On-Premises- vs. Cloud-Software

On-Premises be­zeich­net Software, die auf eigenen Servern im eigenen Re­chen­zen­trum betrieben wird (in Ei­gen­re­gie). Eine Zwi­schen­form stellt Co­lo­ca­ti­on dar, bei der eigene Hardware in einem externen Re­chen­zen­trum betrieben wird. Cloud-Software (SaaS) wird hingegen auf der In­fra­struk­tur eines externen Providers genutzt (Miet­mo­dell). Haupt­un­ter­schie­de sind das Be­triebs­mo­dell und der Grad der Kontrolle über In­fra­struk­tur und Kosten.

On-Premises-Software

Bei On-Premises-Software betreibt ein Un­ter­neh­men die Anwendung auf eigener In­fra­struk­tur. Die Server stehen im eigenen Re­chen­zen­trum, in einem Ser­ver­raum oder in einer selbst­ver­wal­te­ten Umgebung. Die Or­ga­ni­sa­ti­on ent­schei­det selbst, wie Systeme ein­ge­rich­tet, ab­ge­si­chert, ak­tua­li­siert und erweitert werden. Dadurch behalten Un­ter­neh­men ein hohes Maß an Kontrolle. Das ist vor allem für Or­ga­ni­sa­tio­nen wichtig, die sensible Daten ver­ar­bei­ten oder besondere re­gu­la­to­ri­sche An­for­de­run­gen erfüllen müssen.

Die hohe Da­ten­sou­ve­rä­ni­tät bedeutet aber nicht au­to­ma­tisch mehr Si­cher­heit. Lokale Server müssen gegen moderne Be­dro­hun­gen wie Ran­som­wa­re, Phishing, ge­stoh­le­ne Zu­gangs­da­ten und Supply-Chain-Angriffe geschützt werden. Un­ter­neh­men verfügen oft nicht über die per­so­nel­len und tech­ni­schen Res­sour­cen, um ein Si­cher­heits­ni­veau zu erreichen, das pro­fes­sio­nel­le Cloud-Re­chen­zen­tren bieten.

Zudem ist der Aufwand deutlich höher als bei Cloud-Software. Un­ter­neh­men müssen Hardware be­schaf­fen, betreiben und re­gel­mä­ßig erneuern. Hinzu kommen Kosten für Speicher, Netz­werk­kom­po­nen­ten, Kli­ma­ti­sie­rung, Strom, Backup-Systeme, physische Si­cher­heit und internes IT-Personal. Auch Updates, Patches, Mo­ni­to­ring und Not­fall­wie­der­her­stel­lung liegen in eigener Ver­ant­wor­tung. Das betrifft nicht nur die Software selbst, sondern auch Be­triebs­sys­te­me, Da­ten­ban­ken, Si­cher­heits­lö­sun­gen und die zugrunde liegende In­fra­struk­tur.

Auch das Li­zenz­mo­dell hat sich verändert. On-Premises bedeutet heute nicht au­to­ma­tisch, dass nach einem ein­ma­li­gen Kauf keine weiteren Kosten entstehen. Wer Updates und Si­cher­heits­kor­rek­tu­ren weiter erhalten möchte, muss diese laufenden Kosten in die Ge­samt­be­trach­tung ein­be­zie­hen.

Cloud-Software

Cloud-Software wird meist als SaaS, einer Form des Cloud-Computing, be­reit­ge­stellt. Hier können Nut­ze­rin­nen und Nutzer einfach über das Internet in Form eines Browsers oder einer App auf eine Anwendung zugreifen, die von einem externen Anbieter in einem Re­chen­zen­trum gehostet wird. Der Anbieter kümmert sich dabei meist voll­stän­dig um die Re­chen­leis­tung, Speicher, Netzwerke, Da­ten­ban­ken, Updates und häufig auch um Backup- und Si­cher­heits­funk­tio­nen.

