besonders, dass alles an einem Ort zusammengeführt wird. Die Plattform bietet einen zentralen Steuerungspunkt für sämtliche Aufgaben und Workflows, wodurch jederzeit transparent nachvollziehbar ist, was gerade passiert.“

Für wen die Beta Systems ANOW! Suite am besten geeignet ist

• Unternehmen, deren IT-Operations- und Infrastructure-&-Operations-Teams bestehende WLA-Plattformen wie BMC, Broadcom oder Redwood aufgrund steigender Kosten oder unzureichender Cloud-Unterstützung ablösen möchten.

• CIOs und CDOs in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fertigung und Handel, die eine zentrale Orchestrierungsplattform für hybride IT-Landschaften inklusive integrierter Compliance- und Observability-Funktionen benötigen.

• Europäische Unternehmen mit Anforderungen an Datensouveränität, DORA oder DSGVO, die auf einen vertrauenswürdigen europäischen Anbieter mit regionalen Bereitstellungsoptionen setzen möchten.

2. BMC Control-M: Ideal für Unternehmen mit Mainframe- und Multi-Cloud-Anforderungen

BMC Control-M gehört zu den etabliertesten Enterprise-Plattformen für Workload Automation und ist sowohl als On-Premises-Lösung als auch als SaaS verfügbar. Die Plattform bietet umfassende Scheduling-Funktionen für Mainframe-, Multi-Cloud- und KI-/ML-DataOps-Workloads und wird durch ein weltweites Partnernetzwerk sowie regionale Support-Teams unterstützt.

Wenn Sie derzeit Control-M einsetzen und Alternativen evaluieren, bietet Beta Systems einen umfassenden Control-M-Migrationsleitfaden, der den Wechsel zur ANOW! Suite Schritt für Schritt beschreibt.

Die wichtigsten Funktionen

• Zentrale Steuerung: Workloads lassen sich über On-Premises- und SaaS-Umgebungen hinweg entwickeln, ausführen und verwalten.

• Jett AI Assistant: Integrierte generative KI für natürlichsprachliche Workflow-Abfragen, Anomalieerkennung und Compliance-Prüfungen.

• Umfangreiche Integrationsbibliothek: Unterstützt Mainframe-Systeme, Cloud-native Services sowie KI-/ML-Datenpipelines.

• Weltweiter Enterprise-Support: Globales VAR- und Partnernetzwerk mit regionalen Support-Angeboten.

Wo BMC Control-M besonders überzeugt

• Bewährte Skalierbarkeit: Wird von einigen der weltweit größten Unternehmen in stark regulierten Branchen eingesetzt.

• Umfassende Orchestrierung: Steuert Mainframe-, On-Premises- und Multi-Cloud-Workloads zentral über eine einheitliche Benutzeroberfläche.

Wo BMC Control-M Schwächen zeigt

• Hohe Gesamtbetriebskosten: Lizenzgebühren und der Bedarf an spezialisierten Administratoren führen zu hohen Betriebskosten. Für Unternehmen mit weniger komplexen Scheduling-Anforderungen ist der wirtschaftliche Nutzen häufig schwer zu rechtfertigen.

• Unsicherheit nach der Unternehmensaufspaltung: Die Trennung von BMC und BMC Helix im Jahr 2025 hat Fragen hinsichtlich der zukünftigen Integration und des Supports zwischen den Produkten beider Unternehmen aufgeworfen.

• Keine nativen KI-Agenten: Der Jett AI Assistant unterstützt bei Fragen und Analysen mithilfe generativer KI, bietet derzeit jedoch keine autonom arbeitenden KI-Agenten für operative Aufgaben.

Kundenbewertungen

Subrajit B. hebt hervor: „Mir gefällt besonders, wie Control-M komplexe Job-Abhängigkeiten vereinfacht, die Einhaltung von SLAs sicherstellt und sich nahtlos in Cloud-Plattformen integrieren lässt. Dadurch werden unsere Betriebsabläufe deutlich effizienter und zuverlässiger.“

Shivaji B. merkt an: „Die anfängliche Einrichtung und Konfiguration kann für neue Anwender recht komplex sein. Außerdem sind die Lizenzkosten im Vergleich zu anderen Lösungen deutlich höher.“

Für wen BMC Control-M am besten geeignet ist

• Große Unternehmen, die bereits in das BMC-Ökosystem investiert haben und dort bleiben möchten.

• Organisationen mit hybriden Mainframe- und Cloud-Umgebungen, die eine bewährte plattformübergreifende Scheduling-Lösung benötigen.

