Hybride Workload-Automatisierung: Vorteile, Anwendungsfälle und Herausforderungen

In diesem Leitfaden erfahren Sie, was hybride Workload-Automatisierung bedeutet, warum sie für moderne IT-Organisationen unverzichtbar ist, wie sie in der Praxis funktioniert und welche Herausforderungen dabei typischerweise auftreten. So können Sie beurteilen, ob Ihre IT-Landschaft davon profitieren würde.

Was ist hybride Workload-Automatisierung?

Hybride Workload-Automatisierung bezeichnet die Planung, Ausführung und Überwachung von Workloads über On-Premises-Infrastrukturen sowie eine oder mehrere Public- oder Private-Cloud-Umgebungen hinweg, gesteuert über eine zentrale Plattform. Dazu gehören zeitgesteuerte Batch-Jobs, ereignisgesteuerte Prozesse, Workflow-Orchestrierung, Business-Workflows sowie sämtliche systemübergreifenden Abhängigkeiten.

Anstatt separate Tools für den Mainframe, das Data Warehouse und die Cloud zu betreiben, erhalten Unternehmen eine zentrale Orchestrierungs- und Automatisierungsebene, die versteht, wie Workloads über alle Systeme hinweg zusammenhängen und ineinandergreifen.

→ Weiterlesen: In unserem Leitfaden zur Workload-Automatisierung erfahren Sie mehr über die grundlegenden Konzepte.

Warum hybride Workload-Automatisierung für moderne IT-Organisationen wichtig ist

Die meisten Unternehmen entscheiden sich nicht bewusst für eine hybride IT-Landschaft. Sie entsteht schrittweise, wenn Cloud-Migrationen auf bestehende Mainframes und Legacy-Scheduler aufbauen, deren Ablösung zunächst zu riskant wäre.

Hybride Workload-Automatisierung macht diese gewachsene Komplexität beherrschbar, indem sie Systeme miteinander verbindet, die ursprünglich nie dafür entwickelt wurden, zusammenzuarbeiten.

1. Die betriebliche Komplexität nimmt kontinuierlich zu

IT-Landschaften wachsen in der Regel schneller, als sie vereinfacht werden. Neue Systeme kommen hinzu, bestehende werden nur selten vollständig abgeschaltet. Dadurch laufen Cloud-native Datenpipelines und Mainframe-Batchprozesse häufig parallel, ohne dass ein vollständiger Überblick über die zahlreichen systemübergreifenden Abhängigkeiten besteht.

Gartner beschreibt in seiner Forschung zur Zukunft der Workload-Automatisierung und des Marktes für Service Orchestration and Automation Platforms (SOAP), dass diese Plattformen zunehmend Workflow-Orchestrierung, Workload-Automatisierung und Ressourcenbereitstellung in einer gemeinsamen Steuerungsebene zusammenführen. Genau diese Konsolidierung benötigen hybride IT-Umgebungen.

2. Manuelle Übergaben erhöhen das Betriebsrisiko

Wenn ein Job auf einem System vom erfolgreichen Abschluss eines Jobs auf einem anderen System abhängt, werden manuelle Abstimmungen schnell zum Risikofaktor.

Eine verzögerte Dateiübertragung oder ein fehlgeschrittener Verarbeitungsschritt auf dem Mainframe kann Stunden später zu einer SLA-Verletzung führen, wenn das Problem nicht rechtzeitig erkannt wird.

Eine abhängigkeitsbasierte Automatisierung verfolgt diese Zusammenhänge automatisch. Nachgelagerte Prozesse werden erst dann gestartet, wenn alle vorgelagerten Bedingungen erfüllt sind. Gleichzeitig werden Ausnahmen frühzeitig erkannt, bevor sie zu Betriebsstörungen oder Ausfällen führen.

3. Compliance und Governance werden ohne zentrale Steuerung zunehmend komplex

Hybride IT-Umgebungen umfassen eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme. Dadurch steigt auch die Anzahl der Stellen, an denen sensible Daten, Zugangsdaten oder Berechtigungen fehlerhaft verwaltet werden können.

Eine zentralisierte Automatisierungsplattform ermöglicht es, einheitliche Zugriffskontrollen, Audit-Logs und das Least-Privilege-Prinzip über alle angebundenen Systeme hinweg zentral durchzusetzen, anstatt für jedes einzelne Tool separate Richtlinien pflegen zu müssen.

