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In diesem Artikel untersuchst du das Konzept des Cloud Computing - ein Schlüsselelement der digitalen Wirtschaft, das die Arbeitsweise von Unternehmen und die allgemeine Betriebswirtschaft revolutioniert hat. Du lernst seine Definition und Bedeutung kennen, erfährst mehr über seine praktischen Anwendungen und die Anbieter, und beschäftigst dich mit seinen Vor- und Nachteilen. Darüber hinaus untersuchst du, wie Cloud Computing die Geschäftsmodelle verändert und welche Zukunftsperspektiven es bietet. Dieser umfassende Leitfaden bringt dir die komplexe Welt des Cloud Computing näher und hilft dir dabei, die Rolle und den Einfluss dieser Technologie auf die BWL zu verstehen.
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Leg kostenfrei losWas ist eine Auswirkung der Nutzung von Cloud Services auf die BWL?
Welche Schlüsselkonzepte umfasst die Definition von Cloud Computing?
Was sind mögliche Vorteile und Nachteile von Cloud Computing?
Was ist Cloud Computing?
Welche Nutzungsfälle gibt es für Cloud Computing?
Welche Geschäftsmodelle wurden durch Cloud-Computing ermöglicht?
Wie hat Cloud Computing die Datenanalyse beeinflusst?
Was ist die Verbindung zwischen Cloud Computing und Betriebswirtschaftslehre?
Was sind hybride Clouds und was ist ihre Rolle im Cloud Computing?
Was ist Serverless Computing im Bereich Cloud Computing?
Was sind die Chancen, die Cloud Computing für Unternehmen bietet?
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Was sind mögliche Vorteile und Nachteile von Cloud Computing?
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Team Cloud Computing Lehrer
Cloud Computing ist ein Modell, das eine bequeme, netzwerkbasierte Zugriff auf einen gemeinsamen Pool von konfigurierbaren Rechensystemen ermöglicht (wie zum Beispiel Server, Speicher, Anwendungen und Dienste), die schnell bereitgestellt und freigegeben werden können.
| Email-Dienste wie Gmail | Online Office-Anwendungen wie Google Docs |
| Cloud-Storage-Dienste wie Dropbox | Customer Relationship Management (CRM) Systeme wie Salesforce |
| Amazon Web Services (AWS) | Mit einer breiten Palette von Diensten bietet AWS Lösungen für Datenbanken, Maschinelles Lernen, Analytik, Entwicklungs- und Managementtools. |
| Microsoft Azure | Azure bietet ähnliche Dienste wie AWS, hat aber auch eine starke Präsenz bei Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen. |
| Google Cloud | Google Cloud ist eine gute Wahl für Unternehmen, die bereits Google-Produkte verwenden, und hat eine starke Präsenz in KI und maschinellem Lernen. |
Mögliche Nachteile und Herausforderungen des Cloud Computings sind:
Cloud Computing ermöglicht die Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet, die nach Bedarf skaliert und gemessen werden können.
Zum Beispiel kann ein Unternehmen durch die Nutzung von Cloud Services wichtige IT-Ressourcen wie Speicherplatz und Prozessrechenkraft kaufen, ohne in teure Hardware investieren zu müssen. Dies führt zu einer Reduzierung der Betriebskosten und einer erhöhten Flexibilität, da die Ressourcen nach Bedarf skaliert werden können.
SaaS ermöglicht es Benutzern, Anwendungen über das Internet zu nutzen, ohne dass sie diese auf ihren Computern installieren müssen. PaaS ermöglicht Entwicklern das Erstellen und Verwalten von Anwendungen ohne die Komplexität der Infrastruktur. Schließlich bietet IaaS skalierbare Cloud-basierte IT-Infrastrukturen, die über das Internet zugänglich sind.
sind eine der bemerkenswertesten Entwicklungen. Sie kombinieren On-Premise-Infrastrukturen und öffentliche Clouds, um Unternehmen mehr Flexibilität und Datensicherung zu bieten. Hybrid Clouds können auch helfen, regulatorische Bedenken zu adressieren, wenn sensible Daten betroffen sind.
Angenommen, eine Finanzinstitution hat Bestimmungen, die verlangen, dass bestimmte Daten intern und vor Ort gespeichert werden. Gleichzeitig möchte die Institution die Flexibilität und Kosteneffizienz der Cloud für weniger sensible Daten und Dienste nutzen. In diesem Fall könnte eine hybride Cloud eine geeignete Lösung sein. Er kann bestimmte Daten und Anwendungen im privaten Teil der hybriden Cloud behalten und das öffentliche Segment für weniger sensible Aufgaben verwenden.
| Hybride Clouds | Beide, On-Premise- und öffentliche Clouds vereinen sich, um mehr Flexibilität zu bieten. |
| Serverless Computing | Ein Cloudmodell, bei dem Cloud-Anbieter die Aufgabe der Infrastrukturverwaltung übernehmen. |
Data Analytics bezieht sich auf die Verwendung von technologischen Methoden und Systemen zur Sammlung und Analyse von Daten, um Erkenntnisse und informierte Entscheidungen zu ermöglichen. Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Computersysteme oder Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
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Lily Hulatt ist Digital Content Specialist mit über drei Jahren Erfahrung in Content-Strategie und Curriculum-Design. Sie hat 2022 ihren Doktortitel in Englischer Literatur an der Durham University erhalten, dort auch im Fachbereich Englische Studien unterrichtet und an verschiedenen Veröffentlichungen mitgewirkt. Lily ist Expertin für Englische Literatur, Englische Sprache, Geschichte und Philosophie.
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Gabriel Freitas ist AI Engineer mit solider Erfahrung in Softwareentwicklung, maschinellen Lernalgorithmen und generativer KI, einschließlich Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs). Er hat Elektrotechnik an der Universität von São Paulo studiert und macht aktuell seinen MSc in Computertechnik an der Universität von Campinas mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Gabriel hat einen starken Hintergrund in Software-Engineering und hat an Projekten zu Computer Vision, Embedded AI und LLM-Anwendungen gearbeitet.
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