3. Broadcom Automic Automation: Am besten für Unternehmen mit bestehenden Broadcom-Verträgen

Broadcom Automic Automation bietet Workload Automation und Workflow-Orchestrierung für digitale Unternehmen in verteilten und hybriden IT-Umgebungen. Die Plattform kann On-Premises, in Container-Umgebungen oder als SaaS betrieben werden und bietet in allen Bereitstellungsmodellen den gleichen Funktionsumfang.

Kunden bemängeln jedoch immer wieder die mangelnde Transparenz bei der Preisgestaltung sowie uneinheitliche Support-Erfahrungen seit der Übernahme durch Broadcom.

Die wichtigsten Funktionen

• Zero-Downtime-Upgrades: Ermöglichen kontinuierliche Verfügbarkeit während Plattformaktualisierungen.

• AAI (Automic AI): Bietet anbieterübergreifende Observability, vorausschauendes SLA-Management und Anomalieerkennung.

• Umfassende Hybrid-Orchestrierung: Steuert Workloads vom Mainframe bis hin zu Microservices über eine zentrale Plattform.

• Action Pack Builder: Ermöglicht die Entwicklung individueller Integrationen, wenn keine nativen Konnektoren verfügbar sind.

Wo Broadcom Automic besonders überzeugt

• Starke Marktposition in der Finanzbranche und Fertigungsindustrie: Langjährige Erfahrung in regulierten Branchen sowie spezialisierte Vertriebsteams für Enterprise-Kunden.

• Zero-Downtime-Upgrades: Ein echter architektonischer Vorteil für Unternehmen, die auf eine unterbrechungsfreie Verfügbarkeit ihrer Automatisierungsplattform angewiesen sind.

Wo Broadcom Automic Schwächen zeigt

• Herausforderungen bei der Kundenerfahrung: Laut Gartner berichten Kunden von uneinheitlichen Vertragsverlängerungen und eingeschränkter Flexibilität bei der Lizenzierung. Im Gartner Magic Quadrant 2025 verzeichnete Broadcom zudem eine niedrigere Kundenbindungsrate innerhalb von zwölf Monaten als andere Leader.

• Langsame Erweiterung nativer Integrationen: Im Vergleich zu anderen Anbietern dauert die Unterstützung neuer Cloud-Services und DevOps-Tools länger. Individuelle Integrationen über den Action Pack Builder verlagern zudem den Wartungsaufwand auf die Kunden.

Kundenbewertungen

Sridhar K. berichtet nach zehn Jahren Nutzung: „Der Workflow-Editor ist benutzerfreundlich und flexibel genug, um auch komplexe Workflows zu erstellen.“

Sowmya G. merkt an: „Die Serveroberfläche ist anfangs etwas schwer zu bedienen. Teilweise reagiert sie so langsam, dass kaum nachvollziehbar ist, was gerade passiert. Außerdem ist die Fehlersuche schwierig, da die Ausführung des gesamten Workflows nicht immer gestoppt wird, wenn ein einzelner Job fehlschlägt. Oft mussten wir die Informationen aus den letzten Reports auswerten, weil die Benutzeroberfläche nicht genügend Einblicke bot.“

Für wen Broadcom Automic am besten geeignet ist

• Große Unternehmen in der DACH-Region sowie in der Finanzbranche mit bestehenden Broadcom-Verträgen und tief integrierten AutoSys- oder Automic-Umgebungen.

• Organisationen mit kurzfristigem Bedarf an hybrider Orchestrierung, die bereit sind, höhere Gesamtbetriebskosten zugunsten des großen Funktionsumfangs in Kauf zu nehmen.

4. Apache Airflow: Am besten für Data-Engineering-Teams mit Python-basierten Datenpipelines

Apache Airflow ist das am weitesten verbreitete Open-Source-Framework für Workflow-Orchestrierung in datenintensiven Engineering-Umgebungen. Ursprünglich bei Airbnb entwickelt und heute ein Projekt der Apache Software Foundation, gilt Airflow als De-facto-Standard für Teams, die Python-basierte Datenpipelines mithilfe von Directed Acyclic Graphs (DAGs) entwickeln und betreiben.

Für Unternehmen, die Airflow bereits einsetzen und eine umfassendere Workload-Automation-Plattform evaluieren, hat Beta Systems einen detaillierten Vergleich der besten Apache Airflow-Alternativen veröffentlicht.

Die wichtigsten Funktionen

• Python-basierte Workflow-Definitionen mit DAGs: Vertraut und flexibel für Data-Engineering-Teams.

• Umfangreiches Integrationsökosystem: Unterstützt durch Community-gepflegte Provider für AWS, Google Cloud, Azure, Databricks, Snowflake und viele weitere Plattformen.