Diese Konsistenz gewinnt insbesondere im Hinblick auf regulatorische Anforderungen wie den Digital Operational Resilience Act (DORA) der Europäischen Union zunehmend an Bedeutung, da dieser die Anforderungen an IT-Resilienz, Governance und Kontrollmechanismen in regulierten Branchen deutlich erhöht.

Hybride Workload-Automatisierung vs. Cloud-Workload-Automatisierung vs. Orchestrierung

Diese Begriffe werden häufig synonym verwendet, unterscheiden sich jedoch in ihrem jeweiligen Anwendungsbereich.

• Cloud-Workload-Automatisierung konzentriert sich in der Regel auf die nativen Services eines einzelnen Cloud-Anbieters.

• Orchestrierung beschreibt allgemein die Koordination von Systemen, Services und Daten über unterschiedliche Umgebungen hinweg.

• Hybride Workload-Automatisierung verbindet gezielt On-Premises- und Cloud-Umgebungen, unabhängig davon, wie viele Cloud-Anbieter beteiligt sind.

In der Praxis verschwimmen diese Begriffe im Marketing vieler Anbieter häufig. Der Unterschied liegt daher meist eher im Schwerpunkt als in einer klaren fachlichen Abgrenzung.

So funktioniert hybride Workload-Automatisierung

Die meisten Plattformen in diesem Bereich folgen unabhängig vom Anbieter einem ähnlichen Betriebsmodell. Typischerweise läuft der Prozess von der Steuerung bis zur Fehlerbehebung in mehreren Schritten ab.

1. Eine zentrale Steuerungsebene

Alles beginnt mit einer zentralen Steuerungsinstanz, in der Regel einer webbasierten Benutzeroberfläche. Sie bietet dem IT-Betrieb Transparenz über sämtliche Jobs, unabhängig davon, auf welchem System sie ausgeführt werden.

Anstatt zwischen einer Mainframe-Konsole, einem Cloud-Scheduler und verschiedenen Einzellösungen zu wechseln, verwalten IT-Teams Zeitpläne, Abhängigkeiten und Ausnahmen zentral an einem Ort. ANOW! Automate basiert genau auf diesem Ansatz.

2. Integrationen und Agenten

Die Plattform verbindet Quell- und Zielsysteme über Agenten, agentenlose APIs oder eine Kombination aus beidem, abhängig von den jeweiligen technischen Möglichkeiten der angebundenen Systeme.

Die Breite der verfügbaren Integrationen spielt dabei eine entscheidende Rolle. ANOW! Automate bietet mehr als 500 sofort einsatzbereite native Integrationen für Cloud-Services, Datenbanken, ERP-Systeme, Container-Plattformen und Legacy-Scheduler.

3. Trigger und Abhängigkeitsmanagement

Jobs werden nicht ausschließlich zeitgesteuert ausgeführt, sondern über Abhängigkeiten, Bedingungen und Trigger miteinander verknüpft.

Ein Workflow kann beispielsweise darauf warten, dass eine Datei eingeht, sich ein Datenbankstatus ändert oder mehrere vorgelagerte Jobs erfolgreich abgeschlossen sind, bevor er startet. So bleibt die korrekte Reihenfolge der Prozesse gewährleistet, auch wenn die einzelnen Systeme nach ihren eigenen Zeitplänen arbeiten.

4. Monitoring und Observability

Sobald Workflows ausgeführt werden, bildet eine Echtzeit-Observability das Sicherheitsnetz für den IT-Betrieb.

Moderne Plattformen setzen zunehmend auf OpenTelemetry-basierte Metriken, Logs und Traces, um SLA-Risiken und Anomalien frühzeitig zu erkennen, bevor daraus Folgefehler entstehen. Dadurch erhalten IT-Teams einen zentralen Überblick über den Zustand der gesamten hybriden IT-Landschaft, anstatt für jedes System ein separates Dashboard überwachen zu müssen.

→ Weiterlesen: Unser Leitfaden zum Thema Observability erklärt, warum sie für den modernen IT-Betrieb eine zentrale Rolle spielt.