Der größte Vorteil liegt in der einfachen Be­reit­stel­lung. Neue Nut­zer­zu­gän­ge, Spei­cher­platz oder Funk­tio­nen lassen sich meist schnell hin­zu­bu­chen. Un­ter­neh­men müssen keine eigene Ser­ver­hard­ware kaufen und können An­wen­dun­gen standort­über­grei­fend nutzen. Wartungen und Updates führt der Anbieter zentral durch und hält die In­fra­struk­tur verfügbar.

Pro­fes­sio­nel­le Cloud-Anbieter betreiben ihre Re­chen­zen­tren häufig nach hohen Si­cher­heits­stan­dards, zum Beispiel mit ISO/IEC-27001-Zer­ti­fi­zie­rung (aktuell: ISO/IEC 27001:2022), Zu­gangs­kon­trol­len, Redundanz, DDoS-Schutz und kon­ti­nu­ier­li­chem Mo­ni­to­ring.

Trotzdem gibt das Un­ter­neh­men Ver­ant­wor­tung nicht voll­stän­dig ab. In der Cloud gilt das Shared Re­spon­si­bi­li­ty Model: Der Anbieter schützt die In­fra­struk­tur, Kundinnen und Kunden bleiben jedoch für eigene Daten, Iden­ti­tä­ten, Be­rech­ti­gun­gen, Kon­fi­gu­ra­tio­nen und teilweise auch An­wen­dun­gen ver­ant­wort­lich. Auch die Ab­hän­gig­keit vom Anbieter und von einer stabilen In­ter­net­ver­bin­dung ist ein Nachteil.

On-Premises- vs. Cloud-Software: Die Lösungen ge­gen­über­ge­stellt

Software aus der Cloud un­ter­schei­det sich zwar nicht unbedingt im Funk­ti­ons­um­fang von Angeboten zur In­stal­la­ti­on auf dem eigenen Computer, trotzdem bringen die beiden Lösungen in anderen Punkten be­trächt­li­che Un­ter­schie­de mit sich.

Kos­ten­ver­gleich: CAPEX, OPEX und TCO

Bei der Kos­ten­be­trach­tung reicht ein Vergleich zwischen Kaufpreis und Mo­nats­ge­bühr nicht aus. Ent­schei­dend sind die Total Cost of Ownership (TCO), also alle direkten und in­di­rek­ten Kosten über die gesamte Nut­zungs­dau­er.

Während bei On-Premises vor allem In­ves­ti­ti­ons­kos­ten (CAPEX) und Be­triebs­kos­ten (OPEX), etwa für Strom, Si­cher­heits­lö­sun­gen und IT-Personal, entstehen, fallen bei Cloud-Software die Kosten meist nicht auf einmal an, sondern re­gel­mä­ßig im laufenden Betrieb.

Moderne In­fra­struk­tur­mo­del­le: Hybrid-Cloud, Multi-Cloud und Edge Computing

Die Ent­schei­dung zwischen On-Premises und Cloud fällt heute oft nicht mehr nach dem Entweder-oder-Prinzip. Viele Un­ter­neh­men kom­bi­nie­ren lokale In­fra­struk­tur, Cloud-Dienste und zunehmend auch Edge Computing, um un­ter­schied­li­che An­for­de­run­gen parallel zu erfüllen. Dadurch entstehen moderne Misch­for­men, bei denen On-Premises, Cloud und Edge Computing gezielt zu­sam­men­spie­len.

Hybrid-Cloud und Multi-Cloud

Für die Kom­bi­na­ti­on von On-Premises und Cloud gibt es ver­schie­de­ne Mög­lich­kei­ten:

Hybrid-Cloud und Multi-Cloud-Stra­te­gien eignen sich vor allem dann, wenn Un­ter­neh­men un­ter­schied­li­che An­for­de­run­gen parallel erfüllen müssen: lokale Kontrolle, globale Ver­füg­bar­keit, flexible Ska­lie­rung, moderne Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen und sichere Da­ten­spei­che­rung. Ent­schei­dend ist eine klare Go­ver­nan­ce, damit die zu­sätz­li­che Fle­xi­bi­li­tät nicht zu Schatten-IT, Kos­ten­kon­troll­pro­ble­men oder Si­cher­heits­lü­cken führt.