• Managed Airflow verfügbar: Über AWS Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA), Google Cloud Composer und Astronomer.

• Aktive Open-Source-Community: Umfangreiche Dokumentation sowie eine große Auswahl an öffentlich verfügbaren Operatoren und Erweiterungen.

Wo Apache Airflow besonders überzeugt

• Orchestrierung von Datenpipelines: Ideal für Data-Engineering-Teams, die ihre ETL- und ELT-Pipelines vollständig selbst entwickeln und betreiben und mit Python vertraut sind.

• Starkes Community-Ökosystem: Eine große Anzahl an Integrationen und Operatoren wird kontinuierlich von der weltweiten Data-Engineering-Community weiterentwickelt und gepflegt.

Wo Apache Airflow Schwächen zeigt

• Hoher Betriebsaufwand im Enterprise-Einsatz: Für Betrieb, Überwachung, Skalierung und Updates von Airflow werden dedizierte Engineering-Ressourcen benötigt. Dieser Aufwand und die damit verbundenen Kosten werden bei der Einführung häufig unterschätzt.

• Keine nativen Enterprise-WLA-Funktionen: Airflow bietet keine integrierte SLA-Überwachung, keine Mainframe-Anbindung, keine ITSM-Integration, kein umfassendes Enterprise-Sicherheitsmodell über grundlegendes RBAC hinaus und keine hybride Orchestrierung über Cloud- und Nicht-Cloud-Umgebungen hinweg.

• Einschränkungen des Scheduling-Modells: Das DAG-basierte Modell wurde primär für Batch-Datenpipelines entwickelt und eignet sich weniger für komplexe Job-Abhängigkeiten, ereignisgesteuerte Ausführungen oder Echtzeit-Orchestrierung, wie sie in Enterprise-IT-Umgebungen häufig erforderlich sind.

Kundenbewertungen

Sachin G. berichtet: „Die Benutzeroberfläche ist äußerst detailliert. Wenn nachts um drei Uhr eine komplexe Pipeline fehlschlägt, sparen uns die Baumansicht und der direkte Zugriff auf die Logs der fehlgeschlagenen Tasks enorm viel Zeit bei der Fehlersuche. Außerdem ist die Open-Source-Community riesig. Wenn man Airflow mit einer Datenbank oder einem Cloud-Service verbinden möchte, gibt es in den meisten Fällen bereits einen ausgereiften Provider.“

Akash M. merkt an: „Für Einsteiger kann die Einrichtung von Apache Airflow, insbesondere mit Docker, recht komplex sein. Außerdem reagiert die Benutzeroberfläche nach Aktualisierungen von DAGs teilweise spürbar langsam.“

Für wen Apache Airflow am besten geeignet ist

• Data-Engineering-Teams, die Python-basierte ETL- und ELT-Pipelines entwickeln und betreiben und über ausreichende Engineering-Ressourcen für den Betrieb der Plattform verfügen.

• Unternehmen, die die Flexibilität von Airflow nutzen möchten, aber eine verwaltete Betriebsumgebung bevorzugen. In diesem Fall sind Astronomer oder die Managed-Airflow-Angebote der Cloud-Anbieter eine gute Wahl.

5. AWS EventBridge / AWS Batch: Ideal für Teams mit ausschließlich AWS-basierten Workloads

AWS bietet mit AWS EventBridge (für ereignisgesteuerte Regeln und Scheduling) und AWS Batch (für verwaltete Batch-Workloads) zwei zentrale Cloud-Scheduling-Dienste für unterschiedliche Anwendungsfälle. Gemeinsam decken sie die grundlegenden Anforderungen an Cloud Scheduling für Unternehmen ab, die vollständig im AWS-Ökosystem arbeiten.

Die größte Einschränkung besteht jedoch darin, dass beide Dienste ausschließlich für die AWS-Cloud konzipiert wurden. Sie eignen sich hervorragend für die Orchestrierung von AWS-Services, während die Integration von Systemen außerhalb von AWS einen erheblichen individuellen Entwicklungsaufwand erfordert.

Die wichtigsten Funktionen

• EventBridge Scheduler: Vollständig verwalteter Scheduler für Cron- und zeitbasierte Ausführungen innerhalb von AWS. Ereignisgesteuerte Regeln lösen unter anderem AWS Lambda, Step Functions, ECS und weitere AWS-Dienste aus.

• AWS Batch: Vollständig verwaltete Ausführung von Batch-Workloads auf EC2-, Fargate- oder Spot-Instanzen mit automatischer Skalierung der Rechenressourcen entsprechend der Auslastung der Job-Warteschlange.