5. Wiederherstellung und Fehlerbehebung

Kommt es zu einer Störung, reduzieren automatisierte Wiederherstellungsmechanismen wie Neustartregeln, Failover-Pfade und geschäftsrelevante Alarmierungen den manuellen Aufwand erheblich. Statt sich ausschließlich auf technische Fehlercodes zu stützen, orientieren sich Benachrichtigungen am tatsächlichen Einfluss auf den Geschäftsbetrieb.

Einige Plattformen ergänzen diese Funktionen durch KI-gestützte Diagnosen, die Teams dabei unterstützen, die Ursache eines Problems schneller zu identifizieren, anstatt die Fehlersuche bei null beginnen zu müssen.

Typische Anwendungsfälle der hybriden Workload-Automatisierung

Hybride Workload-Automatisierung kommt überall dort zum Einsatz, wo Geschäftsprozesse mehrere IT-Umgebungen miteinander verbinden. Zu den häufigsten Einsatzszenarien gehören die folgenden.

Batch-Verarbeitung über Mainframe und Cloud hinweg

Banken und Versicherungen führen ihre geschäftskritischen Kernprozesse häufig weiterhin auf dem Mainframe aus, während Analysen, Reporting oder kundenorientierte Anwendungen bereits in der Cloud betrieben werden.

Hybride Workload-Automatisierung verbindet den nächtlichen Batchlauf auf dem Mainframe mit den nachgelagerten Cloud-Prozessen. Dadurch werden Abstimmungen, regulatorische Reportings oder Settlement-Prozesse automatisch in der richtigen Reihenfolge ausgeführt, ohne dass manuelle Übergaben zwischen verschiedenen Teams erforderlich sind.

Orchestrierung von Datenpipelines

Moderne Datenpipelines extrahieren Daten aus operativen Systemen, laden sie in ein Data Warehouse und stellen sie anschließend BI- oder ML-Anwendungen zur Verfügung. Dabei kommen häufig Plattformen wie Snowflake, Databricks und dbt zum Einsatz.

Hybride Workload-Automatisierung koordiniert diese Prozessschritte Ende zu Ende, einschließlich der Erkennung von Anomalien. So wird verhindert, dass verzögerte Datenextraktionen unbemerkt zu veralteten Dashboards oder fehlerhaften Modellen in nachgelagerten Systemen führen.

Managed File Transfer zwischen verschiedenen Umgebungen

Viele systemübergreifende Workflows sind darauf angewiesen, dass Dateien zuverlässig zwischen On-Premises-Servern, externen Partnern und Cloud-Speichern übertragen werden.

Hybride Workload-Automatisierung integriert den Managed File Transfer als festen Bestandteil des gesamten Workflows, einschließlich Wiederholungsversuchen, Verschlüsselung und Audit-Logging, anstatt ihn als isolierten Prozess neben den eigentlichen Workloads zu behandeln.

SAP- und ERP-Orchestrierung

Unternehmen, die SAP gemeinsam mit Non-SAP-Systemen betreiben, benötigen eine Orchestrierungslösung, die beide Welten nahtlos miteinander verbindet.

Hybride Workload-Automatisierung kann SAP-Jobs gemeinsam mit angrenzenden Prozessen wie Dateiübertragungen, Freigaben und nachgelagerten Reporting-Prozessen koordinieren. IT-Teams erhalten dadurch einen zentralen Überblick über geschäftskritische Workflows, anstatt SAP- und Non-SAP-Prozesse mit getrennten Monitoring-Lösungen überwachen zu müssen.

Best Practices für die Einführung einer hybriden Workload-Automatisierung

Der Erfolg einer Implementierung hängt meist weniger von der Technologie selbst als von einer durchdachten Vorgehensweise und klaren Governance-Strukturen ab.

Die folgenden Best Practices unterscheiden erfolgreiche Implementierungen von Projekten, die ins Stocken geraten.

Mit den Workflows beginnen, die das höchste Risiko bergen

Anstatt sämtliche Prozesse gleichzeitig zu automatisieren, sollten zunächst systemübergreifende Workflows mit den strengsten SLA-Anforderungen oder der größten geschäftlichen Relevanz priorisiert werden, beispielsweise Finanzabschlüsse, regulatorisches Reporting oder die Auftragsabwicklung.

Frühe Erfolge in diesen Bereichen schaffen Akzeptanz für den weiteren Ausbau und geben den Teams ein realistisches Bild davon, wie die übrige Migration verlaufen wird.