Cloud Computing umfasst heute nicht mehr nur SaaS-An­wen­dun­gen, sondern ent­wi­ckelt sich zunehmend zu einer Platt­form­schicht für un­ter­schied­li­che Aus­füh­rungs­mo­del­le wie PaaS, Ser­ver­less-Ar­chi­tek­tu­ren und KI-basierte Managed Services. Damit ver­schiebt sich der Fokus von der reinen Be­reit­stel­lung von Software hin zur flexiblen Or­ches­trie­rung von An­wen­dun­gen und Workloads.

Edge Computing und KI

Edge Computing be­schreibt die Ver­ar­bei­tung von Daten möglichst nah am Ort ihrer Ent­ste­hung. Das kann ein IoT-Gerät, eine Maschine, ein Sensor, ein lokaler Edge-Server oder eine Filiale sein. Im Un­ter­schied zur klas­si­schen Cloud werden Daten dabei nicht immer zuerst an ein zentrales Re­chen­zen­trum über­tra­gen. Das reduziert Latenzen, spart Band­brei­te und kann An­wen­dun­gen auch bei ein­ge­schränk­ter In­ter­net­ver­bin­dung stabiler machen.

Für On-Premises- und Cloud-Software wird Edge Computing besonders relevant, wenn Un­ter­neh­men KI-An­wen­dun­gen einsetzen. Denn KI-Workloads stellen hohe An­for­de­run­gen an die In­fra­struk­tur: Das Training großer KI-Modelle benötigt viel Re­chen­leis­tung, Speicher und spe­zia­li­sier­te Hardware. Solche Aufgaben laufen häufig auf Cloud-In­fra­struk­tur, weil dort ska­lier­ba­re Res­sour­cen flexibel be­reit­ste­hen. Die Aus­füh­rung bereits trai­nier­ter Modelle, also die KI-Inferenz, kann dagegen oft lokal erfolgen, zum Beispiel auf Edge-Geräten, um eine schnelle Ver­ar­bei­tungs­ebe­ne direkt am Ort der Da­ten­er­zeu­gung zu er­mög­li­chen.

Ein Beispiel ist die Qua­li­täts­kon­trol­le in einer Pro­duk­ti­ons­an­la­ge:

1. Sensoren und Kameras erfassen Daten direkt an der Maschine, etwa Bilder, Messwerte oder Tem­pe­ra­tur­da­ten.
2. Ein Edge-Gerät ver­ar­bei­tet diese Daten vor Ort, statt sie voll­stän­dig an ein zentrales Re­chen­zen­trum oder eine Cloud-Plattform zu senden.
3. Das Edge-Gerät erkennt Ab­wei­chun­gen, z.B. Ma­te­ri­al­feh­ler, in Echtzeit.
4. Bei kri­ti­schen Auf­fäl­lig­kei­ten kann sofort reagiert werden, z.B. durch eine Warn­mel­dung.
5. Die zentrale Software erhält nur relevante Er­geb­nis­se, z.B. Feh­ler­mel­dun­gen oder ver­dich­te­te Messwerte.
6. Bei On-Premises-Software werden diese Er­geb­nis­se an das lokal be­trie­be­ne Pro­duk­ti­ons-, Analyse- oder ERP-System übergeben. Die Software bleibt das zentrale System im Un­ter­neh­men, während Edge Computing die schnelle Vor­ver­ar­bei­tung direkt an der Maschine übernimmt.
7. Bei Cloud-Software werden die aus­ge­wer­te­ten Daten an eine SaaS- oder Cloud-Plattform über­tra­gen. Dort können sie standort­über­grei­fend aus­ge­wer­tet, ge­spei­chert oder mit weiteren Daten kom­bi­niert werden.

Edge Computing ersetzt Cloud- oder On-Premises-Software daher nicht, sondern bietet ihnen eine zu­sätz­li­che Ver­ar­bei­tungs­ebe­ne. Für viele moderne An­wen­dun­gen kann ein Zu­sam­men­spiel aus Cloud, On-Premises und Edge durchaus sinnvoll sein: Die Cloud liefert Re­chen­leis­tung und Ska­lier­bar­keit, lokale Systeme sorgen für Kontrolle und geringe Latenz, Edge-Geräte über­neh­men zeit­kri­ti­sche Da­ten­ver­ar­bei­tung direkt vor Ort.