• Native AWS-Integration: Tief integrierte Anbindungen an das gesamte AWS-Serviceportfolio bei minimalem Konfigurationsaufwand.

• Nutzungsbasiertes Preismodell: Abrechnung nach tatsächlichem Verbrauch ohne Vorab-Lizenzkosten.

Wo AWS EventBridge / AWS Batch besonders überzeugt

• Einfachheit innerhalb des AWS-Ökosystems: Für Teams, die ausschließlich AWS nutzen, lassen sich EventBridge und AWS Batch schnell implementieren und mit minimalem Betriebsaufwand einsetzen. Zusätzliche Lizenzkomplexität entfällt.

• Kosteneffizient bei AWS-Workloads: Das nutzungsbasierte Preismodell eignet sich besonders für Batch-Workloads mit schwankender Auslastung innerhalb der AWS-Infrastruktur.

Wo AWS EventBridge / AWS Batch Schwächen zeigt

• Auf eine einzelne Cloud beschränkt: Es gibt keine native Unterstützung für On-Premises-Systeme, Mainframe-Workloads, Microsoft Azure oder Google Cloud. Die Orchestrierung über mehrere Cloud-Plattformen hinweg erfordert individuelle Integrationen und deren laufende Wartung.

• Keine Enterprise-WLA-Funktionen: Es fehlen systemübergreifendes Abhängigkeitsmanagement, SLA-Prognosen, ITSM-Integrationen, plattformübergreifende Observability sowie eine durchgängige Audit-Historie für hybride IT-Landschaften.

• Vendor Lock-in: Die enge Verzahnung mit AWS-Services erschwert zukünftige Migrationen oder den Aufbau einer Multi-Cloud-Strategie erheblich.

Kundenbewertungen

Atharva P. berichtet: „Was mir an Amazon EventBridge am besten gefällt, ist die einfache Unterstützung ereignisgesteuerter Architekturen über verschiedene AWS-Services und Anwendungen hinweg. Unterschiedliche Systeme können miteinander kommunizieren, ohne eng gekoppelt zu sein oder individuelle Polling-Mechanismen zu benötigen. Außerdem lassen sich ereignisgesteuerte Workflows sehr einfach aufbauen. Services kommunizieren asynchron miteinander, ohne direkt voneinander abhängig zu sein. Das verbessert Skalierbarkeit und Flexibilität.“

Ram D. merkt an: „Der einzige Nachteil, den ich festgestellt habe, ist die eingeschränkte Transparenz bei Fehlerereignissen. Dadurch gestaltet sich die Fehlersuche teilweise schwierig und die eigentliche Ursache eines Problems lässt sich nicht immer leicht identifizieren.“

Für wen AWS EventBridge / AWS Batch am besten geeignet ist

• Teams, die ausschließlich AWS-Workloads betreiben und keine plattformübergreifende oder hybride Orchestrierung benötigen.

• Engineering-Teams, die bereit sind, individuelle Integrationen für alle Systeme außerhalb von AWS selbst zu entwickeln und zu betreiben.

So wählen Sie die beste Cloud-Scheduling-Software aus

Der Markt bietet eine Vielzahl unterschiedlicher Lösungen, von einfachen Cloud-Schedulern bis hin zu umfassenden Plattformen für Enterprise-Service-Orchestrierung. Bevor Sie verschiedene Anbieter vergleichen, sollten Sie insbesondere die folgenden fünf Kriterien berücksichtigen.

Unterstützung für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen

Moderne Enterprise-IT-Landschaften bestehen heute nur selten aus einer einzelnen Cloud. Die meisten Unternehmen betreiben Workloads gleichzeitig auf On-Premises-Infrastrukturen, in einer oder mehreren Public Clouds sowie auf Legacy-Systemen wie Mainframes oder SAP. Eine leistungsfähige Cloud-Scheduling-Lösung sollte sämtliche dieser Umgebungen orchestrieren können und sich nicht ausschließlich auf Cloud-native Workloads beschränken.

ANOW! Automate wurde genau für diesen Anwendungsfall entwickelt. Die cloudagnostische Architektur ermöglicht die zentrale Steuerung von Workloads über AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, On-Premises-Umgebungen und Mainframes hinweg. Beta Systems ist zertifizierter AWS- und Azure-Co-Sell-Partner und verfügt darüber hinaus über native Partnerschaften mit allen drei führenden Hyperscalern.

→ Erfahren Sie mehr über die Hybrid-Cloud-Orchestrierung mit ANOW!