Observability von Anfang an mit einplanen

Transparenz sollte nicht erst geschaffen werden, wenn bereits ein Problem aufgetreten ist.

Unternehmen, die Monitoring, Logging und SLA-Überwachung bereits bei der Konzeption ihrer Workflows berücksichtigen, erkennen Störungen früher und müssen nach einem Vorfall deutlich weniger Zeit für die Ursachenanalyse aufwenden.

Die Migration schrittweise durchführen

Die vollständige Ablösung eines Legacy-Schedulers in einem einzigen Schritt ist bei Hunderten voneinander abhängigen Jobs in den meisten Fällen nicht realistisch.

Eine schrittweise Migration, beispielsweise nach Geschäftsbereichen, Systemen oder Workflows, unterstützt durch Zero-Touch-Migrationstools, reduziert das Risiko und gibt den Teams die Möglichkeit, jede Phase sorgfältig zu validieren, bevor der nächste Schritt erfolgt.

Welche Herausforderungen bringt die hybride Workload-Automatisierung mit sich?

Hybride Workload-Automatisierung löst viele betriebliche Probleme, beseitigt die Komplexität jedoch nicht vollständig, sondern verlagert sie.

Unternehmen müssen weiterhin mit Systemen arbeiten, die nie für eine zentrale Überwachung entwickelt wurden, mit unterschiedlichen Berechtigungskonzepten einzelner Teams sowie mit der Realität, dass Legacy-Infrastrukturen nicht verschwinden, nur weil eine moderne Orchestrierungsplattform darüber eingeführt wurde.

Das macht hybride Workload-Automatisierung keineswegs zu einer schlechten Investition. Es bedeutet lediglich, dass die Einführung die Komplexität berücksichtigen muss, die sie später beherrschen soll.

Die folgenden Herausforderungen treten in der Praxis besonders häufig auf.

1. Fragmentierte Transparenz

Vor der Konsolidierung verteilen sich Monitoring-Funktionen in hybriden IT-Landschaften häufig auf zahlreiche unterschiedliche Tools, von denen jedes nur einen Teil der Umgebung abbildet.

Diese Informationen zu einer zuverlässigen Gesamtsicht zusammenzuführen, erfordert eine sorgfältige Integration. Andernfalls bleiben Lücken bestehen, durch die Abhängigkeiten unentdeckt bleiben und im schlimmsten Fall zu Betriebsstörungen führen.

2. Einschränkungen durch Legacy-Systeme

Mainframes und ältere Scheduler wurden nicht für moderne APIs oder ereignisgesteuerte Trigger entwickelt.

Ihre Einbindung in eine hybride Automatisierungsplattform erfordert daher häufig Agenten, Adapter oder individuelle Skripte. Gleichzeitig müssen Unternehmen berücksichtigen, dass viele dieser Systeme nur unter klar definierten und sorgfältig getesteten Bedingungen angepasst werden können.

3. Komplexe Anforderungen an Berechtigungen und Compliance

Mit der zentralen Automatisierung wird auch der Zugriff auf sämtliche angebundenen Systeme zentralisiert. Dadurch steigen die Anforderungen an ein sauberes Berechtigungskonzept erheblich.

Die konsequente Umsetzung von Funktionstrennung (Segregation of Duties), dem Least-Privilege-Prinzip sowie einer lückenlosen Auditierung über alle verbundenen Systeme hinweg erfordert eine sorgfältige Planung. Diese Anforderungen werden nicht automatisch erfüllt, nur weil eine einheitliche Plattform eingesetzt wird.

Hybride Workload-Automatisierung mit Beta Systems vereinfachen

Hybride IT wird bleiben. Wer diese Realität ignoriert, muss mit mehr manueller Koordination, einem höheren SLA-Risiko und nächtlichen Störungseinsätzen rechnen, wenn Prozesse systemübergreifend unbemerkt ausfallen.

ANOW! Automate wurde genau für diese Anforderungen entwickelt. Die Plattform vereint über 500 native Integrationen, OpenTelemetry-basierte Observability und vollständige digitale Souveränität für Unternehmen, die sowohl Legacy-Systeme als auch Cloud-Workloads zentral steuern und orchestrieren möchten.