Check­lis­te: Welche Lösung passt zu Ihnen?

Die passende Lösung hängt von tech­ni­schen, wirt­schaft­li­chen und or­ga­ni­sa­to­ri­schen An­for­de­run­gen ab. Die folgenden Fragen helfen bei der Ein­ord­nung:

1. Welche Com­pli­ance-An­for­de­run­gen gelten? Müssen Daten aus recht­li­chen, bran­chen­spe­zi­fi­schen oder internen Vorgaben, z. B. NIS2 (und für den Fi­nanz­sek­tor DORA), lokal ge­spei­chert werden, spricht das eher für On-Premises oder eine Hybrid-Cloud. Reicht ein zer­ti­fi­zier­ter Cloud-Anbieter mit passendem Da­ten­stand­ort aus, kann Cloud-Software eine geeignete Lösung sein.
2. Wie wichtig sind Latenz und Offline-Fähigkeit? Müssen An­wen­dun­gen auch bei In­ter­net­aus­fäl­len funk­tio­nie­ren oder in Echtzeit auf lokale Daten reagieren, spricht das für On-Premises, Edge Computing oder eine Hybrid-Cloud. Ist eine stabile In­ter­net­ver­bin­dung vorhanden und sind kurze Ver­zö­ge­run­gen un­kri­tisch, eignet sich Cloud-Software.
3. Wie stark schwankt der Res­sour­cen­be­darf? Bei sai­so­na­len Last­spit­zen, schnellem Wachstum oder wech­seln­den Pro­jekt­an­for­de­run­gen spricht vieles für Cloud-Software, da Res­sour­cen flexibel angepasst werden können. Bleibt der Bedarf lang­fris­tig stabil und gut planbar, kann On-Premises wirt­schaft­lich sinnvoll sein.
4. Wie hoch ist das interne IT-Know-how? Verfügt das Un­ter­neh­men über ein eigenes IT-Team für Betrieb, Si­cher­heit, Patching und Not­fall­wie­der­her­stel­lung, ist On-Premises rea­lis­tisch. Fehlen diese Res­sour­cen, spricht das eher für Cloud-Software oder Managed Services. Wichtig bleibt: Auch in der Cloud müssen Zugriffe, Be­rech­ti­gun­gen und Daten sorg­fäl­tig verwaltet werden.
5. Wie soll das Budget struk­tu­riert sein? Soll lang­fris­tig in eigene In­fra­struk­tur in­ves­tiert werden, kann On-Premises passen. Sind niedrige An­fangs­kos­ten und planbare laufende Gebühren wichtiger, spricht das für Cloud-Software. Für die Ent­schei­dung sollten Un­ter­neh­men immer die Ge­samt­kos­ten über mehrere Jahre be­trach­ten.
6. Wie kritisch ist An­bie­ter­ab­hän­gig­keit? Ist eine starke Bindung an einen Anbieter pro­ble­ma­tisch, sollten Da­ten­por­ta­bi­li­tät, offene Schnitt­stel­len, Ver­trags­lauf­zei­ten und Ex­port­mög­lich­kei­ten geprüft werden. Multi-Cloud kann die Ab­hän­gig­keit re­du­zie­ren, erhöht aber den Ver­wal­tungs­auf­wand. Bei geringem Wech­sel­ri­si­ko kann ein einzelner Cloud-Anbieter aus­rei­chen.
7. Welche Rolle spielen KI, IoT und Edge Computing? Für KI-Training, ska­lier­ba­re Da­ten­ana­ly­se und moderne Platt­form­diens­te eignet sich häufig die Cloud. Müssen Daten lokal in Echtzeit ver­ar­bei­tet werden oder dürfen sensible In­for­ma­tio­nen den Standort nicht verlassen, sprechen Edge Computing, On-Premises oder eine Hybrid-Cloud für sich.