Cloud-Repatriniation findet aus rein finanzieller Sicht statt, wie Naveen Sharma von Cognizant gegenüber CRN in einem Interview sagt. Sharma vergleicht das klassische Geschäftsmodell der öffentlichen Cloud-Anbieter mit dem Kauf von Wein – der Verkäufer freut sich, wenn ein Kunde ein Glas probiert und dann vielleicht noch eines trinkt, obwohl der Kauf der Flasche wahrscheinlich die bessere Entscheidung für die Geldbörse des Kenners gewesen wäre.
Nach etwa 20 Jahren im Zeitalter der Cloud-Technologien kehren einige Kunden der Konsum-auf-Anfrage-öffentlichen Cloud-Modelle den Rücken zu Gunsten von privater Cloud und On-Premises-Lösungen. Kunden sind durch die künstliche Intelligenz (KI) noch aufmerksamer geworden, welche IT-Investitionen die sinnvollsten für Leistung und Budget sind. Das Interesse an privater Cloud bedeutet jedoch nicht das Ende der öffentlichen Cloud. Laut einem Bericht von Flexera lagen die Ausgaben für öffentliche Cloud im Durchschnitt um 15 Prozent über dem Budget.
Laut den Lösungsanbietern, die mit CRN gesprochen haben, hat KI ihr Cloud-Geschäft insgesamt gesteigert. Flexeras Bericht stellt fest, dass Cloud-Nutzer zunehmendes Interesse an Multi- und Hybrid-Setups haben. Die Anzahl der Befragten, die mehrere öffentliche und eine private Cloud nutzen, stieg von 19 Prozent auf 23 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. WWT’s Anderson sagte, dass Kunden je nach Szenario verschiedene Cloud-Typen nutzen könnten.
Was als nächstes kommt, prognostiziert Taglienti, dass die Mini-Rechenzentrum-Ansätze für einige Einzelhändler, Hersteller und Gesundheitsunternehmen aufgrund der steigenden Nutzung von KI auf mobilen Geräten und Edge-Geräten an Bedeutung gewinnen werden. Die Hardware-Anbieter müssen weiterhin nach Cloud-Parität streben, indem sie Technologien anbieten, die einfacher zu implementieren sind. Die Lösungsanbieter sind sich einig, nicht mit einem einzigen Anbieter oder einer Technologie-Roadmap auf Kunden zuzugehen, sondern mit Partnerschaften mit mehreren Anbietern und sogar mit internen Experimenten mit KI, um herauszufinden, welche Probleme sie lösen kann und welche nicht.