Gesamtbetriebskosten und transparente Preisgestaltung

Legacy-Anbieter wie BMC und Broadcom sind für ihre wenig transparenten Lizenzmodelle bekannt, deren Kosten sich im Laufe der Vertragslaufzeit häufig deutlich erhöhen. Genau das ist einer der häufigsten Gründe, warum Unternehmen beginnen, Alternativen zu evaluieren.

Berücksichtigen Sie deshalb nicht nur die reinen Lizenzkosten, sondern die gesamten Total Cost of Ownership (TCO). Dazu zählen unter anderem der Personalaufwand für Administratoren, der Bedarf an Professional Services, die Komplexität von Upgrades sowie die Kosten für fehlende Integrationen und individuelle Anpassungen.

ANOW! Automate bietet ein transparentes, auf Enterprise-Anforderungen zugeschnittenes Preismodell ohne versteckte Lizenzkosten pro Job. Dank Zero-Touch-Migration und Zero-Downtime-Upgrades lassen sich zudem viele der versteckten Betriebskosten vermeiden, die bei Legacy-Plattformen im Laufe der Zeit entstehen.

Integrationsumfang

Der Umfang und die Qualität nativer Integrationen entscheiden maßgeblich darüber, wie viel individueller Entwicklungsaufwand auf Ihr Team zukommt. Prüfen Sie daher, ob die Plattform bereits sofort einsatzbereite Konnektoren für Ihre bestehende Systemlandschaft bietet und gleichzeitig flexibel genug ist, um auch Systeme außerhalb der Standardbibliothek anzubinden.

Die ANOW! Suite bietet über 600 native Integrationen und damit mehr als jeder andere Anbieter im Bereich Workload Automation. Darüber hinaus ermöglicht die Infinite Integration-Funktion die Anbindung beliebiger individueller, proprietärer oder neuer Systeme über APIs, CLI-Schnittstellen oder JavaScript-basierte Integrationslogiken.

Observability und SLA-Management

ANOW-Dashboard: Plattformzustand auf einen Blick – Observability speziell für Workload Automation

Cloud Scheduling ohne Observability bedeutet, Workloads praktisch im Blindflug zu steuern. Eine leistungsfähige Plattform sollte Echtzeit-Einblicke in die Ausführung von Workflows bieten, SLA-Risiken frühzeitig erkennen und automatisierte Gegenmaßnahmen einleiten können, bevor sich Probleme auf den Geschäftsbetrieb auswirken.

Mit Blick auf die Zukunft prognostiziert Gartner, dass bis 2029 rund 75 % aller Workflows auf Service-Orchestrierungs- und Automatisierungsplattformen (SOAP) generative KI einsetzen werden. Dadurch soll sich die Effizienz bei der Fehleranalyse und -behebung um 50 % erhöhen.

Die integrierte Observability-Lösung von ANOW!, basierend auf OpenTelemetry, liefert standardisierte Metriken, Logs und Traces über Ihre gesamte hybride IT-Landschaft hinweg. Ein KI-gestützter PII-Filter erkennt und anonymisiert sensible Daten automatisch und erleichtert so die Einhaltung von DSGVO- und HIPAA-Anforderungen, ganz ohne zusätzliche manuelle Konfiguration.

→ Erfahren Sie mehr über Workload Observability.

Cloud Scheduling auf das nächste Level bringen

Wenn Ihr Unternehmen noch auf einer Legacy-Scheduling-Lösung basiert, sei es BMC Control-M, Broadcom AutoSys oder eine Kombination verschiedener Cloud-nativer Scheduler, steigen die betrieblichen und finanziellen Kosten Jahr für Jahr. Der Markt für Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP) entwickelt sich zunehmend in Richtung Plattformen, die Orchestrierung, Observability und KI-gestützte Automatisierung in einer einzigen Cloud-nativen Lösung vereinen.

Die ANOW! Suite wurde genau für diesen Wandel entwickelt: als moderne Enterprise-Plattform für die Ablösung bestehender Workload-Automation-Lösungen. Sie ermöglicht eine schnellere Implementierung, bietet deutlich mehr Integrationen und sorgt gleichzeitig für vollständige Transparenz bei Preisgestaltung und Datensouveränität.

Auch für Data-Engineering-Teams, die Apache Airflow im großen Maßstab einsetzen und an dessen Grenzen im Enterprise-Umfeld stoßen, bietet ANOW! einen überzeugenden Migrationspfad. Dank nativer Funktionen für die Orchestrierung von Datenpipelines sowie sofort einsatzbereiter Integrationen für Snowflake, Databricks, BigQuery, DBT und AWS Glue können bestehende Prozesse erweitert werden, ohne sie komplett neu aufbauen zu müssen.